Слово, ИИ, дело: какой прорыв произойдет в технологиях в ближайшие
пять лет

Большинство компаний признает, что для сохранения конкурентоспособности с каждым днем становится важнее решительное внедрение цифровых технологий. Наше исследование первопроходцев этого процесса показало, что те 10% из них, запустивших цифровизацию раньше всех, растут в два раза быстрее запустивших ее последними, а также используют облачные, а не унаследованные системы. Мы предполагаем, что в ближайшие пять лет эта тенденция станет быстрее распространяться среди отраслевых лидеров. Многие из медлительных и среднестатистических компаний, напротив, сильно недооценивают облачные ресурсы. А те понадобятся им, чтобы получить доступ к новому поколению умных приложений, появление которых предрекают такие прорывы, как GPT-3 — последнее достижение разработчиков инструментов для обработки текстов на естественных языках (natural language processing, NLP).

В центре грядущих больших прорывов в развитии ИИ будет слово

В 2010-х годах прорыв случился в области, связанной с изображением. Как мы подробно рассказали в нашей книге и наших исследованиях, тогда появился широкий спектр прорывных инноваций от точного веб-поиска по картинке до систем технического зрения, применяемых для анализа медицинских снимков или выявления дефектных запчастей при производстве и сборке. Разработанная OpenAI система GPT3 показывает, что в 2020-х ИИ достигнет больших успехов в решении задач, связанных со словом. Предшествующие модели для NLP использовали запрограммированные вручную правила (для синтаксиса и парсинга), статистические техники и (в последние десять лет — все чаще) искусственные нейросети. Последние могут использовать для обучения необработанные данные, то есть позволяют гораздо меньше усилий тратить на рутинную разметку данных или конструирование признаков. Генеративный предварительно обученный преобразователь (generative pre-trained transformer, GPT) проникает гораздо глубже, благодаря своему механизму внимания, который обучается различать контекстуальные отношения между словами в тексте. Исследователи, частным образом получившие доступ к бета-версии GPT-3, смогли заставить его создавать рассказы, песни, пресс-релизы, технические инструкции, тексты, стилизованные под разных писателей, гитарные аккорды и даже компьютерный код.

GPT-3 далек от совершенства. Он нередко ошибается — в частности, выдает бессмысленные или предвзятые высказывания, неправильно отвечает на простейшие вопросы или создает правдоподобный, но не соответствующий истине контент. Даже один из лидеров OpenAI предупредил, что не стоит поднимать слишком много шума вокруг GPT-3. Все это говорит о том, что остается еще много работы, но уже очевидно, что нас ждет новый этап в развитии ИИ.

GPT-3 — только один из многих появляющихся сейчас продвинутых преобразователей. Microsoft, Google, Alibaba и Facebook разрабатывают свой продукт такого рода. Эти инструменты обучаются в облаке и доступны только через интерфейс прикладного программирования (ИПП). Компании, желающие использовать преимущества ИИ нового поколения, переведут свои компьютерные задачи из унаследованных в облачные ИИ-системы, такие как GPT-3.

Приложения нового поколения откроют инновациям доступ в каждое подразделение предприятия

Эти облачные ИИ-службы сделают возможным разработку нового класса корпоративных приложений, которые будут креативнее (или генеративнее), чем все существующее ПО. Они удешевят процесс передачи словами смыслов, намерений и информации, а это повысит эффективность многих видов коммерческой деятельности и станет стимулом для новаторства и роста, достигнутого первопроходцами.

Проанализировав более 50 относящихся к бизнесу экспериментов по проверке работоспособности GPT-3, мы пришли к выводу, что завтрашние лидеры среди коммерческих приложений будут разделены как минимум на три креативные категории, привязанные к пониманию языков: написание текстов, программирование, формирование рассуждений на основании отраслевого материала.

Иногда GPT-3 пишет пугающе осмысленные тексты на основании нескольких простых подсказок, даже всего одного предложения. Например, один из частных тестировщиков GPT-3 использовал его для создания убедительного блога о биткоине. Среди проанализированных нами испытательных моделей — приложения для составления новых подкастов, генерации электронных писем и рекламных кампаний. Они выдают рекомендации по проведению заседаний советов директоров и разумно отвечают на вопросы, которые сбили бы с толку более ранние языковые системы.

На основании подсказок от людей GPT-3 может также программировать — составлять инструкции для компьютерных систем. Он даже может преобразовывать естественные языки в языки программирования. Вы излагаете на естественном языке (английском, испанском, немецком и т. п.), какой код вы хотите — например, внутренний или клиентский вебсайт. Затем GPT пишет эту программу.

