Как объяснимый ИИ укрепляет доверие и ответственность в бизнесе

Быстрый рост внедрения ИИ и связанные с этим проблемы

Компании по всему миру активно внедряют ИИ-технологии, такие как чат-боты, генераторы контента и инструменты поддержки принятия решений. По данным McKinsey, 78% компаний используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Однако при этом многие игнорируют важный факт: нейронные сети, включая крупные языковые модели и генеративный ИИ, по своей природе непредсказуемы и их сложно контролировать.

Реальные последствия непредсказуемости ИИ

Примеры показывают риски непредсказуемости ИИ. Чат-бот дилерского центра Chevrolet продал автомобиль за $1 и написал сложный скрипт на Python. Авиакомпания Air Canada столкнулась с судебным иском после того, как её чат-бот дал неправильную информацию о скидке и заявил о своей юридической ответственности. Эти случаи демонстрируют опасности использования ИИ без надлежащего контроля.

Суть проблемы: "черный ящик" ИИ

Из-за огромной сложности LLM невозможно полностью понять или предсказать их ответы. Эта непрозрачность — так называемая проблема "черного ящика" — вызывает вопросы надёжности. Многие компании пытаются решать их ручной проверкой результатов, что ограничивает революционный потенциал технологии.

От поддержки к трансформации процессов

Сегодня ИИ часто используется для помощи в существующих задачах — составление текстов, ведение заметок, суммирование документов, что даёт скромный прирост производительности. Истинная выгода — в полном перепроектировании процессов под автономное использование ИИ, что значительно снижает расходы и время обработки. Например, автоматизация кредитных решений может сократить затраты более чем на 90%, в отличие от 20-30% ускорения при помощи ИИ-ассистентов.

Способы повышения надёжности ИИ

Существуют разные методы улучшения предсказуемости ИИ, каждый со своими ограничениями:

• Системное "направление": попытки корректировать поведение ИИ могут привести к нежелательным результатам, как показал эксперимент Anthropic с кризисом идентичности модели.
• ИИ контролирует ИИ: такой многоуровневый контроль ловит некоторые ошибки, но усложняет систему и не обеспечивает полной надёжности.
• Жёсткие ограничения: блокировка определённых ответов помогает избежать известных проблем, но не предугадывает новые.
• Человеческий контроль в автономных процессах: стратегическое участие человека в проверке результатов ИИ помогает сбалансировать эффективность и надёжность, но требует постоянной бдительности.

Создание объяснимого ИИ для будущего

Комплексный подход включает построение повторяемых, прозрачных процессов с ИИ, которые люди понимают и проверяют, прежде чем запускать автономно с периодическими аудитами. Например, страховая отрасль может перейти от простых ИИ-ассистентов к разработке инструментов компьютерного зрения для оценки ущерба и моделей обнаружения мошенничества, объединённых в автоматизированные системы с понятными правилами.

Преимущества объяснимого ИИ

Объяснимый ИИ обеспечивает осмысленный человеческий контроль, снижая риски непредсказуемости и позволяя компаниям трансформировать бизнес, добиваться высокой эффективности и опережать конкурентов. Такой подход разделит организации на тех, кто поверхностно использует ИИ, и тех, кто глубоко интегрирует его для революционных изменений.

Объяснимый ИИ важен для создания будущего, в котором ИИ дополняет человеческий потенциал, а не просто заменяет труд человека.