Как понять ИИ: пять ключевых навыков для успешной работы с искусственным интеллектом

Общественное мнение в России сегодня разделилось по вопросу искусственного интеллекта и все более широкого внедрения современных технологий. Большинство граждан говорят о пользе этого процесса для общества (52%), однако треть (31%) обеспокоены: Возможная опасность. В то же время почти пятая часть (17%) чувствуют себя неуверенно и признают недостаток знаний в этой области. Между тем, конкурентоспособность российской экономики и успех ее цифровой трансформации во многом зависят от того, как сегодня будет продвигаться социализация технологий искусственного интеллекта.

Эксперты Национального агентства финансовых исследований (НАФИ) провели исследования в области цифровых технологий, чтобы определить набор возможностей, необходимых для успешного использования возможностей искусственного интеллекта.

Выявлены пять ключевых пользовательских компетенций, развитие которых предопределяет успешное взаимодействие с ИИ независимо от сферы применения. • Нет. Базовая цифровая грамотность. Международная система оценки цифровых компетенций разделена на три уровня: начальный, базовый и продвинутый. Использование ИИ требует базовой цифровой грамотности. Умение уверенно использовать программы и приложения, эффективно искать информацию, использовать онлайн-ресурсы, знать основы кибербезопасности, особенно с точки зрения критического мышления и определения достоверности источников.

По данным 2024 года, доля россиян, обладающих хотя бы базовой цифровой грамотностью, составляет 71%. С одной стороны, этот показатель достаточно высок, но с другой – он не меняется уже два года, что свидетельствует об исчерпании резервов роста. Ведь почти трети россиян не хватает базовых навыков цифровой грамотности для работы с искусственным интеллектом. • Никаких операций с данными. Искусственный интеллект построен на работе с данными. Это основа обучения модели ИИ. Понимание природы данных, того, как они накапливаются, обрабатываются и анализируются, будет определять качество запросов пользователей к ИИ, а также способность понимать логику формирования конечного результата на основе полученных данных. И почему. Анализ рынка труда показывает, что количество вакансий, требующих навыков работы с данными,

Наиболее актуальными навыками в настоящее время являются навыки понимания, визуализации, применения и интерпретации статистических данных не только для работников, но и для их повседневной работы. Например, речь идет об использовании статистики затрат из банковских приложений в личном финансовом планировании или мониторинге энергопотребления дома с целью более экономного использования ресурсов. Поэтому основы статистики и анализа данных помогают нам правильно использовать эти данные в системах искусственного интеллекта. Искусственный интеллект построен на работе с данными. Это основа обучения модели ИИ. Понимание природы данных, того, как они накапливаются, обрабатываются и анализируются, будет определять качество запросов пользователей к ИИ, а также способность понимать логику формирования конечных результатов на основе полученных данных. И почему. Анализ рынка труда показывает, что количество вакансий, требующих навыков работы с данными, продолжает расти. Опросы россиян также показывают растущий спрос со стороны работодателей. 45% говорят, что требования к цифровой грамотности на рабочем месте продолжают расти. Сейчас наиболее актуальными навыками являются искусство понимания статистических данных, визуализации и прикладной интерпретации. Он используется не только рабочими, но и в повседневных задачах. Например, речь идет об использовании статистики затрат из банковских приложений в личном финансовом планировании или мониторинге энергопотребления дома с целью более экономного использования ресурсов. Поэтому основы статистики и анализа данных помогают нам правильно использовать эти данные в системах искусственного интеллекта. • Отсутствие знаний в области искусственного интеллекта и основ машинного обучения. Понимание того, что такое ИИ, а также основных способов и областей его применения, является обязательным условием использования этих технологий. От этого зависят и психологические установки, формирующие отношение к ИИ.

Это не технические знания о механизмах ИИ, а, скорее, представление о том, что такое нейронные сети, как работают обучение и самообучение нейронных сетей и как работает обработка естественного языка. Также важно понимать этику искусственного интеллекта, включая маркировку контента, созданного ИИ, и защиту конфиденциальности личных и других конфиденциальных данных, обрабатываемых ИИ. • Никакого программирования и алгоритмического мышления. В последние годы интерфейсы сервисов создания цифрового контента стали гораздо более демократизированными. Многие задачи, ранее требовавшие экспертных знаний языков программирования, теперь переведены в форматы конструктора и кнопочного интерфейса. Сама система ИИ помогает пользователям писать программы и скрипты без необходимости непосредственного участия в написании кода. В этих условиях актуальными становятся вопросы постановки задач, логики и алгоритмов, архитектуры автоматизации. Однако данных о развитии алгоритмического мышления у россиян на данный момент нет. Сравнительные данные международных соревнований по математике по странам говорят нам о том, как развивается алгоритмическое мышление в школах. В последние годы сервисные интерфейсы для создания цифрового контента стали гораздо более демократизированными. Многие задачи, ранее требовавшие экспертных знаний языков программирования, теперь переведены в форматы конструктора и кнопочного интерфейса. Сама система ИИ помогает пользователям писать программы и скрипты без необходимости непосредственного участия в написании кода. В этих условиях актуальными становятся вопросы постановки задач, логики и алгоритмов, архитектуры автоматизации. Однако данных о развитии алгоритмического мышления у россиян на данный момент нет. Сравнительные страновые данные международной математической олимпиады «Кенгуру без границ», в которой российские школы участвуют с 1994 года, показывают, как в школах развивается алгоритмическое мышление, однако число участников в последние годы неуклонно снижается. • Отсутствие критического мышления. Для успешного использования ИИ важно не только построить систему, но и критически оценить и интерпретировать результаты ее работы, сделать собственные выводы, а не просто принять их как истину.

Формирование критического мышления – очень сложная задача. Для успешного использования данных ИИ важно не только построить систему, но и критически оценить и интерпретировать результаты работы, сделать собственные выводы, а не просто принять их как истину. Думать очень сложно. Например, данные тестов на цифровую грамотность показывают, что навыки оценки достоверности информации еще не развиты, а результаты опросов показывают, что ситуация ухудшается. Число россиян, опирающихся на один «основной» источник информации, увеличивается.

Таким образом, несмотря на относительно высокий уровень базовой цифровой грамотности среди россиян, ключевые навыки эффективного использования искусственного интеллекта остаются недостаточно развитыми. Для успешного внедрения и применения ИИ требуются не только общие цифровые навыки, но и более конкретные способности, такие как наука о данных, критическое мышление, понимание основ ИИ и алгоритмическое мышление.

И в системе бизнеса, и в системе образования все более актуальной становится задача подготовки сотрудников, способных гибко адаптироваться к быстро меняющимся требованиям ИИ.

Мнения редактора могут не совпадать с точкой зрения автора.

Источник: Forbes Россия