Андрей Рыбинцев

директор по данным

«Авито»

О влиянии технологий на рекламный рынок и трансформацию его процессов в 2023 году рассказали представители индустрии.

Илон Маск в 2023 году сказал, что ИИ опасен для человека и стоит прекратить тренировки систем мощнее GPT-4. Что вы думаете по этому поводу?: Вопрос безопасной стратегии развития ИИ действительно является важным и требует серьезного осмысления и многостороннего обсуждения. ИИ-алгоритмы могут вести себя непредсказуемо и разрабатываться на предвзятых данных, что потенциально может усиливать неравенство и дискриминацию в обществе. Без общих для всех принципов разработки ИИ-технология может представлять опасность для общества.

По этой причине компании объединяются и совместно развивают этическую сторону использования технологии. Искусственный интеллект имеет огромный потенциал, и скачок генеративных моделей в этом году показал, какими перспективами обладает технология в разных сферах, включая медицину, науку, автоматизацию процессов и многое другое. Разумное и этичное использование ИИ должно быть приоритетом для общества и разработчиков.
Какие технологии ИИ сегодня выглядят наиболее перспективными для использования на рекламном рынке?: Современные пользователи привыкли к «волшебству»: когда сервисы предугадывают, рекомендуют, подстраиваются и защищают интересы пользователя. Поэтому первым трендом видим персонализацию: она будет усиливаться и окутывать пользователей индивидуально подобранными рекламными сообщениями.

Второй тренд, который хочется отметить, — развитие генеративного искусственного интеллекта. Нейросети будут работать не только с текстом, но и с видео, изображениями и звуками, что позволит digital-проектам быть еще более интерактивными.

Третьим же станет интеграция нейросетей в бизнес-процессы компаний — например, в аналитику и прогнозирование. Использование ИИ для анализа больших объемов данных позволяет выявить тренды и понять потребности аудитории для оптимизации рекламных кампаний. Здесь же добавим, что ИИ может быть применен для автоматизации рутинных задач, связанных с размещением рекламы, мониторингом ее эффективности и оптимизацией бюджета.
Для каких направлений бизнеса подходит ИИ?: Технологии ИИ можно применить в любой сфере бизнеса и практически для любой задачи, где существует работа с данными. В основном мы слышим интересные кейсы внедрения ИИ в онлайн-сервисы, однако и в реальном секторе экономики есть крутые решения. Например, в аграрной сфере ИИ умеет анализировать состояние почвы, прогнозировать урожайность или природные катаклизмы.

В индустриальных компаниях ИИ используют в решении о перспективности месторождения для нефтедобычи, для поддержания безопасности сотрудников. Например, благодаря компьютерному зрению можно определить, корректно ли надета защитная форма на сотруднике, все ли части униформы из протокола присутствуют на человеке. Потенциал ИИ огромен, и со временем мы научимся находить все больше применений в разных отраслях.
Чего не стоит ждать от ИИ? Чего машины не умеют и уметь не должны?: Важно помнить, что даже самый совершенный искусственный интеллект имеет свои ограничения:

Понимание контекста: ИИ может быть ограничен в правильном понимании сложных контекстуальных ситуаций, что может привести к неточным или неподходящим решениям.

Понимание разных акцентов или несовершенств речи тоже может сподвигнуть алгоритм на некорректное решение с точки зрения человеческой этики.

Творческое мышление: в настоящее время ИИ не способен на творческое мышление и интуицию на том же уровне, что и человек. Он ориентирован на обработку данных и выполнение задач в рамках заданного контекста.
Как перспективы развития ИИ и нейросетей в нашей стране? Как развивается это направление?: Технологии ИИ стремительно развиваются на протяжении нескольких лет, однако, 2023 год стал новой вехой развития с выходом последней версии ChatGPT. Барьером пока остается проблема сбора обезличенных данных — небольшое количество компаний умеют собирать, обрабатывать и хранить такие массивы. Вторым блокером, особенно для небольших компаний, является высокая стоимость инфраструктуры, необходимой для обработки данных. И, наконец, одна из самых острых проблем во всем мире — человеческий фактор: нехватка специалистов и недостаток компетенций.