Tehisintellekt (AI) on praegu kuum teema. See on kõikjal. Sa kasutad seda tõenäoliselt juba iga päev. See vestlusrobot, kellega räägid oma kadunud paki asjus? Töötab tänu vestlus AI-le. Need „soovitatud“ esemed, mis ilmuvad sinu kõige sagedamini ostetud Amazoni toodete alla? Neid juhivad AI/ML (masinõppe) algoritmid. Sa võid isegi kasutada generatiivset AI-d, et aidata kirjutada oma LinkedIni postitusi või e-kirju.
Aga kus läheb piir? Kui AI tegeleb monotoonsete ja korduvate ülesannetega ning teeb uurimistööd ja loob sisu palju kiiremini kui ükski inimene, siis miks meil üldse inimesi vaja on? Kas „inimlik element“ on ettevõtte toimimiseks tegelikult vajalik? Süüvime sügavamale eeliste, väljakutsete ja riskide juurde seoses parima töötegijaga (või üksusega?): robot või inimene?
Miks AI töötab
AI-l on potentsiaal optimeerida äriprotsesse ja vähendada tööaega, mis kulub töötajate üldisele tootlikkusele ja ettevõtte tulemuslikkusele nende tööpäeva jooksul. Juba praegu võtavad ettevõtted AI kasutusele mitmesugustes funktsioonides, olgu see siis tööotsingu ankeetide läbivaatamine, klientide andmekogumites anomaaliate tuvastamine või sotsiaalmeedia sisu kirjutamine.
Ja nad saavad seda kõike teha murdosaga ajast, mis inimestel selleks kuluks. Olukordades, kus varajane diagnoosimine ja sekkumine on kõik, võib AI kasutuselevõtul olla tohutult positiivne mõju kõikjal. Näiteks võib AI-ga täiustatud vereanalüüs aidata ennustada Parkinsoni tõbe kuni seitse aastat enne sümptomite ilmnemist – ja see on vaid jäämäe tipp.
Tänu oma võimele avastada mustreid tohututes andmekogumites saavad AI-tehnoloogiad toetada ka õiguskaitseorganite tööd, sealhulgas aidates neil tuvastada ja ennustada tõenäolisi kuritegevuse toimumise kohti ja trende. AI-põhistel tööriistadel on samuti roll kuritegevuse ja muude ohtude vastu võitlemisel veebiruumis ning kyberkaitsespetsialistide abistamisel nende töö tõhusamal tegemisel.
AI võime säästa ettevõtteid raha ja aega ei ole uus. Mõtle sellele: mida vähem aega töötajad kulutavad tüütutele ülesannetele, nagu dokumentide skannimine ja andmete üleslaadimine, seda rohkem aega saavad nad kulutada ettevõtte strateegiale ja kasvule. Mõnel juhul ei pruugi täiskohaga lepinguid enam vaja olla, nii et ettevõte kulutaks vähem raha üleostudele (mõistetavalt pole see töökohtade arvu osas hea).
AI-põhised süsteemid võivad samuti aidata kõrvaldada inimliku vea riski. On olemas ütlus „me oleme ju ainult inimesed“ mingil põhjusel. Me kõik võime teha vigu, eriti pärast viit kohvi, vaid kolme tundi und ja ähvardavat tähtaega. AI-põhised süsteemid võivad töötada ööpäevaringselt, ilma et nad kunagi väsiksid. Omamoodi on neil usaldusväärsuse tase, mida sa ei saa isegi kõige detailsemalt orienteeritud ja metoodilisemalt inimeselt.
AI piirangud
Ära aga lase end petta: tähelepanelikumal vaatlusel muutub asi veidi keerulisemaks. Kuigi AI-süsteemid võivad vähendada väsimusest ja tähelepanu hajumisest tingitud vigu, pole nad eksimatud. Ka AI võib teha vigu ja „hallutsinoida“; st esitada valesid väiteid, justkui oleksid need tõesed, eriti kui andmetes, millel see oli treenitud, või algoritmis endas on probleeme. Teisisõnu, AI-süsteemid on ainult nii head kui andmed, millel nad on treenitud (mis nõuab inimlikku ekspertiisi ja järelevalvet).
