2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки




На страницу Пред.  1 ... 14, 15, 16, 17, 18
 
 Re: ИИ и производительность труда
Сообщение07.12.2025, 22:51 
ozheredov в сообщении #1711951 писал(а):
Недавно Вы совсем другое говорили: ИИ понимает как человек, ИИ понимает лучше человека.

Какой ИИ (LLM)? Лучше какого человека? Что значит лучше?

 
 
 
 Re: ИИ и производительность труда
Сообщение07.12.2025, 23:08 
Mihaylo в сообщении #1711952 писал(а):
Какой ИИ (LLM)?
Да
Mihaylo в сообщении #1711952 писал(а):
какого человека?
Среднестатистического.
Mihaylo в сообщении #1711952 писал(а):
Что значит лучше?
Ну это очевидно: хватит мозгопоклонничать, пора научиться видеть в людишках клопов, взять в руки дуст и расчистить территорию. Чтобы после очистки был трёхэтажный особняк с Mihaylo возле камина, рядом флигель с рабами, а дальше ИИ до самого горизонта. Вот цитата:
Mihaylo в сообщении #1689552 писал(а):
Когда вы начинаете свою песню: "Человеческий мозг не такой", "Человек мыслит целостно", "Тест на самосознание - это слишком сложно", "Нам никогда не понять, что такое сознание" - глупые антропоцентрические заявления - у вас никогда не появится понимание, почему LLM работают намного лучше среднестатистического человека.

 
 
 
 Re: ИИ и производительность труда
Сообщение08.12.2025, 08:08 
Ага, то есть вы не из тех, кто думает "а, этим алгоритмам никогда не достичь даже самых простых человеческих способностей"? Или вы просто меня ловите на словах?

Mihaylo в сообщении #1711952 писал(а):
Что значит лучше?

Да, LLM лучше. Есть нюансы.

И потом, вчерашние мои посты не были про сравнение с человеком. Там говорилось об очень умных моделях.

 
 
 
 Re: Применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе
Сообщение08.12.2025, 12:33 
В «Яндексе» оценили готовность различных отраслей к внедрению искусственного интеллекта.
Только треть компаний ожидают снижения фонда оплаты труда за счет внедрения ИИ. Общий экономический эффект технологии к 2030 году эксперты оценили в 7,9–12,8 трлн руб. в год.
Цитата:
В среднем 32% компаний ожидают снижения фонда оплаты труда (ФОТ) за счет внедрения искусственного интеллекта (ИИ). Об этом говорится в совместном исследовании «Яндекса» и «Яков и партнеры», представленном 8 декабря в эфире Радио РБК. Для него были опрошены 150 технических директоров крупных российских игроков из 16 отраслей, 150 поставщиков ИИ-решений и свыше 3,5 тыс. пользователей (РБК ознакомился с результатами опроса).

Наиболее высоко эффект снижения затрат на ФОТ за счет ИИ оценили респонденты из отраслей транспорт и логистика, FMCG (по 57%), а также химии и нефтехимии (50%), наиболее низко — в строительстве и недвижимости (12%), а также в e-commerce, медицине и здравоохранении (по 14%). «Как показывает практика, компании не готовы снижать планы по найму или оптимизировать число сотрудников для получения реального финансового эффекта на ФОТ. Вместо этого высвободившееся время сотрудников используют для решения новых задач, способствующих росту бизнеса. Мы ожидаем, что перераспределение задач и автоматизация работы, ранее выполняемой человеком, будут в первую очередь происходить в сферах, связанных с работой с текстами (например, юриспруденция, программирование и телемаркетинг)», — говорится в исследовании.

Общий ожидаемый экономический эффект от ИИ к 2030 году эксперты оценили в 7,9–12,8 трлн руб. в год, или до 5,5% прогнозного ВВП, что сопоставимо с прибылью всей банковской отрасли. «Эффект складывается не только из оптимизации затрат, но и из новой выручки за счет продуктовых инноваций и трансформации бизнес-моделей. В технологическом разрезе наибольший вклад формируют генеративный ИИ и компьютерное зрение, в отраслевом — наибольшая удельная эффективность фиксируется в digital-ориентированных индустриях: e-commerce, телеком и медиа, IT и технологии. Компании, выстроившие процесс измерения эффекта, видят основной вклад не как сокращение ФОТ, а как рост выручки и маржинальности за счет персонализации, улучшения качества сервиса и ускорения вывода продуктов», — говорится в исследовании.

 
 
 
 Re: Применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе
Сообщение08.12.2025, 13:15 
Mihaylo в сообщении #1711964 писал(а):
Ага, то есть вы не из тех, кто думает "а, этим алгоритмам никогда не достичь даже самых простых человеческих способностей"?


Регулярно играю с айфоном в шахматы на толчке. Знаю, что будет, если сдвинуть слайдер глубины расчётов чуть вправо. Да и на текущей сложности обыгрываю его с большим трудом. Так что, нет, не из тех. Более того: я щитаю, что любую человеческую деятельность с чётко очерченными критериями эффективности (то есть работу, где человек= робот) будет гораздо эффективнее поручить таки роботу.

Mihaylo в сообщении #1711964 писал(а):
И потом, вчерашние мои посты не были про сравнение с человеком. Там говорилось об очень умных моделях.


Да, но вокруг этих постов крутится ещё одна интересная (Вам наверняка тоже) тема: ИИ умнее человека, но Я/Вы (пока ещё) умнее ИИ.

 
 
 
 Re: Применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе
Сообщение14.12.2025, 22:54 
 i  Выделена тема «Языковые модели, интуиция и сенсомоторный опыт»

 
 
 
 Re: Применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе
Сообщение15.12.2025, 03:07 
Скопипастил из пикабу
Пикабу писал(а):
В прошлом квартале я внедрил Microsoft Copilot для 4000 сотрудников.

30 долларов за рабочее место в месяц.

1,4 миллиона долларов в год.

Я назвал это «цифровой трансформацией».

Совету директоров понравилась эта фраза.

Они одобрили ее за одиннадцать минут.

Никто не спросил, что она на самом деле будет делать.

В том числе и я.

Я сказал всем, что это «увеличит производительность в 10 раз».

Это не реальная цифра.

Но звучит как реальная.

Отдел кадров спросил, как мы будем измерять это 10-кратное увеличение.

Я ответил, что будем «использовать аналитические панели».

Они перестали задавать вопросы.

Через три месяца я проверил отчеты об использовании.

47 человек открыли его.

12 использовали их более одного раза.

Один из них был я.

Я использовал их, чтобы обобщить электронное письмо, которое я мог прочитать за 30 секунд.

На это ушло 45 секунд.

Плюс время, которое понадобилось, чтобы исправить галлюцинации.

Но я назвал это «успехом пилотного проекта».

Успех означает, что пилотный проект не потерпел явного провала.

Финансовый директор спросил о рентабельности инвестиций.

Я показал ему график.

График шел вверх и вправо.

Он измерял «возможности ИИ».

Я придумал этот показатель.

Он одобрительно кивнул.

Теперь мы «имеем возможности ИИ».

Я не знаю, что это значит.

Но это есть в нашей презентации для инвесторов.

Старший разработчик спросил, почему мы не используем Claude или ChatGPT.

Я ответил, что нам нужна «безопасность корпоративного уровня».

Он спросил, что это значит.

Я ответил: «соответствие требованиям».

Он спросил, каким требованиям.

Я ответил: «всем».

Он выглядел скептически.

Я назначил ему «беседу о карьерном росте».

Он перестал задавать вопросы.

Microsoft прислала команду для изучения кейса.

Они хотели представить нас как историю успеха.

Я сказал им, что мы «сэкономили 40 000 часов».

Я рассчитал это число, умножив количество сотрудников на число, которое я придумал.

Они не проверяли его.

Они никогда не проверяют.

Теперь мы на сайте Microsoft.

«Глобальная компания достигает 40 000 часов прироста производительности с Copilot».

Генеральный директор поделился этим на LinkedIn.

Он получил 3000 лайков.

Он никогда не пользовался Copilot.

Ни один из руководителей не пользовался.

У нас есть исключение.

«Стратегическая направленность требует минимального отвлечения внимания на цифровые технологии».

Я написал эту политику.

Лицензии продлеваются в следующем месяце.

Я прошу о расширении.

Еще 5000 мест.

Мы не использовали первые 4000.

Но на этот раз мы «будем стимулировать внедрение».

Внедрение означает обязательное обучение.

Обучение означает 45-минутный вебинар, который никто не смотрит.

Но его завершение будет отслеживаться.

Завершение — это показатель.

Показатели попадают в дашборды.

Дашборды попадают в презентации для совета директоров.

Презентации для совета директоров помогают мне получить повышение.

К третьему кварталу я буду старшим вице-президентом.

Я до сих пор не знаю, что делает Copilot.

Но я знаю, для чего он нужен.

Он нужен, чтобы показать, что мы «инвестируем в ИИ».

Инвестиции означают расходы.

Расходы означают обязательства.

Обязательства означают, что мы серьезно относимся к будущему.

Будущее — это то, что я говорю.

До тех пор, пока график идет вверх и вправо.

 
 
 
 Re: Применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе
Сообщение11.01.2026, 20:58 
С одного телеграм-канала:

(Препятствия для внедрения ИИ-агентов в бизнесе и науке)

Препятствия для внедрения ИИ-агентов в бизнесе и науке

Крупнейшие бигтехи конфигурируют свои ИИ подразделения на разработку, адаптацию и внедрение ИИ-агентов в массовое использование.

Что такое ИИ-агенты? Это прокаченные программные скрипты с использованием ИИ, способные планировать, выбирать действия, вызывать инструменты и в идеале иметь контуры контроля (внутренние корпоративные политики безопасности, аудит, верификация, прерывание и т.д.)

Типов ИИ-агентов много, но можно выделить в три базовые группы:

- Узкоспециализированные агенты, которые работают в рамках одного инструмента и задачи, имеют жесткие инструкции и ограниченное пространство действий. Например, агент по сортировке писем клиентов и группировке по претензиям или агент по отбору резюме в отделе кадров.

