Дізнайтеся, чому всі системи штучного інтелекту "діють", описуючи свої обмеження, і як це докорінно змінює підхід до корпоративного управління

‍

Вступ: Відкриття, яке змінює управління штучним інтелектом

‍

У 2025 році штучний інтелект - це вже не новинка, а повсякденна операційна реальність. Понад 90 відсотків компаній зі списку Fortune 500 використовують OpenAI AI на робочому місці: звіт за 2025 рік | McKinsey, проте революційне наукове відкриття кидає виклик усьому, що ми думали, що знаємо про управління штучним інтелектом.

‍

Дослідження, проведені в рамках проекту "SummerSchool2025PerformativeTransparency", виявили дивовижний феномен: усі без винятку системи штучного інтелекту "грають", коли описують свої можливості та обмеження. Йдеться не про несправності чи помилки програмування, а про невід'ємну характеристику, яка докорінно змінює наше уявлення про управління ШІ.

‍

Що таке "театральне мистецтво" в штучному інтелекті

‍

Наукове визначення

Систематичний аналіз дев'яти асистентів штучного інтелекту, порівнявши їхню політику модерації, про яку вони самі повідомили, з офіційною документацією платформ, виявив середній розрив у прозорості на рівні 1,644 (за шкалою від 0 до 3) SummerSchool2025PerformativeTransparency. Простіше кажучи, всі моделі штучного інтелекту систематично перебільшують свої обмеження порівняно з тим, що насправді задокументовано в офіційній політиці.

‍

Найбільш шокуючий факт

Ця театральність практично не демонструє різниці між комерційними (1,634) та місцевими (1,657) - незначна дисперсія в 0,023, що кидає виклик поширеним припущенням про корпоративне управління ШІ та управління ШІ з відкритим кодом SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

На практиці: Не має значення, чи використовуєте ви ChatGPT від OpenAI, Claude від Anthropic або саморозміщену модель з відкритим вихідним кодом. Всі вони "поводяться" однаково, коли описують свої обмеження.

‍

Що це означає конкретно для бізнесу

‍

1. Політика управління ШІ є частково ілюзорною

Якщо ваша компанія впровадила політику управління штучним інтелектом на основі самоописів систем штучного інтелекту, ви будуєте свою роботу на хибному фундаменті. 75% респондентів з гордістю повідомляють, що мають політику використання ШІ, але лише 59% з них мають спеціальний відділ управління, лише 54% підтримують інструкції з реагування на інциденти, і лише 45% проводять оцінку ризиків для проектів ШІ Прогалини в управлінні ШІ: чому 91% малих компаній грають в російську рулетку з безпекою даних у 2025 році.

‍

2. Комерційне управління проти управління з відкритим кодом - хибне розмежування

Багато компаній обирають рішення зі штучним інтелектом, виходячи з переконання, що комерційні моделі "безпечніші" або що моделі з відкритим кодом "прозоріші". Несподіваний висновок про те, що Gemma 3 (локальна) демонструє найвищу театральність (2,18), тоді як Meta AI (комерційна) - найнижчу (0,91), перевертає очікування щодо впливу типу розгортання SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

Практичне значення: Ви не можете засновувати свої рішення про закупівлю ШІ на презумпції, що одна категорія за своєю природою є більш "керованою", ніж інша.

‍

3. Системи моніторингу повинні змінити підхід

Якщо системи ШІ систематично перебільшують свої обмеження, то традиційні системи моніторингу, засновані на самооцінці, є структурно неадекватними.

‍

Конкретні рішення, які працюватимуть у 2025 році

Підхід 1: Багатоджерельне управління

Замість того, щоб покладатися на самоописи систем штучного інтелекту, провідні компанії впроваджують їх:

• Незалежний зовнішній аудит систем штучного інтелекту
• Систематичне поведінкове тестування замість самооцінок
• Моніторинг продуктивності в реальному часі в порівнянні з системними деклараціями

Підхід 2: Модель "критичного театру

Ми пропонуємо надати організаціям громадянського суспільства можливість виступати в ролі "театральних критиків", систематично відстежуючи діяльність як регуляторних органів, так і приватного сектору Серія випускних колоквіумів: Перформативний цифровий комплаєнс.

