Вик Сингх, вице-президент Microsoft, обещает, что инструменты генеративного искусственного интеллекта сэкономят компаниям массу времени и денег, даже если моделям придётся научиться признавать, что они просто не знают, что делать.

«Если говорить совсем откровенно, то сегодня не хватает того, чтобы модель поднимала руки и говорила: «Эй, я не уверена, мне нужна помощь»», — рассказала Сингх в интервью AFP.

Начиная с прошлого года Microsoft, Google и их конкуренты стремительно внедряют приложения генеративного ИИ, такие как ChatGPT, которые производят всевозможный контент по запросу и дают пользователям иллюзию всезнания.

Но, несмотря на прогресс, они все ещё «галлюцинируют» или придумывают ответы.

Это важная проблема, которую предстоит решить руководителю Copilot: корпоративные клиенты Сингха не могут позволить себе, чтобы их системы искусственного интеллекта выходили из строя даже изредка.

Марк Бениофф, генеральный директор Salesforce, на этой неделе заявил, что видит, как многие его клиенты все больше разочаровываются из-за неполадок в работе Copilot от Microsoft.

Сингх настаивал на том, что «действительно умные люди» пытались найти способы, позволяющие чат-боту признать, «что он не знает правильного ответа, и попросить о помощи».

«Реальная экономия»

Более скромная модель была бы не менее полезной, по мнению Сингха. Даже если в 50 процентах случаев модель должна обращаться к человеку, это все равно экономит «кучу денег».

Один из клиентов Microsoft «каждый раз, когда поступает новый запрос, они тратят 8 долларов на то, чтобы представитель службы поддержки клиентов ответил на него, так что это даёт реальную экономию, и это также улучшает качество обслуживания для клиента, поскольку он получает более быстрый ответ».

Сингх пришел в Microsoft в январе и этим летом возглавил команду по разработке «Copilot» — искусственного интеллекта-помощника Microsoft, специализирующегося на продажах, бухгалтерском учёте и онлайн-услугах.

Перед этими приложениями стоит колоссальная задача — приносить доход и оправдывать огромные инвестиции в генеративный ИИ.

На пике ажиотажа вокруг искусственного интеллекта стартапы , продвигавшие эту технологию, обещали создать настолько продвинутые системы, что они «поднимут человечество», по словам Сэма Альтмана, главы OpenAI, которая в основном финансируется Microsoft.

Но на данный момент новая технология в основном используется для повышения производительности и, как ожидается, прибыли.

По данным Microsoft, Copilot может проводить исследования для продавцов, освобождая время для звонков клиентам. Телекоммуникационная компания Lumen «экономит около 50 миллионов долларов в год» с помощью этого, сказал Сингх.

Команды Сингха работают над интеграцией Copilot непосредственно в программное обеспечение технологического гиганта и повышением его автономности.

«Допустим, я торговый представитель, и мне позвонил клиент», — предложил руководитель. Через две недели модель может «подтолкнуть представителя к продолжению работы или, что ещё лучше, просто пойти и автоматически отправить электронное письмо от имени представителя, поскольку это было одобрено».

«Первый иннинг»

Другими словами, прежде чем найти решение проблемы глобального потепления, ИИ, как ожидается, избавит человечество от скучных, повторяющихся задач.

«Мы в первом иннинге», — сказал Сингх. «Многие из этих вещей основаны на производительности, но они, очевидно, имеют огромные преимущества».

Приведут ли все эти повышения производительности к потере рабочих мест?

Руководители крупных компаний, такие как К. Критивасан, глава индийского ИТ-гиганта TCS, заявили, что генеративный ИИ практически уничтожит колл-центры.

Но Сингх, как и многие руководители Кремниевой долины, рассчитывает, что технологии сделают людей более креативными и даже создадут новые рабочие места.

Он привёл в пример свой опыт работы в Yahoo в 2008 году, когда дюжина редакторов выбирала статьи для главной страницы.

«Мы придумали идею использования ИИ для оптимизации этого процесса, и некоторые люди спрашивали: «Боже мой, что будет с сотрудниками?» — сказал Сингх.

Автоматизированная система позволила быстрее обновлять контент, тем самым увеличив количество переходов по ссылкам, но и потребность в новых статьях.

«В конце концов, — сказал руководитель, — нам пришлось нанять больше редакторов».

Её конек схемы в бизнесе, банковской и финансовой сфере.