Чому сліпе довіра до штучного інтелекту може стати вашим найгіршим рішенням

У 1979 році один із навчального посібника IBM було зроблено просте, але вражаюче попередження: «Комп’ютер ніколи не може бути відповідальним; тому комп’ютер ніколи не повинен приймати рішення щодо управління». І більш ніж через 45 років це твердження здається проігнорованим пророчеством.

У 2025 році штучний інтелект не тільки допомагає, а й приймає автономні рішення, і в багатьох випадках він не тільки приймає рішення, а й керує. Насправді, близько 74% керівників компанії більше довіряють штучному інтелекту щодо бізнес-порад, ніж колегам або друзям, 38% довіряють штучному інтелекту приймати рішення щодо бізнесу, і 44% віддають перевагу його раціональності над своїми власними висновками. Зміна очевидна: штучний інтелект став новим інстинктом.

Але є проблема. Довіра до штучного інтелекту можлива лише тоді, коли алгоритм гідний довіри. І коли довіра надається сліпо, особливо до «чорних скриньок», які ми не можемо зрозуміти або перевірити, це ризик, замаскований під прогрес. Як і у випадку з людським керівництвом, впевненість без відповідальності небезпечна, і коли штучний інтелект помиляється, хто несме відповідальність?

Коли інструмент стає босом

Що почалося як інструмент для оптимізації операцій у сфері обслуговування, тепер використовується в основних бізнес-процесах. Але компанії не тільки використовують штучний інтелект для підтримки рішень людини; вони тепер довіряють штучному інтелекту, особливо генеративному штучному інтелекту (GenAI), приймати рішення щодо бізнесу, від стратегії бізнесу до обслуговування клієнтів, фінансового моделювання та ін.

Ця зміна зрозуміла. Штучний інтелект не відволікається, не забуває інструкцій і не дозволяє емоціям затуманювати свій суд. Для багатьох компаній це пропонує привабливу альтернативу ризикам людської помилки. Однак залишається ключове питання: чи можна довіряти штучному інтелекту бути босом і приймати рішення самостійно?

Відповідь не проста, але одним із способів подивитися на це питання є те, як ми оцінюємо довіру до людей: їхню компетентність, надійність і чітке намірення. Ті самі принципи застосовуються до штучного інтелекту.

Щоб бути довіреним, система штучного інтелекту повинна надавати результати, які є точними, своєчасними і відповідними. Але рівень довіри і межа помилки залежать від контексту. Наприклад, коли діагностується рак за допомогою медичної візуалізації, рівень помилки дуже низький. Насправді, коли генеруються ідеї для маркетингової кампанії, є більше місця для експериментів.

Ми бачили, як штучний інтелект використовувався для прийняття автономних рішень у сфері кредитування, коли банки використовували алгоритми для визначення права на кредитування за кілька секунд. Рітейлери використовують штучний інтелект для управління запасами і ціноутворення без людського втручання. Але ми також бачили невдачі, наприклад, коли самохідні автомобілі неправильно оцінювали дорожні умови.

Одна обережна історія показує ризики надмірної довіри до штучного інтелекту без належного контролю. Дерек Моблі, чорношкірий чоловік понад 40 років, подав заявку на понад 100 посад у системі штучного інтелекту Workday з 2017 року і був відхилений кожен раз. Він звинуватив систему у дискримінації за віком і расою. У травні 2025 року суд дозволив національний колективний позов. Клас позивачів включає всіх заявників віком понад 40 років, які подали заявку через Workday з вересня 2020 року і були відхилені на підставі рекомендацій штучного інтелекту.

Цей приклад підкреслює важливу точку: штучний інтелект не має емоційного інтелекту, моральної раціональності або природного відчуття справедливості. І оскільки штучний інтелект переходить від помічника людини до незалежного прийняття рішень, зараз існує пробіл відповідальності. Коли алгоритми допускаються до виконання без людського контролю, вони можуть і роблять погані рішення і посилюють існуючі упередження.

Питання щодо «чорних скриньок»

«Чорні скриньки» — коли система і логіка штучного інтелекту не повністю зрозумілі — стають все більш поширеними. Хоча вони можуть мати видимі шари, розробники і користувачі все одно не можуть побачити, що відбувається на кожному шарі, роблячи їх непрозорими.

Наприклад, ChatGPT є «чорною скринькою», оскільки навіть його творці не впевнені, як він працює, оскільки він навчений на величезних наборах даних. Але через брак прозорості, чи можна довіряти моделі штучного інтелекту без повного розуміння того, як вона працює?

У короткому, ні: галюцинації штучного інтелекту стають гіршими. Це означає, що в високих ставках сценаріїв, таких як фінансові рішення, юридичні поради та медичні висновки, штучний інтелект вимагає суворої перевірки, перехресної перевірки та людського контролю.

