Последнее время со всех сторон слышу, что искусственный интеллект скоро заменит людей в большинстве профессий. Насколько эти тенденции относятся к сфере государственного управления?
Сначала разберемся, как устроены генеративные нейросети, что они могут делать, а с чем справляются плохо.
Главная проблема нейросетей второго десятилетия XXI века в том, что для их обучения нужны были специальным образом подобранные и вручную размеченные наборы данных. Подбор и разметка требовали значительных человеческих и временных ресурсов.
Даже такой трудоемкий процесс обучения нейросетей давал в итоге хорошие результаты. Они обучались и потом справлялись с самыми разными задачами, которые ранее считались прерогативой квалифицированных специалистов. Например, искусственный интеллект победил лучших юристов США в соревновании по толкованию и анализу заключенных договоров. Поэтому даже для таких нейросетей можно представить немало деловых процессов в государственном правлении, где они смогут заменить человека.
Исследования не останавливались, ученые разработали технологии обучения нейросетей без участия человека. Научились создавать нейросети на основе больших языковых моделей (LLM, large language model). Такие нейросети, содержащие миллиарды параметров, самостоятельно обучались на огромных массивах неразмеченных данных. Их стали называть генеративными нейросетями.
Не будем углубляться в технические детали. Для дальнейшей оценки перспектив внедрения важно понимать суть работы генеративных нейросетей. Такая сеть, отвечая на вопрос или выполняя задание, шаг за шагом генерирует последовательность слов. При этом на каждом шаге она подбирает наиболее уместное слово.
...