AI: чому його не існує, хоча ним користуються усі?

Штучний інтелект — це модне поняття, навколо якого крутяться великі гроші. Але чи існує реальний комп’ютерний «інтелект» чи це лише набір алгоритмів, упакованих у красиву назву? У цьому питанні розбирається Speka.

Краще зрозуміти межу між Data Science і штучним інтелектом, їхню роль у бізнесі та людському розвитку, а також чому ChatGPT так любить прибрехати та коли машини захоплять світ, нам допоміг Олексій Ковальчук, Head of Data & AI компанії Favbet Tech. На його думку, «розум» машин — це поки що міф, а справжній виклик полягає у людських компетенціях. Сьогодні ШІ (поки що!) не загрожує нам, а лише тестує на здатність учитися. Ті, хто зрозуміє, як працюють дані й моделі, зможуть керувати змінами. Ті, хто боїться технологій, втратять шанс бути потрібними.

Реальний інтелект чи просто маркетинг?

Як і Big Data (популярний колись маркетинговий термін), сьогодні штучним інтелектом називають сукупність декількох різних технологій під однією вивіскою. На відміну від Data Science, що є практичною аналітичною спеціалізацією, ШІ — це радше бренд, що спрощує сприйняття складних технічних підходів для широкої публіки.

Технології, які об’єднує цей термін, тісно пов’язані з автоматизацією: від нейронних мереж до аналітики даних.

Дані — основа інтелекту

Будь-який інтелект, зокрема штучний, заснований на даних та їхньому використанні. У компанії Favbet Tech людина на посаді Head of Data & AI керує двома потоками роботи: одні колеги збирають і впорядковують дані, інші тренують моделі та роблять прогнози. Це дві сторони одного процесу, а відділи тісно взаємодіють, бо без даних не може існувати жодна ШІ-система.

Як і навіщо бізнес збирає дані

Через обмеження GDPR компанії вже не можуть купувати користувацькі дані у великих платформ. Замість цього вони будують власну аналітику — точнішу, глибшу і чеснішу. Багатьом компаніям зміна підходу відкриває очі: аналітика від Google — лише десята частина того, що можна зібрати самостійно. Трекінг не обмежується базовими даними — аналітики фіксують навіть рух курсора, щоб зрозуміти, які елементи сайту реально помітні.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Точність передбачення завжди залежить від кількості та якості даних. По факту все, що нас оточує, є даними. Так і у бізнесі — виміряти можна все, а зібрані дані у майбутньому використати, коли з'явиться потреба.

Коли компанії потрібен ШІ

Штучний інтелект у бізнесі має сенс лише тоді, коли обсяг даних перевищує можливості людини їх обробляти. Це еволюційний, а не революційний крок. Для значної частини бізнесів ШІ поки що не потреба, а данина моді. Для ритейлу, наприклад, це рідкісний випадок.

Водночас з початком роботи із штучним інтелектом компанії мають попіклуватися про впровадження нових ролей. Так, у Favbet Tech відокремився напрям Data Science та аналітичний напрям. Проте залишився і традиційний Business Intelligence.

Межі «розуму» машини

Сьогодні головне обмеження ШІ — це потужність комп’ютерів. Квантові технології можуть змінити ситуацію, але поки що неможливо запровадити стабільність квантових обчислень. Водночас справжня проблема не в тому, що ШІ «посяде місця людей», а у тому, що частина людей не навчиться з ним працювати. Нові ролі не знищують старі, вони їх змінюють. ШІ не замінить людину загалом, але замінить ту, яка не вміє ним користуватися.

Люди та компетенції

Для спеціаліста у ШІ справжня цінність — не володіння модними бібліотеками, а розуміння принципів роботи даних. Молодим фахівцям Олексій Ковальчук радить не зациклюватися на інструментах, а вивчати фундамент — теорію, класичні підходи, логіку. Лише так можна відрізнити реальну інформацію від «галюцинацій» машин. IT-спеціаліст майбутнього — це той, хто розуміє, як усе працює «під капотом».

Проблема з використанням сучасних ШІ-інструментів у тому, що вже зараз вони дуже багато інформації просто вигадують. І з часом це буде тільки погіршуватися, оскільки нейромережі вже вчаться не лише на чистих, перевірених даних, а й на даних, згенерованих іншими мережами.

Компанії майбутнього

Траєкторія розвитку ШІ свідчить, що він замінить не усіх людей, а лише тих, хто не вміє ним користуватися. Можна провести аналогію з індустріальною революцією: машини не забрали роботу, а зробили людину продуктивнішою.

Висновок

Штучний інтелект — це поки що не жива свідомість, а термін для позначення групи технологій. Його головна функція натепер — обробляти дані, розважати й приваблювати інвестиції.

ШІ-бум дійсно схожий на дотком-бульбашку початку 2000-х. Нині інвестиції ллються у все, що має у назві AI. Та, попри шум і хайп, справжній інтелект ще не народився. Хоча, можливо, він уже формується. Про це ми дізнаємося у майбутньому.