Искусственный интеллект расколол общество

08.07.2021


			Искусственный интеллект расколол общество			Искусственный интеллект расколол общество

Поч­ти по­лови­на рос­сиян (48%) зая­ви­ли о своем до­верии тех­но­логиям ис­кусс­твен­но­го ин­теллек­та, не до­веряют им 42% соо­те­чес­твен­ни­ков, 10% зат­рудни­лись с от­ве­том. По­дав­ляю­щее боль­шинс­тво рос­сиян (81%) зна­комы с тер­ми­ном "ис­кусс­твен­ный ин­теллект", при этом 32% дек­ла­рируют, что мо­гут объ­яс­нить его зна­чение, не зна­комы с этим тер­ми­ном 18% рос­сиян.

Такие данные приводит ВЦИОМ по результатам совместного с АНО "Национальные приоритеты" исследования.

Руководитель дирекции стратегии, аналитики и исследований АНО "Национальные приоритеты" Юлия Грязнова отмечает, что результат высокий для такой узкой темы, как ИИ.

Выбирая из предложенных вариантов, респонденты чаще всего отвечали, что искусственный интеллект - это технологии, имитирующие мыслительные функции человека (30%), разумные машины или программы (27%), самообучающиеся алгоритмы (26%), обычные программы или механизмы, не имеющие отношения к разуму (22%), сверхразум, превосходящий человека (6%).

Юлия Грязнова подчеркивает, что среди ответов нет одного правильного. "Задача этого списка была другая - выяснить, есть ли мифология о ИИ как реальном разуме. И мы видим, что ее почти нет", - отмечает Юлия Грязнова.

Генеральный директор Navicon Владимир Шаров говорит: "Исследование только подтверждает тот факт, что сегодня термин "искусственный интеллект" часто используют в качестве синонима машинного обучения, которое на самом деле является скорее одним из методов искусственного интеллекта. Машинное обучение фокусируется на создании систем, которые развиваются путем обработки и анализа данных. Важно понимать, что если искусственный интеллект всегда подразумевает использование машинного обучения, то ML — далеко не всегда подразумевает наличие ИИ. Сегодня мы все-таки в большей степени имеем дело с системами, которые анализируют данные и выдают результат, на основе которого уже человек принимает решение. Это, скорее, прикладная математика и статистические алгоритмы работы с большими данными".

По мнению 44% наших соотечественников, использование ИИ для принятия решений в сфере государственного и городского управления приведет к более справедливым решениям (52% среди граждан 60 лет и старше), 24% - к уменьшению затрат (29% 45-59-летних), а 22% - к оптимизации (33% среди молодых людей 18-24 лет, 31% среди людей с высшим образованием).

Юлия Грязнова считает, что общество достигнет консенсуса относительно ИИ, когда ИИ станет таким же привычным и понятным, как, например, автомобиль или тостер. Поможет этому повсеместное внедрение ИИ и расширение ИТ-компетенций.

По словам Владимира Шарова, искусственный интеллект при принятии решений исключает влияние эмоциональной составляющей, что повышает уровень прозрачности процесса. "Но надо отметить, что не во всех сферах государственного управления сегодня можно его использовать, для этого требуется проработка законодательной базы. Постепенно такие проекты начинают появляться — например, достаточно простой и справедливый механизм работы автоматизированных систем контроля ПДД", - отмечает он.

Директор по развитию АНО "Цифровая экономика" Алексей Сидорюк отмечает, что несмотря на то, что термин ИИ находится на слуху, он объединяет несколько технологий, поэтому объяснить его сложно для простого человека, чья профессиональная жизнь не связана с ИТ-технологиями.

"Треть от опрошенных - достаточно высокий процент, учитывая, что опрос велся во всех возрастных группах, при этом ожидаемо, что у молодежи результат осведомленности лучше. Согласно расхожей точке зрения, чтобы в обществе стали происходить фундаментальные изменения, достаточно 10% населения, которые поддерживают ту или иную идею. В этом плане статистика говорит, что технологии ИИ уже не вызывают сомнений и прочно вошли в нашу жизнь", - подчеркивает Алексей Сидорюк.

"Все пять представленных определений являются частями того определения, которое мы вывели в ходе проработки с экспертами. Понятие "искусственный интеллект" объединяет в себе набор технологических решений, которые могут либо имитировать когнитивные функции человека, либо получать при выполнении конкретных практических задач результаты, сопоставимые по скорости подготовки решений и точности с результатами интеллектуальной деятельности человека, а иногда и превосходящие их. Поэтому можно сказать, что в каждом из них есть доля правды", - считает Алексей Сидорюк.

Он отмечает, что, если говорить о доверии и недоверии граждан к технологиям ИИ, стоит сказать, что есть определенный образ технологии, созданный СМИ и популярным современным искусством (в том числе кинематографом), который, с одной стороны, предостерегает и описывает риски использования подобных технологий, а с другой - как результат, снижает уровень доверия граждан.

При этом, подчеркивает Алексей Сидорюк, уровень доверия увеличивается с ростом осведомленности. Чем больше будет успешных примеров использования ИИ в повседневной деятельности, в том числе использование беспилотного транспорта, телемедицины, рекомендательных сервисов, виртуальных помощников, тем больше обычные граждане будут доверять ИИ. При этом одним из ключевых принципов этики ИИ является открытость технологий и данных, что должно привести к повышению доверия к ИИ в экспертном сообществе. Эксперт считает, что отношение к технологии заметно изменилось в лучшую сторону по сравнению с тем, что было даже пару лет назад.

