Понякога изкуственият интелект се чувства като онзи приятел, който се кълне, че може да готви - и след това пристига с горелка и суров лук. Впечатляващи инструменти, объркващи резултати, много дим и никаква ясна сигурност, че вечерята е на път.
И така... Прекалено ли е преувеличен изкуственият интелект? Да, по много начини. Също така не, по други начини. И двете могат да бъдат верни едновременно.
По-долу е истинската работа: къде твърденията се завишават 🎈, къде стойността е ясна, но солидна 💼 и как да разберете разликата, без да е необходима докторска степен или духовно пробуждане.
Статии, които може да ви харесат след тази:
🔗 Кой изкуствен интелект е подходящ за вас?
Сравнете често срещаните инструменти за изкуствен интелект по цели, бюджет и лекота на използване.
🔗 Образува ли се балон на изкуствения интелект?
Признаци на свръхреклама, рискове и как изглежда устойчивият растеж.
🔗 Надеждни ли са детекторите с изкуствен интелект за употреба в реалния свят?
Граници на точността, фалшиви положителни резултати и съвети за обективна оценка.
🔗 Как да използвате изкуствен интелект на телефона си ежедневно
Използвайте мобилни приложения, гласови асистенти и подкани, за да спестите време.
Какво обикновено имат предвид хората, когато казват „ИИ е прекалено раздут“ 🤔
Когато някой каже, че изкуственият интелект е прекалено раздут , той обикновено реагира на едно (или повече) от тези несъответствия:
-
Маркетингови обещания срещу ежедневна реалност.
Демото изглежда вълшебно. Разгръщането се усеща като тиксо и молитва. -
Възможности срещу надеждност.
Може да напише стихотворение, да преведе договор, да отстрани грешки в код... и след това уверено да измисли връзка към политика. Готино, готино, готино. -
Прогрес срещу практичност.
Моделите се усъвършенстват бързо, но интегрирането им в сложни бизнес процеси е бавно, политическо и пълно с крайни случаи. -
Разкази за „замяна на хората“
Повечето реални победи изглеждат по-скоро като „премахване на досадните части“, отколкото като „замяна на цялата работа“.
И това е основното напрежение: изкуственият интелект е наистина мощен, но често се продава сякаш вече е завършен. Не е завършен. Той е… в процес на разработка. Като къща с разкошни прозорци и без ВиК 🚽
Защо завишените твърдения за изкуствен интелект се случват толкова лесно (и продължават да се случват) 🎭
Няколко причини, поради които изкуственият интелект привлича завишени твърдения като магнит:
Демо версиите са по същество измама (по най-хубавия начин)
Демонстрациите са подбрани. Подканите са настроени. Данните са чисти. Най-добрият сценарий е под светлините на прожекторите, а случаите на неуспех са зад кулисите, където се ядат бисквити.
Пристрастието към оцеляване е силно изразено
Историите от типа „ИИ ни спести милион часа“ стават вирусни. Историите от типа „ИИ ни накара да пренапишем всичко два пъти“ тихомълком се заравят в нечия папка с проекти, наречена „Q3 експерименти“ 🫠
Хората бъркат плавността с истината
Съвременният изкуствен интелект може да звучи уверено, полезно и специфично - което заблуждава мозъка ни да приеме, че е точен.
Много разпространен начин за описание на този режим на неуспех е конфабулация : уверено заявен, но грешен резултат (известен още като „халюцинации“). NIST директно посочва това като ключов риск за генеративните системи с изкуствен интелект. [1]
Парите усилват мегафона
Когато бюджетите, оценките и стимулите за кариера са заложени на карта, всеки има причина да каже „това променя всичко“ (дори ако променя предимно слайдовете).
Моделът „инфлация → разочарование → стабилна стойност“ (и защо това не означава, че изкуственият интелект е фалшив) 📈😬
Много технологии следват една и съща емоционална дъга:
-
Върхови очаквания (всичко ще бъде автоматизирано до вторник)
-
Трудната реалност (тя се срива в сряда)
-
Постоянна стойност (тя тихо се превръща в част от начина, по който се върши работата)
Така че да - изкуственият интелект може да бъде преувеличен, докато все пак е значим. Това не са противоположности. Те са съквартиранти.
