Dirbtinis intelektas versle: ką renkasi įmonės?
Paklaustas, kokius DI sprendimus šiandien dažniausiai renkasi verslai, G.Karauskas atsakė, kad Lietuvoje ypač populiarėja personalizuoti pokalbių robotai, paremti natūralios kalbos supratimo technologijomis. Pastaruoju metu vis daugiau klientų taip pat teiraujasi galimybių integruoti didžiuosius kalbos modelius (LLM), kad robotai galėtų pateikti lankstesnius atsakymus, paremtus platesniais duomenimis.
Pasak eksperto, pokalbių robotai, paremti natūralios kalbos atpažinimu, veikia tiksliau, nes reaguoja į konkrečius klausimus ir pateikia iš anksto parengtus atsakymus, suderintus su organizacijos komunikacijos ir teisinėmis gairėmis. Tuo tarpu didžiųjų kalbos modelių pagrindu veikiantys robotai lankstesni, gali remtis įmonės dokumentuose esančia informacija, tačiau atsiranda rizika pateikti nelogiškus ar net klaidinančius atsakymus, nes jie yra generuojami iš visų duomenų, iš kurių šis didelis kalbos modelis yra apmokytas, ne tik iš organizacijos duomenų.
Kaip veikia RAG technologija?
A.Rutkauskui pasiteiravus, kokios technologijos iš tikrųjų veikia, G.Karauskas paaiškino, kad organizacijos, norėdamos sukurti efektyvų pokalbių robotą, paprastai renkasi RAG (retrieval-augmented generation) technologiją. Tokiu atveju DI sistema pirma identifikuoja, ko klausiama, tada atrenka atitinkamą tekstinę informaciją iš įmonės dokumentų, ir tik tada perduoda ją generatyviniam modeliui atsakymo sukūrimui. Vis dėlto pašnekovas teigia, kad kartais klientai, nesuprasdami kaip veikia RAG, nusivilia, nes tikisi tokių atsakymų, kokius gauna iš, pavyzdžiui, „ChatGPT“.
„Kai „ChatGPT“ paklausi tikslinamųjų klausimų, jis atsako, atrodytų, labai protingai, todėl vartotojai tikisi, kad ir jų pokalbių robotai veiks lygiai taip pat. Tačiau tai – klaidingas lūkestis“, – pabrėžė G. Karauskas. Jo teigimu, tokie lūkesčiai išsipučia, kai vartotojai nesupranta, jog „ChatGPT“ neturi prieigos prie vidinių įmonės duomenų, dėl ko yra mažiau kontroliuojami ir gali daug skausmingiau klysti. Pavyzdžiui, praėjusiais metais vienas nežinomas asmuo įkalbėjo įmonės pokalbių robotą naujutėlaitį dešimtis tūkstančių JAV dolerių kainuojantį automobilį parduoti jam už vieną dolerį. Taip pat žinoma apie pokalbių robotus, kurie ėmė koneveikti savo pačių įmonę.
Koks yra pokalbių robotų tikslas?
Nors organizacijos ilgus metus veikė be pokalbių robotų, G.Karauskas teigia, kad jų tikslas šiandien yra greičiau ir patogiau padidinti pasiekiamumą. „Valstybinės institucijos stengiasi padidinti pasiekiamumą vartotojams, kad pokalbių robotas nuimtų dalį specialistų krūvio ir būtų pasiekiamas savaitgaliais“, – aiškino ekspertas. Tuo tarpu iš verslo pusės labai svarbi kaštų pusė. „Jie nori, kad virtualus asistentas perimtų 30–40 proc. komunikacijos su vartotojais ir jų aptarnavimo centras galėtų dirbti su daug sudėtingesniais klausimais“, – teigė ekspertas.
