может совершенно не сработать в вашем случае. Подобная узкая нацеленность гораздо эффективнее генерирует клики и покупки, чем универсальный подход традиционных статических веб-сайтов.
Каким бы мощным инструментом ни было глубокое обучение, панацеей его, увы, не назовешь. Человеку не сравниться с ИИ в деле одновременного анализа огромного количества данных, но мы обладаем уникальной способностью опираться при принятии решений на прошлый опыт, абстрактные концепции и здравый смысл.
Глубокому обучению для эффективной работы требуются огромные объемы релевантных данных, узкая конкретная сфера действия и четкая целевая функция. Если чего-то из этого нет — вероятнее всего, ничего путного не выйдет.
Мало данных? В алгоритме будет недостаточно примеров для выявления значимых корреляций. Несколько разных областей? Алгоритм не сможет учесть корреляции между примерами из разных областей и не получит достаточно данных, чтобы охватить все возможные перестановки. Слишком общая целевая функция? Алгоритм не будет иметь четких указаний для ее оптимизации.
Важно понимать, что «мозг ИИ» (собственно, глубокое обучение) работает совсем не так, как мозг человека. Их основные различия показаны в таблице 1:
Таблица 1. Сравнение сильных и слабых сторон человеческого мышления и «мышления» ИИ
ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ В ИНТЕРНЕТЕ И ФИНАНСАХ
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?
В киноленте «Социальная дилемма»[21] наглядно показано, как непревзойденные способности ИИ в деле персонификации позволяют ему манипулировать нами, а мы даже не осознаем этого. Звезда фильма Тристан Харрис, президент и соучредитель Центра гуманитарных технологий и специалист по этике технологий, так высказался по этой проблеме: «Тебе и невдомек, что твой клик нацелил суперкомпьютер на твой мозг. Он активировал миллиарды долларов вычислительной мощности, которая очень многому научилась на своем опыте заманивания двух миллиардов человеческих существ снова и снова кликать мышью».
Эта зависимость затягивает нас в порочный круг. Он весьма выгоден крупным интернет-компаниям, будучи своего рода станком для печати денег. Еще в фильме утверждается, что все это зачастую резко сужает мировоззрение, поляризует общество, искажает истину и негативно влияет на настроение и психическое здоровье.
Говоря техническим языком, суть проблемы заключается в простоте целевой функции и в опасности бездумной оптимизации целевой функции по одному критерию, так как это способно привести к вредоносным внешним эффектам. Сегодня ИИ обычно оптимизирует единственный критерий — и чаще всего для того чтобы получить больше (кликов, рекламы, доходов). ИИ маниакально сосредоточен на
