24 преимущества и недостатка ИИ
Эксперты считают, что ИИ может быть полезен обществу при наличии правил и понимания его возможностей.
Опрос 2024 года показал, что большинство американцев заинтересованы в использовании ИИ для личных целей, но 32% считают, что ИИ улучшит их жизнь, а 22% — что станет хуже. Негативные чувства по поводу ИИ возросли: 37% выражают беспокойство, 28% — тревогу, 23% — страх.
В бизнесе 93% крупных компаний считают ИИ ключевым для успеха, но также отмечают проблемы с конфиденциальностью, безопасностью и этикой.
12 преимуществ ИИ
- Круглосуточная доступность
ИИ работает круглосуточно и может принимать решения без участия человека, обеспечивая непрерывную работу.
- Масштабируемость
ИИ масштабируется практически бесконечно, что позволяет обслуживать сотни тысяч клиентов одновременно, как это делают Amazon и Netflix.
- Повышенная точность
Системы ИИ не устают и обрабатывают больше информации, что снижает количество ошибок и повышает точность результатов. Однако для этого необходимы качественные алгоритмы и данные.
- Повышенная безопасность
ИИ используется для мониторинга и обнаружения опасностей, улучшая безопасность в разных отраслях, включая автомобили и производственные процессы.
- Выполнение рутинных задач
ИИ может выполнять повторяющиеся задачи, освобождая время людей для более важных дел. Примеры включают роботы-пылесосы и автоматизацию сбора данных.
- Улучшение человеческого опыта
ИИ анализирует данные для персонализированного обслуживания. 94% руководителей считают, что ИИ улучшает цифровой опыт сотрудников и клиентов.
- Непредвзятое принятие решений
ИИ исключает эмоции и интуицию из процесса принятия решений, используя данные и алгоритмы. Однако он может давать неточные результаты, если исходные данные предвзяты.
- Отсутствие эмоций и суждений
ИИ не имеет эмоций, что делает его полезным для обслуживания клиентов. Люди часто предпочитают задавать вопросы чат-ботам, избегая осуждения.
- Инновации
ИИ способствует развитию различных отраслей, включая здравоохранение и разработку лекарств, что приводит к более эффективным методам лечения.
- Повышение эффективности и производительности
ИИ значительно увеличивает продуктивность. Инструменты генеративного ИИ помогают сократить время на рутинные задачи, позволяя людям сосредоточиться на более важных аспектах.
- Демократизация знаний
ИИ делает знания более доступными для многих, позволяя людям учиться и создавать программы без глубоких технических знаний.
- Расширенный доступ к экспертным знаниям
ИИ предоставляет специализированные услуги, ранее недоступные для широкой аудитории.
12 недостатков искусственного интеллекта
- Отсутствие творческого подхода
ИИ не обладает оригинальностью мышления. Он ограничен алгоритмами и данными, на основе которых делает прогнозы. Как отмечает Эрли, ИИ создает «мусор» без индивидуальности.
- Отсутствие эмпатии
Хотя ИИ может распознавать эмоции, он не способен сопереживать. Ким подчеркивает, что настоящая эмпатия, которую испытывают люди, отсутствует у ИИ.
- Потеря навыков у людей
Несмотря на положительные аспекты, ИИ может привести к утрате критических навыков у людей. Эрли отмечает, что с автоматизацией рутинных задач люди могут забыть, как выполнять их самостоятельно.
- Увеличение лени и снижение производительности
Некоторые аналитики опасаются, что ИИ может привести к лени. Эрли говорит, что иногда использование ИИ снижает производительность, так как требуется больше времени на проверку результатов, чем на выполнение работы вручную.
- Потеря рабочих мест и перемещение населения
Согласно отчету Adecco Group, 41% руководителей ожидают сокращения числа сотрудников из-за ИИ. Goldman Sachs Research предсказывает автоматизацию 300 миллионов рабочих мест. Однако эксперты утверждают, что ИИ также создаст новые задачи, требующие новых навыков.
- Нарушение этических норм и неприкосновенности частной жизни
С ростом использования ИИ увеличиваются риски нарушения этических норм и конфиденциальности. Дейли подчеркивает, что ИИ может быть предвзятым и непрозрачным, вызывая опасения по поводу защиты данных.
- Высокие требования к энергии и устойчивости
ИИ требует значительных вычислительных ресурсов, что приводит к высокому энергопотреблению. Всемирный экономический форум отметил, что генеративные системы ИИ используют в 33 раза больше энергии, чем специализированные программы, что может негативно сказаться на устойчивости.
- Неточности
ИИ не застрахован от ошибок. Боуз отмечает, что, хотя количество ошибок минимально, они все же могут иметь место, так как ИИ работает с вероятностями.
- Непредвиденные риски
Пользователи сталкиваются с новыми рисками, связанными с неточными результатами или галлюцинациями ИИ. Примером является случай с адвокатом, который использовал ChatGPT для составления судебных документов, не осознавая, что инструмент может давать неверные данные.
- Риски в больших масштабах
ИИ создает экспоненциальные риски, так как работает круглосуточно и может усугублять ошибки в алгоритмах. Кальвино отмечает, что природа риска осталась прежней, но его масштаб увеличился.
- Глубокие подделки и мошенничество
Хакеры используют ИИ для создания подделок и кибератак, включая фишинговые письма и глубокие фальсификации. Джонсон говорит, что это становится серьезной проблемой, так как люди могут легко попасться на удочку.
- Неравномерное распределение выгод
Хотя многие считают, что преимущества ИИ перевесят недостатки, Эрли указывает на неравномерное распределение выгод, что может негативно сказаться на некоторых группах людей.
Примеры удачного использования ИИ
— Khan Academy: в 2024 году эта некоммерческая образовательная организация сделала своего ИИ-помощника Khanmigo бесплатным для учителей в США. Он помогает сократить время на подготовку, позволяя преподавателям сосредоточиться на обучении
— автомобили с ИИ: современные модели автомобилей используют ИИ для повышения безопасности. Системы отслеживают слепые зоны, предупреждают водителей об ослаблении внимания и могут автоматически тормозить, чтобы предотвратить столкновения
— медицинские достижения: весной 2023 года швейцарские исследователи применили ИИ в медицинском лечении, что позволило парализованному человеку впервые за 12 лет снова начать ходить.
Примеры неудачного использования ИИ
— мошенники использовали ИИ для создания глубокой подделки, выдав себя за финансового директора компании, что привело к выплате $25 миллионов сотруднику
— в начале 2023 года Google представил своего генеративного чат-бота Bard, который ошибочно заявил, что телескоп Джеймса Уэбба сделал первые снимки экзопланет. Эта ошибка вызвала падение акций Alphabet почти на 8%, что эквивалентно потере $100 миллиардов
— в начале 2024 года суд Британской Колумбии признал Air Canada ответственной за дезинформацию, предоставленную ее чат-ботом, и присудил истцу $800. Суд установил, что компания несет ответственность за действия своих ИИ-систем.
Полную статью читайте по ссылке.