Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

RusBase, 15 июля 2019 г.

«Кто понесет наказание, если ИИ ошибется?». Настоящее и будущее искусственного интеллекта

328 просмотров

Для многих людей искусственный интеллект — все еще фантастическая дистопия. Но он с каждым днем все глубже проникает в каждую сферу жизни. И большинство из нас так или иначе взаимодействует с ним каждый день. Он встроен в поиск Google, помогает искать билеты или решает, что вы видите в ленте соцсетей. А к 2030 году ИИ внесет в мировую экономику $15,7 триллиона — эта сумма равна объему текущего производства у Китая вместе с Индией, говорится в исследовании PwC.

Евгения Дворская, генеральный директор HR-робота Sever.AI, рассказывает, где еще используется искусственный интеллект и что ждет его в будущем.

Здравоохранение

ИИ в медицине затронул всех: врачей, больницы, пациентов и страховые компании. Но в отличие от других сфер здесь он играет более существенную роль.

К 2021 году инвестиции государства и частного сектора в ИИ для здравоохранения достигнут более шести с половиной миллиардов долларов. Консалтинговая компания Accenture прогнозирует, что к 2026 году технологии помогут сэкономить $150 миллионов в этой сфере.

Одно из распространенных приложений — сбор и анализ информации о пациентах из их медицинских карт и анамнеза. Это помогает быстро получить информацию и скорректировать план лечения. Кстати, роботы и это уже умеют.

Британский стартап Babylon использует знания об истории болезни и общение медицинские сведения для онлайн-консультации. Пользователи описывают свои симптомы в приложении, а оно в свою очередь дает рекомендации.

Другой проект — виртуальная медсестра Molly от стартапа Sensely, который специализируется на пациентах с хроническими заболеваниями. Он помогает контролировать состояние пациентов, следит за посещениями к врачу.

Фэшн-ритейл

Индустрия моды оценивается в три триллиона долларов — это одна из самых дорогих отраслей мировой экономики. Поэтому потенциал использования ИИ здесь высок.

Один из простых способов — персональные рекомендации в интернет-магазинах. Чтобы поднять интерес к покупке, люксовые бренды используют дополненную реальность.

Например, технология «умного» зеркала позволяет «примерить» покупателям одежду и получить информацию о товаре: материалы, цена, производство, размер.

Одно из приложений в этой сфере — Wanna Kicks от белорусских разработчиков — позволяет примерить кроссовки с помощью камеры смартфона. Среди моделей — New Balance 574 Tech Raffia, Adidas Deerupt Pride, Vans Classic Slip-On. Чтобы «примерить» пару достаточно навести камеру на ноги и выбрать модель. Изображение окажется на ногах.

Образование

ИИ улучшает систему образования: классические методы обучения заменяются персонализированными и адаптивными.

Машинное обучение помогает найти сильные и слабые стороны студентов, склонность к каким-то конкретным методом обучения или предметам.

Например, для этого британская платформа Century использует обучающие методики и решения, нейрофизиологию и обработку данных.

Российская онлайн-школа «Фоксфорд» готовит к запуску систему LMS (Learning Management System) на базе ИИ. Система будет анализировать успехи ребенка в изучении предмета, постоянно корректировать индивидуальную образовательную траекторию с учетом глубины понимания изучаемой темы, предлагать ему задания, способствующие получению и закреплению навыка использования.

Также ИИ используется для проверки знаний, например, школьных эссе. Система автоматически проверяет текст и выдает рекомендации.

Например, инструмент Write&Improve, разработанный на базе технологий Кембриджского университета, за считаные секунды проверяет текст и выдает свою оценку. Это удобно для тех, кто изучает английский язык или постоянно на нем пишет.

Кино и креативные индустрии

Казалось бы, искусство — это человеческие эмоции, и тут нет места бездушным машинам. Но картину «Портрет Эдмонда де Белами», созданную ИИ, продали в 2018 году за $430 тысяч на аукционе Christie's в Нью-Йорке. Для создания произведения использовались генеративно-состязательные сети (GAN).

В 2016 году IBM и 20th Century Fox с помощью мощностей суперкомпьютера Watson создали трейлер к научно-фантастическому фильму «Морган» о захвате мира искусственным интеллектом.

В фильме ужасов есть шаблоны и эмоции, которые по-разному резонируют с каждым зрителем. Система должна была найти эту сложность и взаимосвязь, идентифицировать и создать на ее основе трейлер фильма.

С помощью методов машинного обучения и экспериментального API суперкомпьютера исследовательская группа проанализировала трейлеры к 100 фильмов ужасов, сегментируя из них каждую сцену. После всех этапов обучения ИИ получился «Морган».

HR

HR — одна из тех сфер, которые никак не ассоциируются с внедрением технологий. Но при этом рынок HRTech растет невероятно быстро.

По данным TalentTech, сервисы для найма и управления персоналом только в России к концу 2019 года могут привлечь $150 миллионов инвестиций, что в три раза превосходит уровень 2018 года ($39 миллионов). Мировые показатели в разы больше.

Компании стремятся наращивать мощности самостоятельного поиска талантов, а это зачастую требует автоматизации и внедрения помощников на базе искусственного интеллекта. Вместе с автоматизацией ИИ помогает компаниям легко и быстро находить кандидатов. В этом случае технология борется с неэффективностью набора персонала.

В отчете компании Entelo говорится, что в среднем рекрутеры тратят от 12 до 13 часов в неделю на поиск кандидатов для одной вакансии. ИИ может сделать это за секунды.

