Искусственный интеллект работает вместо человека или вместе с ним? Какие подводные камни лежат на пути использования систем машинного обучения? Какой эффект ИИ оказывает на бизнес? Об этом и не только говорили участники форума «Интеллектуальная автоматизация — 2023» в Москве. Организатором мероприятия выступило издательство «Открытые системы».

Искусственный интеллект в карьерной гонке

Искусственный интеллект уже меняет работу сотрудников и бизнес-процессы. Как отметил Артем Семенихин, исполнительный директор технологической практики компании «Технологии доверия», внедрение нейросетей приводит к снижению потребности в младшем персонале в консалтинге, бизнес-анализе, разработке, дизайне и других областях. Например, статьи или программные коды, написанные молодым специалистом без опыта и алгоритмом, имеют мало отличий, считает эксперт. Между тем умение работать с нейросетями и даже знание методов машинного обучения в 2022 году оказались чуть ли не стандартными требованиями в описаниях вакансий.

«Искусственный интеллект становится коммодити-навыком, который должен быть в портфеле соискателя, приходящего на интервью», — подчеркнул спикер.

В то же время влияние искусственного интеллекта на рынок труда неоднозначно. С одной стороны, только в мае 2023 года в США порядка 4 тысяч человек потеряли свою работу из-за автоматизации их функций с помощью ИИ. С другой стороны, для ИИ требуется все больше специалистов. Так, по статистике HeadHunter, в августе 2023 года на hh.ru было размещено более 3,6 тыс. вакансий, связанных с ИИ, в то время как в августе 2022-го — всего 312. По мнению Артема, это дает основания смотреть в будущее с оптимизмом.

«Не бойтесь! Искусственный интеллект не заберет вашу работу, вы наконец ее доделаете!» — заверила участников конференции Марина Кормщикова, директор направления Data Office в «Ростелекоме».

Эксперт напомнила, что мы приближаемся к демографической яме: из-за снижения рождаемости и уменьшения притока мигрантов. Ощущается дефицит как синих воротничков, так и белых, количество вакансий превышает число резюме. К тому же с ускорением темпа жизни объем работы постоянно увеличивается.

«Искусственный интеллект — это карьера на стероидах. Если не применять его в работе, карьерная гонка проиграна», — считает эксперт.

Марина поделилась результатами эксперимента с ИИ-инструментом для разработчиков Copilot от GitHub. Те, кто писал код с помощью ИИ, потратили на задачу всего час. У тех, кто делал это самостоятельно, ушло 3 часа. При этом удовлетворенность от проделанной работы у участников эксперимента, которым ассистировал искусственный интеллект, была выше на 74%.

Искусственный интеллект продолжает развиваться. По мнению Марины, его путь похож на путь специалиста: сейчас ИИ перешел от джуниора на позицию мидла.

• 

• 

Использование ИИ: мифы и барьеры

Но обязательно ли подключать искусственный интеллект к решению какой-то задачи? Иногда дешевле и эффективнее оставить для ее выполнения человека. Распространенные мифы о внедрении ИИ развеял в своем выступлении руководитель центра машинного обучения «Северсталь Диджитал» Андрей Голов.

Например, убеждение, что к ИИ-модели с хорошими метриками заказчик сам потянется, ошибочно. Не факт, что новый инструмент встретят с энтузиазмом, ведь модели могут вскрыть внутреннюю неэффективность и серые схемы на производстве. Кроме того, барьером может стать апатия, нежелание пробовать что-то новое.

И даже после развертывания системы могут возникнуть проблемы, если считать, что данные говорят сами за себя, а «в поля» выходить необязательно. Так, один неоцифрованный шланг с водой, из которого рабочие поливают руду, способен сбить все показатели.

А какие существуют подводные камни использования искусственного интеллекта с точки зрения юристов? О них рассказали Николай Зайченко и Наталья Мирошниченко, партнер и советник в Nevsky IP Law. Например, технологии компьютерного зрения в магазинах позволяют оценить привлекательность полок с товарами, найти слепые зоны, получить рекомендации по выкладке продуктов и маршрутизации посетителей, а также о реальной потребности в персонале в торговом зале. Однако посмотреть аналитику по посетителям магазина у заказчика, скорее всего, не получится.

Дело в том, что для идентификации покупателя требуется согласие на обработку биометрических персональных данных. В онлайн-продажах получить его проще — с помощью уведомления, в котором пользователю предлагается проставить галочки.

Также эксперты напомнили, что с 1 октября 2023 года сайты обязаны проинформировать пользователя о применении рекомендательных технологий и разместить правила их работы.

Между тем существует и проблема ответственности. Как пояснил Николай, юристы оперируют понятиями «субъект» и «объект»: ни к одному из них искусственный интеллект отнести нельзя.

