Чандер Дамодаран является исполнительным директором и глобальным техническим директором компании Бриллио, мирового лидера в области цифровых преобразований предприятий. В динамичном мире искусственного интеллекта (ИИ) идет глубокий сдвиг. Предприятия уходят от традиционного подхода к простому интегрированию инструментов и технологий ИИ в существующие процессы (“строительство с использованием ИИ”). Вместо этого они принимают более всестороннюю парадигму, которая не только о семантике; это представляет собой фундаментальное изменение мышления — то, которое ставит потребности человека, этические соображения и комплексные решения на первый план.
Этот переход означает решающее развитие в нашем подходе к использованию технологий ИИ, акцентируя переход от данных и модель-центрических парадигм к более прикладно- и человеко-центрической этике. Этот сдвиг — это не просто концептуальное изменение, а прагматическая необходимость, обусловленная изменяющимися требованиями бизнеса и общества.
На начальных этапах развития, ИИ сосредотачивался вокруг данных и моделей. Предприятия фокусировались на обучении алгоритмов выполнять определенные задачи — будь то распознавание изображений, обработка естественного языка или прогностическая аналитика. Тем не менее, этот модель-центрический подход имел свои ограничения:
– Узкое фокусирование: Парадигма модель-центрического ИИ, хотя и эффективна в конкретных задачах, часто не обладала более широким контекстуальным пониманием, необходимым для всестороннего и контекстуального решения сложных бизнес-проблем.
– Зависимость от данных: Он сильно полагался на огромные объемы размеченных данных, что вносило проблемы с конфиденциальностью и безопасностью.
– Фрагментированные решения: Модель-центрический ИИ часто решал изолированные бизнес-проблемы, не учитывая комплексное решение от начала до конца.
Предприятия сейчас осознают, что настоящий потенциал ИИ заключается в его способности усиливать человека. Человеко-центрический ИИ переносит акцент с алгоритмов на приложения и людей, взаимодействующих с ними. Вот почему это важно:
– Более широкий контекст: Человеко-центрический ИИ понимает более широкий контекст, учитывая не только бизнес-проблему, но и человеческий опыт. Он интегрирует человеческие знания и соображения на протяжении всего жизненного цикла разработки, обеспечивая, что решения ИИ не только эффективны, но и соответствуют тонким требованиям пользователей и заинтересованных сторон.
– Точные решения: Путем настройки ИИ для решения конкретных бизнес- или пользовательских потребностей предприятия могут разблокировать значительные ценности, не жертвуя конфиденциальностью или безопасностью.
– Развертывание от начала до конца: В отличие от модель-центрического ИИ, который сосредоточен исключительно на модели, человеко-центрический ИИ охватывает весь жизненный цикл — от подготовки данных и разработки продукта до внедрения.
– Интуитивные взаимодействия: Человеко-центрический ИИ приоритизирует пользовательский опыт. Будь то чатбот для клиентов, продукт/приложение или система внутренних рекомендаций, дизайн строится вокруг интуитивного взаимодействия. Системы ИИ, которые понимают человеческие эмоции, предпочтения и контекст, создают более значимые впечатления.
– Этичный и ответственный ИИ: Человеко-центрический ИИ принимает приверженность методикам, сохраняющим конфиденциальность, таким как дифференциальная конфиденциальность и федеративное обучение. Конфиденциальность чувствительных данных остается защищенной. Предприятия внедряют этические соображения в процесс разработки ИИ. Справедливость, прозрачность и ответственность становятся неотъемлемыми.
– Прирост эффективности: Путем принятия всестороннего подхода предприятия оптимизируют процесс разработки. Комплексные решения исключают необходимость в поэтапных интеграциях, ускоряя время выхода на рынок. Человеко-центрический ИИ минимизирует операционные сложности. Вместо управления разрозненными компонентами организации могут сосредоточиться на эффективном внедрении и обслуживании.
Человеко-центрический ИИ включает комплексный подход к разработке решений, обеспечивая соответствие искусственного интеллекта человеческим потребностям и бизнес-целям. Процесс включает в себя несколько важных этапов. Сначала собираются соответствующие данные из различных источников. Сюда входят структурированные и неструктурированные данные, которые служат основой для последующих шагов.
Затем строятся надежные модели машинного обучения с использованием полученных данных. Эти модели настраиваются для решения конкретных бизнес-задач, будь то прогнозирование поведения клиентов, оптимизация цепочек поставок или улучшение принятия решений.
Бесперебойное внедрение возможностей ИИ в существующие рабочие процессы критично. Интеграция гарантирует, что ИИ становится неотъемлемой частью повседневной деятельности, улучшая эффективность и эффективность в различных процессах.
Наконец, обученные модели применяются на практике. Будь то автоматизация обслуживания клиентов, рекомендация персонализированного контента или оптимизация логистики — приложения ИИ применяются на практике, принося пользу как организациям, так и конечным пользователям. Человеко-центрический ИИ преодолевает разрыв между технологией и человеческими потребностями, создавая решения, которые не только мощны, но и удобны и эффективны для пользователей.
Децентрализованный ИИ является критическим подходом для обеспечения равенства и безопасности в искусственном интеллекте. Он использует федеративное обучение, позволяя моделям ИИ учиться совместно, не централизуя конфиденциальные данные. Кроме того, техники дифференциальной конфиденциальности обеспечивают защиту конфиденциальности отдельных лиц при извлечении ценных исследований из данных.
Предприятия должны приветствовать переход от “строительства с использованием ИИ” к “гуманизации ИИ”. Приоритизируя потребности человека, этические соображения и комплексные решения, они могут разблокировать полный потенциал ИИ. Давайте вступим в эру, где ИИ служит бизнесу, а не наоборот. Совет по технологиям Forbes — это сообщество по приглашениям для выдающихся главных информационных офицеров, технических директоров и руководителей технологий. Подхожу ли я?
