„Praėjo vos 1200 dienų nuo tada, kai „OpenAI“ paleido
„ChatGPT“. Vis dėlto, jei tikite pačiais ekstremaliausiais dirbtinio intelekto
kūrėjais, ši technologija jau turėjo pakeisti verslo pasaulį. (Arba tai įvyks
bet kurią dieną.) Lygiai taip pat lengva rasti kritikų, kurie mano, kad
dirbtinis intelektas yra tik naujausia technologijų mada, kuri pasmerkta
išblėsti, kol nieko nepasieks. Tai taip pat įvyks bet kurią dieną.
Tiesa yra sudėtingesnė, nei leidžia nei ažiotažas, nei jos
kritikai. Šiandien įžengus į didelę įmonę, dirbtinis intelektas yra visur ir
niekur vienu metu. Darbuotojai jį naudoja susitikimams apibendrinti, el.
laiškams parengti ir pirmiesiems pristatymams kurti. Tačiau šie pasiekimai dar
nevirto aiškiu, visos ekonomikos produktyvumo padidėjimu ar esminiais žmonių
darbo būdo pokyčiais.
Taigi, kiek laiko prireiks, kad dirbtinis intelektas
pasiektų savo potencialą? Norint tai išsiaiškinti, reikia išspręsti daugybę
iššūkių, su kuriais susiduria verslo pasaulis: institucinius inercija, žmonių
pasipriešinimas pokyčiams, riboti ir dažnai tiesiog netvarkingi duomenys,
privatumo ir saugumo problemos bei vaizduotės šuolis, reikalingas norint
pertvarkyti organizacijų faktinį veikimą.
Tai nefokusuotas vaizdas. Tačiau nors jis nėra toks ryškus,
kaip norėtume, jis gali daug pasakyti apie tai, kokioje padėtyje esame ir kiek
toli turime nueiti.
Nepaisant visų niurzgėjimo ir neigiamų naujienų, dirbtinis
intelektas (DI) žengia į priekį verslo pasaulyje. IT vadovų ir generalinių
direktorių apklausos nuolat rodo, kad įmonės planuoja šiais ir kitais metais
išleisti daugiau DI. Sausio mėnesį paskelbta „Deloitte“ tyrimų ataskaita ir
atskiras „Wharton“ tyrimas rodo, kad didelės įmonės peržengia eksperimentavimo
ribas ir integruoja DI į esmines operacijas. Rudenį paskelbtame „Wharton“
tyrime taip pat nustatyta, kad trys ketvirtadaliai iš 801 apklausto vadovo
pranešė apie teigiamą savo investicijų į DI grąžą.
Pelnas
matomas įvairiuose pramonės sektoriuose. Mažmenininkai pasikliauja DI, kad
nustatytų kainas realiuoju laiku ir rekomenduotų produktus. Privataus kapitalo
įmonės sukūrė DI analitikus, kurie sintezuoja tyrimus ir informuoja apie
investavimo sprendimus. Gamintojai diegia kompiuterinę regą, kad aptiktų
defektus gamybos linijoje.
Didžiausia
pažanga padaryta programinės įrangos kūrimo srityje. Dirbtinis intelektas tapo
toks pajėgus rašyti kodą, kad daugelis programinės įrangos inžinierių tiesiog
aprašo tai, ko nori, paprasta anglų kalba, o DI atlieka visa kita.
Atsižvelgiant į visa tai, visiškai neteisinga teigti, kad DI
diegimas stagnuoja, sako Ethanas Mollickas, Whartono universiteto profesorius,
tyrinėjantis, kaip įmonės diegia DI. „Sakyti, kad esame įstrigę bandomajame
režime, yra pasenusi ir klaidinga idėja“, – sako jis. „Nuolat kalbuosi su
įmonėmis, siekiančiomis gauti realios vertės iš DI.“
Tačiau DI revoliucija susiduria su daugybe kliūčių verslo
pasaulyje. Pirma, egzistuoja esminis skepticizmas dėl viso ažiotažo: valdybos
ir investuotojai nuolat reikalauja aiškesnių įrodymų, kad investicijos į DI
atsiperka. Ir bent jau iki šiol DI neįrodė, kad yra pakankamai universali, kad
galėtų dideliu mastu transformuoti verslą ir pramonės šakas.
Tyrėjai sugalvojo terminą, apibūdinantį nevienodas DI
galimybes: „dantyta riba“. Modeliai yra puikūs kai kuriuose dalykuose ir
stebėtinai blogi kituose, ir retai kada akivaizdu, kuris yra kuris, kol įmonė dar
nėra įsipareigojusi, sako Benediktas Evansas, nepriklausomas analitikas,
stebintis įmonių dirbtinio intelekto diegimą.
Pavyzdžiui,
dirbtinis intelektas puikiai atlieka užduotis su aiškia struktūra, tokias, kaip
kodavimas, teisinių dokumentų peržiūra ir finansinė analizė.
Tačiau
paprašius dirbtinio intelekto valdyti labiau kontekstinį darbą, kuris užima
didžiąją darbo dienos dalį, matomas nelygumas. Jis pateikia neteisingus
atsakymus su dideliu pasitikėjimu ir negali remtis žmogiškaisiais veiksniais –
sprendimais, nerašytomis taisyklėmis ir sunkiai iškovotais instinktais – kurie
niekada nepatenka į mokymo duomenis.
