P. Šliavas. Vis daugiau įmonių siekia įveiklinti dirbtinį intelektą – nauda nusveria grėsmes
2022 m. pabaigoje pasirodę du DI įrankiai, kurių vienas – pokalbių robotas „ChatGPT“ – iškart sulaukė milžiniško visuomenės dėmesio visame pasaulyje. Juo gali naudotis visi, net neturintys gilių technologinių žinių ir tai praktiškai nieko nekainuoja. Todėl vos po dviejų mėnesių nuo šio įrankio paleidimo juo jau naudojosi virš 100 mln. aktyvių vartotojų.
„ChatGPT“ yra galingas ir dideliu interneto tekstų kiekiu apmokytas kalbos modelis, veikiantis klausimų-atsakymų principu, todėl jo iš tekstinių įvesties duomenų sugeneruoti rašytiniai atsakymai atrodo lyg būtų suformuoti realaus žmogaus. „Microsoft“ sėkmės spindulių šešėlyje nenorėjęs likti „Google“ taip pat pristatė savo pokalbių robotą „Bard“. Abiejų technologijų gigančių sukurti kalbos modeliai veikia iš esmės tuo pačiu principu ir gali būti naudojami labai įvairioms užduotims atlikti.
Pavyzdžiui, DI pateikus užduotį sukurti verslo pasiūlymą ar strategiją, greičiau nei po minutės jis sugeneruos atsakymą, taip pat atrašys elektroninį laišką, parengs prezentaciją, atliks programavimo užduotis ir t.t. Kitaip tariant, šie kalbos modeliai vykdo įvairiomis kalbomis pagrįstas užduotis su precedento neturinčiu greičiu ir efektyvumu. Tačiau didžiausias DI privalumas, kad jis geba čia ir dabar apibendrinti sudėtingą informaciją, analizuoti didelius duomenų kiekius.
Stambios pasaulinės organizacijos, matydamos plačias tokių DI modelių perspektyvas ir progresą, siekia pamažu jas įveiklinti arba sukurti savo tokių modelių versijas. Pavyzdžiui, KPMG, bendradarbiaudama su „Microsoft“, kuria savo privatų AI modelį konkretiems tikslams pasiekti. Taip pat į esamą audito platformą pamažu integruoja pažangią DI statistikos, mašininio mokymosi ir analizės technologiją, kad pagerintų rizikos vertinimą ir audito kokybę.
Tokia DI įrankių integracija pastaruoju metu yra labai patraukli verslams, siekiantiems optimizuoti procesus ir gerinti savo veiklos rezultatus, žinoma, ir dėl to, kad išlaikytų konkurencingumą rinkoje. Tas pats „Google“ integravo DI įrankį į savo „Workspace“ programas, įskaitant „Google Docs“, „Gmail“, „Google Sheets“ ir kt. Taip suteikdamas galimybę savo vartotojams dar efektyviau apdoroti duomenis, juos analizuoti ir atlikti kitas funkcijas greičiau bei kokybiškiau.
DI modelius integruoti savo veiklos procesuose labiausiai pasiteisina tokiose srityse kaip IT, audito, teisės, rinkodaros ir kitose. Tačiau įmonei, bandančiai suprasti, kokio dirbtinio intelekto pagrindu sukurto įrankio konkrečiai jai reikia, pirmiausia vertėtų atlikti nedidelį savo veiklos auditą. Tai yra, įmonės viduje išsigryninti, kas veikia neefektyviai, kurioje vietoje procesai lėti, kokie dalykai nekuria vertės ir pan. Išanalizavus ir kritiškai įvertinus situaciją yra lengviau suprasti, kurgi organizacijai reikia pasitempti ir į kur kreipti investicijas savo veiklos tobulinimui. O siekiant sutaupyti laiko ir finansų, protingas sprendimas būtų išsibandyti laisvai prieinamus išorinius įrankius.
Dauguma DI įrankių yra prieinami ne tik aukščiausio lygio organizacijoms, bet ir plačiajai visuomenei. Tačiau tai nereiškia, kad su šiais įrankiais, kad ir lengvai naudojamais ir prieinamais, iškart pavyks sukurti vertę. Teks skirti laiko įsisąmoninimui, kokiu principu jie veikia, idant iškelti jiems lūkesčiai nesubliūkštų. Todėl kaip realiam kolegai ar nepatyrusiam asistentui, taip ir dirbtiniam intelektui reikia aiškumo, specifinių užduoties gairių. Jei užduotis bus pateikta aiškiai ir detaliai – gauti rezultatai bus vertingi.
Tiesa, gautus rezultatus arba pateiktus duomenis vis tiek privalės įvertinti aukšto lygio ekspertas – žmogus. Net jei DI gali analizuoti didelius duomenų ir informacijos kiekius, užduoties atlikimą turi prižiūrėti ir įvertinti to lauko specialistas, kuris turi patirties, žinių ir platų konteksto išmanymą pasakyti, ar užduotis atlikta išties gerai, kokybiškai, etiškai ir t.t. Tad nuogąstauti, kad DI gali daug žmonių palikti be darbo – nevertėtų. O labiausiai ramūs gali būti teisininkai, nes jiems darbo netrūks, ypač tie, kurie specializuojasi intelektinės nuosavybės srityje ir sprendžia su autorystės išaiškinimu susijusias bylas.
Etinė problema nuo pat pradžių buvo išskiriama kaip vienas didžiausių DI naudojimosi iššūkių. Nėra iki galo aišku, kaip komunikuoti dalykus, kurie buvo atlikti pasitelkus dirbtinį intelektą. Reikalingas reguliavimas, kuris reikalautų nurodyti, kokia buvo žmogaus rolė atliekant užduotį arba kiek jis stipriai buvo įsitraukęs į procesus.
Ir paskutinis iššūkių keliantis dalykas, kuris galbūt pristabdo naudojimosi DI tempą – duomenų saugumas. Taip, naudojantis DI įrankiais išlieka grėsmė prarasti duomenis, kadangi jie būna „atiduodami“ nagrinėjimui, analizei.
Tačiau dirbtinio intelekto galimybės ir potenciali vertė nusveria grėsmes ir pavojus. O įdedant pastangų, investicijų, žmogiškųjų išteklių ir kitų resursų – DI kuriama vertė, kaip rodo praktiniai pavyzdžiai, atsiperka. Tad tikėtina, kad šiais ir kitais metais bus stebima nuožmi verslo pastanga įveiklinti DI modelius. Tik įveiklinimo procesas neturėtų vykti paskubomis, esą konkurentai jau naudoja, diegia, integruoja DI įrankius, o mes – dar ne. Šiose „lenktynėse“ laimi tie, kurie gerai suvokia savo silpnąsias puses. Žinant jas, DI bus pritaikomas efektyviau, o roboto ir žmogaus sinergija siekiant bendro kokybinio tikslo sukurs didžiausią vertę.
Komentaro autorius – Paulius Šliavas, „KPMG Baltics“ technologijų konsultacijų skyriaus direktorius
