Интервью

Аватар прикроет человека

Время на совещаниях будут тратить цифровые двойники

Аватар прикроет человека
Фото: Freepik
Глава и основатель Zoom Video Communication Эрик Юань, считает, что уже через 5–6 лет принимать участие в ВКС и обсуждать рабочие вопросы вместо людей будут цифровые двойники, или аватары. Этому будет способствовать внедрение элементов искусственного интеллекта в корпоративное программное обеспечение.

По мнению создателя одного из популярнейших инструментов проведения видеоконференций, участие в удаленной работе предполагает не только общение через экран. К ней можно отнести и электронные письма, и переписку в чате, и совместную работу на виртуальных досках. ИИ вполне способен выполнять часть этой работы.

«Давайте перенесемся на пять или шесть лет вперед, когда ИИ будет готов к такой деятельности. Искусственный интеллект, вероятно, может помочь примерно в 90% операций. Я на встречу могу отправить свою цифровую версию — вы можете отправить свою. Да, это не личная встреча. Если я зайду к вам в офис, скажем, я вас обниму, вы пожмете мне руку, верно? Я думаю, искусственный интеллект не может заменить этого, и нам все еще будет необходимо личное взаимодействие», — говорит Эрик Юань.

Цифровых двойников у каждого работника может быть множество — под различные задачи. В конечном итоге, у каждого пользователя будет своя «языковая модель», на основе которой сервисы ИИ будут обучаться особенностям речи и поведения конкретного человека, что позволит генерировать ответы на запросы, максимально похожие на человеческие.

Впрочем, эксперт по ИИ Саймон Уиллисон в интервью Guardian назвал идею Юаня «научно-фантастическим мышлением». По его словам, «когда кто-то передает полномочия по принятию решений непрозрачному генератору случайных чисел, это путь к катастрофе».

По мнению руководителя компании VRT Константина Негачева, еще в 50-х годах создание цифрового двойника было темой для научно-фантастических книг и фильмов. Однако идея аватара, который может взаимодействовать с другими пользователями вместо человека, пока утопична, даже в перспективе 5–6 лет.

Ключевые проблемы — огромный объем вычислений для создания «персонального» ИИ-аватара и качество принимаемых решений. Обучение языковой модели — это сложный процесс, требующий больших вычислительных мощностей. Текущие модели могут выдавать наиболее вероятное следующее слово в реальном времени, но не выстраивать собственный логический ряд для ведения простейшей коммуникации, тем более переговоров. Более того, чтобы модели узнавали о чем-то новом, им требуется человек.

«Даже если обучить нейронно-лингвистическую сеть стилю коммуникации конкретного человека, она не будет обладать необходимой в коммуникациях эмпатией. Пределом ее возможностей будет воспроизведение похожего стиля речи пользователя, но не выполнение за него работы целиком и ведение полноценного диалога», — уверен Константин Негачев.

Материалы по теме:
Технологии, 1 мар 10:44
Почему способность «мыслить» мешает работе o1 и DeepSeek
Технологии, 21 фев 17:18
Как вычислять сгенерированные ИИ видеоподделки
Технологии, 18 фев 16:00
Как технологии повышают эффективность управления недвижимостью
Технологии, 11 фев 20:46
Почему технологический гигант отказался от пацифистской идеологии
Свежие материалы
Рубль готовится к лету
Аналитики разошлись во мнениях относительно динамики российской валюты
Новый мир урбанизации и инвестиций
Экономика,
Максим Орешкин определил эпоху БРИКС
Президент больших перемен
В мире,
Как прошли первые 100 дней второго срока Дональда Трампа