„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.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą