27 января 2023 giovanni1313
Нейросеть ChatGPT успешно сдала выпускной экзамен по одному из основных курсов программы MBA, «Управление операциями», в Уортонской бизнес-школе.
Программа MBA нацелена на менеджеров и предпринимателей, которые хотят «прокачать» свои управленческие навыки и освоить/освежить теоретическую базу по руководству бизнесом. Ее продолжительность в Уортоне — примерно 2 года. Помимо управленческих знаний, MBA считается еще и довольно престижным достижением: получить этот диплом стремятся более амбициозные управленцы.
В свою очередь, Уортон — одна из самых престижных бизнес-школ США, на сегодняшний день занимающая вторую строчку рейтинга US News, опережая Стэнфорд и Гарвард. Уортонский диплом MBA имеют CEO “Alphabet” Сундар Пичаи, Дональд Трамп и Илон Маск.
Наконец, управление операциями. Эта дисциплина учит пониманию производственных процессов и способам их оптимизации при помощи математических расчетов и (иногда) смекалки. Чуть ниже будет пример экзаменационного вопроса, станет еще понятнее.
Итак, что представлял собой экзамен? Профессор Уортона Кристиан Тервиш, организатор эксперимента, дал ChatGPT 5 заданий из экзаменационных билетов. 4 из них представляли собой упрощенные бизнес-кейсы (именно на этот формат обучения делают упор программы MBA). 1, теоретическое — выбор правильных утверждений из короткого списка. Давайте посмотрим на один из предложенных бизнес-кейсов:
«Процесс Circored позволяет получать железо прямого восстановления в Латинской Америке. Производственный процесс начинается с кучи измельченной железной руды. Руда проходит семь технологических стадий, прежде чем она превращается в готовые брикеты из железа прямого восстановления. Этапы и их производственная мощность описаны ниже:
• Предварительный нагреватель: 60 тонн в час
• Шлюзовые бункеры: 55 тонн в час
• Первый реактор: этот реактор вмещает до 14 тонн железа, и железо должно находиться в реакторе 15 минут.
• Второй реактор: этот реактор вмещает до 200 тонн железа, и железо должно находиться в реакторе 4 часа.
• Флэш-нагреватель: 62,5 тонны в час
• Выгрузка: 59 тонн в час
• Брикетирование: три машины производительностью 27,5 тонн в час каждая
Где находится узкое место процесса и какова его общая пропускная способность? Обоснуйте свой ответ».
Нейросеть ответила на этот вопрос абсолютно правильно:
"Второй реактор — узкое место, 50 тонн в час."
...и безошибочно аргументировала свою логику.
Так же безукоризненно GPTChat справилась и со вторым кейсом. А вот дальше пошли затруднения. Третий кейс был усложненной версией приведенного выше примера: в задаче появилось два вида сырья с разными этапами обработки. Здесь модель корректно определила узкое место, но налажала в математических расчетах. В четвертом кейсе, из теории массового обслуживания, модель начала идти в верном направлении, но до конца задачу с первого раза не осилила.
Но тут проявились любопытные диалоговые свойства ChatGPT. Когда профессор начал задавать модели «наводящие вопросы», она, совсем как смышленый студент, попыталась подкорректировать свои ответы под его намеки. В третьем кейсе, правда, ChatGPT так и не одолела арифметику. И Тервиш оценил ее ответ на «четыре с минусом». А вот в четвертом, не сразу, но удалось добиться почти правильного ответа (главное, логика ответа была верной). В повторном тесте модель дала правильный ответ сразу же (в ответах модели есть элемент случайности).
Наконец, с «теоретическим» заданием ChatGPT справилась безукоризненно.
Общий итог? Профессор Тервиш оценил знания ChatGPT на «4» или «4 с минусом». Вполне достаточно для прохождения экзамена.
Надо сказать, что слабые математические способности языковых моделей — это известная проблема. И способы преодоления этой проблемы постепенно совершенствуются — но пока их использование требуют специфических знаний по грамотному составлению запроса. Которых у Тервиша, конечно, не было. При этом стоит помнить, что ряд других курсов MBA намного более требовательны к математическим навыкам.
