3 марта 2025 г.
Общедоступная версия ChatGPT привлекла к себе ажиотажное внимание осенью 2022 г., — и тогда многим экспертам ИТ-отрасли казалось, что генеративный искусственный интеллект вот-вот начнёт лишать работы десятки и сотни тысяч живых сотрудников. Затем накал паники несколько снизился: ИИ уже прочили всего лишь роль незаменимого помощника по множеству направлений, от техподдержки первой линии до программирования и бизнес-аналитики. И вот теперь, два с лишним года спустя, выясняется, что наёмные труженики не слишком-то склонны взаимодействовать по рабочим вопросам с чат-ботами — невзирая на все декларируемые создателями последних преимущества.
Прошлой осенью аналитики Pew Research Center провели в США репрезентативный опрос на тему применения доступных через публичные облака ИИ-чатботов — будь то ChatGPT, Gemini или Copilot; а в последнее время эту когорту пополнили DeepSeek, Grok-3 и ещё многие. Выяснилось, что уровень применения ажиотажно популярных генеративных инструментов в повседневной практике (речь не идёт о частных задачах — рисовании по текстовым подсказкам картинок и видео с милыми котиками либо о досужей болтовне с виртуальными собеседниками в свободное от работы время) чрезвычайно низок. Среди всех опрошенных 29% в принципе не слыхали о том, что ИИ-боты могут каким-то образом помогать в работе, а ещё 55% редко либо вовсе никогда не обращаются к генеративным моделям для решения практических задач. И это, напомним, в США, где и общая компьютеризованность населения, и средний уровень дохода, и общая осведомлённость об ИИ весьма высоки.
Оставшиеся респонденты распределились следующим образом: 9% обращаются к умным чат-ботам по рабочим вопросам ежедневно либо несколько раз в неделю, ещё 7% — хотя бы два раза в месяц и более. Прямо скажем, негусто, — учитывая, что одни только четыре ведущих компании-разработчика ИИ в США инвестировали в это направление 246 млрд долл. в прошлом году и намерены вложить не менее 320 млрд долл. в нынешнем. Среди активных пользователей чат-ботов как рабочего инструмента исследователи выделяют возрастную группу
Хорошо; с общим уровнем доверия к ИИ определились, — здесь можно посетовать на отсталость и невежество львиной доли американских «белых воротничков» и понадеяться, что смена поколений и активная просветительская, чтобы не сказать евангелическая, деятельность по внедрению новых технологий в массы со временем принесут свои плоды. Но вот для чего именно применяются умные чат-боты теми сотрудниками, которые часто обращаются к ИИ на рабочих местах? И вот здесь выясняется самое, пожалуй, интересное: аналитические, прогностические, творческие способности генеративных моделей даже у их преданных пользователей откровенно не в чести. Умные боты воспринимаются в основном как секретари-референты, а не как эксперты или советники: 57% тех респондентов, что в принципе обращаются к ChatGPT и ему подобным по рабочим вопросам, ищут при помощи ИИ информацию по определённым темам, 52% доверяют боту редактирование (самолично предварительно написанных!) текстов, 47% — составление неких документов, презентаций, справок на основании предоставленных всё тем же человеком данных.
Далее в порядке убывания практикующих те или иные ИИ-активности идут: составление краткой информационной выжимки неких документов, видео- или аудиозаписей (40%), предложение каких-то новых творческих идей или нетривиальных подходов (35%), помощь с анализом данных либо с написанием программного кода (27%), создание и редактирование имеющих отношение к работе статических картинок или видео (21%). Получается, главная прикладная польза от современных генеративных моделей — довольно-таки механическое ускорение поиска информации в обширных массивах неструктурированных данных.
Строго говоря, именно для такого рода задач генеративный ИИ исходно и разрабатывался; способность же его «создавать нечто новое» — точнее, комбинировать уже доступные в массиве данные не самым тривиальным в данном конкретном случае образом — скорее, побочный эффект; что и подтверждается довольно невысокой долей пользователей, обращающихся к чат-ботам за нерядовыми творческими идеями. Может, для них и для решаемых ими в настоящий момент задач откровения ИИ и впрямь окажутся нетривиальными, — но взяты те в любом случае будут не из безвоздушного пространства, а из того бескрайного массива данных, на котором генеративная модель была натренирована. И хорошо ещё, если обойдётся без неизбежных для плотных многослойных нейросетей галлюцинаций!
В какой же мере результаты деятельности ИИ (снова напомним — прикладные, имеющие отношение к практической работе) удовлетворяет его преданных пользователей? Да, в общем, на троечку с плюсом: 29% респондентов заявили, что чат-боты «заметно помогли улучшить качество» их работы, а 40% — что «заметно сократили время исполнения задач». Бесспорно, результат позитивный, но всё-таки пока явно не на уровне «must have», — скорее, «nice to have». Совершенно не факт, что какие-то иные, не связанные с генеративными моделями, мероприятия по повышению производительности труда не привели бы к сопоставимому эффекту — притом за значительно меньшие в масштабах всей экономики деньги.
Учитывая, что 69% участников опроса Pew Research Center вовсе не обращаются к ИИ на рабочем месте, исследователи задались резонной целью выяснить — а почему, собственно? И получили с одной стороны ошеломляющий, а с другой — внушающий сдержанный технооптимизм ответ: главной причиной (а допускалось указывать больше одной) 36% «отказников» назвали банальное отсутствие какого бы то ни было способа применять чат-боты в их трудовой деятельности. Иными словами, бизнес-процессы на предприятиях этих псевдоретроградов организованы так, что в принципе не предусматривают органичного подключения генеративного ИИ к решению повседневных задач. Таким образом, претензии тут надо предъявлять не столько к «отвергающим прогресс неолуддитам», сколько к не сумевшим найти для нового инструмента достойное применение их руководителям.
О важности широкого ИИ-просвещения свидетельствуют и другие перечисленные «отказниками» причины неприменения ими чат-ботов на рабочем месте: отсутствие интереса к генеративным моделям как таковым (22%), нехватка навыков для обращения с ИИ (10%), прямой запрет со стороны начальства (9%). Начальство, кстати, тоже можно понять, — сам факт изложения базирующемуся в публичном облаке боту некой деловой проблемы с целью получить помощь в её решении чреват по меньшей мере угрозой утечки конфиденциальных данных, — юридическая проработка взаимодействия облачных ИИ и коммерческих пользователей их услугами остаётся пока в зачаточном состоянии даже в США.
Но в любом случае очевидно, что разработчикам генеративных моделей имеет смысл хотя бы часть тех огромных средств, что направляются на тренировку всё новых разновидностей ИИ, перенацелить на просвещение и воспитание как потенциальных конечных заказчиков, так и участников ИТ-канала (без помощи которых докричаться до каждого клиента на местах будет ох как непросто), — иначе темпы возврата этих циклопических инвестиций грозят оказаться куда менее высокими, чем ожидают инвесторы.
Источник: Максим Белоус, IT Channel News
