Однако, несмотря на огромный потенциал и впечатляющие успехи последних лет, внедрение ИИ в реальный мир происходит медленнее, чем ожидалось. Существует множество факторов, тормозящих широкое распространение и эффективное использование этой революционной технологии.
ИИ, особенно машинное обучение (МО), основан на данных. Чем больше и качественнее данные, тем точнее и надежнее будет модель. Однако, реальность такова, что многие организации испытывают серьезную нехватку данных, особенно в структурированном и пригодном для анализа виде. Многие компании просто не собирают данные, которые могли бы быть использованы для обучения ИИ. Это особенно актуально для традиционных отраслей, где цифровизация еще не достигла высокого уровня. Собранные данные часто оказываются неполными, неточными или устаревшими. Это может быть связано с ошибками при вводе данных, отсутствием стандартизации или изменением бизнес-процессов. Данные могут быть разрозненными, храниться в разных системах и принадлежать разным подразделениям компании. Это затрудняет их объединение и использование для обучения ИИ.
Разработка и внедрение ИИ требует наличия квалифицированных специалистов, обладающих знаниями в области машинного обучения, анализа данных, программирования и других смежных областях. Однако, на рынке труда наблюдается острый дефицит таких специалистов. Количество выпускников вузов, специализирующихся в области ИИ, пока не соответствует спросу на рынке труда. Специалисты в области ИИ востребованы во всем мире, что приводит к жесткой конкуренции между компаниями за их привлечение. Топ-менеджеры компаний часто не понимают, как ИИ может быть использован для решения бизнес-задач, и не готовы инвестировать в эту технологию.
Внедрение ИИ может быть дорогостоящим проектом, требующим значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение, разработку моделей и обучение персонала. Для обучения и работы ИИ требуются мощные компьютеры, графические процессоры и специализированное программное обеспечение, которые могут стоить очень дорого. Разработка моделей машинного обучения требует значительных усилий и времени команды опытных специалистов. Внедрение ИИ требует обучения персонала новым навыкам и знаниям, что может быть дорогостоящим процессом. Интеграция ИИ с существующими информационными системами компании может быть сложной и дорогостоящей задачей.
Многие алгоритмы машинного обучения, особенно глубокое обучение (Deep Learning), работают как «черный ящик». Сложно понять, почему модель приняла то или иное решение. Это создает проблемы с доверием к ИИ, особенно в критически важных областях, таких как медицина и финансы. Алгоритмы глубокого обучения настолько сложны, что даже разработчики не всегда могут объяснить, как они работают. Люди испытывают недоверие к ИИ, если не понимают, как он принимает решения.
Использование ИИ порождает ряд этических и социальных вопросов, которые необходимо решать. Алгоритмы машинного обучения могут отражать предвзятость данных, на которых они обучались, что приводит к дискриминации определенных групп людей. Автоматизация, основанная на ИИ, может привести к сокращению рабочих мест и увеличению неравенства. Использование ИИ требует соблюдения строгих правил конфиденциальности и безопасности данных, чтобы предотвратить злоупотребления.
В большинстве стран мира отсутствует четкое правовое регулирование в области ИИ. Это создает неопределенность и сдерживает развитие технологии. Нет общепринятых стандартов в области разработки и внедрения ИИ, что затрудняет оценку качества и надежности систем. Не ясно, кто несет ответственность за действия ИИ, что создает риски для компаний, использующих эту технологию. Сложно защитить интеллектуальную собственность на алгоритмы и модели машинного обучения.
Преодоление этих барьеров потребует комплексного подхода, включающего инвестиции в сбор и анализ данных; развитие образования и подготовки кадров; снижение стоимости внедрения; разработку методов объяснения результатов; разработку этических принципов и руководств; разработку правовой базы.
«Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом, но для его реализации необходимо преодолеть ряд барьеров. Успех внедрения ИИ зависит от совместных усилий государства, бизнеса, науки и общества в целом. Только тогда мы сможем в полной мере воспользоваться преимуществами этой революционной технологии и создать лучшее будущее для всех», - комментирует эксперт Ставропольского филиала Президентской академии Александр Калашников.
