За пределами шумихи: Почему мы называем большие языковые модели "искусственным интеллектом" и что это значит для бизнеса
В 2025 году сложно найти компанию, которая не использует или не планирует использовать "искусственный интеллект". От стартапов до корпораций-гигантов, ИИ превратился в базовый компонент современной бизнес-стратегии. Но задумывались ли вы когда-нибудь о самом термине "искусственный интеллект"? Почему мы называем так технологии, которые, по сути, являются сложными статистическими моделями? И какие последствия это имеет для принятия бизнес-решений?
История термина: амбиции опередили реальность
Когда в 1956 году Джон Маккарти предложил термин "искусственный интеллект", его видение было революционным. Группа ученых собралась в Дартмутском колледже с амбициозной целью: создать машины, которые действительно могли бы мыслить. Они не просто хотели автоматизировать вычисления — они мечтали о системах, способных к рассуждению, обучению и пониманию мира подобно человеку.
"Мы предполагаем, что значительный прогресс может быть достигнут в том, как машины решают проблемы, которые сейчас относятся к области человеческого мышления," — писали организаторы конференции. По сути, они дали название научной области, опираясь больше на ее конечную цель, чем на текущие возможности.
Почти 70 лет спустя термин сохранился, хотя технологии, которые мы называем "ИИ", функционируют совершенно иначе, чем человеческий мозг.
Современные "ИИ" — чем они являются на самом деле?
Сегодняшние "звезды" ИИ — большие языковые модели (LLM) вроде GPT-4, Claude и других — представляют собой сложные системы машинного обучения, обученные на огромных массивах текстовых данных. Они используют статистические закономерности для предсказания наиболее вероятного продолжения текста.
Как отмечают эксперты в области цифровой трансформации, эти системы не "понимают" текст в человеческом смысле. Они построены на обнаружении корреляций между словами и фразами в огромных массивах данных. Результаты впечатляют, но называть это "интеллектом" — это все равно что назвать калькулятор "электронным математиком".
Почему терминология имеет значение для бизнеса
Для бизнеса правильное понимание технологии критически важно по нескольким причинам:
1. Управление ожиданиями и инвестициями
Называя системы "искусственным интеллектом", мы формируем определенные ожидания. Это может привести к неоправданно высоким инвестициям, основанным на нереалистичных представлениях о возможностях технологии.
Как отмечают многие бизнес-консультанты, компании часто тратят значительные средства на проекты "ИИ", не понимая фундаментальных ограничений технологии. Некоторые руководители искренне верят, что современные системы способны к настоящему пониманию и рассуждению.
2. Оценка рисков
Если мы воспринимаем языковые модели как "интеллектуальные", мы можем недооценивать их ограничения:
- Отсутствие актуальных знаний за пределами обучающих данных
- Невозможность настоящего критического мышления
- Склонность к "галлюцинациям" (генерации правдоподобного, но неверного контента)
- Уязвимость к преднамеренным манипуляциям
Специалисты из финансового сектора часто подчеркивают необходимость осторожного подхода к терминологии. Многие финансовые учреждения предпочитают называть эти системы "генеративными моделями" или "прогностическими алгоритмами", чтобы команды всегда помнили об их ограничениях.
3. Стратегическое позиционирование
Компании, которые глубже понимают реальные возможности и ограничения технологии, получают стратегическое преимущество. Они могут:
- Точнее прогнозировать развитие технологий
- Эффективнее определять применимость для конкретных бизнес-задач
- Избегать инвестиционных пузырей и ажиотажа
- Создавать более честную коммуникацию с клиентами
Практические рекомендации: за пределами терминологии
Ребрендинг внутри компании
Некоторые организации переходят на более точную внутреннюю терминологию. Например, вместо общего термина "ИИ" они используют:
- "��енеративные модели" для систем типа ChatGPT
- "Прогностические алгоритмы" для систем, предсказывающих поведение
- "Системы машинного обучения" как общий термин
- "Системы распознавания паттернов" для подчеркивания механизма работы
Оценка возможностей через конкретные метрики
Многие передовые компании переходят от общих терминов к конкретным метрикам. Вместо разговоров об "умных" и "интеллектуальных" системах они оценивают каждую технологию по конкретным показателям: точность классификации, скорость генерации, соответствие результатов корпоративным стандартам и т.д.
Образование сотрудников
Многие ведущие компании внедряют образовательные программы, которые помогают сотрудникам понять реальные механизмы работы современных систем. Это снижает распространение мифов и повышает эффективность использования технологий.
Прагматичный подход к "не совсем интеллектуальным" системам
Несмотря на ограничения термина "искусственный интеллект", современные системы машинного обучения и генеративные модели предлагают огромные возможности для бизнеса. Ключ к успеху — смотреть за пределы маркетинговой терминологии и сосредоточиться на конкретных возможностях и ограничениях.
Как отмечают исследователи и бизнес-аналитики, в конечном счете, не так важно, называем ли мы эту технологию "искусственным интеллектом", "машинным обучением" или как-то еще. Важно понимать, что она может и чего не может делать, и как это соотносится с бизнес-целями.
Возможно, самый прагматичный подход — воспринимать современные ИИ-системы не как замену человеческому интеллекту, а как принципиально новый инструмент, который дополняет наши возможности, имея при этом собственный набор ограничений и сильных сторон.