Руководство маркетолога по снижению рисков ИИ в 2023 году

За последние несколько месяцев ChatGPT штурмом покорил цифровой мир, собрав около 57 миллионов активных пользователей всего за один месяц после запуска для публичного использования в декабре 2022 года (CBS). Можно с уверенностью сказать, что технологии искусственного интеллекта никуда не денутся. От анализа данных и обслуживания клиентов до перевода и обнаружения мошенничества, бизнес-лидеры в разных отраслях и функциях заинтригованы перспективой развертывания инструментов ИИ для получения многообещающих результатов, которые рекламировались в повышении эффективности процессов, принятии решений, управлении талантами и маркетинге. ранние последователи.

Хотя у генеративного ИИ есть много плюсов, опасения по поводу предвзятости и точности, заложенных в этой технологии, достаточно очевидны — например, пример плохо обученного ИИ, который создал этот портрет «белого Обамы». По этой причине руководители всех уровней должны хорошо разбираться в использовании технологии и устанавливать ограничения, чтобы гарантировать, что она работает так, чтобы она соответствовала комфорту и требованиям каждой компании. Это позволит компаниям использовать генеративный ИИ для достижения своих бизнес-целей, сохраняя при этом доверие общественности в то время, когда мнения о технологии ИИ все еще неоднозначны.

Разбираемся со сложностями ИИ в маркетинге

Хотя существует множество приложений для генеративного ИИ, маркетинг, возможно, является одной из областей, которая добилась наибольшего успеха, но все еще подвержена самым большим рискам.

С другой стороны, генеративный ИИ может быть чрезвычайно полезен для маркетологов, которые в значительной степени полагаются на таргетинг на определенную аудиторию для оптимизации эффективности кампании. Генеративные модели ИИ могут генерировать персонализированный контент и нацеливать людей на основе демографических данных, интересов и поведения. Однако маркетологам следует соблюдать осторожность, так как предвзятые модели могут увековечить дискриминационный таргетинг или усилить стереотипы, что приведет к исключению определенных групп или несправедливому обращению. Обеспечение справедливости и точности таргетинга имеет решающее значение для защиты эффективных и этичных методов маркетинга.

Еще одна область, где генеративный ИИ может быть полезен для маркетинга, — это взаимодействие с клиентами. Генеративный ИИ создает персонализированный контент, чат-ботов и виртуальных помощников для повышения качества обслуживания клиентов и делает это лучше и быстрее, чем когда-либо прежде. Однако, если эти системы искусственного интеллекта производят виртуальных агентов, стереотипных в расовом отношении, или дают предвзятые и неточные ответы, это может негативно повлиять на удовлетворенность пользователей и их вовлеченность. Клиенты могут чувствовать, что их неправильно понимают, представляют в ложном свете или подвергают дискриминации, что приводит к снижению объема транзакций и снижению лояльности к бренду. Поэтому обеспечение точного и беспристрастного взаимодействия с помощью ИИ имеет решающее значение для создания положительного клиентского опыта.

Также возникает проблема соблюдения нормативных требований и правовых соображений, поскольку генеративный ИИ может подпадать под действие существующих законов о рекламе и защите прав потребителей. Правовая среда вокруг технологии ИИ все еще формируется. Инструменты, демонстрирующие предвзятость и неточности, могут привести к юридическим и финансовым санкциям, а также нанести значительный ущерб репутации.

Руководители отдела маркетинга прилагают неустанные усилия для создания и поддержания положительного имиджа бренда и завоевания доверия клиентов, что является непростым делом и требует значительных затрат времени и инвестиций. Поэтому, отправляясь в сферу генеративного ИИ, им крайне важно понять как преимущества, так и подводные камни этой технологии и научиться использовать ее ответственно. Полное осознание преимуществ и рисков, связанных с генеративным ИИ, позволит им принимать обоснованные решения и защищать целостность своего бренда.

Каковы решения?

Итак, что на горизонте, чтобы помочь маркетологам и другим бизнес-пользователям получить преимущества и снизить риски генеративного ИИ? Специалисты по данным, занимающиеся генеративным ИИ на всех уровнях, усердно работают над улучшением типов данных, на которых обучаются классификаторы и фильтры, встроенные в инструменты. Эта работа и следующие методы предлагают многообещающие решения для усиления воздействия и снижения риска технологии генеративного ИИ.

1. Курирование и разнообразие наборов данных. Курирование более разнообразных и репрезентативных наборов обучающих данных может помочь уменьшить предвзятость. Предпринимаются усилия по включению более широкого круга точек зрения и обеспечению сбалансированности данных. Исследователи разрабатывают методы выявления и устранения предвзятости в обучающих данных.
2. Алгоритмические улучшения. Исследователи изучают алгоритмы точной настройки, передачи обучения и состязательного обучения, чтобы уменьшить предвзятость и повысить точность. Постоянные усовершенствования алгоритмов и архитектуры моделей могут способствовать созданию более точных и справедливых систем генеративного ИИ.
3. Проверка после генерации и проверка фактов. Разрабатываются методы оценки точности результатов генеративного ИИ. Интеграция внешних источников знаний, использование обработки естественного языка и сотрудничество с экспертами в предметной области могут помочь проверить фактическую правильность сгенерированного контента для выявления и исправления неточностей.
4. Интерпретируемость и объяснимость. Повышение интерпретируемости и объяснения генеративных моделей ИИ может помочь в выявлении и устранении предубеждений и неточностей. Понимание внутренней работы этих моделей помогает заинтересованным сторонам выявлять и решать проблемы, связанные с предвзятостью.
5. Этические принципы и правила. Признавая необходимость этических принципов и правил, правительства, организации и отраслевые органы работают над основами и политиками для продвижения ответственных методов ИИ. Эти меры стимулируют принятие этических норм и привлекают разработчиков к ответственности за предвзятость и неточности.

По мере того, как генеративный ИИ продолжает развиваться, бизнес-пользователи, в частности маркетологи, должны понимать возможности своей технологии и внимательно следить за тем, чтобы потенциальный инструмент был обучен на приемлемом диапазоне наборов данных. Постоянный надзор и сотрудничество с экспертами в области этики, разнообразия и лингвистики помогут повысить осведомленность о потенциальных проблемах, которые необходимо устранить уже на этапе принятия или более широкого использования.

Заключение

Однажды наступит время, когда технология генеративного ИИ будет так же широко распространена в повседневной жизни, как поисковые системы и мобильные телефоны. Хотя технология очень многообещающая, и нам еще предстоит осознать ее полный потенциал, она все еще находится в зачаточном состоянии, с несовершенствами и проблемами роста, которые необходимо сгладить.

Курируя разнообразные наборы данных, уточняя алгоритмы, проверяя результаты, способствуя интерпретируемости и внедряя ответственные методы, можно свести к минимуму возможность предвзятости и неточности в генеративном ИИ. Однако важно признать, что эта проблема является сложной и постоянной, требующей постоянных усилий со стороны исследователей, разработчиков, политиков и заинтересованных сторон в различных дисциплинах. Прозрачные и подотчетные методы жизненно важны для обеспечения ответственной разработки и развертывания систем генеративного ИИ, которые являются справедливыми, точными и инклюзивными.