ИИ-2041. Десять образов нашего будущего

Если вспомнить упомянутые выше сильные и слабые стороны глубокого обучения, то станет понятно, почему первыми бенефициарами этой формы ИИ стали крупнейшие интернет-компании. Высокотехнологические гиганты вроде Facebook и Amazon располагают самыми большими базами данных, которые к тому же часто размечаются автоматически в зависимости от действий пользователя (пользователь кликнул или купил? сколько минут он оставался на странице?).

Эти действия пользователей напрямую связываются с бизнес-метрикой (доход или количество кликов), которую необходимо максимизировать. Если заданные условия выполнены, приложение или платформа превращаются в денежный станок. Чем больше данных накапливается, тем большую выручку приносит платформа. Неудивительно, что интернет-гиганты вроде Google, Amazon, Facebook за последнее десятилетие показали поистине феноменальный рост и все активнее используют ИИ.

Как мы увидели в рассказе «Золотой слон», следом за интернет-компаниями огромный потенциал ИИ взяла на вооружение финансовая сфера, в том числе банки и те самые страховые компании.

Страховая отрасль обладает теми же преимуществами, что и интернет-компании: большой объем высококачественных данных из одной сферы (страхование), привязанных к бизнес-метрикам. С появлением финансово-технологических компаний, основанных на ИИ, таких как Lemonade и Waterdrop[20], появилась возможность покупать страховку или брать ссуду в компьютерном приложении с мгновенным одобрением.

Сегодня финтех-компании всерьез нацелены на победу над традиционными финансовыми корпорациями – ведь они показывают лучшие финансовые результаты (более низкий уровень дефолтов или мошенничества), предлагают клиентам мгновенные транзакции (с использованием ИИ и приложений) и более низкие затраты (благодаря исключению из этого цикла человеческого фактора). Однако и традиционные финансовые компании не сидят сиднем, а тоже спешно внедряют ИИ – так что гонка стартовала.

Есть еще одно любопытное преимущество финтех-компаний, взявших на вооружение ИИ: возможность использовать не только те данные, которые учитывают специалисты-люди. Иначе говоря, они укрепляют свою прогностическую силу за счет анализа огромного числа разнородных данных, которые не способен учесть никакой страховой агент.

Который не сумеет оценить, например, покупаете вы больше неполезных обработанных пищевых продуктов или полезных овощей; проводите вы больше времени в казино или в тренажерном зале; есть ли у вас постоянная подруга или вы вечно пристаете к женщинам в интернете. Но эти данные могут поведать о вас много важного, в том числе и о вашем относительном риске в качестве клиента страховой компании.

Кстати, миллионы единиц информации (или «признаков») можно найти в приложениях для мобильного телефона. Вот почему в нашем первом рассказе услуги Ganesh Insurance представлены в виде группы приложений под названием «Золотой слон». Они охватывают всё – от электронной коммерции до рекомендаций и купонов, инвестиций, ShareChat (реальная популярная индийская социальная сеть на местных языках) и придуманного Чэнем приложения для гадания FateLeaf.

Каждый раз, когда Наяна что-то покупает, пользуется рекомендацией, просит приложение предсказать судьбу или заводит с кем-то дружбу, Ganesh Insurance получает очередной кусок релевантной информации, и компания использует эти данные, чтобы стать еще более умной и оптимизированной. Это очень похоже на Google, который накапливает о вас очень неплохую базу данных, собирая крохи информации, которые вы случайно «насыпали» в Google, Google Play, Google Maps, Gmail и YouTube.

Потенциально это миллионы признаков, и пусть не все они актуальны и так уж полезны и большая часть имеет весьма скромную прогностическую силу, но даже среди последних глубокое обучение зачастую находит полезные и вполне информативные комбинации, которые между тем совершенно неуловимы и непостижимы для человека.

НЕДОСТАТКИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

Как известно, любая палка – о двух концах, что уж говорить о мощной технологии. Мы не можем представить себе жизнь без электричества – но соприкосновение с источником тока смертельно опасно. Интернет делает наше существование комфортным – но одновременно мешает нам сосредоточиться. Каковы же недостатки глубокого обучения?

Когда кто-то (ИИ) знает тебя лучше, чем ты сам, – это уже большой риск. Очевидны преимущества ИИ: он может порекомендовать новые полезные продукты быстрее, чем ты их заметишь; присоветовать совместимые варианты романтических партнеров и друзей – исходя из того, что ему известно о твоих нынешних близких. Но у такой осведомленности, безусловно, имеется и обратная сторона.

С вами когда-нибудь бывало такое: садишься посмотреть на YouTube одно видео и застреваешь на три часа? Или проходишь в Facebook по какой-то более-менее провокационной ссылке, а тебе тут же рекомендуют куда более экстремальный контент?