Корпоративные сведения уже обладают необходимой структурой и чистотой, что открывает компаниям путь к операционному запуску пилотных проектов с искусственным интеллектом. Как сообщил IT-эксперт Голицын в интервью NEWS.ru, наличие упорядоченной информации позволяет бизнесу тестировать различные гипотезы, не совершая при этом масштабных финансовых вложений на начальном этапе.
Однако для последующего расширения ИИ-решений и полноценного обучения нейросетей потребуется серьезная работа по повышению качества исходных данных. Голицын советует инвестировать средства в их разметку и совершенствование только после того, как будет подтверждена эффективность выбранного решения.
При этом процесс создания фундаментальных моделей подразумевает совершенно иной уровень затрат. По словам Голицына, из-за несовершенства данных ранние прототипы систем искусственного интеллекта часто страдали от «галлюцинаций» и механически повторяли усвоенные сведения, хотя сегодня подобные сбои случаются гораздо реже.
Параллельно с этим председатель совета по противодействию технологическим правонарушениям КС НСБ России Игорь Бедеров в разговоре с RT подчеркнул необходимость контроля за ответами ИИ в ходе диалогов. При этом эксперт добавил, что интенсивность такой проверки должна напрямую зависеть от уровня сопутствующих рисков.
