MODUS X — це технологічна компанія, що спеціалізується на розробленні рішень у сфері даних та штучного інтелекту. Вона виросла з внутрішнього ІТ-департаменту ДТЕК і сьогодні працює як окремий гравець ринку, що розвиває інноваційні продукти.Раніше ми писали про те як MODUS X впроваджує АІ-рішення у ДТЕК від користувацьких Copilot-інструментів до складних ML-моделей.Цього разу SPEKA поспілкувалась з Євгенієм Горбачовим, CTO MODUS X, аби дізнатися, як бізнесу найефективніше застосовувати ШІ, а також отримали поради для компаній, які хочуть почати розробку та впровадження АІ-інструментів.Якщо ми говоримо про моделі, подібні до ChatGPT, то ми не створюємо розмовні чати в конкуренцію до нього. Моделей дуже багато. Є прикладні AI-моделі, які забезпечують виконання процесних завдань, наприклад, кредитні аналізи, аналітику, прогнозування. Саме такі рішення ми й розробляємо.Тут рівень загроз для кібербезпеки нижчий, тому що обробляються масиви даних, а не персоналізовані запити користувачів.Розроблення за допомогою штучного інтелекту — це поки що історія в рожевих окулярах.
Об'єктивно всі мають розуміти, що повноцінна розробка на штучному інтелекті наразі неможливаМожна використовувати АІ частково при написанні коду, але не для створення продукту з нуля.Хоча багато розробників використовують це неофіційно. Тобто компанія каже, що не використовує ШІ, а розробник може користуватися АІ-інструментами для побудови певних конструкцій, написання коду, потім править та підредаговує те, що згенерував ШІ.Чи можна назвати це написання за допомогою штучного інтелекту? Мабуть, ні. Тому ми б тоді казали, що люди і спілкуються, і листи пишуть, за допомогою штучного інтелекту, адже промти і шаблони використовуються.Отже, розробка не виконується виключно за допомогою штучного інтелекту. Він допомагає, але не є основною скрипкою.Якщо говорити про використання штучного інтелекту в групі ДТЕК, то ми маємо амбітну ціль — збагачувати наші сервіси не просто генеративним AI, який допомагає створювати тексти, а прикладними рішеннями, що реально спрощують роботу бізнесу та людей загалом. Ми вже запустили низку проєктів у цьому напрямі, і саме на ньому зараз зосереджений наш фокус.
Генеративний AI — динамічний та цікавий, але я не бачу в GenAI великої цінності для бізнесу. Це більше B2C-інструмент для щоденного користування звичайними людьми — як у роботі, так і в побутіМоделі, які можуть будувати прогнози, цифрових двійників бізнесу та аналізувати бізнес-процеси, знаходити ботлнеки [найповільніші ланки, які гальмують загальний процес] у них. Це теж штучний інтелект, але він не генерує текст, він аналізує.Цей штучний інтелект значно якісніший з погляду бізнесу, тому що він може створити плацдарм для роздумів і підсвітити речі, в які треба зануритися та проаналізувати. А може, наприклад, виявити проблем і вирішити їх. Тому, як на мене, саме ці зони — прогнозування, моделювання, аналітика — потребують роботи ML, AI, Computer Vision. Такі технології мають залучатися у процеси, які колись були написані за логікою «if-then»/«якщо — то». Це все зараз має відходити, модель має аналізувати. Наприклад, система виявила певний патерн і треба спрогнозувати, чи відбудеться інший. АІ проаналізує контекст і проведе workflow найоптимальнішою траєкторією або надасть людині зведені аналітичні дані та власні гіпотези для ухвалення рішення.
Це дуже важливо для бізнесу: не просто генеративний АІ.Основна проблема — вартість. Тому що той GenAI, який реально може швидко працювати, тримати контексти, спілкуватися й певною мірою замінити людину, коштує дуже дорого.Закрити такий непростий шматок функціоналу може дозволити собі не кожен. Це найбільша проблема. Open source-рішення не гарантуватимуть вам безпеку.Тобто як же все працює? Фактично головна ідея й монетизація будь-якого GenAI — це BigData, тобто збирати дані, а не монетизувати використання. Їхня основна бізнес-модель, зокрема й OpenAI, — це створити MegaBigData.З якою проблемою стикаються, стикалися і стикаємося? Це так звані галюцинації AI, коли вони дуже багато фантазують.Наразі немає можливості повністю це побороти. Модель так створена, має щось генерувати. Отримавши запит, LLM шукає та збирає інформацію по всьому інтернету — на основі цього формує відповідь.Якщо обмежувати модель за принципом «тут дивись, а тут ні», вона перестає бути повноцінним штучним інтелектомУ такому разі його інтелектуальність буде полягати лише у розпізнаванні запиту. Він розпізнав запит за допомогою свого штучного інтелекту, а потім взяв, умовно, із третьої полички готову відповідь, не генерувавши її. Це вже не штучний інтелект.
