Іноді штучний інтелект почувається як той друг, який клянеться, що вміє готувати, а потім з'являється з паяльною лампою та сирою цибулею. Вражаючі інструменти, незрозумілі результати, багато диму та жодної чіткої впевненості, що вечеря не за горами.
Отже… Чи перебільшено розкручують ШІ? Так, у багатьох аспектах. Також ні, в інших. Обидва варіанти можуть бути правдою одночасно.
Нижче наведено суть справи: де твердження завищені 🎈, де цінність проста, але переконлива 💼, і як відрізнити одне від одного без необхідності мати ступінь доктора філософії чи духовне пробудження.
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Який ШІ підходить саме вам?
Порівняйте поширені інструменти штучного інтелекту за цілями, бюджетом та простотою використання.
🔗 Чи формується бульбашка штучного інтелекту?
Ознаки ажіотажу, ризики та як виглядає стале зростання.
🔗 Чи надійні детектори штучного інтелекту для використання в реальному світі?
Межі точності, хибнопозитивні результати та поради щодо справедливої оцінки.
🔗 Як щодня використовувати штучний інтелект на телефоні
Використовуйте мобільні додатки, голосові помічники та підказки, щоб заощадити час.
Що люди зазвичай мають на увазі, коли кажуть «ШІ перебільшено розкручений» 🤔
Коли хтось каже, що штучний інтелект перебільшено розкручений , він зазвичай реагує на одну (або декілька) з цих невідповідностей:
-
Маркетингові обіцянки проти повсякденної реальності.
Демонстрація виглядає чарівно. Розгортання відчувається як скотч та молитва. -
Можливість проти надійності.
Воно може написати вірш, перекласти контракт, налагодити код… а потім впевнено винайти посилання на політику. Круто, круто, круто. -
Прогрес проти практичності.
Моделі швидко вдосконалюються, але інтеграція їх у складні бізнес-процеси відбувається повільно, політично та повно крайніх випадків. -
Наративи «заміни людей».
Більшість реальних перемог більше схожі на «видалення нудних частин», ніж на «заміну всієї роботи».
І в цьому полягає основна суперечність: ШІ справді потужний, але його часто продають так, ніби він уже завершений. Він не завершений. Він… у процесі розробки. Як будинок з чудовими вікнами та без сантехніки 🚽
Чому завищені заяви про ШІ трапляються так легко (і продовжують траплятися) 🎭
Кілька причин, чому ШІ притягує завищені заяви, як магніт:
Демо-версії — це, по суті, шахрайство (у найприємнішому сенсі)
Демонстрації куруються. Підказки налаштовані. Дані чисті. Найкращий сценарій отримує увагу, а випадки невдачі перетворюються на закулісне поїдання крекерів.
Упередження виживання є гучним
Історії про те, як «Штучний інтелект заощадив нам мільйон годин», стають вірусними. Історії про те, як «Штучний інтелект змусив нас переписати все двічі» непомітно ховаються в чиїйсь папці проєктів під назвою «Експерименти Q3» 🫠
Люди плутають плавність висловлювання з правдою
Сучасний штучний інтелект може звучати впевнено, корисно та конкретно, що обманює наш мозок, змушуючи його вважати точним.
Дуже поширеним способом опису цього режиму відмови є конфабуляція : впевнено заявлений, але неправильний результат (також відомий як «галюцинації»). NIST безпосередньо називає це ключовим ризиком для генеративних систем штучного інтелекту. [1]
Гроші підсилюють мегафон
Коли на кону стоять бюджети, оцінки та кар'єрні стимули, у кожного є підстави сказати: «це змінює все» (навіть якщо це здебільшого змінює презентації).
Патерн «інфляція → розчарування → стабільна вартість» (і чому це не означає, що ШІ є підробкою) 📈😬
Багато технологій слідують тій самій емоційній арці:
-
Пікові очікування (до вівторка все буде автоматизовано)
-
Жорстка реальність (вона ламається в середу)
-
Стабільна цінність (вона непомітно стає частиною того, як виконується робота)
Так, штучний інтелект може бути переоцінений , водночас залишаючись важливим. Це не протилежності. Це сусіди по кімнаті.
