Опасные иллюзии о нейросетях: почему бизнесу не стоит ожидать чуда от ChatGPT

В последние годы разрекламированный ажиотаж вокруг искусственного интеллекта достиг апогея, и многие руководители бросились внедрять модные технологии в работу компаний. Однако, когда спадает волна хайпа, приходит время разобраться, что реально может дать бизнесу генеративный искусственный интеллект (GenAI), и зачем нужны так называемые "большие языковые модели" (LLM) вроде ChatGPT.

На первый взгляд, такие сервисы кажутся всемогущими: простейший интерфейс, мгновенные ответы, возможности "от секретарши до сценариста". Но эта вера – опасная иллюзия. GenAI может быть как полезен, так и бесполезен, а иногда даже вреден, если использовать его не по назначению.

Давайте сравним: традиционное программное обеспечение работает по жёстким алгоритмам – одинаковый ввод всегда даёт одинаковый 100% точный результат (например, искать слово в файле Word через CTRL+F). В отличие от него, GenAI – непредсказуем: он выдаёт ответы на основе вероятностей, а не точных правил. Один и тот же вопрос – два разных ответа. Прямо как игра в лотерею, только ставки – ваши рабочие документы.

Из-за этой особенности бизнесу важно помнить о двух критических проблемах GenAI:

1. "Галлюцинации" – искусственный интеллект не просто ошибается, а придумывает несуществующие факты. Он не проверяет истину, а делает вид, что знает ответ.
2. Неповторяемость – вы не получите дважды одно и то же. Если для задачи нужна стопроцентная точность и повторяемость, не мечтайте о чуде – используйте привычные программы, а не генеративный ИИ.

Можно привести живой пример неудачного применения. Попытка найти все упоминания "кибербезопасности" в договоре с помощью Microsoft Copilot закончилась провалом: из 27 нужных слов были обнаружены лишь 4. Или задача разложить документ построчно в таблицу – и снова полный хаос.

Особенно опасно применять такие технологии в сферах с высокими требованиями к точности и соответствию нормам (например, банки, медицина, оборона). Люди часто верят в магию бренда и не подозревают, что полученная информация может быть абсолютно ложной. Классический пример: чат-бот авиакомпании Air Canada "выдумал" информацию, приведя к судебному иску и удару по репутации.

Генеративный ИИ уместен там, где важна креативность, вариативность, или нужен "достаточно хороший" результат. Но по-настоящему ценные кейсы – не простые боты для болтовни, а решения, где GenAI используется вместе с классическими технологиями: чем креативнее задача – тем полезнее искусственный интеллект. Как, например, сервис NotebookLM, который озвучивает документы.

Но не стоит забывать, что даже сложные механизмы (вроде Retrieval Augmented Generation – технология, которая позволяет обращаться к корпоративным данным) работают по принципу "мусор на входе – мусор на выходе". Если ваши архивы – неразбериха и хаос, чудес не произойдёт. В вопросе управления знаниями важна человеческая дисциплина: аккуратные папки, внятные названия, регулярное обновление информации.

Распространенная ошибка бизнеса – загружать в публичные облачные модели конфиденциальные или персональные данные. Это угроза безопасности, особенно для отраслей с жёстким регулированием. Крупные компании и банки уже блокируют такую работу, а тренд – держать LLM на собственных закрытых серверах. Растёт спрос на решения с открытым исходным кодом вроде Llama 4 или Mistral Nemo, которые легко и безопасно развернуть "на своей территории".

Провалы ИИ-проектов чаще вызваны не технологиями, а людьми: нет единой стратегии, слабо подготовлены сотрудники, не выстроены процессы, плохое качество данных, отсутствует обучение и работа с изменениями. Без этих вещей запуск chat-ботов будет заканчиваться недовольством и провалом.

Не ведитесь на красивые презентации поставщиков. Смотрите на факты: как обеспечивается безопасность, точность, как учитываются ваши бизнес-задачи и особенности отрасли. Не переплачивайте за "чудо на все случаи жизни", трезво выбирайте инструменты под реальную задачу и не забывайте вкладываться в обучение и сопровождение изменений.

Генеративный ИИ – не палочка-выручалочка, а сложный инструмент с множеством ограничений. Успеха добьются те, кто применяет его осознанно, обучает людей, заботится о качестве данных и не ждёт невозможного. Только так компании смогут по-настоящему извлечь выгоду из искусственного интеллекта.