Одной из ключевых возможностей GPT-4 является генерация осмысленных текстов, встроенных в контекст диалога с субъектом, который работает с системой. Ее можно использовать в том числе и для написания данной статьи. Заверяем читателя, что он читает текст, написанный конкретным человеком, автором статьи, без использования современных технологий.
О веке цифровой экономики заговорили достаточно давно, связывая ее возможности с цифровизацией всех процессов в организации и общественной жизни. Однако из вектора внимания исследователей и экспертов в этот момент уходило понимание того, зачем нужна эта цифровизация. Для того чтобы улучшить жизнь людей вокруг? С целью оптимизации издержек и автоматизации всех видов деятельности и перевода их в онлайн? Для ускорения процессов, которые в цифровом виде позволяют добиться огромных скоростей взаимодействия? Для повышения качества реализации операций, которые в цифре приближаются к 100 % выполнения в рамках заданных параметров?
Пока ответы на эти вопросы не определены, любые упоминания цифровых технологий есть лишь отражение хайпа вокруг темы, который привлекает интерес людей к тем или иным событиям жизни. И даже в случае, когда понятен эффект, не всегда удается достичь полноценного внедрения инноваций в сферу управления персоналом, так как велико сдерживающее действие традиционных подходов к работе. Люди зачастую очень консервативны. Так случилось с блокчейн-технологиями в HR, HR-аналитикой, геймификаций, использованием цифровых следов для оценки работников и другими инновациями. Существуют отдельные примеры внедрения данных разработок в сферу управления персоналом в отдельных компаниях, но массовым явлением в профессиональной среде они не стали.
Далее в работе мы будем рассматривать направления использования Artificial General Intelligence (AGI), или «универсального ИИ», которое в 2023 г. по праву занимает пост «самой важной инновации, способной изменить мир».
Нейросеть представляет собой огромную матрицу данных, между которыми установлены определенные веса и связи между ними, определяемые с помощью машинного обучения.