Искусственный интеллект играет все более значимую роль в повседневной жизни. Такие продукты, как OpenAI, являются конкретными примерами применения ИИ. Чтобы помочь читателям лучше понять ИИ, в этой статье будут рассмотрены практические приложения искусственного интеллекта и его правила безопасности. Если вас интересует ИИ, рекомендую продолжить чтение следующей информации.

1. Введение в сценарии применения ИИ

Применение искусственного интеллекта очень широко. Хотя следующие примеры не являются исчерпывающими, они демонстрируют использование ИИ в различных областях.

Интеллектуальная обработка документов

Умная обработка документов (IDP) может преобразовывать неструктурированные архивы в используемую информацию. Технология IDP может преобразовывать такие форматы, как электронные письма, PDF-файлы и изображения, в структурированные данные, используя такие технологии ИИ, как обработка естественного языка (NLP), глубокое обучение и компьютерное зрение для извлечения, классификации и проверки информации.

Например, Земельный реестр Великобритании (HMLR) обрабатывает более 87% записей о праве собственности на недвижимость в Англии и Уэльсе. Используя приложение на основе ИИ, HMLR автоматически сравнивает сложные юридические документы, сокращая время на их проверку на 50% и повышая эффективность утверждения передачи прав собственности.

Мониторинг производительности приложений

Мониторинг производительности приложений (APM) использует программные инструменты и телеметрические данные для отслеживания производительности критически важных бизнес-приложений. Инструменты APM на основе ИИ могут анализировать исторические данные для прогнозирования потенциальных проблем и предоставлять разработчикам решения в реальном времени, обеспечивая бесперебойную работу приложений.

Например, Atlassian использует инструменты APM на базе ИИ для постоянного мониторинга своих приложений, выявления потенциальных проблем и их приоритезации. Это позволяет командам быстро реагировать и решать проблемы с производительностью на основе рекомендаций, основанных на машинном обучении.

Прогнозирующее обслуживание

Собирая и анализируя огромные объемы данных, улучшенное ИИ прогнозирующее обслуживание может выявлять потенциальные проблемы, которые могут привести к сбоям в работе. Эта стратегия позволяет компаниям вмешиваться до возникновения проблем, снижая время простоя и предотвращая перебои в обслуживании.

Например, компания Baxter управляет 70 производственными площадками по всему миру, которые работают круглосуточно и без выходных, обеспечивая поддержку медицинских технологий. Они используют инструменты прогнозирующего обслуживания для заблаговременного выявления отклонений в работе механического оборудования, снижая время простоя и повышая эффективность работы.

Медицинские исследования

В области медицинских исследований ИИ может оптимизировать процессы, автоматизировать рутинные задачи и обрабатывать огромные объемы данных. ИИ сокращает цикл разработки лекарств и автоматизирует транскрипцию медицинских записей.

Например, компания C2i Genomics использует ИИ для запуска масштабируемых, настраиваемых геномных конвейеров и клинических проверок, что позволяет исследователям больше сосредотачиваться на клинических результатах и разработке методов, снижая затраты на ресурсы и техническое обслуживание.

Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика с использованием технологий ИИ может быстро собирать, обрабатывать и анализировать сложные наборы данных. Аналитика на основе ИИ помогает компаниям точнее прогнозировать будущие тенденции, оптимизировать рабочие процессы обработки данных и уменьшать потери времени.

Например, компания Foxconn использует бизнес-аналитику с поддержкой ИИ для повышения точности прогнозирования на 8%, что экономит 533 000 долларов в год, а также снижает трудозатраты благодаря принятию решений, основанных на данных, что также повышает удовлетворенность клиентов.

2. Правила безопасности ИИ

На данном этапе развития генеративный искусственный интеллект сталкивается с множеством вызовов. Во-первых, модели могут усиливать предвзятости и дискриминацию, присутствующие в исходных данных, приводя к несправедливым результатам. Более того, генеративные модели часто являются "черными ящиками", что делает сложным понимание их процессов принятия решений. Кроме того, генеративный ИИ представляет угрозы в таких областях, как интеллектуальная собственность и конфиденциальность данных, поскольку его можно злоупотребить для создания поддельной информации, дипфейков и другого вредоносного контента.

Следовательно, процессы принятия решений ИИ должны быть понятны, а их цели четко раскрываться перед регуляторами и конечными пользователями. В то же время следует уважать личную безопасность. Для того чтобы сбалансировать технологический прогресс с ответственным использованием, необходимо разработать этические правила и структуры управления, чтобы смягчить потенциальные риски. Вопросы авторского права также должны быть решены, чтобы обеспечить надлежащее признание разработчиков ИИ, создателей данных и авторов руководств по применению.

10 июля 2023 года Управление киберпространства Китая совместно с Национальной комиссией по развитию и реформам и шестью другими ведомствами выпустило "Временные меры по управлению услугами генеративного искусственного интеллекта", которые охватывают меры управления в таких областях, как правовые основы, технологическое развитие и управление, стандарты обслуживания, надзор и проверка, а также юридическая ответственность. Политика поощряет инновации и развитие технологий генеративного ИИ, поддерживает международное сотрудничество и требует, чтобы генеративный ИИ соответствовал правовым стандартам и предотвращал создание дискриминационного контента в процессе разработки технологий. Кроме того, соответствующие ведомства будут усиливать надзор, чтобы гарантировать, что поставщики услуг генеративного ИИ сотрудничают с проверками и устраняют нарушения.