Където изкуственият интелект не е прекалено рекламиран (той дава резултати) ✅✨
Това е частта, която се пропуска, защото е по-малко научна фантастика и повече електронна таблица.
Помощта с кодирането е истинско повишаване на производителността
За някои задачи - шаблонен модел, тестово скеле, повтарящи се модели - кодовите копилоти могат да бъдат наистина практични.
Един широко цитиран контролиран експеримент от GitHub установи, че разработчици, използващи Copilot, са завършили задача по кодиране по-бързо (техният доклад отчита 55% ускорение в това конкретно проучване). [3]
Не е магическо, а смислено. Уловката е, че все пак трябва да прегледате написаното... защото „полезно“ не е същото като „правилно“
Изготвяне на чернови, обобщаване и първоначално мислене
Изкуственият интелект е страхотен в:
-
Превръщане на груби бележки в чиста чернова ✍️
-
Обобщаване на дълги документи
-
Генериране на опции (заглавия, структури, варианти на имейли)
-
Тон на превода („направи това по-малко пикантно“ 🌶️)
Това е по същество неуморен младши асистент, който понякога лъже, така че вие го наблюдавате. (Сурово. Също така точно.)
Триаж на обслужване на клиенти и вътрешни бюра за помощ
Където ИИ работи най-добре: класифициране → извличане → предлагане , а не изобретяване → надежда → внедряване .
Ако искате краткия и безопасен вариант: използвайте ИИ, за да извличате информация от одобрени източници и да изготвяте отговори, но дръжте хората отговорни за това, което се изпраща - особено когато залозите се покачват. Позицията „управлявай + тествай + разкривай инциденти“ е точно до начина, по който NIST оформя генеративното управление на риска, свързано с ИИ. [1]
Проучване на данни - с предпазни мерки
Изкуственият интелект може да помогне на хората да правят заявки за набори от данни, да обясняват графики и да генерират идеи „какво да гледат след това“. Победата е в това да направят анализа по-достъпен, а не да заменят анализаторите.
Къде е свръхрекламиран изкуственият интелект (и защо продължава да разочарова) ❌🤷
„Напълно автономни агенти, които управляват всичко“
Агентите могат да изпълняват спретнати работни процеси. Но след като добавите:
-
няколко стъпки
-
разхвърляни инструменти
-
разрешения
-
реални потребители
-
реални последици
...режимите на провал се множат като зайци. В началото е сладко, а после си претоварен 🐇
Практично правило: колкото по-„свободни ръце“ твърди, че е нещо, толкова повече трябва да се питате какво се случва, когато се счупи.
„Скоро ще бъде напълно точно“
Точността се подобрява, разбира се, но надеждността е нестабилна - особено когато моделът не е базиран на проверими източници.
Ето защо сериозната работа с изкуствен интелект в крайна сметка изглежда като: извличане + валидиране + наблюдение + човешка проверка , а не „просто по-силно подтикване“. (Профилът на NIST в GenAI съобщава това с учтиво и постоянно настояване.) [1]
„Един модел, който да управлява всички“
На практика екипите често се смесват:
-
по-малки модели за евтини/голямообемни задачи
-
по-големи модели за по-трудно разсъждение
-
извличане на обосновани отговори
-
правила за границите на съответствие
Идеята за „единствения магически мозък“ обаче се продава добре. Подредена е. Хората обичат подредеността.
„Заменете цели работни роли за една нощ“
Повечето роли са пакети от задачи. Изкуственият интелект може да смаже част от тези задачи и едва да докосне останалите. Човешките части - преценка, отговорност, взаимоотношения, контекст - упорито остават... човешки.
Искахме колеги роботи. Вместо това получихме автоматично довършване на стероиди.
Какво прави един случай на употреба на ИИ добър (и лош) 🧪🛠️
Това е разделът, който хората пропускат и после съжаляват.
