4 парадокса современного искусственного интеллекта
Парадокс 1: «Парадокс лопаты»
Во времена золотой лихорадки главные деньги зарабатывали не те, кто добывал золото, а те, кто продавал лопаты. По аналогии, сегодня стоит задуматься: сможет ли классический бизнес успешно монетизировать генеративный искусственный интеллект, или все основные прибыли останутся у тех компаний, которые создают сами AI-модели, способные генерировать текст, но не обязательно бизнес-ценность? Когда появится первая модель ИИ, способная создавать не только тексты, но и физические объекты окружающего мира?
Парадокс 2: «Парадокс Парето»
Большинство компаний внедряют искусственный интеллект, стремясь снизить операционные расходы и освободить человеческие ресурсы. Но возникает вопрос: как при уменьшении затрат на бизнес-процессы сохранить или даже повысить качество?
Рассмотрим на конкретных примерах, как ведущие глобальные компании достигают оптимального баланса между стоимостью и качеством с помощью AI-оптимизации процессов.
Парадокс 3: «Ускользающий ИИ»
Ещё два года назад всеобщее внимание было приковано к генеративному ИИ. Сегодня консультанты и провайдеры решений в сфере искусственного интеллекта говорят, что будущее за агентским ИИ. Что скрывается за этой постоянной сменой терминов и новых обещаний? Что из этого действительно работает на практике, какие типы искусственного интеллекта внедряются ведущими компаниями и что будет востребовано в ближайшие годы?
Парадокс 4: «Парадокс Полани»
Последние 40-50 лет офисные рабочие места неуклонно исчезают благодаря автоматизации. Высокооплачиваемые должности руководителей и ведущих специалистов сохраняются лишь потому, что их знания и навыки практически невозможно формализовать и автоматизировать.
Рассмотрим, почему этот принцип останется актуальным ещё как минимум десятилетие, а также поговорим о передовых попытках автоматизировать подобные должности с помощью ИИ. Это передний край современных исследований искусственного интеллекта, однако в ближайшее время он вряд ли будет полностью освоен.