«Я обеими руками за технологии — до тех пор пока "Их дела не
мешают моим"»

Заголовки СМИ пестрят невероятными и местами пугающими утверждениями о будущем искусственного интеллекта. На недавнем саммите глав компаний, проведенном школой бизнеса при Йельском университете, профессор Джеффри Зонненфельд попросил участников рассказать, как именно их фирмы применяют эту технологию. 

Джеффри Соломон, гендиректор еще одного инвестиционного банка — Cowen, согласился с осторожными оценками Орзага, выразив скептицизм относительно способности ИИ-революции заменить банкиров. Он указал на значимость новаторских и оригинальных инвест-исследований, которые невозможно автоматизировать: «Я уже не первый год слышу, что ИИ вот-вот заменит собой аналитику со стороны продавца. Насколько можно видеть, результаты наших исследований с активным использованием новых технологий пользуются особой популярностью. Да, в перспективе генеративный ИИ, возможно, повысит эффективность нашей работы. Но смотреть на вещи человеческими глазами, помогая нам формировать новые мысли или инсайты, синтезировать расходящиеся варианты видения будущего он не может. Банкиры готовы использовать решения вроде ChatGPT, чтобы создавать стандартные презентации данных и базовые материалы, — но глубокое понимание ситуации и генерирование ценных идей все-таки требуют участия человека с его умением слушать, учиться и давать советы, чувствовать клиента и признавать, что идентичных ситуаций на свете не бывает и единственно верного ответа на многие вопросы просто нет».

Роберт Брэдуэй, гендиректор биофармкомпании Amgen, рассказал о широких возможностях ИИ в деле трансформации таких сфер деятельности, как фолдинг белков и поиск новых лекарств: «При разработке препаратов главный вопрос — как выбрать молекулы, которые в условиях клинических испытаний будут обладать теми или иными свойствами. ИИ отлично подошел для выявления тех свойств, которые при введении лекарства пациенту могут вызвать проблемы. Он успешно определяет, какая молекула повысит иммуногенность, или может быть отторгнута иммунной системой, или вызовет проблемы при производстве. Вместо того чтобы проверять формулу месяцами и годами эмпирических исследований, как это было ранее, теперь можно с помощью алгоритмов определить, какая аминокислота поведет себя не так, как нужно, в организме человека. Благодаря ИИ мы можем отбраковывать негодные молекулы на более ранних этапах и работать быстрее и успешнее. Это хороший пример задачи, которую с его помощью мы стали решать значительно эффективнее».