Един добър случай на употреба на изкуствен интелект обикновено има:
-
Ясни критерии за успех (спестено време, намалени грешки, подобрена скорост на реакция)
-
Ниски до средни залози (или строга човешка проверка)
-
Повтарящи се модели (отговори на ЧЗВ, общи работни процеси, стандартни документи)
-
Достъп до качествени данни (и разрешение за използването им)
-
Резервен план, когато моделът извежда безсмислени данни
-
Тесен обхват в началото (малки печалби се комбинират)
Лошият случай на употреба на изкуствен интелект обикновено изглежда така:
-
„Нека автоматизираме вземането на решения“ без отчетност 😬
-
„Просто ще го включим във всичко“ (не… моля, не)
-
Няма базови показатели, така че никой не знае дали е помогнало
-
Очаквайки да е машина за истина, вместо машина за шаблони
Ако ще запомните само едно нещо: на изкуствения интелект е най-лесно да се доверите, когато е базиран на вашите собствени проверени източници и е ограничен до добре дефинирана задача. В противен случай това са изчисления, базирани на вибрации.
Един прост (но изключително ефективен) начин да проверите реалността на изкуствения интелект във вашата организация 🧾✅
Ако искате обоснован отговор (не бърза оценка), направете този бърз тест:
1) Определете работата, за която наемате ИИ
Напишете го като описание на длъжността:
-
Входове
-
Изходи
-
Ограничения
-
„Готово означава…“
Ако не можете да го опишете ясно, изкуственият интелект няма да го изясни магически.
2) Определете базовата линия
Колко време отнема сега? Колко грешки има сега? Как изглежда „доброто“ сега?
Липса на базова линия = безкрайни войни на мнения по-късно. Сериозно, хората ще спорят вечно и ще остареете бързо.
3) Решете откъде идва истината
-
Вътрешна база знания?
-
Клиентски записи?
-
Одобрени политики?
-
Куриран набор от документи?
Ако отговорът е „моделът ще знае“, това е червен флаг 🚩
4) Задайте план за „човешко взаимодействие“
Решете:
-
кой прави прегледи,
-
когато те преглеждат,
-
и какво се случва, когато изкуственият интелект греши.
Това е разликата между „инструмент“ и „отговорност“. Не винаги, но често.
5) Картографирайте радиуса на взрива
Започнете оттам, където грешките са евтини. Разширявайте едва след като имате доказателства.
Ето как се превръщат завишените твърдения в полезни. Обикновени… ефективни… някак красиво 😌
Доверие, риск и регулация - несекси частта, която има значение 🧯⚖️
Ако изкуственият интелект се занимава с нещо важно (хора, пари, безопасност, правни последици), управлението не е по избор.
Няколко широко споменавани предпазни парапети:
-
NIST Generative AI Profile (допълнителен профил за AI RMF) : практически категории на риск + предложени действия в областта на управлението, тестването, произхода и разкриването на инциденти. [1]
-
Принципи на ОИСР за изкуствен интелект : широко използвана международна основа за надежден, ориентиран към човека изкуствен интелект. [5]
-
Закон на ЕС за изкуствения интелект : правна рамка, основана на риска, която определя задължения в зависимост от начина, по който се използва изкуственият интелект (и забранява определени практики с „неприемлив риск“). [4]
И да, тези неща може да изглеждат като документи. Но това е разликата между „практичен инструмент“ и „упс, внедрихме кошмар за съответствие“
По-отблизо: идеята за „ИИ като автоматично довършване“ - подценена, но донякъде вярна 🧩🧠
Ето една метафора, която е леко несъвършена (което е подходящо): голяма част от изкуствения интелект е като изключително луксозен автодопълващ механизъм, който е прочел информация от интернет, а после е забравил откъде я е прочел.
Това звучи пренебрежително, но затова работи:
-
Страхотен в моделите
-
Страхотен в езика
-
Страхотен в създаването на „следващото вероятно нещо“
И ето защо се проваля:
-
То естествено не „знае“ кое е истина
-
Естествено не знае какво прави вашата организация
-
Може да извежда уверени глупости без основание (вижте: конфабулация / халюцинации) [1]
Така че, ако вашият случай на употреба се нуждае от истина, вие го закрепвате с извличане, инструменти, валидиране, наблюдение и човешка проверка. Ако вашият случай на употреба се нуждае от бързина при изготвянето на чернови и генерирането на идеи, го оставяте да работи малко по-свободно. Различни настройки, различни очаквания. Като готвенето със сол - не всичко се нуждае от едно и също количество.
