Возможность быстрого старта проектов в сфере искусственного интеллекта открывается благодаря тому, что значительная часть корпоративной информации уже прошла процесс структурирования и очистки. В беседе с NEWS.ru IT-эксперт Голицын подчеркнул, что это позволяет компаниям тестировать различные гипотезы, не прибегая к масштабным предварительным затратам.
Однако для последующего расширения ИИ-решений и полноценного обучения моделей потребуется серьезная работа над качеством исходных сведений. По мнению Голицына, инвестиции в разметку и совершенствование данных стоит осуществлять только после того, как будет подтверждена эффективность выбранного направления.
При этом создание фундаментальных моделей ИИ предполагает принципиально иной уровень вложений. Голицын напомнил, что на ранних этапах развития из-за несовершенства данных первые прототипы систем часто страдали от «галлюцинаций» и просто дублировали заученный контент, хотя сегодня подобные ошибки стали встречаться гораздо реже.
Ранее в интервью RT председатель совета по противодействию технологическим правонарушениям КС НСБ России Игорь Бедеров указывал на необходимость верификации ответов ИИ в рамках диалогов. При этом эксперт полагает, что интенсивность такой проверки должна напрямую зависеть от уровня сопутствующих рисков.