G.Karauskas neturi tikslaus atsakymo, kiek verslui gali kainuoti įsidiegti pokalbių robotą, nes šiuo metu rinkoje galima rasti ir už kelis šimtus eurų. Apie „Tilde IT“ kuriamus sprendimus jis teigė, kad modernūs, su LLM integruoti robotai gali kainuoti nuo 15 tūkst. eurų.
Kaip DI pakeitė pasaulį?
Kalbėdamas apie tai, kaip DI keičia pasaulį, G.Karauskas prisiminė pirmąjį tikrą susidūrimą su šia sąvoka dar 2010 metais, kai su komanda sukūrė statistiniu pagrindu paremtą mašininio vertimo sprendimą. „Tada mes supratome, kad tai yra dirbtinis intelektas ir pozicionavome, kaip jo sprendimą“, – pasakojo jis. Esminis lūžis, pasak eksperto, įvyko 2016 metais, kai pradėta taikyti giliųjų neuroninių tinklų metodikas kalbos technologijų vystymui.
G.Karauskas neabejoja, kad DI toliau keis pasaulį ir verslą. „Mes patys turėsime keistis, kiekvieną dieną adaptuotis ir priprasti, išmokti kažką naujo“, – sako jis. Pasak eksperto, nors kalbama apie tai, kad DI perims žmonių darbą, jis mano, kad tai visų pirma kalba apie produktyvumo šuolį, o ne apie masinį darbuotojų pakeitimą. „Kai kuriose srityse DI galės perimti tam tikras užduotis, kurias dabar atlieka darbuotojai. Tačiau tai nereiškia, kad žmonės taps nereikalingi“, – pažymi jis. Anot jo, žmogaus pranašumas – gebėjimas vertinti kontekstą, patirtį ir intuityviai priimti sprendimus, o DI visada liks priklausomas nuo jam pateiktų duomenų.
Reguliacija, cenzūra ir atviri duomenys: kas laukia toliau?
„Kaip DI kūrėjai, matome, kad turime labai daug apribojimų, kurių nėra kitose šalyse“, – teigia ekspertas. Tačiau džiugina tai, kad ES imasi veiksmų ir bando lengvinti naštą. Lietuvoje, pasak jo, šiuo metu vyksta didelė atvirų duomenų iniciatyva: kuriami duomenų rinkiniai, kurie bus prieinami kūrėjams ir leistų jiems kurti naujus DI sprendimus.
Ekspertas mano, kad DI pažanga bus itin spartus procesas. Jis pabrėžė, jog šiandien dar sunku prognozuoti, kaip pokyčiai vystysis per artimiausius penkerius metus. „Manau, kad didieji kalbos modeliai bus lankstesni“, – prognozavo G.Karauskas. Jis taip pat išskyrė „Agentic AI“ kaip svarbiausią artėjančią naujovę. Ši technologija gebės savarankiškai įvertinti, kokių veiksmų reikia, norint išspręsti vartotojo problemą. „Šių metų pabaigoje galėsime realiai matyti, kaip veikia ši technologija“, – pažymėjo jis.
Kalbėdamas apie „ChatGPT“ atsakymų ištrynimą, G.Karauskas paaiškino, kad tai susiję su bandymais apsaugoti vartotojus nuo žalingo ar neetiško turinio. Modelis yra mokomas iš pasaulio tekstų ir apmokytas taip, kad eliminuotų nepageidaujamą informaciją. Nors tokia apsauga vertinama kaip būtina, ekspertas pripažįsta, kad tai taip pat riboja atsakymų įvairovę.
Dirbtinis intelektas – procesas, ne produktas
Pokalbio pabaigoje G.Karauskas akcentavo, kad DI įmonėse neturėtų būti laikomas baigtiniu sprendimu. „Tai procesas, ne produktas. Šiandien paleidi, rytoj jau turi adaptuoti, tobulinti. DI veikia tik tada, kai vystomas kartu su organizacija“, – pabrėžė ekspertas.
Tinklalaidės „DI ID“ klausykitės Lrytas.lt platformoje.