Сравнителна таблица: практични начини за използване на изкуствен интелект, без да се удавите в преувеличени твърдения 🧠📋
| Инструмент / опция | Аудитория | Ценова атмосфера | Защо работи |
|---|---|---|---|
| Асистент в стил чат (общ) | Отделни лица, екипи | Обикновено безплатен ниво + платен | Чудесно за чернови, брейнсторминг, обобщаване... но проверявайте фактите (винаги) |
| Код втори пилот | Разработчици | Обикновено абонамент | Ускорява често срещаните задачи по кодиране, но все още се нуждае от преглед + тестове и кафе |
| „Отговор с източници“, базиран на търсене | Изследователи, анализатори | Freemium-ish | По-добре за работни процеси „намиране + заземяване“, отколкото чисто гадаене |
| Автоматизация на работния процес + изкуствен интелект | Операции, поддръжка | Многостепенно | Превръща повтарящите се стъпки в полуавтоматични потоци (полуавтоматичността е ключова) |
| Вътрешен модел / самостоятелно хостване | Организации с капацитет за машинно обучение | Инфра + хора | Повече контрол + поверителност, но плащате за поддръжка и главоболия |
| Рамки за управление | Лидери, риск, съответствие | Безплатни ресурси | Помага ви да управлявате риска + доверие, не е бляскаво, но е от съществено значение |
| Източници за бенчмаркинг / проверка на реалността | Ръководители, политика, стратегия | Безплатни ресурси | Данните побеждават вибрациите и намаляват проповедите в LinkedIn |
| „Агент, който прави всичко“ | Мечтатели 😅 | Разходи + хаос | Понякога впечатляващо, често крехко - продължете с леки закуски и търпение |
Ако искате един център за „проверка на реалността“ за данни за напредъка и въздействието на ИИ, Станфордският индекс за ИИ е солидно място да започнете. [2]
Заключителен кадър + кратко резюме 🧠✨
Така че, изкуственият интелект е прекалено рекламиран , когато някой продава:
-
безупречна точност,
-
пълна автономност,
-
незабавна подмяна на цели роли,
-
или plug-and-play мозък, който решава проблемите на вашата организация…
... тогава да, това е търговски умения с лъскаво покритие.
Но ако се отнасяте към ИИ като към:
-
мощен асистент,
-
най-добре се използва в тесни, добре дефинирани задачи,
-
основани на доверени източници,
-
с хора, които преглеждат важните неща…
...тогава не, не е прекалено преувеличено. Просто е... неравномерно. Като членство във фитнес зала. Невероятно, ако се използва правилно, безполезно, ако се говори за него само по партита 😄🏋️
Кратко обобщение: Изкуственият интелект е прекалено възхваляван като магически заместител на преценката - и недооценен като практичен мултипликатор за писане на чертежи, помощ при кодиране, триаж и работни процеси, свързани със знания.
Референции
-
Генеративен профил на ИИ на NIST (NIST AI 600-1, PDF) - съпътстващо ръководство към рамката за управление на риска, свързан с ИИ, очертаващо ключови рискови области и препоръчителни действия за управление, тестване, произход и разкриване на инциденти. прочетете повече
-
Индекс на AI на Stanford HAI - годишен, богат на данни доклад, проследяващ напредъка, внедряването, инвестициите и общественото въздействие на изкуствения интелект по основни показатели и показатели. Прочетете повече
-
Изследване на продуктивността на GitHub Copilot - контролирано проучване на GitHub за скоростта на изпълнение на задачи и опита на разработчиците при използване на Copilot. Прочетете повече
-
Общ преглед на Закона за изкуствения интелект на Европейската комисия - основната страница на Комисията, обясняваща задълженията на ЕС по нива на риск за системите с изкуствен интелект и категориите забранени практики. Прочетете повече