ИИ в центре внимания на Economist Innovation Summit: лидеры призывают усиливать, а не заменять человеческие навыки

Искусственный интеллект доминировал на открытой сессии сегодняшнего Economist Innovation Summit (#EconInnov). Для посетителей вроде меня — Джереми Коуна — который воспринимал ИИ как набор чат-ботов и пилотных проектов, сессия стала решающим звонком к действию.

Том Стэндидж, заместитель редактора The Economist, приветствовал Николь Иган, CEO Darktrace, компании, позиционирующей себя как «Иммунная система предприятия» для кибербезопасности. Иган объявила, что ИИ-платформа Darktrace теперь активна в более чем 7000 организациях по всему миру.

(Николь даст интервью IoT Now в ближайшие недели для обсуждения рынка ИИ и этих внедрений подробнее. Прим. ред.)

Хотя использование банками ИИ для обнаружения мошенничества и предиктивной аналитики неудивительно, Иган подчеркнула, что большинство внедрений можно завершить менее чем за час — утверждение, к которому мы вернемся в интервью.

Стэндидж поднял общую озабоченность: как ИИ-система может обнаружить угрозы, уже существующие в сети? Иган объяснила, что система может изначально пометить текущее состояние как «нормальное» в первые дни работы, но, анализируя множество потоков данных, быстро учится выявлять аномалии.

Тяжелые, но не медленные

Когда спросили, какие секторы лидируют в внедрении ИИ за пределами финансов, Хит П. Терри, управляющий директор Goldman Sachs, дал неожиданный ответ: тяжелая промышленность — включая энергетику, нефть и производство — демонстрирует значительные успехи. «Газовая турбина может иметь до 400 сенсоров», заметил Терри, «и ИИ может предсказать потенциальные сбои за 5 часов — 5 дней. Планирование обслуживания в окна низкой загрузки критично для коммунальных служб, работающих с маржой 2-3%».

Стэндидж выразил искреннее удивление: «Это те компании, которые мы обычно не ассоциируем с быстрым принятием ПО». На вопрос об отстающих отраслях Терри уточнил, что речь не о целом секторе, а об отдельных фирмах. «Ритейл часто медленнее, в основном из-за огромного дефицита талантов», сказал он. «Эксперт по ИИ за 8-значную сумму вряд ли выберет ритейл-чейн вместо Google или другого технологического гиганта». Главное препятствие, по мнению Терри, — доступность качественных данных.

Майкл Уигнал, CTO Microsoft UK, поделился тем, как компания внедряет ИИ в инструменты продуктивности. «Мы делаем ИИ стандартной частью повседневных рабочих процессов», сказал он. «Перевод в реальном времени в Skype теперь поддерживает китайско-английский диалог. Снижая барьер для ИИ, мы демократизируем его использование». Он также подсветил роль Microsoft в создании чат-бота Dixons Carphone и помощи Rolls-Royce в запуске модели «Двигатели как сервис» — примеры, иллюстрирующие потенциал ИИ трансформировать бизнес-модели, хоть и с ассоциированными рисками.

Создавать или покупать, и другие риски

Стэндидж отметил, что технологические гиганты вроде Google и Facebook могут перейти от идеи к продукту за 5 месяцев — резкий контраст с десятилетним переходом многих компаний на облачную почту. Уигнал согласился, что ИИ, машинное и глубокое обучение увидят смесь открытой разработки и скрытого внедрения. «Пользователи узнают об ИИ через его полезность», сказал он.

Он добавил, что для таких секторов, как финансовые услуги, организации часто создают ИИ-решения внутри, тогда как Microsoft и Google предоставляют сложные строительные блоки, чтобы не изобретать велосипед.

Иган предупредила, что расширение внедрений ИИ может увеличить поверхность атаки организации, особенно учитывая дефицит талантов — более 2 млн открытых позиций в кибербезопасности глобально. «Кибератака может зашифровать данные быстрее, чем менеджер по безопасности доберется до кофе», сказала она. «Именно поэтому человеческий надзор должен быть усилен ИИ».

Людям нужно время, чтобы доверять ИИ

На вопрос, сопротивляются ли инженеры интеграции ИИ, Иган ответила, что когда ИИ используется для обнаружения угроз, сотрудники обычно воспринимают это позитивно. «Мы уполномачиваем людей принимать окончательное решение, а машина нейтрализует угрозы», сказала она. Модель внедрения Darktrace начинается с режима рекомендаций, затем переходит в режим подтверждения человеком, и наконец в активный режим, где ИИ может действовать автономно. «Доверие строится со временем», добавила она.

«Эксперты по кибербезопасности находятся в рукопарной с хакерами при первом развертывании», объяснила она. «В течение года, после опробования технологии, они входят в фазу должной осмотрительности, сравнивая свою киберзащиту с пирами».

Подводя итог, Уигнал подчеркнул, что ИИ — инструмент продуктивности, но и катализатор новых бизнес-моделей. «В то время как луддиты XIX века боялись потери работы, железные дороги и телеграфы в конечном итоге создали новые возможности занятости», сказал он.

Автор — Джереми Коуан, редакционный директор IoT Now, IoT Global Network и VanillaPlus.