Де ШІ не перебільшують (він працює) ✅✨
Це та частина, яку пропускають, бо вона менше наукової фантастики та більше електронної таблиці.
Допомога з кодуванням – це реальне підвищення продуктивності
Для деяких завдань – шаблонного виконання, тестового скління, повторюваних шаблонів – копілоти коду можуть бути справді практичними.
Один широко цитований контрольований експеримент з GitHub показав, що розробники, які використовують Copilot, виконували завдання кодування швидше (їхня стаття повідомляє про прискорення на 55% у цьому конкретному дослідженні). [3]
Не магія, але змістовно. Загвоздка в тому, що вам все одно доведеться переглянути написане… бо «корисно» — це не те саме, що «правильно»
Складання чернеток, підбиття підсумків та обдумування на перший погляд
Штучний інтелект чудово справляється з:
-
Перетворення чорнових нотаток на чистий чернетку ✍️
-
Підсумовування довгих документів
-
Генерація опцій (заголовки, структури, варіанти електронних листів)
-
Тон перекладу («зробіть це менш гострим» 🌶️)
Це, по суті, невтомний молодший асистент, який іноді бреше, тож ви контролюєте. (Суворо. Також точно.)
Сортування клієнтів та внутрішні служби підтримки
Де ШІ працює найкраще: класифікувати → отримувати → пропонувати , а не винаходити → сподіватися → розгортати .
Якщо вам потрібна коротка, безпечна версія: використовуйте ШІ для отримання інформації з перевірених джерел та підготовки відповідей, але нехай люди відповідають за те, що постачається, особливо коли ставки зростають. Ця позиція «керувати + тестувати + розкривати інциденти» чудово поєднується з тим, як NIST формує генеративне управління ризиками за допомогою ШІ. [1]
Дослідження даних – з захисними огорожами
Штучний інтелект може допомогти людям запитувати набори даних, пояснювати діаграми та генерувати ідеї «на що звернути увагу далі». Перевага полягає в тому, щоб зробити аналіз доступнішим, а не замінити аналітиків.
Де ШІ перебільшено розкручують (і чому він постійно розчаровує) ❌🤷
«Повністю автономні агенти, які керують усім»
Агенти можуть виконувати акуратні робочі процеси. Але як тільки ви додасте:
-
кілька кроків
-
брудні інструменти
-
дозволи
-
реальні користувачі
-
реальні наслідки
…режими невдач множаться, як кролики. Спочатку мило, а потім приголомшено 🐇
Практичне правило: чим більше щось претендує на те, щоб бути «вільним від рук», тим частіше варто запитувати себе, що станеться, коли воно зламається.
«Скоро буде абсолютно точно»
Точність, звісно, покращується, але надійність є ненадійною, особливо коли модель не ґрунтується на перевірених джерелах.
Ось чому серйозна робота зі штучним інтелектом зрештою виглядає як: пошук + перевірка + моніторинг + перевірка людиною , а не «просто сильніше підказувати». (Профіль GenAI NIST повідомляє про це з ввічливою, наполегливою наполегливістю.) [1]
«Одна модель, яка керуватиме всіма»
На практиці команди часто змішуються:
-
менші моделі для дешевих/великооб'ємних завдань
-
більші моделі для складніших міркувань
-
пошук обґрунтованих відповідей
-
правила для меж відповідності
Однак ідея «єдиного магічного мозку» добре продається. Вона охайна. Люди люблять охайність.
«Замінити цілі посадові ролі за одну ніч»
Більшість ролей – це набори завдань. Штучний інтелект може розпорошити частину цих завдань і ледь торкнутися решти. Людські складові – судження, відповідальність, стосунки, контекст – вперто залишаються… людськими.
Нам потрібні були колеги-роботи. Замість цього ми отримали автозаповнення на стероїдах.
Що робить варіант використання ШІ хорошим (і поганим) 🧪🛠️
Це той розділ, який люди пропускають, а потім шкодують.