Способность GPT-3 думать о контенте, процедурах и знаниях, относящихся к науке и технике, позволяет предположить, что его можно плодотворно использовать и в других целях. Он может отвечать на вопросы по химии. В ходе одного из испытаний он правильно предсказал пять из шести реакций горения. Он может сам чертить графики по словесным описаниям, существенно упрощая решение таких задач, как составление презентаций. Другой бета-тестер создал на основе GPT-3 бота, который позволяет людям без бухгалтерских навыков составлять финансовую отчетность. Еще одно приложение может правильно отвечать на нарочито сложные медицинские вопросы и рассказывать, какие биологические механизмы вызывают то или иное состояние. Этому приложению перечислили список респираторных симптомов десятилетнего мальчика, сказали, что у пациента обструктивное заболевание и что ему дали лекарство. Затем приложение спросили, какой белковый рецептор станет мишенью для лекарства. Программа правильно назвала рецептор и объяснила, что у мальчика астма и что ее обычно лечат бронхорасширяющими средствами, мишенью для которых является этот рецептор.

Эта способность рассуждать применительно к написанию текстов, программированию и науке позволяет предположить, что использование облачных преобразователей может стать метадисциплиной, применимой в самых разных областях знаний: науке о менеджменте, теории обработки данных, естественных и медико-биологических науках. Далее, для всех нетехнических специалистов облако в сочетании с GTP-3 упростит задачу по расширению масштаба цифровых инноваций. Сотрудники без технических навыков смогут использовать свои обычные естественные языки вместо языков программирования, чтобы создавать приложения и решения для клиентов.

Переосмысление должностных обязанностей приведет к повышению производительности труда 

В свете этих грядущих изменений компаниям придется переосмыслить работу не только с ИИ, но и человеческими ресурсами. Они могут начать с анализа совокупности текущих должностных обязанностей своих сотрудников, чтобы выявлять конкретные задачи, которые могут выиграть от применения ИИ. Это позволит всем работникам, даже не имеющим технических навыков, быстрее создавать инновации. Используя сайт Occupational Information Network (O*NET), который создан на основании американских правительственных стандартов, применяемых для распределения сотрудников по профессиональным категориям, мы проанализировали 73 категории должностей в 16 карьерных кластерах и обнаружили, что на все эти кластеры повлияет GPT-3. Разбирая категории должностей, мы пришли к выводу, что 51 из них могут выиграть от использования GPT-3 для решения хотя бы одной задачи, а 30 — для решения двух и более задач.

Некоторые задачи можно автоматизировать, но наш анализ показывает, что больше возможностей даст повышение производительности труда людей и расширение их когнитивных способностей. Например, большая часть задач, решаемых специалистами по связям с общественностью, в том числе генерирование рутинных текстов, будет автоматизирована, а в создании более важных материалов, таких как реклама или посты в социальных сетях, им поможет GPT-3, благодаря своей способности содействовать формулированию мыслей. Ученые, работающие в компании, смогут использовать GPT-3 для генерирования графиков, информирующих их коллег о ходе разработки продукта. А чтобы облегчить себе решение базовых исследовательских и экспериментальных задач, они могут поручить GPT-3 сделать резюме нескольких конкретных исследований. Возможности, которые появятся во всех дисциплинах и отраслях, ограничены только фантазией ваших сотрудников.

Не отставайте

Уже сейчас вам пора готовиться к грядущим изменениям. Новое поколение программ для предприятий не будет работать на унаследованных системах, и компаниям понадобится решительнее, чем сейчас, переходить в облако. Нерешительные проиграют. 1 октября OpenAI запустит службу «GPT как услуга», сделав ИПП доступным для бета-пользователей. Лидеры внедрят и адаптируют GPT-3 за считанные месяцы, узнают, где он работает лучше всего и где не работает вовсе. Они получат фору в переосмыслении должностных обязанностей и решении вопросов по поводу охраны личных данных, безопасности и социальной ответственности, которые возникают вокруг любого ИИ. И можно ожидать, что в ближайшие два года лидеры начнут использовать самые разные приложения, находя возможности для инноваций, из-за которых медлительные отстанут еще сильнее.

Авторы хотят поблагодарить за вклад в эту статью свою исследовательскую команду в Accenture Research, особенно Тейсу Деблару, Сурье Мухеридже и Прашанту Шукле. 

Об авторах

Джеймс Уилсон (H. James Wilson) — глобальный управляющий директор по информационным технологиям и исследованию бизнеса в Accenture Research. ВсоавторствесПоломДогертинаписалкнигу«Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI» (Harvard Business Review Press, 2018).

Пол Р. Догерти (Paul R. Daugherty) — директор Accenture по ИТ и инновациям. В соавторстве с Джеймсом Уилсоном написал книгу «Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI» (Harvard Business Review Press, 2018) и совместно с ним принял участие в проекте Artificial Intelligence: The Insights You Need.

* деятельность на территории РФ запрещена