Время на совещаниях будут тратить цифровые двойники.
Глава и основатель Zoom Video Communication Эрик Юань, считает, что уже через 5–6 лет принимать участие в ВКС и обсуждать рабочие вопросы вместо людей будут цифровые двойники, или аватары. Этому будет способствовать внедрение элементов искусственного интеллекта в корпоративное программное обеспечение.
По мнению создателя одного из популярнейших инструментов проведения видеоконференций, участие в удаленной работе предполагает не только общение через экран. К ней можно отнести и электронные письма, и переписку в чате, и совместную работу на виртуальных досках. ИИ вполне способен выполнять часть этой работы.
«Давайте перенесемся на пять или шесть лет вперед, когда ИИ будет готов к такой деятельности. Искусственный интеллект, вероятно, может помочь примерно в 90% операций. Я на встречу могу отправить свою цифровую версию — вы можете отправить свою. Да, это не личная встреча. Если я зайду к вам в офис, скажем, я вас обниму, вы пожмете мне руку, верно? Я думаю, искусственный интеллект не может заменить этого, и нам все еще будет необходимо личное взаимодействие», — говорит Эрик Юань.
Цифровых двойников у каждого работника может быть множество — под различные задачи. В конечном итоге, у каждого пользователя будет своя «языковая модель», на основе которой сервисы ИИ будут обучаться особенностям речи и поведения конкретного человека, что позволит генерировать ответы на запросы, максимально похожие на человеческие.
Впрочем, эксперт по ИИ Саймон Уиллисон в интервью Guardian назвал идею Юаня «научно-фантастическим мышлением». По его словам, «когда кто-то передает полномочия по принятию решений непрозрачному генератору случайных чисел, это путь к катастрофе».
По мнению руководителя компании VRT Константина Негачева, еще в 50-х годах создание цифрового двойника было темой для научно-фантастических книг и фильмов. Однако идея аватара, который может взаимодействовать с другими пользователями вместо человека, пока утопична, даже в перспективе 5–6 лет.
Ключевые проблемы — огромный объем вычислений для создания «персонального» ИИ-аватара и качество принимаемых решений. Обучение языковой модели — это сложный процесс, требующий больших вычислительных мощностей. Текущие модели могут выдавать наиболее вероятное следующее слово в реальном времени, но не выстраивать собственный логический ряд для ведения простейшей коммуникации, тем более переговоров. Более того, чтобы модели узнавали о чем-то новом, им требуется человек.
«Даже если обучить нейронно-лингвистическую сеть стилю коммуникации конкретного человека, она не будет обладать необходимой в коммуникациях эмпатией. Пределом ее возможностей будет воспроизведение похожего стиля речи пользователя, но не выполнение за него работы целиком и ведение полноценного диалога», — уверен Константин Негачев.
Автор: Алла Кораблева
Материалы по теме:
- Искусственное интеллектуальное отставание. Как высшее образование адаптируется к новым технологиям
- Big Techs испугались собственных планов. Apple не торопится создавать собственный ИИ
- Искусственный интеллект в тупике. В мире нарастает разочарование новой технологией
- Дом складывается из цифр. Как ИИ может быть использован в строительстве
Все материалы «Эксперта» на expert.ru