Jätkates seda teemat, kuigi inimesed võivad väita, et on objektiivsed, oleme kõik vastuvõtlikud alateadlikule eelarvamusele, mis põhineb meie enda elukogemustel, ja seda on raske, isegi võimatu välja lülitada. AI ei loo ise eelarvamusi; pigem võib see võimendada olemasolevaid eelarvamusi, mis on olemas andmetes, millel see on treenitud. Teisisõnu, puhaste ja eelarvamusteta andmetega treenitud AI-tööriist võib tõepoolest anda puhtalt andmepõhiseid tulemusi ja parandada eelarvamustega inimlikku otsustusprotsessi. Seda öeldes, see ei ole väike saavutus ja AI-süsteemide õigluse ja objektiivsuse tagamine nõuab pidevat pingutust andmete kureerimisel, algoritmi kujundamisel ja pideval jälgimisel.
Uuring aastal 2022 näitas, et 54% tehnoloogiajuhtidest olid väga või erakordselt mures AI eelarvamuste pärast. Oleme juba näinud katastrofaalseid tagajärgi, mida eelarvamustega andmete kasutamine võib ettevõtetele põhjustada. Näiteks Oregoni autokindlustusfirma eelarvamustega andmekogumite kasutamisest tulenevalt naised maksavad autokindlustuse eest umbes 11,4% rohkem kui mehed – isegi kui kõik muu on täpselt sama! See võib kergesti kahjustada mainet ja põhjustada klientide kaotust.
Kuna AI-d toidetakse ulatuslike andmekogumitega, tekib küsimus privaatsusest. Isikuandmete puhul võivad pahatahtlikud osapooled leida viise, kuidas rikkuda privaatsusprotokolle ja neile andmetele juurde pääseda. Kuigi on olemas viise turvalisema andmekeskkonna loomiseks nendes tööriistades ja süsteemides, peavad organisatsioonid siiski olema valvsad mis tahes lünkade suhtes oma kyberkaitses, mida see täiendav andmepind, mida AI endast kujutab, endaga kaasa toob.
Lisaks ei saa AI aru emotsioonidest nii nagu (enamik) inimesed. Inimesed, kes on AI-ga suhtlemise teisel poolel, võivad tunda empaatia ja mõistmise puudust, mida nad võiksid saada tõelisest „inimlikust“ suhtlusest. See võib mõjutada kliendi-/kasutajakogemust, nagu näitab mäng World of Warcraft, mis kaotas miljoneid mängijaid, asendades nende klienditeeninduse meeskonna – kes olid kunagi päris inimesed, kes isegi mängu sisenesid, et näidata mängijatele, kuidas toiminguid teha – AI-botidega, kellel puudub see huumor ja empaatia.
Piiratud andmekogumiga AI-l puuduv konteksti mõistmine võib põhjustada andmete tõlgendamisega seotud probleeme. Näiteks võivad kyberkaitsespetsialistidel olla teadmised konkreetse ohuallika kohta, mis võimaldavad neil tuvastada ja märgistada hoiatusmärke, mida masin ei pruugi märgata, kui see ei ühti täielikult selle programmeeritud algoritmiga. Just need keerulised nüansid võivad hiljem põhjustada suuri tagajärgi nii ettevõttele kui ka selle klientidele.
Nii et kuigi AI-l võib puududa kontekst ja arusaam oma sisendandmetest, siis inimestel puudub arusaam sellest, kuidas nende AI-süsteemid töötavad. Kui AI töötab „mustades kastides“, puudub läbipaistvus selles, kuidas või miks tööriist on andnud tulemuse või otsused, mida ta on esitanud. Võime tuvastada „tagamaiseid töökäike“ võib panna inimesi kahtlema selle kehtivuses. Lisaks, kui midagi läheb valesti või selle sisendandmed on rikutud, on selle „musta kasti“ stsenaariumi tõttu raske probleemi tuvastada, hallata ja lahendada.
Miks me vajame inimesi
Inimesed pole täiuslikud. Kuid kui rääkida inimestega suhtlemisest ja nende mõistmisest ning oluliste strateegiliste otsuste tegemisest, siis kas inimesed pole mitte parimad kandidaadid sellele tööle?
Erinevalt AI-st saavad inimesed kohaneda muutuvate olukordadega ja mõelda loovalt. Ilma eelnevalt määratletud reeglite, piiratud andmekogumite ja vihjeteta, mida AI kasutab, saavad inimesed kasutada oma initsiatiivi, teadmisi ja varasemaid kogemusi, et lahendada väljakutseid ja probleeme reaalajas.
See on eriti oluline eetiliste otsuste tegemisel ning ettevõtte (või isiklike) eesmärkide tasakaalustamisel ühiskondliku mõjuga. Näiteks AI-tööriistad, mida kasutatakse töölevõtmisprotsessides, ei pruugi arvestada laiemaid tagajärgi kandidaatide tagasilükkamisel algoritmilise eelarvamuse alusel ja sellest tulenevaid tagajärgi töökoha mitmekesisusele ja kaasamisele.
Kuna AI väljund on loodud algoritmide abil, on ka oht, et see on valemiline. Mõelge generatiivsele AI-le, mida kasutatakse blogide, e-kirjade ja sotsiaalmeedia pealkirjade kirjutamiseks: korduvad lausestruktuurid võivad muuta teksti kohmakaks ja vähem kaasahaaravaks. Inimeste kirjutatud sisul on tõenäoliselt rohkem nüansse, perspektiivi ja, olgem ausad, isikupära. Eriti brändi sõnumite ja hääletooni osas võib olla raske ettevõtte suhtlusstiili jäljendada AI rangete algoritmide abil.
Seda silmas pidades, kuigi AI võib suuta anda näiteks potentsiaalsete brändinimede loendi, on just brändi taga olevad inimesed, kes tõeliselt oma sihtrühma mõistavad ja teavad, mis kõige paremini kõlaks. Ja inimliku empaatia ning „ruumi lugemise“ võimega saavad inimesed paremini teistega ühendust luua, edendades tugevamaid suhteid klientide, partnerite ja huvirühmadega. See on eriti kasulik klienditeeninduses. Nagu hiljem mainitud, võib halb klienditeenindus põhjustada kaotatud brändilojaalsust ja usaldust.
Viimaseks, kuid mitte vähem tähtsaks, inimesed saavad kiiresti kohaneda muutuvate tingimustega. Kui vajate kiiret ettevõtte avaldust hiljutise sündmuse kohta või peate taganema kampaania teatud sihitud sõnumist, vajate inimest. AI-tööriistade ümberprogrammeerimine ja värskendamine võtab aega, mis ei pruugi teatud olukordades sobida.
Mis on lahendus?
Kõige tõhusam lähenemisviis kyberkaitses ei ole tugineda ainult AI-le või inimestele, vaid kasutada mõlema tugevusi. See võib tähendada AI kasutamist suuremahuliseks andmeanalüüsiks ja töötlemiseks, samas kui inimlikke teadmisi kasutatakse otsuste tegemiseks, strateegiliseks planeerimiseks ja suhtluseks. AI-d tuleks kasutada tööriistana teie tööjõu abistamiseks ja täiustamiseks, mitte selle asendamiseks.
AI on ESETi toodete keskmes, võimaldades meie kyberkaitsespetsialistidel keskenduda parimate lahenduste loomisele ESETi klientidele. Uuri, kuidas ESET kasutab AI-d ja masinõpet täiustatud ohtude tuvastamiseks, uurimiseks ja reageerimiseks.
