Участники круглого стола обсудили технологии искусственного интеллекта

Распространение технологий искусственного интеллекта вызывает большой общественный резонанс и множество споров. Все потому, что, как и любая новая технология, ИИ развивается путем проб и ошибок. Без них не бывает движения вперед. На сегодняшний день существуют риски на рынке труда и в сфере информационной безопасности. Этих рисков не нужно бояться, ими нужно управлять, считают эксперты. По статистике, ИИ в своей деятельности используют уже более 70% российских компаний. Бизнес значительно оптимизирует деятельность при помощи ИИ, что позволят им обходить конкурентов. Как и где технологии искусственного интеллекта применяются на практике, обсудили участники круглого стола, организованного «Фонтанкой.ру».

Директор по развитию бизнеса компании «Формат кода» Александр Жуков принял участие в дискуссии. На этот раз эксперт поделился своим мнением о том, как нейросети влияют на бизнес и городскую среду и порассуждал о перспективах развития искусственного интеллекта.

«Сферы, где находит применение искусственный интеллект, многочисленны и влияние на нашу жизнь все сильнее. — ИИ активно применяется в тех областях, где нужно решать задачи, связанные с визуальным контролем и распознаванием», — рассказывает Александр.

«Не всегда компьютерное зрение работает в видимом диапазоне — это может быть рентген, ИК или радио, — уточняет эксперт. — Идет развитие визуальных систем в сторону распознавания не только объектов, но и поведения или событий, развивающихся в динамике».

По мнению Александра Жукова, самое интересное в будущем ИИ, сейчас лежит в двух сферах. 

«Первая — это мультимодальность и AGI. Это решения, которые позволяют получать и обрабатывать информацию из различных источников. Такая система сможет оценивать текстовое описание, сравнивая его с реальными фактами. В этом смысле AGI должен стать более объективным, чем человек, который в силу когнитивных ограничений вынужден базироваться на доверии каким-то личностям или группам, формируя базу для пропаганды, мифических верований и долгожительства ложных теорий. Однако вопрос, к чему приведет такая объективность ИИ — на фоне отсутствия эмоций и эмпатии».

«Более широкое применение генеративных моделей есть в реальном бизнесе, — продолжил эксперт. — В большой степени проблема лежит в избавлении от галлюцинаций искусственного интеллекта. Они сейчас мешают верить фактическим выводам моделей, потому что не всегда понятно, где сеть базируется на известных ей текстах (и тут еще встает вопрос доверия самим текстам), а где она «придумывает» факты и нарративы. Чтобы избежать этой проблематики, появились так называемые RAG-приложения, в которых языковые модели служат не источником знаний, а только «говорящей головой», которую снабжают фактами. К примеру, мы сейчас акцентируемся именно в этой области и видим большие перспективы таких решений в импортозамещении западных финансовых и аналитических систем».