Випадки використання, де GenAI не справляється #

Навігація обмеженнями ШІ

Хоча Генеративний ШІ (GenAI) продемонстрував вражаючі можливості у різних сферах, для організацій важливо розуміти його обмеження. Визнання того, де GenAI не справляється, не лише запобігає неправильному розподілу ресурсів, але й забезпечує розгляд альтернативних, потенційно більш ефективних рішень, коли це доречно. Цей розділ досліджує конкретні випадки використання та сценарії, де сучасні технології GenAI можуть не бути оптимальним вибором.

1. Прийняття рішень з високими ставками #

Моделі GenAI, незважаючи на їхню складність, не мають справжнього розуміння і можуть впевнено видавати неправильну інформацію (явище, відоме як “галюцинація”). Це робить їх непридатними для процесів прийняття рішень з високими ставками, особливо в таких сферах:

• Медична діагностика: Хоча GenAI може допомогти у зборі інформації, він не повинен бути єдиною основою для медичних діагнозів або планів лікування.
• Юридичні рішення: Нюансоване тлумачення законів і прецедентів вимагає людського досвіду, який GenAI не може надійно відтворити.
• Фінансові інвестиції: Хоча GenAI може аналізувати тенденції, прийняття значних фінансових рішень виключно на основі порад, згенерованих ШІ, несе суттєві ризики.

Чому він не справляється: GenAI не має реального розуміння світу, відповідальності та здатності враховувати етичні наслідки, що є вирішальними у цих сценаріях з високими ставками.

2. Завдання, що вимагають емоційного інтелекту #

Хоча GenAI може до певної міри імітувати емпатію, йому принципово бракує справжнього емоційного інтелекту. Це обмеження стає очевидним у:

• Консультування з питань горя: Нюансований, глибоко особистий характер консультування з питань горя вимагає людської емпатії та досвіду.
• Лідерство в кризових ситуаціях: Ефективне лідерство під час криз часто вимагає зчитування тонких емоційних сигналів і прийняття інтуїтивних рішень на основі багаторічного людського досвіду.
• Вирішення конфліктів: Вирішення міжособистісних або міжвідомчих конфліктів вимагає емоційного розуміння та нюансованого спілкування, яке GenAI не може забезпечити.

Чому він не справляється: GenAI не може по-справжньому розуміти або відповідати на емоції, що обмежує його ефективність у сценаріях, де емоційний інтелект має першорядне значення.

3. Творчі завдання, що вимагають оригінальності #

Хоча GenAI може генерувати творчий контент, він принципово рекомбінує та екстраполює з існуючих даних. Це призводить до обмежень у:

• Проривні наукові теорії: Справді нові наукові теорії часто вимагають інтуїтивних стрибків і міждисциплінарних прозрінь, які моделі GenAI не призначені робити.
• Революційні художні рухи: Хоча GenAI може імітувати існуючі стилі, ініціювання абсолютно нових художніх рухів вимагає рівня культурного розуміння та навмисності, яких бракує ШІ.
• Руйнівні бізнес-моделі: Створення бізнес-моделей, які фундаментально змінюють галузі, часто вимагає прозрінь, що виходять за межі розпізнавання шаблонів в існуючих даних.

Чому він не справляється: GenAI обмежений своїми навчальними даними і не має здатності створювати справді оригінальні ідеї, що виходять за межі існуючих парадигм.

4. Завдання, що вимагають фізичної взаємодії або сенсорного досвіду #

GenAI працює в цифровому світі і не має фізичного втілення, що обмежує його застосування в:

• Майстерність та фізичні навички: Такі завдання, як столярна справа, хірургія або гра на музичних інструментах, вимагають фізичного зворотного зв’язку та тонких моторних навичок.
• Контроль якості фізичних продуктів: Оцінка якості фізичних товарів часто вимагає сенсорних входів (дотик, запах, смак), які GenAI не може відтворити.
• Реагування на надзвичайні ситуації: Рятувальники повинні приймати миттєві рішення на основі фізичних сигналів навколишнього середовища, які GenAI не може сприйняти.

