Искусственный интеллект хотят сделать более "человечным"
Карантинные меры показали, насколько мы зависим от технологий, что заставляет компании переосмыслить подход к быстрорастущей потребительской базе, совершающей онлайн-покупки.
Потребители на Ближнем Востоке все чаще пользуются интернетом, чтобы заказать еду, общаться и учиться. При этом продажи одежды резко упали с начала 2020 года.
Некоторые компании считают, что это связано с тем, что к определенным онлайн-операциям требуется более тщательный подход. Идея, которой воспользовался базирующийся в Дубае провайдер программного обеспечения Getbee. Он назвал ее первой персонализированной платформой для брендов для лучшего взаимодействия с клиентами, которые могут просматривать, оценивать и получать индивидуальные рекомендации от эксперта.
Гендиректор компании говорит, что, хотя мировая прибыль от моды снизилась в 2020 году, их розничные онлайн-продажи выросли в среднем на 28% в течение нескольких месяцев. Это касается почти 20 брендов, использующих их платформу.
Компания Chalhoub представляет элитных клиентов, таких как Lancôme и Faces. По ее мнению, гуманизация онлайн-платформ - это движение вперед, особенно после пандемии.
На фоне стремления к технологиям, более адаптированным для человека, разработчики полагают, что такой же подход важен и в более сложных проектах, таких как искусственный интеллект и компьютерное обучение, - ради доверия пользователей.
Возникает вопрос - могут ли технологии лгать? И ответ - "да".
Все зависит от человеческого фактора, данных, которые мы вводим для управления компьютерным обучением.
В 2015 году система набора персонала Amazon с помощью искусственного интеллекта определила, что резюме со словом "женский" менее предпочтительны.
Исследование Массачусетского технологического института показало, что в 2018 году алгоритмы автоматического распознавания лиц чаще ошибаются при анализе чернокожих людей по сравнению с белыми.
Противодействие аналогичным проблемам в 2020 году побудило Microsoft, IBM и Amazon отказаться от продажи своего программного обеспечения для распознавания лиц полиции США из-за опасений расового профилирования и тотальной слежки.
Несмотря на это, согласно PwC, только 25% предприятий рассматривают этические аспекты, прежде чем вкладывать средства в искусственный интеллект. По его оценкам, к 2030 году эта технология принесет мировой экономике около 13 триллионов евро.
Стартап DatumCon обучает нейронные сети искусственного интеллекта для обеспечения безопасного бурения нефтяных скважин, отслеживания ношения масок и соблюдения социального дистанцирования, а также понимания человеческих эмоций.
Гендиректор технологической компании говорит, что искусственный интеллект превосходит людей в выполнении конкретных задач, но нуждается в человеческом руководстве для более сложных, таких как считывание эмоций, которое может быть предвзятым, если им не руководить должным образом.
Как научить искусственный интеллект быть более человечным и этичным?
Сезар Андрес Лопес, гендиректор DatumCon:
— Всякий раз, когда мы собираемся внедрить сеть, скажем, здесь, в Дубае, мы следим за тем, чтобы данные исходили от местных жителей, потому что нам важен именно отклик от людей.
DatumCon при помощи 30 000 различных лиц учится распознавать каждую базовую эмоцию под наблюдением психолога. Все для того, чтобы создать технологию, близкую к сознанию человека.