Судовий позов Disney і Universal, поданий у червні 2025 року, підкреслює цю точку. Студії стверджують, що інструменти генеративного штучного інтелекту були навчені на захищених авторським правом матеріалах для створення нового контенту без згоди. Цей випадок підкреслює нову реальність: коли компанії розгортають моделі штучного інтелекту, яких вони не повністю розуміють, вони можуть бути відповідальними за рішення, прийняті ними. І невігластво не є захистом; це відповідальність.

Однак ми часто довіряємо складним системам, яких не розуміємо. Наприклад, більшість пасажирів авіарейсів не можуть пояснити фізику польоту, проте люди сідають на літаки з впевненістю, оскільки ми побудували довіру через повторну експозицію, колективний досвід і сильну історію безпеки.

Ту саму логіку можна знову застосувати до штучного інтелекту. Неправильно очікувати, що кожен буде розуміти, як працюють великі мови моделі. Але довіра не будується на розумінні; вона вимагає знайомства, прозорості щодо обмежень і доведеної моделі надійного виконання. Інженери-аерокосмічні знають, які тести потрібно проводити і які помилки виглядають, і ми повинні вимагати того самого від постачальників генеративного штучного інтелекту. Основний принцип штучного інтелекту повинен бути довіра, але перевірка.

Крім того, бізнес-лідери часто вважають, що штучний інтелект буде срібною кулею, яка вирішить всі їхні бізнес-проблеми. Однак цей міф переслідує багато компаній при інтеграції штучного інтелекту. Лідери можуть віддавати перевагу складним і витонченим моделям, але простіше рішення може бути більш підходящим, якщо вони провели аналіз витрат і вигод. Штучний інтелект є потужним інструментом, але він не підходить для кожної задачі. Компанії повинні визначити проблему, перш ніж вибрати інструмент.

Відновлення довіри до штучного інтелекту

Хоча ясно, що сліпа довіра до штучного інтелекту є проблемою, системи і алгоритми штучного інтелекту можуть бути найкращим інструментом, який компанія коли-небудь мала — якщо вони використовуються безпечно.

Для бізнесів, які хочуть використовувати інструменти штучного інтелекту, перша річ, яку потрібно дослідити, — це перевірка постачальників. Коли бізнес визначив область, яка могла б виграти від ефективності штучного інтелекту, бізнес-лідери повинні оцінити постачальників не тільки на основі заяв про виконання, а й на основі засобів контролю. Це включає перегляд того, як розробляються моделі, чи є інструменти пояснення, як моніториться упередження і чи доступні аудитні сліди. Вибір постачальника з прозорими процесами є важливим для мінімізації ризику з самого початку.

Можливо, найважливіша точка при побудові довіри до систем штучного інтелекту полягає в тому, щоб забезпечити управління даними з чистими, репрезентативними і добре задокументованими наборами даних. Як каже прислів’я: «сміття у, сміття вийде». Тому якщо дані неповні, упереджені або неточні, навіть найрозвітліший модель буде давати ненадійні результати.

Щоб забезпечити, щоб дані були готові до штучного інтелекту, бізнеси повинні:

• Перевірити наявні набори даних на пробіли і дублікати, і перевірити джерела упередження

• Стандартизувати формати даних

• Реалізувати політику управління даними, яка визначає володіння і контроль доступу

Іншим важливим кроком для бізнес-лідерів є проведення тестування на витривалість під різними умовами. Хоча модель може працювати добре у контрольованих тестах, критично важливо зрозуміти обмеження моделі при зустрічі з новими даними або входами, яких вона не очікувала. Це саме той випадок, коли важливо тестувати штучний інтелект у різних ситуаціях, з різними типами користувачів, різними випадками використання та даними з різних періодів часу.

Валідация штучного інтелекту також є постійним завданням. Коли дані змінюються з часом, навіть надійні моделі штучного інтелекту можуть втрачати точність. Тому регулярний моніторинг має значення. Бізнеси повинні моніторити, як модель працює щодня: чи вона все ще точна? Чи є помилкові позитиви, які з’являються? І як і будь-яка система, яка потребує технічного обслуговування, моделі повинні бути повторно навчені регулярно з новими даними, щоб залишатися актуальними.

Штучний інтелект не є довіреним або недовірчим; він формується даними, яких він вчиться, людьми, які його створюють, і правилами, які ним керують. Коли штучний інтелект розвивається від корисного інструменту до бізнес-радника, лідери мають можливість не тільки використовувати його, а й використовувати його вдумливо і етично. Якщо ми робимо все правильно, штучний інтелект не тільки буде потужним у майбутньому, а й буде відповідальним, з відповідальністю, яка чітко лежить на його розробнику і наглядачеві.