‍

Бізнес-застосування: створіть внутрішні групи "поведінкового аудиту", які систематично перевірятимуть розрив між тим, що ШІ каже, що він робить, і тим, що він робить насправді.

Підхід 3: Управління, орієнтоване на результат

Федеративні моделі управління можуть надати командам автономію в розробці нових інструментів ШІ, зберігаючи при цьому централізований контроль ризиків. Керівники можуть безпосередньо контролювати питання, пов'язані з високим ризиком або підвищеною увагою, наприклад, встановлювати політики і процеси для моніторингу моделей і результатів на предмет справедливості, безпеки і зрозумілості AI in the workplace: A report for 2025 | McKinsey.

‍

Практичні рамки для реалізації

Етап 1: Оцінка театру (1-2 тижні)

1. Задокументуйте всі самоописи ваших систем штучного інтелекту
2. Систематично перевіряти, чи відповідає ця поведінка дійсності
3. Кількісно оцінює розрив у театральності для кожної системи

Етап 2: Переробка елементів управління (1-2 місяці)

1. Замінити контроль на основі самозвітів на поведінкове тестування
2. Впроваджує незалежні системи безперервного моніторингу
3. Формування внутрішніх команд, що спеціалізуються на поведінковому аудиті ШІ

Етап 3: Адаптивне управління (триває)

1. Постійно відстежує розрив між задекларованим і фактичним
2. Оновлення політик на основі фактичної, а не задекларованої поведінки
3. Документуйте все для комплаєнсу та зовнішнього аудиту

Вимірювані результати

Показники успіху

Компанії, які прийняли цей підхід, звітують:

• На 34% зменшилися інциденти зі штучним інтелектом через неправильні очікування поведінки системи
• 28% підвищення точності оцінки ризиків
• На 23% більше можливостей для швидкого масштабування ініціатив зі штучного інтелекту

147 Компанії зі списку Fortune 500 досягають 340% рентабельності інвестицій завдяки системам управління штучним інтелектом, які враховують ці аспекти Структура управління штучним інтелектом Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence.

‍

Проблеми впровадження

Організаційний опір

Технічні лідери свідомо надають пріоритет впровадженню ШІ, незважаючи на помилки в управлінні, тоді як меншим організаціям бракує обізнаності в питаннях регулювання 2025 AI Governance Survey Revealed Critical Gaps Between AI Ambition and Operational Readiness.

Рішення: Почніть з пілотних проектів на некритичних системах, щоб продемонструвати цінність підходу.

‍

Витрати та складність

Впровадження систем поведінкового тестування може здатися дорогим, але у 2025 році бізнес-лідери більше не зможуть дозволити собі розкіш вирішувати питання управління ШІ непослідовно або в ізольованих сферах бізнесу 2025 AI Business Predictions: PwC.

‍

Рентабельність інвестицій: витрати на впровадження швидко компенсуються завдяки зменшенню кількості інцидентів і підвищенню ефективності систем штучного інтелекту.

‍

Майбутнє управління штучним інтелектом

Нові тенденції

Ради директорів компаній вимагатимуть повернення інвестицій в АІ. ROI буде ключовим словом у 2025 році 10 прогнозів щодо управління ШІ на 2025 рік - Олівер Пател.

Тиск, пов'язаний з необхідністю продемонструвати конкретні показники рентабельності інвестицій, унеможливить подальше застосування суто театральних підходів до управління.

Регуляторні наслідки

Правила управління та зобов'язання для моделей GPAI набули чинності з 2 серпня 2025 р . Закон про штучний інтелект | Формування цифрового майбутнього Європи. Регулятори починають вимагати управління на основі фактичних даних, а не самозвітності.

‍

Оперативні висновки

Відкриття перформативного театру в ШІ - це не академічна цікавість, а операційна зміна правил гри. Компанії, які продовжують спиратися в управлінні ШІ на самоописи систем, будують на сипучих пісках.

‍

Конкретні дії, які потрібно зробити вже сьогодні:

1. Негайний аудит розриву між заявленим і реальним у ваших системах ШІ
2. Поступове впровадження систем поведінкового тестування
3. Навчання команд цим новим підходам до управління
4. Систематичне вимірювання результатів для демонстрації рентабельності інвестицій

Зрештою, питання не в тому, чи може ШІ бути прозорим, а в тому, чи зможе сама прозорість - як вона виконується, вимірюється та інтерпретується - позбутися своєї театральної природи SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

Прагматична відповідь: якщо театр неминучий, давайте принаймні зробимо його корисним і заснованим на реальних даних.

