Пока чеснок настаивался, пользователь заметил странные пузырьки и решил перепроверить рецепт. Выяснилось, что в его банке размножались бактерии, вызывающие ботулизм. Отравление токсином этих бактерий протекает тяжело, вплоть до смести.

Я и сам периодически использую ГИИ, и чаще он дает, скажем так, не совсем корректный результат. А порой и откровенно ошибочный. Нужно провести 10—20 запросов с совершенно безумной детализацией, чтобы получить что-то вменяемое, что потом все равно надо переделывать / докручивать.

То есть за ним нужно перепроверять. И снова мы приходим к тому, что нужно быть экспертом в теме, чтобы оценить корректность контента и использовать его. И порой это занимает даже больше времени, чем сделать все с нуля и самому.

– Эмоции, этика и ответственность

ГИИ без правильного запроса будет склоняться к простому воспроизведению информации или созданию контента, не обращая внимания на эмоции, контекст и тон коммуникации. А по циклу статей о коммуникации мы уже знаем, что сбой в коммуникации может произойти очень легко. В итоге мы дополнительно ко всем проблемам выше можем получить еще и огромное количество конфликтов.

Также возникают вопросы относительно возможности определения авторства созданного контента, а также прав собственности на созданный контент. Кто несет ответственность за недостоверные или вредоносные действия, совершенные с помощью ГИИ? А как доказать, что авторство лежит именно за вами или вашей организацией? Возникает потребность в разработке этических стандартов и законодательства, регулирующих использование ГИИ.

– Экономическая целесообразность

Как мы уже поняли, самим разработать генеративный ИИ высокого класса может оказаться неподъёмной задачей. И у многих возникнет идея: «А почему бы не купить „коробку“ и не разместить у себя?» Но как вы думаете, сколько будет стоить такое решение? Сколько запросят разработчики?

А главное, каких масштабов должен быть бизнес, чтобы это все окупилось?

Компании не собираются полностью отказываться от больших моделей. Например, Apple будет использовать ChatGPT в Siri для выполнения сложных задач. Microsoft планирует использовать последнюю модель OpenAI в новой версии Windows в качестве ассистента. При этом, тот же Experian из Ирландии и Salesforce из США, уже перешли на использование компактных моделей ИИ для чат-ботов и обнаружили, что они обеспечивают такую же производительность, как и большие модели, но при значительно меньших затратах и с меньшими задержками обработки данных.

Ключевым преимуществом малых моделей является возможность их тонкой настройки под конкретные задачи и наборы данных. Это позволяет им эффективно работать в специализированных областях при меньших затратах и проще решать вопросы безопасности. По словам Йоава Шохама (Yoav Shoham), соучредителя ИИ-компании AI21 Labs из Тель-Авива, небольшие модели могут отвечать на вопросы и решать задачи всего за одну шестую стоимости больших моделей.

– Не спешить

Ожидать заката ИИ не стоит. Слишком много в эту технологию было вложено за последние 10 лет, и слишком большим потенциалом она обладает.

Я рекомендую вспомнить о 8 принципе из ДАО Тойота, основы бережливого производства и одного из инструментов моего системного подхода: «Используй только надежную, испытанную технологию». В нем можно встретить целый ряд рекомендаций.

– Технологии призваны помогать людям, а не заменять их. Часто стоит сначала выполнять процесс вручную, прежде чем вводить дополнительное оборудование.

– Новые технологии часто ненадежны и с трудом поддаются стандартизации, а это ставит под угрозу поток. Вместо непроверенной технологии лучше использовать известный, отработанный процесс.