ИИ ускоряет умных и топит доверчивых: эксперимент раскрыл цену ChatGPT

ИИ ускоряет умных и топит доверчивых: эксперимент раскрыл цену ChatGPT

ИИ ускоряет умных и топит доверчивых: эксперимент раскрыл цену ChatGPT

Доступ к ИИ-советнику на базе GPT-4 по-разному повлиял на владельцев малого бизнеса в Кении. Наиболее успешные предприниматели увеличили прибыль на 15%, а менее подготовленные потеряли около 10% дохода, выяснили исследователи Калифорнийского университета в Беркли, Гарварда и Колумбийского университета.

Эксперимент продолжался шесть месяцев. Сильные участники не воспринимали рекомендации модели как готовые команды, а адаптировали их к реальным условиям.

Например, закупали генераторы для работы во время отключений электричества или расширяли набор услуг.

Предприниматели с более слабыми навыками чаще применяли шаблонные советы без проверки. Рекомендация снизить цены могла выглядеть убедительно в окне чат-бота, но на практике уменьшала выручку. GPT-4 в таком случае выступал не бизнес-консультантом, а очень уверенным генератором убытков.

Проблема, по мнению исследователей, заключается не столько в технологии, сколько в отказе пользователя от критического мышления. Ранее эксперимент колледжа Дикинсона показал, что 97% участников скопировали заведомо неверный ответ ChatGPT даже при решении простой задачи. Группа без ИИ справилась лучше. Однако обычное напоминание проверить результат сразу удвоило точность.

Анализ 1,4 млн рабочих сессий KPMG дал похожую картину. Около 95% пользователей обращаются с ИИ как с торговым автоматом: запрашивают черновик или краткое содержание и забирают первый результат. Только 5% используют модель как партнёра по мышлению: задают контекст, направляют рассуждение и спорят с ответами.

Для компаний это означает, что сама доля сотрудников с доступом к ИИ почти ничего не говорит об эффективности внедрения. Универсальная инструкция тоже может навредить: разные задачи требуют разного уровня контроля. Нейросеть способна ускорить сильного специалиста и убедительно завести слабого не туда.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru