По мере того, как искусственный интеллект все глубже проникает в корпоративные процессы, на первый план выходят вопросы, которыми нельзя пренебрегать. Где гарантия безопасности данных? Можем ли мы доверять решениям, принятым машиной? И кто несет ответственность, если алгоритм ошибся или его решение противоречит нашим моральным принципам?
При общении с собственниками и топ-менеджментом компаний, одними из первых барьеров на пути к внедрению ИИ становятся именно вопросы информационной безопасности и этические дилеммы. "Где окажутся мои корпоративные данные, если я загружу их во внешнюю языковую модель?" – этот вопрос звучит повсеместно. Но не менее остро стоит и этическая сторона: "Не приведет ли внедрение ИИ к сокращениям?", "Можно ли полагаться на выводы алгоритма, если они неочевидны или даже спорны с точки зрения наших корпоративных ценностей?"
Сервис Deepseek сам формулирует этот вызов: «Если система, внедренная вами, примет оптимальное с точки зрения данных решение, которое противоречит не только интуиции лучших экспертов, но и этическим нормам компании, как вы будете отстаивать свой выбор перед советом директоров и где вы проведете границу между доверием алгоритму и ответственностью за последствия такого неудобного решения?»
Это не просто академический вопрос, а реальный сценарий. И ответ экспертов в области ИИ и цифровизации однозначен: искусственный интеллект, каким бы продвинутым он ни был, не может и не должен полностью заменить человека в принятии ключевых решений.
ИИ – это мощный помощник, ассистент, который может обработать колоссальные объемы данных, выявить скрытые закономерности, предложить варианты и даже сделать прогнозы. Он может подсказать "другую сторону", которую человек мог не заметить. Но финальное решение, особенно если оно затрагивает сложные или чувствительные аспекты, включая этические, остается за человеком. Перекладывать ответственность на машину со словами "Ну, машина же сказала" – подход, несовместимый с управлением и лидерством.
Ответственность за решения, принятые с использованием ИИ, всегда лежит на сотрудниках компании. В зависимости от характера решения и структуры компании, эта ответственность может распределяться между IT-функцией (за корректность работы алгоритма, безопасность данных) и бизнес-функцией (за интерпретацию результатов, учет контекста и последствий решения).
Как быть, когда результаты ИИ противоречат опыту и интуиции?
Пример из практики розничной компании, где внедряли систему автоматической подсортировки товаров, показателен. Алгоритм предлагал решения, которые совершенно не соответствовали привычной логике управляющих магазинов и их многолетнему опыту. Было полное недоверие. Решение нашлось в простом, но эффективном шаге: “А давайте попробуем на каком-то сегменте магазинов?”
Результат эксперимента удивил всех – алгоритм действительно давал более точные прогнозы и варианты подсортировки, чем те, что основывались на опыте и предыдущих математических моделях. Этот пример подчеркивает, что доверие к ИИ должно формироваться со временем, через проверку и анализ результатов на практике.
Этическая составляющая – это не просто абстрактный термин. Принятие решений, особенно в бизнесе, всегда должно учитывать более широкий контекст, включая правовые нормы, корпоративную культуру, социальные и моральные аспекты. ИИ может быть ценным инструментом в этом процессе, предоставляя данные и аналитику, но он не обладает этическим компасом. Этот компас – в голове и ценностях людей, принимающих решения.
Внедряя ИИ, важно помнить, что он является дополнительным ассистентом, расширяющим возможности человека, а не его заменой. Построение доверия к ИИ происходит постепенно, по мере того, как мы видим его надежность, точность и ценность на реальных кейсах. В этом процессе критически важны прозрачность работы алгоритмов, возможность их верификации и, конечно, обеспечение кибербезопасности – защита данных и систем от несанкционированного доступа и манипуляций, которые могли бы повлиять на принимаемые решения.
Вопросы безопасности и этики при использовании ИИ – это не "темная сторона", которую нужно скрывать, а область, требующая открытого обсуждения, выработки регламентов и повышения культуры использования технологий на всех уровнях компании.
В следующей статье мы подробнее поговорим о практических преградах на пути к внедрению ИИ в России – отсутствии достаточной экспертизы, юридической базы и готовности IT-ландшафта компаний.