Tai yra griežtos ribos, ką gali padaryti šiuolaikinis
dirbtinis intelektas. „Nesvarbu, ar esate generalinis direktorius,
vadybininkas, žurnalistas, profesorius ar statybininkas, jūsų įgūdžius matau
kaip pranokstančius tai, ką gali atlikti dirbtinis intelektas“, – sako Nobelio
premijos laureatas ir MIT ekonomistas Daronas Acemoglu, kuris teigia manantis,
kad dabartinės dirbtinio intelekto priemonės turės įtakos tik nedidelei daliai
darbų.
Be to, norint iš tikrųjų atlikti ką nors naudingo,
dirbtiniam intelektui reikia daug „įvyniojimo“: tinkamų duomenų, tinkamų
leidimų, tinkamų apsauginių turėklų ir apibrėžtų vaidmenų žmonėms, kurie jį
prižiūri. Nes kiekvienos įmonės sistemos ir darbo eigos yra kitaip, kad
aplinkinė architektūra paprastai turi būti kuriama nuo nulio. O tai yra daug
sunkiau, nei atrodo.
Tačiau, kliūtims bėgant, technologines problemas gali būti
daug lengviau įveikti nei žmogiškąsias.
Paprastai tariant, prieš prasidedant dirbtinio intelekto
revoliucijai, reikia įtikinti daugelį žmonių.
Vadovams taikomi penkerių metų planavimo ciklai, prieš
trejus metus įsigytų sistemų nusidėvėjimo grafikai ir valdybos, reikalaujančios
grąžos. Rizikos vengimas tokioje aplinkoje nėra neracionalus.
Tada yra ir darbuotojai: žmonės, manantys, kad apmoko savo
pakaitalus, nebus entuziastingi partneriai, kad tai veiktų.
„Parduodama būtent ši produktyvumo ir efektyvumo idėja“, –
sako Kate Brennan, dirbtinio intelekto politikos tyrimų centro „AI Now
Institute“ direktorės pavaduotoja, – „ir ką tai reiškia žmonėms, atliekantiems
tikrąjį darbą, retai kada aptariama.“
Vadovybė ir darbuotojai taip pat gali dvejoti, ar iš tikrųjų
integruoti dirbtinį intelektą į savo veiklą, o ne tik naudoti jį varginančiam
darbui.
Žmonių instinktas yra naudoti dirbtinį intelektą esamų
procesų dalims automatizuoti, o ne permąstyti pačius procesus.
Įsivaizduokite draudiką, tvarkantį skubią pretenziją.
Paprastai įmonė naudoja dirbtinį intelektą, kad paspartintų dokumentų tvarkymą,
išlaikydama tuos pačius peržiūros ir patvirtinimo sluoksnius. Tačiau tikroji
galimybė slypi visiškai pertvarkant procesą – leisti dirbtiniam intelektui
įvertinti žalą pagal kliento nuotraukas, tada patvirtinti pretenziją ir beveik
akimirksniu inicijuoti mokėjimą.
Toks permąstymas yra sudėtingas ir kelia grėsmę
nusistovėjusioms hierarchijoms ir rutinoms.
Galiausiai svarbu prisiminti, kad transformuojančioms
technologijoms visada prireikė daugiau laiko, kad būtų pasiekti tokie gilūs
pokyčiai, kokius žadėjo jų šalininkai. Elektra perprogramavo civilizaciją,
tačiau prireikė keturių dešimtmečių, kad prasmingai atsispindėtų produktyvumo
duomenyse. Internetas pakeitė verslo, darbo ir pasaulinės konkurencijos
pagrindus, tačiau jam prireikė 10–15 metų, kad įsiskverbtų į ekonomikos kaulus.
Ankstyvieji interneto metai iš vidaus atrodė labai panašūs į dabartinį dirbtinį
intelektą: įspūdingas potencialas, nevienodi rezultatai ir pramonė, turinti
visas paskatas pasakyti, kad revoliucija jau įvyko.
„Žmogiškuoju mastu reikia laiko, kad organizacijos iš
tikrųjų transformuotųsi ir būtų pradėti dideli pokyčiai“, – sako Jamesas
Landay, Stanfordo žmogaus centruoto dirbtinio intelekto instituto Denningo
direktorius, kuris daugelį metų stebėjo, kaip įmonėms sunku įsisavinti naujas
technologijas. „Mano nuomone, tai greičiausiai užtruks penkerius–dešimt metų, o
ne ateinančius dvejus ar trejus.“
DI beveik neabejotinai pasirodys esąs toks pat reikšmingas
kaip internetas ir tikriausiai užtruks maždaug tiek pat laiko, kol pakeis
ekonomiką. Skatintojai yra teisūs dėl to, kur visa tai veda. Skeptikai
tikriausiai teisūs dėl to, kiek laiko tai užtruks. Naudingiausia, ką šiuo metu
gali padaryti bet kuris vadovas, investuotojas ar politikos formuotojas –
išlaikyti abi mintis vienu metu.
---
Gary Rivlinas yra rašytojas Niujorke ir knygos „AI slėnis“
autorius. Su juo galima susisiekti el. paštu reports@wsj.com.“ [1]
1. USA250: What's Ahead (A Special Report) --- When Will AI
Be Truly Transformative? It Will Get There, but It Will Take Time: There are
reasons to believe artificial intelligence will be slower than its boosters
believe, but faster than skeptics say. Rivlin, Gary. Wall Street Journal,
Eastern edition; New York, N.Y.. 02 July 2026: R6.