"Сегодня уже есть примеры, когда ИИ эффективно внедряется на уровне городского и государственного управления. Например, интеллектуальные транспортные системы, помогающие оптимизировать транспортный поток в городе, обеспечение городской безопасности, мониторинг сельскохозяйственных угодий с помощью спутниковых снимков и беспилотных дронов, помощь в принятии управленческих и судебных решений и др. Эти кейсы уже сегодня доказывают эффективность и скорость принимаемых решений на основе ИИ", - отмечает Алексей Сидорюк.

Он подчеркивает, что если говорить именно об уровне справедливости, то ИИ обучается на наборах данных, поэтому лишен субъективности и предвзятости. При этом он формирует одно или несколько вариантов рекомендуемых решений. Уже само наличие такой возможности повышает качество принимаемых решений.

Архитектор машинного обучения Softline Digital Lab Николай Князев отмечает, что ИИ - это больше маркетинговый термин, и каждый его понимает по-разному, среди специалистов также каждый понимает по-своему значение этого термина. Тем более что все предложенные определения далеки от употребимых в индустрии.

Николай Князев считает, что использование статистических методов позволяет избежать человеческого фактора (в том числе коррупционного) и принимать решения, основываясь на большом количестве параметров, которые человек не может удержать в голове, поэтому использование ИИ для принятия решений в сфере государственного и городского управления приведет к более справедливым решениям.

Директор по продвижению решений ИТ-компании "Крок" Иван Пластун уверен, что 32%, которые смогли объяснить, что такое ИИ, - это явно завышенная цифра и она скорее появилась благодаря невысокому требованию со стороны исследователей, нежели со стороны высокого уровня понимания ИТ среди населения.

"Сама тематика опроса несколько запоздала: зачем приходить к консенсусу, если мы уже живем в мире, многие процессы которого управляются с помощью ИИ? Например, работа call-центров, построение маршрутов в приложениях навигации, автоматический переводчик с одного языка на другой, набирающие популярность умные колонки - примеров масса. Использование ИИ стремительно идет по пути интернета и вскоре станет для нас такой же бытовой привычкой. Куда любопытнее было бы посмотреть, как глубоко люди понимают, какие окружающие их процессы управляются/подпитываются с помощью ИИ, а какие до сих пор управляются вручную", - отмечает Иван Пластун.

Руководитель направления "Большие данные" компании "Т1 Интеграция" Денис Рыбченко подчеркивает, что термин "искусственный интеллект" включает много направлений. Например, создание специализированных узконаправленных систем для решения конкретных задач, относящихся к прерогативе человека, - это нейронные сети, настраиваемые для решения прикладных узких задач, например банковского скоринга или распознавания речи и компьютерного зрения. Или "сильный ИИ" - искусственный интеллект или разум как таковой, способный к обобщению, постановке и решению новых задач, способный превзойти отдельного человека и человечество в отдельной или любой задаче.

Денис Рыбченко считает, что на достижение доверия к практическому применению технологий ИИ в обществе, а также консенсуса по ответственности разработчика ИИ и владельца конечного сервиса или решения потребуется десятилетие. Новые умные устройства, автоматизация процессов на базе ИИ, смена поколений - чем шире применение ИИ в повседневной жизни и профессиональной деятельности, тем ближе будет достижение консенсуса.

Специалист согласен, что использование ИИ для принятия решений в сфере государственного и городского управления приведет к более справедливым решениям.

"При корректном обучении моделей применение ИИ исключает влияние личных предпочтений или заблуждений лиц, принимающих решения. Научно доказаны ограничения человека при решении задач многокритериальной оптимизации, к которым относится абсолютное большинство практических задач в сфере государственного и городского управления. Поэтому развитие технологий ИИ и корректное обучение моделей ИИ позволит принимать решения более эффективно, обоснованно и быстро, чем это было возможно ранее. Тем не менее именно в настоящий момент ИИ является инструментом автоматизации рутинных и массовых операций и не способен заменить человека", - отмечает Денис Рыбченко.

Президент Ассоциации больших данных Анна Серебряникова подчеркивает, что люди не испытывают опасений на текущей стадии развития технологий искусственного интеллекта, но большинство отмечает, что не готовы доверять ИИ принятие важных решений, что считаем абсолютно правильным, так как ключевые решения всегда должны оставаться за человеком.

"Но также хотим отметить, что рекомендательные системы на базе ИИ необходимы для повышения точности и эффективности прогнозирования, а также увеличения скорости обработки данных. Искусственный интеллект не сможет развиваться без качественных дата-сетов, вопрос предоставления таких данных для развития технологий еще не до конца решен, в этом направлении необходимо оперативно принять меры", - отмечает Анна Серебряникова.

Статья опубликована на сайте ComNews

Navicon разработал решение для поддержки процесса обновлений Microsoft Dynamics 365 for Finance and Operations

Navicon укрепил позиции на российском рынке BI

Freework взрывает рынок подбора временного персонала, разработав совместно с Navicon мобильное и WEB-приложение

Navicon завершил масштабирование системы для управления полевыми сотрудниками в STADA

Navicon обновил решение для автоматизации сбора и обработки данных о вторичных продажах в «Канонфарма Продакшн»