ChatGPT — революция или мода? Как нейросети могут помочь в работе

За последние годы генеративные модели прошли путь от «сырой» технологии до полезного рабочего инструмента. ими пользуются самые разные специалисты: дизайнеры, копирайтеры, разработчики, менеджеры. Эксперты прогнозируют рост мирового рынка нейросетей с $14,35 млрд в 2020 году до $152,61 млрд к 2030 году.

В финальном эпизоде пятого сезона Kolesa Podcast обсуждали нашумевшую тему — генеративные модели. А именно:

- как правильно применять ChatGPT в своей работе;
- влияние широкого распространения нейросетей;
- бизнес-риски применения искусственного интеллекта (ИИ).

В гостях были:

· Хамбар Дусалиев — руководитель отдела ML & Operations в Kolesa Group
· Камалхан Артыкбаев — Lead Computer vision Engineer в Parqour

Камалхан Артыкбаев: Да, ИИ забирает определённые рабочие места. Но за счёт своих действий он создаёт новые позиции. Причём каждый раз планка в плане компетенций и специализации растёт. ИИ перенаправляет энергию сотрудников в другое русло, забирая на себя рутину. Это очень крутой помощник в работе.

Хамбар Дусалиев: В первую очередь ИИ повлияет на постиндустриальные профессии. На те сферы, где максимальная добавочная стоимость производится людьми: их творческой работой. Например, это IT, дизайн.

Камалхан Артыкбаев: Плюс — классный помощник, который ускоряет работу. Минус — он может дать недостоверную информацию. Были громкие юридические кейсы, когда чат GPT делал отсылку на несуществующие дела.

Хамбар Дусалиев: Любая технология, которая понижает порог входа — хорошая. Она вливает в индустрию новую кровь: благодаря ИИ в креативные сферы деятельности идут работать больше людей. Но здесь есть обратная сторона — люди не знают основ. И, к примеру, разработчик через чат GPT может сгенерировать не самый оптимальный код. Мы должны помнить, что чат GPT переиспользует введённые данные для обучения. Так, если ввести кусок своего кода, можно случайно слить коммерческие секреты компании.

Хамбар Дусалиев: Будьте аккуратны с тем, что вы туда пишите. У компаний есть коммерческие тайны, личные данные пользователей — есть риск случайно слить конфиденциальную информацию. Есть и репутационные риски. Например, вы собираете жалобы пользователей своих продуктов и прогоняете их через чат GPT. А он учится на этих данных, и может потом по этим отзывам ругать ваши продукты.

ИИ, ML, GPT: что за технологии и зачем они нужны, как применяют генеративные модели в Kolesa Group и Parqour — об этом и многом другом вы можете узнать в полной версии эпизода на YouTube.