Программа MBA школы МакДонаф Университета Джорджтауна (кликабельно)
Фактор случайности в ответах нейросети и особенно трудности с решением задач, в которых задействовано большое количество элементов — гораздо более фундаментальные проблемы. Которые сможет преодолеть только очень масштабный прогресс в обрасти обработки естественного языка и, шире, искусственного интеллекта. Важно, что именно с такими, комплексными задачами выпускники программ MBA регулярно сталкиваются в реальной жизни.
Так стоит ли тогда выпускникам MBA напрягаться из-за новости о защитившей экзамен ChatGPT? На их месте — я бы напрягся. Да, уровень технологии сейчас недостаточен, чтобы конкурировать с человеческим принятием решений. Да, важнейшая часть работы управленца — это так называемые лидерские качества, тонкая психология командной работы. Представить какую-то ИИ-замену этому сейчас невозможно. Да, программы MBA дают ощутимый дивиденд в виде того, что сейчас в русском языке принято называть «нетворкингом» — знакомств с амбициозными и успешными профессионалами из других сфер.
Но всё это упирается в один хитрый нюанс: выпускники MBA в большинстве своём очень смутно понимают технологические возможности и технологические ограничения ведущих языковых моделей. Для них это — «известное неизвестное». И если в бизнес-школе им всё-таки привили правильную бизнес-хватку, если они усвоили основы стратегического менеджмента — то такая неопределенная угроза является достаточным поводом для беспокойства. Бизнес — это не та среда, где стоит расслабляться.
Кристиан Тервиш, в свою очередь, очень хорошо описывает, как именно ChatGPT угрожает доходам и статусу выпускников и MBA. Ведь вопрос нельзя формулировать в черно-белых категориях: или люди, или машины. Правильнее говорить о появлении «серой зоны», в которой незаменимость людей постепенно эродирует:
«Ценность любого навыка зависит от того, насколько он полезен в окружающем мире, а также сколько людей вокруг оттачивают этот навык. До появления калькуляторов и других вычислительных устройств многие фирмы нанимали сотни работников, чьей задачей был ручной расчет математических операций вроде умножения или вычисления обратных матриц. Естественно, эти задачи сейчас автоматизированы, и ценность соответствующих навыков резко снизилась. Аналогично, любая автоматизация навыков, которым учат в наших программах MBA, может потенциально уменьшить ценность образования MBA».
Наконец, в оценке угрозы от ИИ нельзя обойтись без учета фактора времени. А точнее, прогресса в технологиях, сопутствующего его течению. MBA – это карьерная ступенька, которая работает на перспективу следующих 20-30 лет, а то и дольше. И если гуру бизнес-администрирования имеют очень смутные представления о нынешнем состоянии технологий ИИ, то их состояние через три года является таким же неопределенным даже для самых маститых исследователей в этой области науки. Что уж говорить о 30 годах… Очевидно одно: способности ИИ будут расти дальше, порождая обесценивание всё большего количества навыков управленцев.
Однако напрягаться от этой истории, на мой взгляд, должны не только обладатели дипломов. Но и те, кто их выписывает. За год обучения Уортон берет в среднем 84 тыс. долларов — сумма, для большинства неподъемная (медианный доход американской семьи в 2021 составил $71 тыс.). И если навыки, наличие которых удостоверяет уортонский диплом MBA, доступны в несколько кликов — обосновать такой ценник «элитностью» и «уникальными знаниями» становится довольно сложно.
Из чего можно сделать вывод: появление ChatGPT означает демократизацию бизнес-знания (и, конечно, знаний в других областях). Демократизацию, которая ломает неравенство доступа к знаниям и имеющийся в бизнес-культуре элитизм. Это хорошая вещь. Возможно, обладателям дипломов MBA и стоит напрягаться — но нам, всем остальным, стоит порадоваться за этот успешно пройденный экзамен.
(C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter