Краткое содержание выступления
В своем выступлении Энди Ю (Andy Ng) рассмотрел ключевые тенденции в области ИИ, в частности развитие агентного ИИ (Agent AI), и поделился мнениями о том, как ИИ изменяет рабочие процессы, программирование, структуру данных и бизнес-возможности:
- Агенты ИИ не генерируют контент одноразово, а постоянно его улучшают, подобно человеку, пишущему статью;
- Использование ИИ в программировании не означает отказ от необходимости программирования, а скорее научение способности «командовать» ИИ;
- Эффективность создания прототипов увеличивается в 10 раз, а затраты на ошибки снижаются до минимума;
- Анализ PDF-документов и голосовое взаимодействие представляют собой недооцененные бизнес-возможности;
- Данные больше не связаны с единой облачной платформой; их можно использовать в любом месте мира для поиска наилучших решений.
Основная идея заключается в том, что ИИ делает многие ранее дорогие процессы более доступными, и нам нужно переоценить, что действительно важно, а что можно отказаться.
1. Рабочие процессы с использованием агентов ИИ: постоянное улучшение контента
Раньше для работы с большими моделями требовалось написать текст целиком, без возможности возвращения к предыдущим версиям. Хотя ИИ и демонстрирует хорошие результаты, этот подход не является оптимальным. Теперь агенты ИИ позволяют создавать первоначальный план, искать необходимую информацию, вставлять ее в контекст, писать первый вариант текста и затем его перерабатывать. Это похоже на процесс написания отчета: сначала составляется структура, затем собирается информация, делается черновик, и только после этого текст окончательно дорабатывается. Энди Ю утверждает, что в будущем многие бизнес-процессы будут основаны на таком циклическом автоматизированном подходе, что значительно повысит эффективность.
2. Использование ИИ в программировании: не верьте советам о необходимости отказа от программирования
Некоторые считают, что с появлением ИИ программирование станет ненужным. Энди Ю называет такие советы худшими в истории. Каждый раз, когда появлялись новые инструменты для программирования (от перфорирования пленки до современных IDE), количество программистов увеличивалось из-за снижения барьеров для входа в эту сферу. Сейчас ИИ помогает программистам более точно определять их задачи. Например, маркетологи могут использовать ИИ для создания скриптов анализа данных, не писая кода вручную, тем самым превзойдя конкурентов.
Он также разделил программирование на два типа:
- Код, используемый в производственных целях (требующий стабильности и безопасности); ИИ повышает его эффективность на 30–50%;
- Создание прототипов (где не нужно учитывать вопросы интеграции и безопасности); эффективность увеличивается в 10 раз и более. Его инженеры могут создать прототип за полдня, за что раньше потребовалось бы работать трем людям в течение шести месяцев. Поэтому можно смело экспериментировать, даже если создаваемый код несовершенен – затраты на ошибки низки.
3. Создание прототипов и их тестирование: 16 из 18 идей могут оказаться неудачными, но это того стоит
Раньше создание прототипов занимало много времени и денег, поэтому их создавалось немного. Теперь с помощью ИИ затраты снижены, и Энди Ю советует создавать как можно больше прототипов. Даже если 18 идей окажутся неудачными, две успешные станут хорошей инвестицией. Его команда использует специальные среды для тестирования, и только те прототипы, которые показывают перспективы, передаются на дальнейшую оценку. Он также предлагает организациям перестроить свою структуру работы с учетом возможностей ИИ для быстрого тестирования новых решений.
4. Недооцененные бизнес-возможности: анализ PDF-документов и голосовое взаимодействие
Энди Ю обратил внимание на два направления, которые многие игнорируют:
- Анализ PDF-документов: в компаниях большинство изображений представлены в формате PDF (медицинские формы, финансовые отчеты, счета-фактуры). Раньше ИИ не мог понимать текст и графики в этих документах, но теперь он может автоматически извлекать нужную информацию (например, сравнивать суммы на счетах-фактурах с данными в базе данных). Например, инженер создал инструмент для сопоставления счетов-фактур за полдня.
- Голосовое взаимодействие: многие люди не могут четко выразить свои мысли устно, но говорят более свободно. Проблемы современных голосовых систем заключаются в балансе между быстротой реакции и точностью. Энди Ю предлагает, чтобы ИИ отвечал на вопросы так же естественно, как человек – это позволяет сэкономить время и не вызывать разочарования у пользователей.
5. Данные больше не связаны с облачными платформами: используйте лучшие решения в любом месте
Раньше данные компаний хранились на определенных облачных платформах, и для их обработки использовались только их ресурсы (из-за высоких затрат на передачу данных). Теперь стоимость обработки данных в 100 раз выше стоимости их передачи; например, передача 1 ГБ данных стоит всего 10 центов, а их обработка – от 30 до 40 долларов. Поэтому данные можно передавать в любое место мира для использования лучших ИИ-сервисов. Это позволяет компаниям гибко выбирать наиболее подходящие инструменты.
Заключение: переоценка того, что действительно важно
Выступление Энди Ю по сути представляет собой призыв к переоценке ценностей: код больше не является важным ресурсом во всех ситуациях (прототипы можно переписывать каждую неделю); инструменты для организации работы с данными заменить сложнее, чем базовые модели ИИ; человеческое понимание контекста и способность к анализу пользовательских потребностей становятся еще более ценными. Главный вопрос: когда затраты на ошибки приближаются к нулю, на что следует сосредоточить усилия – на том, что действительно важно, и на том, что можно отказаться. Каждая команда должна найти свой ответ на этот вопрос.