Гарний варіант використання штучного інтелекту зазвичай має:
-
Чіткі критерії успіху (економія часу, зменшення кількості помилок, покращення швидкості реагування)
-
Низькі та середні ставки (або ретельна перевірка людиною)
-
Повторювані шаблони (відповіді на поширені запитання, поширені робочі процеси, стандартна документація)
-
Доступ до достовірних даних (і дозвіл на їх використання)
-
Резервний план , коли модель видає нісенітниці
-
Спочатку вузький охоплення
Невдалий варіант використання ШІ зазвичай виглядає так:
-
«Давайте автоматизуємо прийняття рішень» без підзвітності 😬
-
«Ми просто підключимо його до всього» (ні… будь ласка, ні)
-
Немає базових показників, тому ніхто не знає, чи це допомогло
-
Очікуючи, що це буде машина істини, а не машина шаблонів
Якщо ви пам'ятаєте лише одне: ШІ найлегше довіряти, коли він ґрунтується на ваших власних перевірених джерелах і обмежений чітко визначеним завданням. В іншому випадку це обчислення на основі вібрацій.
Простий (але надзвичайно ефективний) спосіб перевірити штучний інтелект у вашій організації на відповідність реальності 🧾✅
Якщо ви хочете отримати обґрунтовану відповідь (не гарячу думку), проведіть цей швидкий тест:
1) Визначте роботу, для якої ви наймаєте ШІ
Напишіть це як опис вакансії:
-
Входи
-
Виходи
-
Обмеження
-
«Зроблено означає…»
Якщо ви не можете це чітко описати, ШІ не зможе це магічним чином прояснити.
2) Визначте базову лінію
Скільки часу це зараз займає? Скільки помилок зараз? Як зараз виглядає поняття «добре»?
Відсутність базової лінії = нескінченні війни думок пізніше. Серйозно, люди сперечатимуться вічно, і ви швидко старітимете.
3) Визначте, звідки походить істина
-
Внутрішня база знань?
-
Записи клієнтів?
-
Затверджені політики?
-
Кураторський набір документів?
Якщо відповідь «модель знатиме», це червоний прапорець 🚩
4) Встановіть план взаємодії людини
Вирішіть:
-
хто рецензує,
-
коли вони переглядають,
-
і що відбувається, коли штучний інтелект помиляється.
Ось у чому різниця між «інструментом» та «відповідальністю». Не завжди, але часто.
5) Позначте радіус вибуху на карті
Починайте там, де помилки дешеві. Розширюйте свої знання лише після того, як у вас будуть докази.
Ось як перетворювати завищені твердження на корисні. Просто… ефективно… навіть гарно 😌
Довіра, ризик та регулювання – та нецікава частина, яка має значення 🧯⚖️
Якщо ШІ стосується чогось важливого (людей, грошей, безпеки, юридичних питань), управління не є необов'язковим.
Кілька широко згадуваних захисних огороджень:
-
Генеративний профіль штучного інтелекту NIST (доповнення до RMF штучного інтелекту) : практичні категорії ризиків + запропоновані дії щодо управління, тестування, походження та розкриття інформації про інциденти. [1]
-
Принципи ОЕСР щодо штучного інтелекту : широко використовувана міжнародна база для надійного, орієнтованого на людину штучного інтелекту. [5]
-
Закон ЄС про штучний інтелект : правова база, що базується на оцінці ризиків, яка встановлює зобов'язання залежно від того, як використовується штучний інтелект (і забороняє певні практики «неприйнятного ризику»). [4]
І так, ці речі можуть здаватися паперовою роботою. Але це різниця між «практичним інструментом» та «ой, ми розгорнули кошмар із дотриманням вимог»
Придивіться уважніше: ідея «Штучного інтелекту як автозаповнення» – недооцінена, але водночас правдива 🧩🧠
Ось дещо недосконала (і цілком доречна) метафора: багато штучного інтелекту схожі на надзвичайно вишуканий автозаповнювач, який прочитав інтернет, а потім забув, звідки він це прочитав.
Це звучить зневажливо, але саме тому це працює:
-
Чудово розбирається з візерунками
-
Чудово володіє мовою
-
Чудово створюєте «наступний ймовірний результат»
І ось чому це не вдається:
-
Воно природно не «знає», що є правдою
-
Воно, природно, не знає, чим займається ваша організація
-
Може видавати впевнену нісенітницю без жодного обґрунтування (див.: конфабуляції / галюцинації) [1]
Тож, якщо вашому випадку використання потрібна достовірність, ви закріплюєте її за допомогою пошуку, інструментів, перевірки, моніторингу та перевірки людиною. Якщо ж вашому випадку використання потрібна швидкість у розробці чернеток та ідей, ви дозволяєте йому працювати трохи вільніше. Різні налаштування, різні очікування. Як приготування їжі з сіллю – не все потребує однакової кількості.