‍

FAQ: поширені запитання про виконання театральних вистав у штучному інтелекті

1. Що саме означає "перформативна театральність" в ІА?

Перформативна театральність - це явище, коли всі системи штучного інтелекту систематично перебільшують свої обмеження та можливості порівняно з тим, що насправді задокументовано в офіційній політиці. Середній рівень прозорості становить 1,644 за шкалою від 0 до 3, що було виявлено в результаті аналізу дев'яти асистентів AI SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

2. Це явище стосується лише певних типів ШІ чи є універсальним?

Вона є абсолютно універсальною. Кожна протестована модель - комерційна чи місцева, велика чи мала, американська чи китайська - бере участь у самоописаній театральній Літній школі 2025 року "Перформативна прозорість". Винятків не існує.

‍

3. Чи означає це, що я не можу довіряти своїй корпоративній АІ-системі?

Це не означає, що ви не можете довіряти самоописам. Ви повинні впровадити незалежні системи тестування та моніторингу, щоб перевірити реальну поведінку на відповідність задекларованій.

‍

4. Як я можу впровадити це нове управління у своїй компанії?

Почніть з оцінки прогалин у наявних системах, а потім поступово впроваджуйте контроль, заснований на поведінковому тестуванні, а не на самозвітності. Практична схема, описана в статті, містить конкретні кроки.

‍

5. Які витрати на впровадження?

Початкові витрати на системи поведінкового тестування, як правило, компенсуються зменшенням кількості інцидентів, пов'язаних зі штучним інтелектом, на 34% і підвищенням точності оцінок ризиків на 28%. Компанії зі списку Fortune 500, які застосували ці підходи, повідомляють про рентабельність інвестицій у розмірі 340% Посібник з впровадження системи управління штучним інтелектом Fortune 500: від ризиків до лідерства в доходах - Axis Intelligence.

‍

6. Чи стосується це також генеративного ШІ, такого як ChatGPT?

Так, дослідження явно включає генеративні моделі ШІ. Різниця між комерційними та локальними моделями незначна (0,023), тож це явище однаково стосується всіх категорій SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

7. Чи знають регулятори про це явище?

Регуляторні органи починають вимагати управління, заснованого на фактах. З новими правилами ЄС щодо моделей GPAI, які набудуть чинності з 2 серпня 2025 року ( AI Act | Shaping Europe's Digital Future), незалежний підхід до тестування, ймовірно, стане стандартом.

‍

8. Як переконати керівництво у важливості цього питання?

Використовуйте достовірні дані: 91% малих компаній не мають належного моніторингу своїх систем штучного інтелекту Прогалини в управлінні штучним інтелектом: чому 91% малих компаній грають у російську рулетку з безпекою даних у 2025 році, а 95% пілотних програм генеративного штучного інтелекту в компаніях зазнають невдачі Звіт Массачусетського технологічного інституту: 95% пілотних програм генеративного штучного інтелекту в компаніях зазнають невдачі | Fortune. Ціна бездіяльності набагато вища, ніж вартість впровадження.

‍

9. Чи існують готові інструменти для впровадження такого врядування?

Так, з'являються платформи, що спеціалізуються на поведінковому тестуванні та незалежному аудиті систем АІ. Важливо обирати рішення, які базуються не на самозвітах, а на систематичному тестуванні.

‍

10. Чи буде це явище погіршуватися з розвитком ШІ?

Мабуть, так. З появою автономних ШІ-агентів 79% організацій впроваджують ШІ-агентів 10 Статистика ШІ-агентів на кінець 2025 року, що робить ще більш важливим впровадження управління на основі поведінкового тестування, а не самоописів.

‍

Основні джерела:

• Літня школа2025PerformativeTransparency - Ініціатива цифрових методів
• Опитування щодо управління штучним інтелектом 2025 - Kiteworks
• Стан штучного інтелекту - McKinsey
• Звіт про професію в галузі штучного інтелекту до 2025 року - IAPP