Хочу обратить ваше внимание на очень важную публикацию. Она получила большой резонанс в информационном пространстве технологической отрасли и даже была признана одной из самых читаемых статей за прошлую неделю. Её значимость определяется нестандартным, тщательно аргументированным и прагматичным взглядом на перспективы развития ИИ и скорость его проникновения в бизнес и повседневную жизнь. Лично я с большим интересом прочитал статью несколько дней назад; изложенная авторами позиция во многом совпадает с моим собственным пониманием происходящего и оценкой перспектив этой технологии. Материал очень объёмный, и даже краткий пересказ всех важных тезисов — это уже отдельная статья. Тем не менее для меня ключевая мысль выглядит так: Скорость внедрения ИИ в бизнес определяется не столько возможностями самой технологии, сколько тем, как быстро люди и организации её осваивают. Существует цикл инноваций, адаптации и обратной связи, через который проходят изменения бизнес-процессов: нужно что-то изменить, оценить результат, сделать следующий шаг. На общую скорость влияют инерция государств (регулирование), компаний (способность перестраивать процессы) и людей (обучение работе с новыми инструментами). Изменение рабочих практик, норм и законов занимает десятилетия, поэтому даже генеративные модели сегодня дают экономике лишь доли процента прироста производительности. Многие знания в организациях носят неформальный характер и не фиксируются в виде, который можно усвоить пассивно. Поэтому циклы обратной связи приходится проходить заново в каждом секторе, а в сложных задачах — даже в отдельных компаниях, что ограничивает возможности быстрого параллельного обучения. ИИ, как и любая другая технология, ещё предстоит долгий путь — примерно десятилетие, — прежде чем мы сможем полностью его освоить и адаптировать свою жизнь. Люди остаются главным «актором» и объектом изменений, тогда как ИИ остаётся лишь инструментом в их руках. Бизнес сложнее любой симуляции. Сейчас ИИ выдаёт точный результат примерно в 80 % случаев, а в 20 % — нет. Для бизнеса этого недостаточно: в вопросах безопасности, автономного транспорта, кредитования, диагностики и других критически важных сферах требуется близкая к 100 % надёжность. Технологиям ещё предстоит пройти большой путь, чтобы обеспечить такие гарантии. Любая зрелая технология — это взаимодействие технологии и общества. Такой подход отвергает технологический детерминизм, особенно представление об ИИ как самостоятельном агенте, который сам определяет своё будущее. Авторы статьи опираются на уроки прошлых технологических революций, подчёркивая медленный и непредсказуемый характер внедрения и распространения новшеств. “Diffusion is limited by the speed of human, organizational, and institutional change.” Пожалуй, это главная мысль статьи, хотя в ней есть ещё много интересного. https://knightcolumbia.org/content/ai-as-normal-technology