ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОРГАНИЗАЦИИ: ОБУЧЕНИЕ, РЕАЛИЗАЦИЯ, КОНТРОЛЬ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2021. Том 3

УДК 316.61

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОРГАНИЗАЦИИ: ОБУЧЕНИЕ, РЕАЛИЗАЦИЯ,

КОНТРОЛЬ

Е.С. Яськов, А.И. Виноградова

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

Е-mail:[email protected]

Эффективное внедрение искусственного интеллекта в организации начинается с обучения сотрудников. В статье проводится анализ кадровой стратегии, культуры организации, ставится вопрос доверия и надежности систем на базе искусственного интеллекта.

Ключевые слова: технология, искусственный интеллект, организация, обучение, культура.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ORGANIZATION: TRAINING, IMPLEMENTATION,

CONTROL

E.S. Yaskov, A.I. Vinogradova

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: [email protected]

The effective implementation of artificial intelligence in an organization begins with employee training. The article analyzes the personnel strategy, culture of the organization, raises the question of trust and reliability of systems based on artificial intelligence.

Key words: technology, artificial intelligence, organization, training, culture.

Как прогнозировалось в 2018 году, повышение квалификации специалистов, не относящихся к сфере ИИ, с целью обучения их работе с искусственным интеллектом стало важным элементом кадровой стратегии. Новая категория инструментов, включая автоматическое машинное обучение AutoML, позволяющих оптимизировать и автоматизировать часть процесса создания моделей искусственного интеллекта, приводит к демократизации ИИ. Согласно опросу, 38% руководителей сосредоточат усилия на искусственном интеллекте для бизнеса. Наращивание этой компетенции -второе по приоритетности направление после формирования набора данных и моделей многократного использования. Объем инвестиций в разработки на основе технологий искусственного интеллекта в 2020 году увеличился на 40% и составил $67,9 млрд. [1]

Однако разработка удобного и понятного для пользователей решения на базе ИИ по-прежнему остается сложной задачей. Даже те представители бизнес-подразделений, которые прошли базовое обучение, не всегда в полной мере могут разобраться в различных параметрах и уровнях производительности алгоритмов ИИ. Такие работники могут случайно применить не тот алгоритм, что приведет к незапланированным результатам. Справиться с данной сложностью можно за счет кадровой стратегии [2], которая предусматривает три уровня квалификации в области ИИ и создает условия для успешного сотрудничества специалистов всех трех уровней.

По мере популяризации ИИ большинству сотрудников компании необходимо будет пройти обучение, чтобы стать пользователями искусственного интеллекта. Они научатся применять

Секция «Фундаментальные; и прикладные проблемы гуманитарных наук»

корпоративные приложения на базе ИИ, правильно управлять данными и обращаться за помощью экспертов при необходимости. Более специализированная группа (возможно, 5-10 % сотрудников) должна пройти дополнительное обучение, чтобы стать разработчиками: специалисты бизнес-направлений из числа уверенных пользователей, которые могут сформировать варианты использования и наборы данных и тесно сотрудничать со специалистами по ИИ в рамках разработки новых приложений на базе искусственного интеллекта. Наконец, небольшая, но очень важная группа инженеров и специалистов по интеллектуальному анализу данных будет заниматься сложной работой по созданию, развертыванию приложений на базе ИИ и управлению ими. Благодаря программам повышения квалификации можно обучить пользователей и разработчиков, но, вероятно, потребуется нанять опытных программистов и специалистов по интеллектуальному анализу данных.

Также большую роль играет культура на рабочем месте. Многие специалисты по ИИ хотят работать в компаниях, которые используют искусственный интеллект в благих целях. [3] Многие также ценят рабочие места с хорошей организацией, наличие ресурсов, четко прописанные роли, интересные исследования и индивидуальные полномочия, которые вдохновляют на большие достижения в сотрудничестве с другими талантливыми специалистами.

Важно, что растет обеспокоенность возможными последствиями внедрения ИИ с точки зрения конфиденциальности данных, кибербезопасности, трудоустройства, неравенства и окружающей среды. [4] Клиенты, сотрудники, советы директоров, регулирующие органы, коммерческие партнеры - все задают, насколько можно доверять искусственному интеллекту. Поэтому неудивительно, что руководители считают обеспечение надежности систем на базе ИИ своей главной задачей.

Необходимо выстроить систему подотчетности по каждой области, и в рамках центра компетенций по ИИ, и в смежной группе, которая тесно сотрудничает с центром компетенций. Все больше компаний следят за ответственным использованием ИИ с помощью советов по вопросам этики или директоров по этике в технологиях, в зону ответственности которых входит и ИИ.

Внедрение средств контроля для данных, алгоритмов, процессов и систем отчетности по ИИ потребует наличия смешанных команд, состоящих из специалистов в технической, коммерческой сфере и в области внутреннего аудита. Осуществляя непрерывную проверку и мониторинг процедур контроля, эти команды должны будут разрабатывать соответствующие компромиссы.

Так, в ракурсе интерпретации будет возможно стремиться к оптимальному балансу производительности, затрат, значимости формата использования и степени вовлечения человека. Беспилотный автомобиль, медицинская диагностика на базе ИИ, рекламная компания под руководством ИИ - все это требует различных уровней и видов интерпретируемости и соответствующих средств контроля. Цель - искусственный интеллект, способный дать разумное обоснование, объяснить преимущества и недостатки, сообщить о своих дальнейших действиях.

Библиографические ссылки

1. Бутусов А. Объем инвестиций в технологии искусственного интеллекта достиг почти $68 млрд. [Электронный ресурс]. URL: https://iot.ru/promyshlennost/obem-investitsiy-v-tekhnologii-iskusstvennogo-intellekta-dostig-pochti-68-mlrd (дата обращения 25.03.2021)

2. Эшли Вэнс. Илон Маск: Tesla, SpaceX и дорога в будущее. — М.: Олимп-Бизнес, 2016. — 416 с.

3. Ashrafian H., AIon A.I.: A humanitarian law of artificial intelligence and robotics //Science and engineering ethics. - 2015. - Т. 21. - №. 1. - С. 29-40.

4. Tehilla Shwartz Altshuler. Privacy in a digital world [Электронный ресурс]. URL: https://techcrunch.com/2019/09/26/privacy-queen-of-human-rights-in-a-digital-world/ (дата обращения 25.03.2021)

© Яськов, Е С., Виноградова А.И., 2021