Ну Шмулев, погоди!

2025 - Диалог с топ менеджером горнодобывающей компании

Вчера на очной встрече по управлению проектами состоялся интересный диалог на тему ИИ.
Несмотря на образованность и профессионализм в своей сфере мой собеседник аппелировал к тому, что ИИ – это малополезное колебание воздуха.

Вот его несколько основных тезисов и мои короткие комментарии:
1. «Для ИИ нужны датасеты. Сейчас датасет — это что? Интернет. А интернет — мусор. Garbage in — garbage out!»
Близко, но в реальных проектах чаще используются внутренние данные, а открытые данные, если и применяются, то обязательно фильтруются. При обучении LLM этому шагу уделяется огромное внимание.

2. «Эффекты от квантовых вычислений намного превышают эффекты от вашего ИИ».
Некорректное сравнение - как сравнивать зеленое и теплое. Не говоря хотя бы о том, что ИИ уже вошел в нашу жизнь, а квантовые вычисления еще далеки от промышленного применения.

3. «Системы компьютерного зрения или кредитный скоринг – это не ИИ, а просто оптимизация и математика»
ИИ по сути и состоит из математических алгоритмов и статистических методов, это не только работа с текстами и генерация реалистичных фото :)

4. Отождествление ИИ исключительно с ChatGPT / LLM и текстами
Вот тут немного грустно – мы до сих пор решаем бОльшее количество задач с "классическими AI технологиями", хоть и доля проектов с LLM уверенно растет. Пожинаем негативные плоды (хотя позитивных, конечно, на порядок больше) хайпа вокруг языковых моделей

Почему это важный разговор?
Скепсис и недоверие ИИ — это нормально, ведь многие проекты «на словах» действительно преувеличивают реальные возможности AI. Но уже сейчас можно привести десятки (если не сотни) кейсов, где умные алгоритмы экономят компании деньги, повышают вовлеченность пользователей, оптимизируют производство.

www.group-telegram.com/sg/wait_shmulev.com/64

1.5K viewsFeb 6 at 16:01

2025 - Диалог с топ менеджером горнодобывающей компании

Вчера на очной встрече по управлению проектами состоялся интересный диалог на тему ИИ.
Несмотря на образованность и профессионализм в своей сфере мой собеседник аппелировал к тому, что ИИ – это малополезное колебание воздуха.

Вот его несколько основных тезисов и мои короткие комментарии:
1. «Для ИИ нужны датасеты. Сейчас датасет — это что? Интернет. А интернет — мусор. Garbage in — garbage out!»
Близко, но в реальных проектах чаще используются внутренние данные, а открытые данные, если и применяются, то обязательно фильтруются. При обучении LLM этому шагу уделяется огромное внимание.

2. «Эффекты от квантовых вычислений намного превышают эффекты от вашего ИИ».
Некорректное сравнение - как сравнивать зеленое и теплое. Не говоря хотя бы о том, что ИИ уже вошел в нашу жизнь, а квантовые вычисления еще далеки от промышленного применения.

3. «Системы компьютерного зрения или кредитный скоринг – это не ИИ, а просто оптимизация и математика»
ИИ по сути и состоит из математических алгоритмов и статистических методов, это не только работа с текстами и генерация реалистичных фото :)

4. Отождествление ИИ исключительно с ChatGPT / LLM и текстами
Вот тут немного грустно – мы до сих пор решаем бОльшее количество задач с "классическими AI технологиями", хоть и доля проектов с LLM уверенно растет. Пожинаем негативные плоды (хотя позитивных, конечно, на порядок больше) хайпа вокруг языковых моделей

Почему это важный разговор?
Скепсис и недоверие ИИ — это нормально, ведь многие проекты «на словах» действительно преувеличивают реальные возможности AI. Но уже сейчас можно привести десятки (если не сотни) кейсов, где умные алгоритмы экономят компании деньги, повышают вовлеченность пользователей, оптимизируют производство.

BY Ну Шмулев, погоди!