ИИ знает все, кроме реальности: в Роскачестве назвали слабое место нейросетей

Искусственный интеллект все чаще используют не только для поиска информации, но и для важных жизненных решений от выбора квартиры и автомобиля до поиска профессии. Однако полностью перекладывать такие задачи на нейросети пока опасно: алгоритм может красиво подобрать варианты, но не увидеть скрытые проблемы. Об этом REGIONS рассказал руководитель Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко.

Например, алгоритм может подобрать квартиру с подходящей площадью, красивым описанием и привлекательной ценой. Однако он не всегда сможет оценить реальные условия жизни: насколько удобно добираться до работы, какая ситуация с инфраструктурой или что происходит во дворе дома вечером. Похожая ситуация может возникнуть и при выборе автомобиля. Нейросеть способна сравнить характеристики, стоимость и отзывы, но может не учесть скрытые расходы на обслуживание или особенности конкретной модели.

При этом полностью отказываться от помощи ИИ эксперт не советует. При грамотном подходе технология может значительно упростить поиск и анализ информации. Для этого, по словам специалиста, важно подробно формулировать запросы, использовать несколько нейросетевых моделей и сравнивать результаты по большому количеству критериев.

Однако такой подход требует от пользователя серьезной подготовки. Нужно уметь правильно ставить задачи перед алгоритмом и проверять полученные рекомендации. В будущем нейросети могут стать полноценными помощниками при выборе жилья, работы или техники, но пока последнее слово должно оставаться за человеком. Алгоритм может найти варианты и указать на плюсы и минусы, но оценить, насколько решение подходит именно для конкретной жизни, способен только сам пользователь.

Опрос показал, что 31% жителей Москвы и Подмосковья считают, что в эпоху ИИ технические специалисты будут меньше заниматься рутиной и больше — постановкой задач и интерпретацией результатов. Самыми востребованными навыками названы умение формулировать точные запросы для нейросетей, понимание принципов работы ИИ-моделей и критическое мышление.