Передача искусственному интеллекту всех этапов выполнения задачи может снизить качество контроля, даже если окончательное решение формально принимает сотрудник. Об этом «Газете.Ru» рассказал бизнес-эксперт Дмитрий Трепольский.
«Риск возникает, когда человек перестает разбираться в исходных данных и промежуточных действиях, ограничиваясь просмотром готового ответа. Убедительный текст или аккуратная таблица способны скрывать ошибочные выводы. Особенно важно учитывать цену ошибки. Подготовка черновика письма и расчет, от которого зависит безопасность людей, требуют разной глубины проверки. Они уверенно генерируют несуществующие законы, ошибочные формулы и выдуманные факты, которые легко пропустить при поверхностной проверке», — отметил Трепольский, говоря о возможных ошибках генеративных моделей.
Эксперт предложил разделять работу на три этапа. Сначала человек определяет проблему, исходные требования и ограничения. Затем ИИ помогает обрабатывать информацию, готовить варианты и выполнять повторяющиеся операции. На последнем этапе специалист проверяет результат и принимает решение.
Для качественного контроля необходимы знания предметной области и понимание того, как решается задача, подчеркнул эксперт. Поэтому начинающему сотруднику недостаточно освоить только запросы к нейросети — важно учиться анализировать исходные данные и обосновывать выводы, добавил Трепольский.
Часть задач эксперт рекомендовал периодически выполнять самостоятельно. Другой способ поддерживать внимательность — объяснять, почему предложение модели принято или отклонено, считает Трепольский.
Он также посоветовал учитывать правила обращения с рабочими данными и зависимость от внешнего сервиса: автоматизация не снимает со специалиста необходимости понимать результат, который он передает работодателю или клиенту.
Ранее стало известно, какие задачи поручать ИИ.