Запуск первых пилотных программ с использованием искусственного интеллекта не требует колоссальных предварительных затрат, поскольку корпоративные данные зачастую уже прошли стадию структурирования и очистки. Такую особенность подчеркнул IT-эксперт Голицын в своем комментарии для NEWS.ru, отметив, что подобный подход позволяет компаниям тестировать различные гипотезы без риска масштабных финансовых потерь.
Тем не менее, для полноценного расширения ИИ-решений и процесса обучения моделей потребуется серьезная работа над качеством поступающей информации. По словам Голицына, инвестиции в доработку и разметку данных целесообразно осуществлять только после того, как будет подтверждена эффективность выбранного решения.
При этом создание фундаментальных моделей — задача совершенно иного порядка, требующая иных ресурсов. Эксперт напомнил, что из-за изначально низкого уровня качества данных ранние прототипы ИИ часто страдали от «галлюцинаций» и просто дублировали накопленную информацию, хотя сегодня подобные сбои случаются гораздо реже.
В то же время председатель совета по противодействию технологическим правонарушениям КС НСБ России Игорь Бедеров в интервью RT акцентировал внимание на необходимости контроля ответов ИИ в процессе диалога. При этом он добавил, что глубина такой проверки должна напрямую зависеть от степени сопутствующих рисков.
