От предвидения к власти. Как ИИ-прогнозирование трансформирует экономику и как использовать его силу в своих целях

Трудно представить более далекое от центра событий место, чем город Сент-Джонс. Ньюфаундленд – самая восточная провинция Канады с населением всего около полумиллиона человек, где никогда не случалось событий, заслуживающих внимания технологического сообщества. Действительно, хотя США граничат с Канадой, многие американцы впервые услышали о Ньюфаундленде только в 2017 году, когда прогремевший бродвейский мюзикл «Гости издалека» (Come from Away) был выдвинут на премию Tony Awards в пяти номинациях. Душевная и полная доброго юмора постановка основана на реальных событиях, произошедших в течение недели после теракта 11 сентября: тридцать восемь самолетов получили приказ приземлиться в Ньюфаундленде, и местные жители сердечно приняли семь тысяч пассажиров. Именно в этом небольшом городе Брендан Бразерс, Джейми Кинг и Рэймонд Претти основали компанию Verafin, которая впоследствии предоставила решения для борьбы с киберпреступлениями трем тысячам финансовых учреждений в Северной Америке. Как мы могли это упустить? Была ли это чистая случайность? Игра судьбы? Что ж, как известно, все крепки задним умом. Эксперты тоже время от времени ошибаются. Иногда случается маловероятное.

NASDAQ приобрела не что иное, как искусственный интеллект. Verafin вложила значительные средства в создание инструментов, позволяющих выявлять случаи мошенничества, отмывания денег и подтверждать личность клиентов банка. Для финансовых организаций это критично с точки зрения деятельности в целом и соблюдения регламентов в частности. В основе таких программных решений – анализ больших данных, которые наиболее объемны именно у банков и кредитных кооперативов.

При зрелом размышлении лидерство финтеха Verafin уже не кажется случайным. Оно было неизбежным. Сосредоточившись на возможностях инструментов прогнозирования, мы не учли вероятности их реального коммерческого использования. Увлекшись экономическими последствиями собственно внедрения ИИ – снижением стоимости прогнозирования, мы недооценили экономические последствия, к которым приведет создание новых систем со встроенным ИИ.

Вместо того чтобы оценивать производство самых современных моделей машинного обучения, нам стоило обратить внимание на приложения, ориентированные на устранение проблем прогнозирования. Такие приложения встраиваются в системы, которые работают на базе машинного прогнозирования, но так, что не вытесняют человеческий труд. Нам следовало обратить внимание на компании, которые интегрировали предиктивную аналитику в рабочий процесс и располагают большим штатом специалистов, анализирующих данные. И тогда мы бы сразу выяснили, что большинство таких организаций – финансовые, где целые отделы аналитиков прогнозируют мошенничество, отмывание денег, нарушение санкций и другие преступные действия. Затем мы поискали бы небольшие компании, использующие последние достижения в области ИИ для решения этих проблем. И тогда мы бы узнали, что в Канаде на тот момент всего несколько подобных компаний – и одна из них Verafin, со штаб-квартирой в Сент-Джонсе (Ньюфаундленд).

Настало время вернуться назад и подумать об экономике ИИ. Подход Verafin весьма напоминал сценарий, описанный в книге «Искусственный интеллект на службе бизнеса». В этом не было ничего удивительного. Менее очевидны причины, по которым многие другие приложения требуют гораздо больше времени для масштабного развертывания. Стало явно, что необходимо учитывать экономику не только самой технологии, но и систем, в которых она задействована. Мы должны понять, почему ИИ быстро внедрялся для автоматического обнаружения мошенничества в банковской сфере и рекомендаций товаров в электронной коммерции и медленно – для автоматического андеррайтинга в страховании и поиска лекарств в фармацевтике. Наша задача – разобраться, какие экономические силы к этому привели.

Не только мы недооценивали сложности внедрения ИИ в существующие организационные структуры. Наш коллега из Университета Торонто Джеффри Хинтон, получивший прозвище Крестный Отец ИИ за свою новаторскую работу в области глубокого обучения, в своих прогнозах, возможно, также недооценивал трудности внедрения. Ранее он говорил: «Если вы, например, рентгенолог, то сейчас вы в положении койота, который уже добрался до края обрыва, но еще не посмотрел вниз и не понял, что дальше земли нет. Сейчас уже нет смысла обучать этой специальности. Совершенно очевидно, что в течение пяти лет глубокое обучение будет работать лучше, чем люди». Он был прав в том, что касается темпов технического прогресса: сегодня ИИ превосходит рентгенологов в широком спектре диагностических задач. Однако спустя пять лет после его высказывания Американский колледж рентгенологии сообщает, что число желающих освоить эту специальность не уменьшилось.