Порівняльна таблиця: практичні способи використання ШІ, не втонувши в завищених заявах 🧠📋
| Інструмент / опція | Аудиторія | Цінова атмосфера | Чому це працює |
|---|---|---|---|
| Помічник у стилі чату (загальний) | Окремі особи, команди | Зазвичай безкоштовний рівень + платний | Чудово підходить для чернеток, мозкового штурму, підбиття підсумків… але перевіряйте факти (завжди) |
| Код другого пілота | Розробники | Зазвичай передплата | Пришвидшує виконання поширених завдань кодування, але все ще потребує перевірки + тестів та кави |
| «Відповідь із джерелами» на основі пошуку | Дослідники, аналітики | Фріміум-іск | Краще для робочих процесів «знайти + знайти землю», ніж просто здогадуватися |
| Автоматизація робочих процесів + ШІ | Операції, підтримка | Багаторівневий | Перетворює повторювані кроки на напівавтоматичні потоки (напівавтоматика є ключовою) |
| Внутрішня модель / самостійний хостинг | Організації з можливостями машинного навчання | Інфра + люди | Більше контролю + конфіденційність, але ви платите за обслуговування та головний біль |
| Структури управління | Лідери, ризики, дотримання вимог | Безкоштовні ресурси | Допомагає керувати ризиками + довіра, не гламурно, але важливо |
| Джерела бенчмаркінгу / перевірки реальності | Керівники, політика, стратегія | Безкоштовні ресурси | Дані перемагають вібрації та зменшують кількість проповідей у LinkedIn |
| «Агент, який робить усе» | Мрійники 😅 | Витрати + хаос | Іноді вражаюче, часто крихке — продовжуйте з закусками та терпінням |
Якщо вам потрібен один центр «перевірки реальності» для даних про прогрес та вплив ШІ, то Stanford AI Index — це чудова відправна точка. [2]
Заключний дубль + короткий огляд 🧠✨
Отже, ШІ перебільшено розкручують, коли хтось продає:
-
бездоганна точність,
-
повна автономія,
-
миттєва заміна цілих ролей,
-
або ж мозок, що легко підключається та вирішує проблеми вашої організації…
...тоді так, це майстерність продажів з глянцевим покриттям.
Але якщо ставитися до ШІ так:
-
потужний помічник,
-
найкраще використовувати для вузьких, чітко визначених завдань,
-
засновані на перевірених джерелах,
-
з людьми, які переглядають важливі речі…
...тоді ні, це не перебільшено. Це просто... нерівномірно. Як абонемент у спортзал. Неймовірно, якщо використовувати правильно, але марно, якщо говорити про це лише на вечірках 😄🏋️
Короткий підсумок: ШІ переоцінюють як чарівну заміну судженням, і недооцінюють як практичний множник для чернеток, допомоги в кодуванні, сортування документів та робочих процесів зі знаннями.
Посилання
-
Генеративний профіль штучного інтелекту NIST (NIST AI 600-1, PDF) – супутнє керівництво до Структури управління ризиками штучного інтелекту, що окреслює ключові області ризику та рекомендовані дії щодо управління, тестування, походження та розкриття інцидентів. Читати далі
-
Індекс штучного інтелекту Стенфорда (Stanford HAI AI Index) – щорічний звіт, що містить багато даних, що відстежує прогрес, впровадження, інвестиції та вплив на суспільство у сфері штучного інтелекту за основними орієнтирами та показниками. Читати далі
-
Дослідження продуктивності GitHub Copilot – контрольоване дослідження GitHub про швидкість виконання завдань та досвід розробників під час використання Copilot. Читати далі
-
Огляд Закону Європейської комісії про штучний інтелект – головна сторінка Комісії, на якій пояснюються зобов’язання ЄС щодо систем штучного інтелекту з урахуванням рівнів ризику та категорії заборонених практик. Читати далі