Инструменты генеративного ИИ, несмотря на достижения в области написания текста и программирования, по своей сути остаются механизмами «предсказания», требующими качественных данных и человеческого контроля для эффективного применения. Об этом пишут Аджай Агравал, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб из Школы Ротмана при Университете Торонто в журнале Harvard Business Review.
Авторы подчеркивают, что «эволюция» ИИ отражает развитие более ранних вычислительных инструментов, которые строго следовали инструкциям и требовали от пользователей понимания логики. Аналогичным образом, современный ИИ переосмысливает широкий спектр задач, таких как письмо и рисование.
Они предупреждают, что некачественный ввод данных может привести к ошибкам, а без должного контроля со стороны человека возможны «стратегические просчеты», особенно в сценариях с высокими ставками, таких как финансы или здравоохранение. Хотя ИИ отлично справляется с распознаванием образов и прогнозированием, его зависимость от арифметических процессов подчеркивает необходимость точности и критического суждения при внедрении, пишут учёные.