«Если мы не знаем, что это, мы называем это источником повышенной опасности», — отметил Николай.

За причиненный вред можно не отвечать при двух условиях: непреодолимой силы и умысла потерпевшего. Следовательно, по словам эксперта, разработчик или провайдер ИИ может защититься двумя нехитрыми способами:

✓ переложить ответственность на пользователя, предупредив его о последствиях в руководстве пользователя,

✓ предоставить возможность лицу, которому может быть причинен вред, в любой момент остановить работу системы ИИ.

К слову, пользовательское соглашение может стать решающим и в вопросе об авторских правах на контент, созданный искусственным интеллектом или с его помощью. Об этом рассказала Наталья Вашеняк, представитель Адвокатской палаты Москвы. Кому принадлежит такой контент? Варианты следующие: правообладателю, пользователю, совместно пользователю и правообладателю, искусственному интеллекту, никому.

«В законе нет единой концепции. Единственный документ, где можно посмотреть, как распределяются права, — это пользовательское соглашение», — подчеркнула спикер.

Она также отметила следующий тренд: компании-разработчики генеративного ИИ все чаще передают права пользователю, там самым перекладывая на него и ответственность.

• 

• 

Эффективность и безопасность систем ИИ

О том, как измерить эффективность ИИ-инструмента и рассчитать стоимость его внедрения с учетом всех нюансов, рассказал Валентин Каськов, CIO компании «Специальные системы и технологии».

Во-первых, можно использовать ГОСТ Р 59898-2021 «Оценка качества систем ИИ». В этом национальном стандарте приведены критерии оценки функциональности, надежности, безопасности инструментов.

Также можно обратиться к методике «Сбера». Она включает такие параметры, как:

✓ скорость — среднее время выполнения клиентского пути,

✓ качество — удовлетворенность клиентов цифровым продуктом,

✓ объективность — доля решений, принятых без участия человека,

✓ экономическая эффективность — выручка/затраты на единицу продукции и пр. (например, повышение производительности на 5% после внедрения робота, осуществляющего сбор мусора с помощью компьютерного зрения),

✓ персонализация — доля продуктов/услуг, параметры которых подобраны под пользователя  (например, приложение Nike создает индивидуализированную пару кроссовок за 2 часа).

Эффективность ИИ уже подтверждена разными исследованиями. Так, генеральный директор Sherpa RPA Константин Артемьев отметил, что благодаря тому же ChatGPT офисные сотрудники экономят по 1,5 часа в день, согласно данным Harvard Business School. Однако в России компании критической инфраструктуры не могут им пользоваться из-за требований безопасности.

Решением может стать Sherpa AI Server — своего рода корпоративный ChatGPT внутри компании, без входа в интернет. В закрытом контуре он может работать как чат-бот для поддержки клиентов или внутренних пользователей, конструктор документов, робот-юрист или робот-продавец, генерировать контент-планы, анализировать тональность отзывов клиентов и так далее.

Спикер также развенчал некоторые мифы, связанные с нейросетями. Например, считается, что для них нужно очень дорогое оборудование. Популярный графический процессор NVIDIA Tesla A100 стоит порядка 2,5 млн рублей. Но за ту же производительность можно заплатить в 10 раз меньше. Например, приобрести две видеокарты Palit GeForce RTX 3090 GamingPro 24 GB (примерно 140 тыс. рублей за карту) или другие аналоги.

«Разве компании типа OpenAI об этом не знают? Знают! Просто их задачи и ваши отличаются. Если нужно не обучать модель с нуля, а использовать или дообучить, можно выбрать варианты дешевле», — пояснил Константин Артемьев.

Дмитрий Аникин, старший исследователь данных в команде технологий машинного обучения «Лаборатории Касперского», рассказал о видах атак на ИИ-системы и способах защиты. Например, разработчики периодически сталкиваются с отравлением данных: в обучающую выборку могут быть добавлены неверно размеченные примеры или примеры с определенными метками. Из-за добавления шума на объекты система их неправильно распознает: например, дорожный стоп-знак может быть воспринят ей как знак ограничения скорости. Поэтому необходимо контролировать данные для обучения и сравнивать версии моделей перед релизом.

В сфере информационной безопасности искусственный интеллект используется и в атаке, и в защите. По словам Евгения Царева, руководителя RTM Group, текущая доля ИИ в атаке меньше 1%, но через 10 лет, по прогнозам, она превысит 10%. Между тем доля ИИ в защите за десятилетие вырастет с менее чем 1% до более 70%.

Практические результаты работы искусственного интеллекта

Артем Григорович, проектировщик-разработчик отраслевых ERP/MES-решений «1С», поделился интересными кейсами применения технологий ИИ в тиражных продуктах фирмы. На базе ИИ работают такие сервисы «1С», как распознавание первичных документов, голосовой ввод данных для работы с документами, прогнозирование продаж и другие.

