Близость к практическому применению ИИ заставила нас сосредоточиться на том, как данные технологии влияют на стратегии бизнеса. Как вы скоро узнаете, ИИ – это прогностическая технология, а поскольку решения принимаются на основе прогнозов, экономика предоставляет идеальную схему для понимания вариантов выбора, лежащих в основе принятия любого решения. Итак, благодаря везению и некоторым усилиям мы оказались в нужном месте в нужное время, чтобы наладить связь между техническими специалистами и представителями сферы бизнеса. Результатом стала эта книга.
Первоначально ее основная идея заключалась в том, что новая волна ИИ принесла нам не в полной мере разум, а лишь его критическую составляющую – прогнозирование. Когда ребенок произнес запрос, «Алекса» преобразовала звуки в слова и спрогнозировала, какая информация им соответствует. «Алекса» «не знает» столицу Делавэра, но способна спрогнозировать, что в ответ на такой запрос люди получат конкретный ответ: «Довер».
Каждый стартап в нашей лаборатории базируется на преимуществах улучшенного прогнозирования. Компания Deep Genomics сделала шаг вперед в медицине, предполагая, какие процессы начнутся в клетке после изменений в последовательности ДНК. Компания Chisel усовершенствовала правовую практику прогнозом, какая именно часть документа подлежит редактированию. Компания Validere повысила эффективность нефтедобычи, рассчитав процент содержания влаги в поступающем на переработку и хранение сырье. Все это – лишь малый перечень всех возможностей применения, которые появятся в бизнесе в ближайшем будущем.
Если вы плохо представляете, что значит ИИ для вас, мы поможем вам понять все его возможности и сориентироваться в преимуществах технологии, даже если вы ни разу не программировали свёрточную нейронную сеть и не изучали байесовскую статистику
[2].
Руководителям бизнеса мы объясним влияние ИИ на управление и принятие решений. Студентам и недавним выпускникам дадим пищу для размышлений о перспективах развития трудовой деятельности и карьеры. Финансовым аналитикам и венчурным инвесторам предложим схему, на основании которой они разработают инвестиционные декларации. Политикам предоставим примерный план изменений общества с помощью ИИ, обсудим, какие меры можно предпринять, с тем чтобы перемены оказались к лучшему.
Экономика представляет собой надежную основу для понимания неопределенности и ее роли в принятии решений. Поскольку качественное прогнозирование снижает неопределенность, мы объясним в терминах экономики значение ИИ для принятия решений по развитию бизнеса, что, в свою очередь, даст представление о том, какие инструменты с наибольшей вероятностью помогут максимизировать прибыль от рабочих бизнес-процессов. Это приведет нас к схеме разработки новых стратегий – например, изменения масштаба и диапазона бизнеса для применения новых экономических реалий, проистекающих из удешевления прогнозов. И, наконец, мы изложим основные плюсы и минусы влияния ИИ на трудовую деятельность, концентрацию корпоративной власти, конфиденциальность и геополитику.
Какие прогнозы важны для вашего бизнеса? Как дальнейшее развитие ИИ повлияет на предположения, из которых вы исходите? Как изменятся рабочие места в вашей сфере деятельности с развитием прогностических технологий, что уже происходило с появлением ПК и интернета? ИИ – это новая и еще не до конца понятая технология, но существуют надежные инструменты экономики по оценке возможных последствий удешевления прогностики, хотя приводимые нами примеры, без сомнения, когда-нибудь устареют, в отличие от предложенной схемы. Идеи сохранят свою эффективность и с развитием технологий, и с повышением точности и сложности прогнозов.
Наша книга не предлагает рецептов успеха в экономике ИИ – напротив, мы подчеркиваем его преимущества и недостатки. Чем больше данных, тем меньше конфиденциальность; чем выше скорость, тем ниже точность; чем больше независимости – тем слабее контроль. Мы не предлагаем рекомендаций для выработки оптимальной бизнес-стратегии: это ваша забота. Лучшая стратегия для компании, карьеры или страны зависит от вашей оценки соотношения плюсов и минусов. Мы разработали схему определения ключевых преимуществ и недостатков, а также способы оценки всех «за» и «против» для оптимального решения какой-либо задачи. Разумеется, даже располагая нашей схемой, вы заметите, что все меняется очень быстро и вам придется действовать, не обладая исчерпывающей информацией, но, как правило, это все же лучше пассивности.
Выводы
• Новая волна ИИ принесла нам не в полной мере разум, а лишь его критическую составляющую – прогнозирование.
• Любое решение по большей части зависит от прогнозов. В экономике наработаны схемы принятия решений. Новые и не совсем понятные последствия развития прогностических технологий можно объединить с проверенной логикой экономической теории принятия решений и вывести ряд идей, помогающих сориентироваться в том, как применить ИИ в вашей организации.
• Единственного верного ответа на вопрос о том, какая стратегия или инструменты ИИ оптимальны, не существует, потому что неизбежно придется искать компромисс: больше скорость – ниже точность, больше независимости – слабее контроль, больше данных – меньше конфиденциальности. Мы предлагаем метод определения благоприятных и неблагоприятных последствий принятия связанных с ИИ решений, чтобы вы оценили потенциальную выгоду и потери в свете миссии и целей организации, а затем нашли оптимальный для вашего бизнеса вариант.
Дешевизна меняет все
Каждый человек уже соприкасался с ИИ либо очень скоро откроет его для себя. Мы привыкли к регулярным сообщениям в СМИ о новых технологиях, изменяющих нашу жизнь. Технофилы предвкушают возможности будущего, технофобы горюют о старых добрых временах. Впрочем, все уже привыкли к бомбардировке технологическими новостями и, не задумываясь, повторяют: «Единственное, что остается неподвластным переменам, – это сами перемены». Пока не сталкиваются с ИИ. И тогда понимают, как эта технология отличается от остальных.
Некоторые IT-специалисты впервые оценили потенциал ИИ в 2012 году, когда команда студентов Университета Торонто одержала триумфальную победу на ежегодных соревнованиях по распознаванию визуальных образов ImageNet (Large Scale Visual Recognition Challenge). В последующие годы все финалисты ImageNet использовали новаторский для того времени подход «глубокого обучения»: распознавание объектов – не просто игра, оно наделяет машину «зрением».
Ряд руководителей технологических компаний увидели новые возможности ИИ, узнав о том, что в 2014 году Google приобрела британскую компанию DeepMind за более чем $600 млн, несмотря на ничтожный по сравнению с этой суммой доход. Крупнейшая сделка состоялась только потому, что DeepMind продемонстрировала свой ИИ, который научился – самостоятельно, без всякого программирования – играть в некоторые видеоигры Atari со сверхчеловеческой эффективностью.
