10 марта 2023 г.
Бум решений, в основе которых лежит «генеративный AI» (ChatGPT, DALL-E и др.), снова привлекает внимание к вариантам использования в корпоративных практиках «искусственного интеллекта» (Artificial Intelligence, AI). Подчеркнем, что в имеющихся реалиях AI остается новым способом программирования. После появления ChatGPT и аналогичных инструментов существенно возросли как простота, так и вариативность использования решений, построенных на AI.
Как развивались события
Напомним, что AI-инструменты давно вошли в практики корпоративного сектора. Достаточно вспомнить про системы распознавания голоса и образов, которые нужны для работы голосовых помощников — голосовых роботов, «улучшайзеров» для видео/аудио в системах видеоконференцсвязи и т. д. Биометрические решения сейчас активно используют AI. В обработке «Больших Данных» наряду с традиционной математикой также активно применяют AI-инструменты.
Ситуация изменилась, причем крайне быстро. Напомним, что модный ChatGPT был представлен компаний OpenAI только 30 ноября прошлого года, а в виде стабильной версии он существует всего лишь с февраля, но масштабы его проникновения поражают. Его уже используют для написания кода в 66% компаний, по данным опроса Fortune, для автоматизации задач копирайтеров — в 58%, для составления summary заседаний/ совещаний / митингов — в 52%. и т. д.
Важно: опрошенные показали, что первые же прецеденты применения привели к существенной экономии в десятки — а местами и сотни! — тысяч долларов. Разумеется, результаты очень нравятся управленцам: «отличным» применение ChatGPT назвали 55%, оценили его на «очень хорошо» — 34%. Большинство корпоративных заказчиков планируют расширять варианты и масштабы применения инструмента, что вполне предсказуемо. Подчеркнем, что в опросе речь шла об одном продукте из серии аналогичных AI-решений, которые появляются как широкопрофильные, так и нишевые.
Нишевые решения, использующие AI, представляют разные структуры. Например, корпорация Adobe анонсировала бесплатный сервис Enhance Speech, созданный для оптимизации аудиозаписей, который автоматически нейтрализует эхо и удаляет большинство посторонних шумов. Частный разработчик Хасан Эль Мгари создал нейросеть RoomGPT для дизайна интерьера — нужно лишь выбрать стиль (современный, минималистичный, офисный, тропический, винтажный), указать тип помещения (гостиная, кухня, офис, спальня, ванная, игровая комната) и загрузить снимок жилья. Примеры нишевых нейросетей можно продолжать.
К увольнениям приводит AI?
С начала года приходят новости о масштабных сокращениях в крупных корпорациях — они касаются десятков, если не сотен тысяч людей по всему миру. Связано ли это с бумом ChatGPT и аналогов? Скорее всего, нет.
Отметим, что объявления о сокращениях пришли примерно за месяц до появления стабильной версии модного ChatGPT. В работе с персоналом крупные корпорации обычно не отличаются высокой динамикой — тем более, при изменениях таких масштабов, как в Alphabet или, предположим, в Microsoft — значит, проработка соответствующих решений начата за несколько месяцев, а то и кварталов, когда было практически невозможно предсказать не только последствия, но и сам факт будущего бума.
Кроме того, необходимость экономии/сокращений/реорганизаций в имеющихся экономических условиях у хай-тех корпораций назрели давно. Компании работали в этом направлении давно. Например, Dell — а у AI по понятным причинам «алиби» в плане причастности к масштабным сокращениям в этой корпораций — ранее провел ряд мер экономии, в частности, приостановил найм новых сотрудников, ограничил траты на командировки и т. д.
Однако легко предположить, что новые инструменты приведут к повышению эффективности работы тех сотрудников, которые смогут адаптировать возможности AI нового типа для решения служебных задач. Следствием повышения производительности одних станет сокращение других — избыточный персонал начнут сокращать как в корпорациях из хай-теха, так и в других областях экономики. Например, Bloomberg считает, что сокращения, которые будут драйверить новые инструменты, будут масштабными, а кроме технологического сектора затронут, в первую очередь, медиа, финансовый и юридический сектора.
AI требует новых рабочих мест!
Генеративные AI — инструменты, бесспорно, мощные, в чем мы убедились за последние недели на тысячах разноплановых примерах. Но при этом они еще очень сырые. Это признает Сэм Альтман, глава OpenAI, называя ChatGPT лишь «проблеском прогресса» и подчеркивая, что предстоит большая работа по развитию этого инструмента. Сказанное в полной мере справедливо и для других аналогичных платформ.
Процессы развития «начинки» AI-решений — обучение нейросетей, их тестирование, дообучение/переобучение и т. д. — сложные, заметно отличающиеся от привычной отладки, а поэтому зачастую оказывающиеся эвристическими. Если для традиционной разработки уже сложились культура и практики DevOps, оптимизирующие процессы разработки и минимизирующие расход ресурсов, то формирование аналогичных практик AIOps только в начале пути.
Предстоит большая работа по встраиванию новых возможностей в привычные инструменты. Пример Microsoft, встроившей бот, работающий на основе ChatGPT, в новую версию интерфейса машины поиска Bing и браузера Edge — выразительный, но далеко не единственный. Наконец, придется решать ряд сопутствующих вопросов юридического характера, а также технического, методологического и пр.
Потребуется также обучать сотни тысяч человек применению новых инструментов. Это касается как разработчиков и аналитиков, так и профильных специалистов в разных областях. Это широчайший фронт работ, в том числе, и в плане формирования методик обучения, которые пока отсутствуют по понятным причинам.
Вопрос о том, создаст ли идущая сейчас «интеллектуальная автоматизация» на основе AI больше рабочих мест, чем вытеснит, пока остается открытым. Но важно, что корпорации — в том числе, сокращающие рабочие места — инвестируют миллиарды в развитие AI, причем как в R&D и разработку, так и в найм профильных специалистов, подготовку/переквалификацию имеющихся и т. д.
Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель IT Channel News