Чому він не справляється: Відсутність фізичного втілення та сенсорного досвіду обмежує ефективність GenAI у завданнях, що вимагають взаємодії з фізичним світом.

5. Прийняття динамічних рішень у реальному часі #

Хоча GenAI може швидко обробляти інформацію, він стикається з труднощами при прийнятті рішень у реальному часі в дуже динамічних середовищах:

• Спортивне тренерство: Прийняття миттєвих тактичних рішень під час гри вимагає рівня аналізу в реальному часі та інтуїції, яких не можуть досягти сучасні моделі GenAI.
• Військова тактика: Рішення на полі бою вимагають негайного реагування на швидко змінювані умови, що виходять за рамки заздалегідь визначених сценаріїв.
• Управління живими подіями: Управління несподіваними ситуаціями під час живих подій вимагає швидкого мислення та адаптивності, яких GenAI наразі не має.

Чому він не справляється: Моделі GenAI, хоча і швидкі, не призначені для миттєвого, адаптивного прийняття рішень, необхідного в цих сценаріях.

6. Завдання, що вимагають пояснення міркувань #

У багатьох професійних та регуляторних контекстах недостатньо просто надати відповідь або рішення – необхідно пояснити міркування, що стоять за ним:

• Регуляторна відповідність: Багато галузей вимагають чітких, підлягаючих аудиту процесів прийняття рішень, які сучасні моделі GenAI не можуть забезпечити.
• Академічні дослідження: Процес рецензування вимагає чітких пояснень методологій та міркувань, які GenAI часто не може надати задовільним чином.
• Юридична аргументація: Побудова юридичних аргументів вимагає чіткого ланцюжка міркувань, який можна перевірити та обговорити, що виходить за межі поточних можливостей GenAI.

Чому він не справляється: “Чорний ящик” багатьох моделей GenAI ускладнює надання чітких, покрокових пояснень їхніх результатів.

Висновки для керівників #

• CEO: Зрозумійте, що GenAI - це потужний інструмент, але не панацея. Інвестуйте в людський досвід для прийняття важливих рішень та творчого лідерства.
• COO: Впроваджуйте GenAI в операціях, де він відмінно справляється, але зберігайте людський нагляд за складними, нюансованими процесами, особливо тими, що стосуються фізичних продуктів або послуг.
• CPO: Використовуйте GenAI для покращення функцій продукту, але покладайтеся на людське розуміння для проривних інновацій та дизайну користувацького досвіду, що вимагає глибокої емпатії.
• CTO: Розробіть гібридний підхід, який поєднує сильні сторони GenAI з традиційними методами, особливо для критично важливих систем та тих, що вимагають чітких аудиторських слідів.

Інформаційний блок: Зими ШІ та їхні уроки для очікувань від GenAI #

Історія ШІ знала періоди великого захоплення, за якими слідували розчарування та зменшення фінансування, відомі як “зими ШІ”. Найбільш помітні відбулися в 1970-х та наприкінці 1980-х років, коли обіцянки людиноподібного ШІ не справдилися.

Ключові уроки:

1. Уникайте перебільшення можливостей: Будьте реалістичними щодо того, що GenAI може і не може робити.
2. Зосередьтеся на конкретних, досяжних застосуваннях, а не на загальному людиноподібному інтелекті.
3. Підтримуйте збалансовану інвестиційну стратегію, яка не надто покладається на одну технологію.
4. Постійно переоцінюйте та коригуйте очікування на основі реальних результатів.

Розуміючи ці історичні цикли, організації можуть краще орієнтуватися в поточній революції GenAI, зберігаючи ентузіазм, встановлюючи реалістичні очікування та готуючись до потенційних викликів попереду.