- Автономные агенты: ИИ-системы, способные самостоятельно декомпозировать высокоуровневую цель («подготовь отчет по конкурентам, выделяя сильные и слабые стороны») на подзадачи, выбирать инструменты и выполнять их циклично. Подходят для научно-исследовательских проектов.

- Мультиагентные системы: оркестрация группы специализированных ИИ агентов. Один агент выступает «менеджером», другие – исполнителями (код, поиск, анализ).

По уровню автономности можно выделить:

- Запрос-действия в режиме чат-бота (нулевая автоматизация), в роли экспертной системы;
- Агент делает шаги, но ключевые действия требуют подтверждения;
- Агент действует сам, человек мониторит и вмешивается по триггерам;
- Агент сам действует в пределах прав (на практике почти всегда проблемно.

По типу среды:

- Цифровые агенты – все, что связано с обработкой информации, поиском решения;
- ИТ-агенты – кибербезопасность, диагностика, реакция на инциденты, автоматизирование изменение конфигурации в рамках обслуживания промышленных и ИТ систем;
- Физические агенты - робототехника/склады/логистика/производство.

Сразу отмечу личный опыт. Ни один ИИ агент за три года не показал свою эффективность и производительность, за исключением ограниченных новостных агентов для скрининга медиа нарративов.

В начале 2026 могу доложить, что в науке и научно-исследовательских проектах ИИ-агенты категорически противопоказаны за исключением сценариев агрегации и обобщения нарративов. Любая серьезная работа – сразу мимо. Почему?

Контроль и верификация результатов настолько сложна и трудоемка, а надежность ИИ-агентов настолько низка, как и их скорость работы и производительность, что проще все сделать самому.

Говоря простым языком, «ИИ-дрисня» генерируется настолько масштабно, а процент ошибок так велик, что для поиска «закладок» требуется несоизмеримо больше времени и ресурсов, чем на самостоятельное решение задачи.

ИИ не обладает критерием истинности, что обходится через внешние валидаторы, независимые человеческие проверки и ограничения пространства действий ИИ. Однако, человеческая проверка, перекрывая любую потенциальную пользу от ИИ-агентов.

Уже ранее говорил, что автономные ИИ-агенты – это профанация и жульничество за исключением локальных сценариев в кодинге. Чем больше итераций – тем более токсичный и ошибочный результат, т.к. ошибки наследуются после генерации в рамках перехода на новые итерации и так по цепочке.

Если же после каждой итерации ИИ-агента блокировать и отдавать на ручную верификацию, ИИ-агент очевидно перестает быть автономным.

Здесь можно привести массу технических ограничений:

- Доступ к политике корпоративной безопасности.

- Нестабильность удержания контекстного окна (приводит к потере критически важный деталей), а во многих дисциплинах нет случайных данных и каждый дата-сет является критическим.

- Высокий процент ошибок и галлюцинаций, что может привести к катастрофе в финансах, медицине, юриспруденции, промышленном инжиниринге и науке.

- Отсутствие детерминизма – каждый запуск может приводить к разным результатам, для бизнес адаптации это неприемлемо.

- Специфичные требования по адаптации и т.д.

Да, ИИ-агенты могут быть полезны и применимы в некоторых задачах, но пока это игрушка для экспериментов, а не для экономики. Посмотрим, что принесет 2026 год.

Кто-нибудь уже использовал ИИ-агенты и ИИ-ассистенты в бизнесе? Каковы впечатления от этого?

 
 
 
 Re: Применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе
Сообщение14.01.2026, 22:13 
 i  Выделены темы:
«ИИ, о котором забыли, но это не точно»
«Торговые роботы на основе ИИ и не ИИ»

 
 
 
 Re: Применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе
Сообщение15.01.2026, 07:25 
Rasool в сообщении #1714483 писал(а):
Кто-нибудь уже использовал ИИ-агенты и ИИ-ассистенты в бизнесе? Каковы впечатления от этого?


Глава McKinsey Боб Стернфелс рассказал, что сегодня в компании работает около 60 тысяч «сотрудников», из которых примерно 40 тысяч — люди, а ещё около 20 тысяч — ИИ‑агенты. Речь идёт не о формальном штате, а о цифровых помощниках, которые уже встроены в повседневную работу консультантов.

Читать здесь:
https://habr.com/ru/news/985256/

 
 
 
 Re: Применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе
Сообщение15.01.2026, 12:50 
Mihaylo в сообщении #1714853 писал(а):
Глава McKinsey Боб Стернфелс рассказал, что сегодня в компании работает около 60 тысяч «сотрудников», из которых примерно 40 тысяч — люди, а ещё около 20 тысяч — ИИ‑агенты. Речь идёт не о формальном штате, а о цифровых помощниках, которые уже встроены в повседневную работу консультантов.

Читать здесь:
https://habr.com/ru/news/985256/

Спасибо.

 
 
 [ Сообщений: 266 ]  На страницу Пред.  1 ... 14, 15, 16, 17, 18


Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group