Искусственный интеллект: отголоски прошлых технологических прорывов.

В своем последнем отчете о финансовой стабильности Банк Англии предупредил, что обвал в секторе искусственного интеллекта может ввергнуть Великобританию в рецессию. В отчете говорится, что «коррекция цен на акции компаний, занимающихся ИИ, вызванная изменением производительности и прибыльности технологических фирм, может привести к падению ВВП Великобритании на 2.2 процента».

Это должно послужить предупреждением для компаний по всему миру.

который مخاطر الذكاء الاصطناعي تمتد إلى ما هو أبعد بكثير من وادي السيليكون. ومع ذلك، بينما يستعد القادة لما هو قادم، لا يزال الكثيرون يطرحون السؤال الخاطئ.

Искусственный интеллект — это реальность или просто ажиотаж?

За последние тридцать лет развития технологий нам следовало бы понять, что ответ может быть и тем, и другим.

Последний технологический кризис двадцатого века

Проблема 2 года представляла собой реальный технический риск, но, оглядываясь назад, кажется, что это была чрезмерная реакция.

Великобритания потратила миллиарды фунтов стерлингов на подготовку к «ошибке тысячелетия», в ходе которой учреждения тестировали и корректировали системы, поддерживающие все — от банковских платежей, социальных пособий и выплат до авиаперевозок и национальной сети.

Правительство запустило инициативу «Действия 2000», чтобы помочь предприятиям подготовиться, а банки и крупные поставщики инфраструктурных услуг разработали обширные планы действий в чрезвычайных ситуациях еще до наступления крайнего срока.

Затем наступила полночь, самолеты все еще висели в небе, банкоматы продолжали выдавать деньги, и свет не гас. Все это начинало казаться почти комичным.

Однако за этим кажущимся спокойствием скрывался важный момент. Большинство сбоев, которых опасались люди, вероятно, удалось предотвратить, потому что организации серьезно отнеслись к рискам и подготовились к ним. Кибербезопасность сталкивается с той же проблемой.

Угроза, которая была успешно нейтрализована, задним числом может показаться значительно преувеличенной.

Чтобы не шокировать вас реальностью.

Пузырь доткомов преподал нам другой урок. Интернет не был миражем, но оценки компаний часто оказывались таковыми. Например, Boo.com привлекла огромные суммы для переосмысления онлайн-торговли модной одеждой, но рухнула в 2000 году, исчерпав свои финансовые ресурсы. К компаниям с мизерной прибылью, а в некоторых случаях и с непоследовательными бизнес-моделями, относились так, будто они стоят выше законов экономики.

Затем мыльный пузырь лопнул, состояния растаяли, и многие из так называемых первопроходцев исчезли, но идеи, на которые они делали ставку, не прижились. На самом деле, я уверен, вы читаете это прямо сейчас в интернете.

Форма прежде содержания

Криптовалюты преподнесли третий урок. Революционная терминология может скрывать слабые варианты применения. За ними стояли серьезные технические идеи, но общий бум был обусловлен спекуляциями, поддержкой знаменитостей и странной привычкой начинать с какого-либо актива, а затем искать ему применение.

На пике ажиотажа вокруг NFT первый NFT сооснователя Twitter Джека Дорси был продан за 2.9 миллиона долларов. Год спустя его владелец попытался перепродать его почти за 48 миллионов долларов, но первоначальные предложения оказались значительно ниже. Технология не исчезла. Исчезла готовность рынка рассматривать цифровую дефицитность как непреходящую ценность.

Развитие искусственного интеллекта содержит в себе элементы всех трех историй.

Знакомое лицо

Как и проблема 2 года, искусственный интеллект (ИИ) представляет собой риски , которые могут показаться преувеличенными, пока не материализуются. Как скажет любой эксперт по кибербезопасности, если удастся предотвратить самый серьезный ущерб, предупреждения впоследствии могут показаться истеричными. Но это не докажет, что они были ложными.

В контексте искусственного интеллекта это означает рассмотрение кибербезопасности и управления как оперативных дисциплин, а не как второстепенных проектов для инновационных команд. Организациям необходимо понимать, какие данные поступают в системы ИИ, к чему эти системы имеют доступ, каковы их права доступа, как ими можно манипулировать и как бизнес отреагирует в случае сбоя.

На фоне бума доткомов искусственный интеллект (ИИ) кажется действительно универсальной технологией, окутанной чрезмерно разрекламированным инвестиционным ажиотажем. Он действительно может писать код, обобщать документы и автоматизировать часть профессиональной работы. Но это не означает, что каждая компания, занимающаяся ИИ, ценна, каждый продукт на основе ИИ полезен или каждый центр обработки данных окупится.

Компаниям, извлекшим из этого урок, следует инвестировать в развитие потенциала, базы данных, персонал и рабочие процессы, а не ставить всё на того поставщика, модель или продукт, который окажется наиболее успешным в этом квартале.

Подобно криптовалютам, искусственный интеллект обрёл свою собственную мифологию. Фраза «на основе ИИ» стала тем же, чем ненадолго стала фраза «с поддержкой блокчейна» — фразой, которая может означать что-то, ничего или просто «пожалуйста, оцените нас выше».

Внедряя искусственный интеллект, руководители предприятий теперь должны задавать себе скучные, но важные вопросы: Какую проблему он решает? Кто его использует? К каким данным он имеет доступ? На какие системы он может влиять? Какие полномочия мы ему предоставили? Что произойдет, если он ошибется, будет подвергнут манипуляциям или станет недоступным? И кто будет нести ответственность в этом случае?

Именно это сочетание факторов затрудняет понимание текущей ситуации. Наиболее распространенный аргумент заключается в том, что искусственный интеллект — это либо революция, либо мыльный пузырь. Но история указывает на более тревожную возможность: это может быть и то, и другое.

«Три духа будут бороться во мне. Я не закрою дверь перед уроками, которые они преподают».

Руководители предприятий часто пытаются выиграть спор о том, переоценен ли искусственный интеллект, вместо того чтобы разрабатывать стратегию, которая выдержит любой исход. Логичным ответом на появление ИИ является не чрезмерно амбициозный проект (прорыв) и не полная остановка (мораторий), а контролируемые эксперименты.

Это означает, что к ИИ следует относиться как к «портфелю ставок», а не просто как к предвыборному лозунгу. Некоторые из этих ставок должны быть оборонительными, направленными на понимание того, где ИИ действительно используется, к каким данным и системам он имеет доступ и способна ли организация реагировать в случае возникновения проблем.

Другие варианты должны носить исследовательский характер, проверяя, где ИИ может принести реальную пользу в таких областях, как программирование, поддержка клиентов и управление знаниями. К некоторым следует относиться с намеренным скептицизмом, особенно когда инструменты выглядят впечатляюще, но не могут продемонстрировать экономию, лучшие результаты или четкое понимание ответственности.

Если цель состоит лишь в том, чтобы разработать стратегию в области ИИ, которая хорошо выглядит в презентации для совета директоров, мы упустили уроки последних 30 лет. Проблема 2000 года, доткомы и криптовалюты показали нам, что ажиотаж и содержание не являются взаимоисключающими. Реальные риски могут быть усилены. Трансформационные технологии могут привлекать иррациональные инвестиции. И сильные идеи могут сосуществовать со слабыми вариантами применения.

Искусственный интеллект может стать тем инструментом, который объединит все три аспекта. Лучше всего с ним справятся не те компании, которые идеально предсказали будущее, а те, которые были готовы адаптироваться к реалиям.