В платформе Hire от Google ИИ самостоятельно подбирает компетенции при поиске кандидатов. Например, если HR ищет тестировщика мобильного приложения, ему не нужно будет указывать навыки работы в Docker или использования сниффера, – достаточно вписать название вакансии. ИИ сам подберет людей по этим компетенциям, при этом в резюме кандидата может быть зафиксирована иная должность. Робот «Вера» мониторит базы клиентов, ищет подходящих кандидатов и готовит релевантную выборку за несколько минут.

Однако возможности ИИ гораздо шире и не ограничиваются подбором резюме с последующим обзвоном. Российский стартап Sever.AI автоматизирует практически все HR-процессы: рекрутинг, проведение интервью, адаптацию, опрос уволенных и массовый набор.

Здесь искусственный интеллект работает на основе технологии тематического моделирования, что позволяет ему считывать смысл текста, а не искать резюме по ключевым словам. Также он умеет анализировать звук (тембр человека, интонации – всего 130 параметров), изображение (микромимика) и текст (смысловое содержание ответов).

Чат-боты

Чат-ботов используют во всех сферах, где требуется обслуживание клиентов и получение информации. Сложные чат-боты с ИИ умеют обрабатывать естественный язык и отвечают исходя из проанализированной информации.

Более простые – ищут в сообщениях ключевые слова, которые заранее определяет разработчик. И затем дают наиболее подходящий ответ из заготовленных – это обычные приложения, которые не используют технологии ИИ.

Исследование InsideSales и Harvard Business Review показало, что задержка с ответом на пять минут может привести к катастрофическим результатам. А если заставить клиента ждать десять минут, то шансы на продажу могут сократиться на 400%.

У менеджеров не всегда есть возможность ответить оперативно, нанимать большой штат — дорого и не всегда оправдано, а чат-боты отвечают на сообщения за доли секунды.

Но чат-боты — это не всегда про продажи. Российская компания Endurance сделала приложение для людей с болезнью Альцгеймера, чтобы бороться с кратковременной потерей памяти.

Чат-бот стремится найти отклонения в диалогах, которые могут указать на проблемы с немедленным воспоминанием. А журнал разговоров поможет врачам оценить ухудшения памяти и коммуникативных навыков.

Disney использовал чат-бот для продвижения мультфильма «Зверополис» среди англоязычной молодой аудитории. Компания пригласила фанатов фильма раскрыть преступление вместе с зайцем-лейтенантом Джуди Хоппс — главным героем фильма. Бот анализировал сообщения пользователей, отвечал на их вопросы и поддерживал диалог, помогая раскрыть преступление.

Проблемы, с которыми сталкивается ИИ

Недостаток вычислительных мощностей. ИИ — это машинное и глубокое обучение, которые требуют больших вычислительных ресурсов. Именно это и тормозило развитие ИИ в прошлом. Решение в краткосрочной перспективе — облачные вычисления и массивно-параллельные системы обработки.

Нехватка данных. Чтобы учиться, ИИ нужна информация. Чтобы понять концепции и найти закономерности, машине нужно в сотни раз больше информации, чем человеку. Хорошо ИТ-гигантам, таким как Google, Facebook или Amazon, — у них этой информации предостаточно. Но они не могут держать под контролем весь ИИ. Данные нужны и стартапам.

Людей пугает ИИ. Людей пугает неизвестность, и это нормально. ИИ — это черный ящик, чьи решения не всегда подвергаются логике. Но эта война скорее закончится публикациями в соцсетях, а не восстанием машин. Тем не менее рассказывать о работе ИИ людям нужно.

40% европейских ИИ-стартапов не используют ИИ. Это показало исследование лондонской венчурной компании MMC. Компания изучала около 2830 стартапов в 13 странах Евросоюза. И не всегда ИИ-стартап оказывался таким, как себя назвал. Иногда их неверно классифицируют аналитические сайты и СМИ. Но и стартапы не спешат отрекаться от звания, поскольку проекты с ИИ получают на 15-50% больше инвестиций, чем другие компании. Но если они в этом признаются, то может упасть доверие и к реальным ИИ-стартапам.

Этичность использования. ИИ – это не человек, но и относиться к нему, как к простой программе, нельзя. Системы ИИ принимают решения в различных областях и продолжат это делать в ближайшее время. Но нет никаких стандартов, которые бы регулировали, что машине можно делать, а что — нет. Кто понесет наказание, если ИИ ошибется? Особенно этот вопрос касается самоуправляемых автомобилей.

Например, Audi объявила, что возьмет на себя ответственность за несчастные случаи, связанные с ее моделью A8 2019 года, когда будет использоваться автопилот. Также производитель разработал правило, которым будут руководствоваться машины в аварийной ситуации, – они выберут материальный ущерб, а не вред людям.

Компаниям уже сейчас необходимо создавать и обучать ИИ с четким объяснением действий. Что будет, если машина вынесет приговор невиновному человеку, основываясь только на данных? Какие дела можно доверять машине? И не будет ли считаться вмешательство человека заговором? Нужен четкий и понятный свод правил, на что ИИ имеет право.

Евгения ДВОРСКАЯ, основатель JungleJobs, генеральный директор HR-робота Sever.AI

Ваше мнение об этом материале:

— Ваше имя
— Ваш email
— Тема

Ваш отзыв (заполняется обязательно):

Укажите код на картинке слева:

Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте

 Подробнее »

Получить код для трансляции заголовков прессы »