Поговорить с роботом: как искусственный интеллект внедряется в госуслуги и бизнес

Осенью 2020 года в России был создан русскоязычный аналог GPT-3 — самой крупной и продвинутой языковой нейросетевой модели в мире. Какие задачи она позволяет решать, в каких сферах и насколько эффективно может заработать и есть ли опасность в стремительном развитии и внедрении нейросетевых технологий?

Что такое GPT-3? Generative Pre-trained Transformer 3 — тре­тье поко­ле­ние алго­рит­ма обработки естественного языка от OpenAI. На сентябрь 2020 года это самая крупная и продвинутая языковая модель в мире, которая может быть использована для решения любых задач коммуникации. 22 октября 2020 года разработчики из Сбера объявили о создании русскоязычного аналога GPT-3. Они взяли исходный код GPT-2, внедрили в него идеи из опубликованной научной статьи о GPT-3 и обучили получившуюся модель на корпусе из 600 Гб текстов, 90% из которых были на русском языке. В датасет включили русскую и английскую Википедию, корпус русской литературы, некоторые русскоязычные сайты.

Машинное обучение — одно из самых перспективных направлений в мире технологий. Задавая вопросы Алисе и Siri ранее, мы смеялись над некоторыми их ответами, однако ситуация меняется. Разработчики искусственного интеллекта уже создают машины, способные выдавать осмысленные ответы и вести диалог.

На данный момент за рубежом немало сайтов с уже готовыми решениями на ИИ, с базой программ и подборкой твитов разработчиков. Для работы с обученными моделями потребуются лишь умение скачивать и запускать готовое решение, а также минимальный набор навыков уровня Junior Data Scientist, в частности знание языка программирования Python. Для реализации собственной задумки на основе GPT-3 нужны уже идея и навыки прототипирования.

Где используется? Кроме бизнеса, искусственный интеллект в настоящее время удачно внедряется в сферу здравоохранения и образования, в ведомства госуправления. Например, сейчас в регионах в работу контактных центров МФЦ внедряют голосового помощника, созданного на основе технологий искусственного интеллекта. Он способен анализировать человеческую речь и отвечать на звонки, поступающие в кол-центр МФЦ, в круглосуточном режиме. Голосовой помощник с ИИ способен поддерживать беседу с клиентом: отвечать на вопросы, предоставляя справочную информацию, информировать о статусе готовности документов, сообщать о графике работы филиалов и возможности записаться на прием. Если клиент задал нетиповой вопрос, то робот может переключить звонок на оператора.

Возможность применять голосового помощника сильно снижает нагрузку на операторов в период пандемии и дает возможность МФЦ все больше работать по предварительной записи. Благодаря автоматизации и применению ИИ в МФЦ в среднем на один прием у робота уходит 11 минут 46 секунд, а у обычного сотрудника — 13 минут 10 секунд.

Во время пандемии в ряде регионов стали использовать сервис с голосовым помощником Лилией. Искусственный интеллект может напоминать о времени, на которое назначена прививка.

С 2019 года Сбербанк стал активно тестировать свои наработки в области искусственного интеллекта для решения задач в сфере госуправления, в первую очередь для увеличения скорости и повышения качества госуслуг.

Сегодня искусственный интеллект в сфере госуправления тестируют во многих странах, где с помощью новых технологий пытаются заменить даже судей и юристов, но только при мелких исках. Там, где на госслужбе много рутины, заменить сотрудников автоматизированными системами вполне реально.

Что дальше? Применяя передовые алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, уже возможно извлекать из массы неструктурированных данных только полезную информацию. Полученные результаты анализа можно визуализировать в веб-отчетах, что позволяет решать множество бизнес-задач и значительно повышать эффективность управленческих решений.

Современные технологии визуализации позволяют буквально за пять минут разработать и предоставить бизнес-пользователю яркий и информативный отчет, а машинный текстовый анализ в режиме онлайн определит эмоциональную тональность материала.

В дальнейшем эти технологии будут применяться только шире. С одной стороны, открывая новые возможности работы с информацией и клиентами, с другой — создавая конкуренцию многим сегодняшним специалистам, занятым рутинной офисной работой.

Александр Тимофеев, доцент кафедры информатики РЭУ им. Г.В. Плеханова