Так, ГК «Фаско+» использовала ИИ для прогнозирования продаж грунтов, удобрений и средств защиты растений. В итоге прогноз, построенный сервисом, оказался точнее прогноза, сделанного вручную. При этом скорость подготовки прогноза ИИ-инструментом на порядок выше — 2 часа против 3-х дней.  

А сервис распознавания первичных документов теперь помогает с авансовым отчетом тем, кто вернулся из командировки. Достаточно разложить на столе чеки, все вместе их сфотографировать и отпавить системе. Она сама по QR-кодам обратится в налоговую, получит данные и содаст необходимые документы.

Между тем в AINCH научили искусственный интеллект классифицировать данные из миллионов чеков. Таким опытом поделился Николай Данилков, руководитель ML-направления в компании. Это позволило автоматизировать для клиента составление статистики цен. Раньше приходилось отправлять в магазины множество людей, которые отслеживали стоимость товаров.

Без сложностей не обошлось, ведь каких только наименований не бывает в чеках! Например, «Вода 40 градусов 0,5» или «Apple 1 кг» могут сбить ИИ с толку. Как ему понять, что это за товар и в какую категорию его отнести? Но с помощью машинного обучения и системы разметки, в которой могут работать сами сотрудники заказчика, эту задачу удалось решить. Как итог для клиента — 7 млн экономии в месяц, сокращение рабочей силы в 100 раз, увеличение полноты подсчета в 1000 раз.

О пользе нейросетей на кассах самообслуживания рассказал Евгений Шуляк, руководитель лаборатории инноваций X5 Group. Система анализа видеопотока с различным набором модулей, таких как детектор рук, детектор нарушения границ весовой платформы, идентификатор и счетчик товаров, модуль принятия решений и прочих, позволила снизить количество ошибок покупателей примерно на 10% и разработать комплексный подход к их дальнейшему уменьшению. В 2024 году планируется запуск этой технологии в 100 магазинах.

Системы видеоаналитики эффективны и на производстве. По словам Андрея Козлова, руководителя направления отраслевых решений VisionLabs,  компания «Евраз» с помощью компьютерного зрения выявляет более 95% брака на заготовке, что дает экономию более 20 млн рублей в год только на одном прокатном станке и позволяет снизить уровень брака благодаря собранной статистике.

Алгоритмы искусственного интеллекта также определяют предпочтения пользователей. Вы знали, к примеру, что 35% всех покупок онлайн-ритейлера Amazon совершается через рекомендации и более 80% контента Netflix, потребляемого пользователями, было им порекомендовано? Эти данные привел Савелий Батурин, руководитель ML-направления MEN IN DEV. Спикер отметил, что лучше всего работают гибридные рекомендации: сочетание систем разных типов позволяет компенсировать их недостатки.

Так, коллаборативные системы прогнозируют предпочтения человека, основываясь на интересах похожих на него людей, и для этого они распределяют пользователей по группам. Однако у систем такого типа есть проблема «холодного старта», если пользователь только зашел и о нем пока нет данных. Поэтому они эффективны в сочетании со статистическими рекомендательными системами, которые ориентированы на самый частый запрос, — скажем, если пользователь покупает бургер, ему предлагают картошку фри.

ИИ-технологии помогают и удерживать внимание аудитории. Об этом рассказал Алексей Арефьев, CDO онлайн-кинотеатра KION. На платформе уже используют ИИ для генерации постеров к фильмам, титров, а также для распознавания актеров и музыки во время просмотра картин.

Мысленный эксперимент для скептиков

Форум завершился круглым столом «Блеск и нищета генеративного ИИ», в рамках которого эксперты обсудили реальное место нейросетей в современном бизнесе и их перспективы. Например, Константин Артемьев (Sherpa RPA) предложил провести мысленный эксперимент: откатить какую-то уже существующую технологию на 20 лет назад. Скажем, вместо компьютера с «вордом» начать использовать печатные машинки. Насколько больше сотрудников и времени потребуется, чтобы напечатать все, что нужно, и успеть за конкурентами?

Действительно, нейросети позволяют готовить не 20 единиц контента, а 10 тысяч, согласился с коллегой Евгений Царев (RTM Group), подчеркнув, что людей в рабочем процессе не становится меньше, просто меняются их задачи.

А Марина Кормщикова («Ростелеком») напомнила: несмотря на все преимущества использования генеративного ИИ, о ChatGPT не слышали более 40% жителей США, на его родине. И как достучаться до тех, кто «в бункере»?

Наталья ТРАВОВА

Изображения: издательство «Открытые системы»

Подписывайтесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей в сфере искусственного интеллекта!