21 подписчик
Искусственный интеллект - обратная сторона😮
Почему нейросети не везде применимы и какие скилы человека они не способны заменить?
1. Нужно много данных
Человеку достаточно прочитать 3-5 статей на узкую тему, чтобы создать свой материал. Благодаря интуиции, критическому мышлению и жизненному опыту мы отсеиваем очевидную ерунду, делаем прогнозы и умазаключения.
ИИ этим похвастаться не может. Нужно от десятков до сотен тысяч примеров для обучения.
🤷🏻♀️Отсюда сложности:
- написать статью, если тема мало освещена
- сделать прогноз, если база данных ограничена
- сгенерировать картинку, если похожих мало в сети
Так, люди с темной кожей у ИИ получается с бо́льшим количеством ляпов, т.к. выборка меньше.
2. Поверхностный анализ
У нейросетей нет абстрактного мышления - они не понимают поговорки, фразеологизмы и сложный юмор.
Попросили одну из них нарисовать крокодиловы слезы и волка в овечьей шкуре - смотрите результат на фото выше😄
3. Не переносит навыки на другие задачи
Один навык можно применять в разных сферах, комбинировать с другими и выдавать крутые решения. Это очевидно для людей, но сложно для ИИ.
Пример: ИИ обучен проводить анализ рынка по количественным данным и выявлять закономерности. Этот навык он не перенесет на анализ кастдевов и глубинных интервью - другая модель работы.
А теперь несколько опасностей:
1. Реальный факт или фейк?
Обученный ИИ - более качественный тексты на выходе. Обратная сторона - сложность распознать сгенерированные материалы. Это может коснуться новостного и экспертного контента с фейковыми фактами.
Еще бо́льшая проблема в том, что ИИ продолжит обучаться на своих же фальшивых текстах.
2. Утечка персональных данных
Через нейросети при верном запросе можно получить доступ к исходным данным.
По этой причине часть компаний уже запретила их использование для генерации текстов и кодов.
В следующем посте про ИИ осветим решения, которые помогают избежать часть из этих проблем👆🏻
✍🏻Делитесь в комментариях вашим опытом и лайфхаками при работе с нейросетями
1 минута
4 апреля 2024