О долгожданном… Прорыв случился, но есть нюанс?

Забавно сейчас за всем этим наблюдать, конечно.

Да, вроде бы, «прорыв». Да, вроде бы, «успех». Опять…

Но почему-то в атмосфере витает привкус в очередной раз обманутой надежды. И толпы людей — не ботов, не троллей — спрашивают с деланым сочувствием: «Ой, а что случилось-то?».

И действительно — что?

Вообще-то от этого прорыва ждали многого. Особенно — энтузиасты. В их розовых мечтах…

Впрочем, не будем бить по больному.

Из #США сообщают, что компании начали возвращать уволенных сотрудников, поскольку ИИ пока «не оправдывает ожиданий». Как пишут американские СМИ, этот тренд говорит о том, что организации сталкиваются с практической реальностью: #технологии автоматизации ещё не заменяют рабочие места в том масштабе, на который рассчитывало внедрявшее их руководство. Меж тем расходы на внедрение и эксплуатацию ИИ были немаленькими.

Эксперт аналитической компании Visier Андреа Дерлер объяснила, что ИИ слишком часто автоматизирует только часть задач, оставляя компании без необходимой человеческой экспертизы для управления или дополнения новых систем. Этот разрыв заставляет фирмы возвращать опытных сотрудников, поскольку затраты и сложности внедрения ИИ растут.

Ее выводы также совпадают с исследованием MIT, которое показывает, что около 95% организаций пока «не получили измеримой финансовой отдачи от своих инвестиций в ИИ». Таким образом, компании, которые переоценили потенциал экономии от ИИ, вынуждены возвращать персонал, который они уволили, чтобы избежать долгосрочных операционных проблем. И возвращать его приходится задорого.

Всё это — на фоне сообщений о том, как ИИ в юриспруденции выдумывал несуществующие прецеденты для «усиления» исковых заявлений. А в социальной сфере подсказывал людям с неустойчивой психикой, как «лучше» совершить суицид, вместо того, чтобы позвать на помощь специально обученного человека или хотя бы рекомендовать собеседнику обратиться за профессиональной психологической помощью.

Но даже там, где ИИ был условно хорош, результат слишком сильно зависел от того, насколько подробно и корректно написан скрипт. Грубо говоря, успех был там, где человек решал за машину более половины задачи, причём в несколько итераций. При этом «обучаемость» ИИ оказалась не настолько высокой, как об этом трубили его продавцы. Опять же, выяснилось, что энергозатраты на Data-центры растут лавинообразно и издержки могут превысить любую выгоду.

Ну что, «кожаные мешки» с живыми мозгами, выдыхаем?