Сергей Голицын, специалист в области информационных технологий, сообщил, что компании могут ускорить процесс внедрения искусственного интеллекта, проводя проверки гипотез параллельно с подготовкой данных. В комментарии для NEWS.ru он подчеркнул, что для запуска пилотных проектов не требуется значительная предварительная работа, так как корпоративные данные уже очищены и структурированы. Это позволяет тестировать гипотезы без значительных инвестиций.

«Однако для того, чтобы масштабировать ИИ-решения и обучать модели, необходимо улучшать качество данных», — объяснил Голицын.

Он посоветовал инвестировать в улучшение качества данных и их разметку после подтверждения успешных результатов. Обучение базовых моделей требует других типов вложений. Голицын отметил, что ранее, из-за низкого качества данных, первые прототипы ИИ часто сталкивались с проблемой "галлюцинаций" и воспроизводили заученную информацию. В настоящее время такие проблемы встречаются значительно реже.

Игорь Бедеров, председатель совета по противодействию технологическим правонарушениям КС НСБ России, в интервью RT подчеркнул необходимость проверки ответов ИИ в диалогах. Однако, по мнению эксперта, уровень проверки должен основываться на оцениваемых рисках.

• Телеграм
• Дзен
• Подписывайтесь на наши каналы и первыми узнавайте о главных новостях и важнейших событиях дня.