Притеш Патель (Pritesh Patel), старший вице-президент и директор по производству Геммологического института Америки, развенчивает некоторые мифы, связанные с автоматизированной сертификацией бриллиантов.
Автор: Лиа Меирович (Leah Meirovich)
(diamonds.net) - Хотя искусственный интеллект (ИИ) существует уже несколько десятилетий, многие способы его работы остаются неясными для большей части мира. И хотя это не представляет проблему для технологических компаний или лабораторий, таких как Геммологический институт Америки (Gemological Institute of America, GIA), это может быть проблемой для многих потребителей.
Отрасль продолжает добиваться успехов в использовании ИИ для ряда достижений, связанных с алмазами и бриллиантами, включая добычу, огранку, полировку и оценку. Но когда дело доходит до сегментов отрасли, ориентированных на потребителя, таких как оценка бриллиантов, преобладает несколько мифов, которые в конечном итоге могут нанести ущерб доверительным отношениям, столь важным для торговли. Как и в большинстве мифов, то, что люди считают правдой, и то, что на самом деле является правдой, часто может совершенно различаться.
Почему возникают эти заблуждения? Притеш Патель, старший вице-президент и директор по производству GIA, считает, что во многом это связано с ажиотажем вокруг ИИ и тем фактом, что это является своего рода «кратковременной модой». Поскольку во многих популярных фильмах и книгах ИИ часто представляется как нечто, выходящее за рамки его нынешних возможностей, это может ввести в заблуждение. Да и вообще страх перед неизвестностью тоже может играть роль.
Человеческий фактор
По словам Пателя, один из самых распространенных мифов, связанных с сертификацией бриллиантов, заключается в том, что ИИ может заменить, и в конечном итоге заменит квалифицированных экспертов. Правда состоит в том, что, хотя ИИ может осуществлять оценку бриллиантов путем автоматизации процесса оценки показателей «4C» (цвета, чистоты, огранки и веса в каратах), всегда будет существовать потребность в опытных оценщиках, чтобы обнаруживать такие вещи, как обработка и другие сложные проблемы, требующие навыков оценки, которые технологии просто не могут воспроизвести.
«Технологии играют важную роль вместе с человеком, - объясняет Патель. - В некоторых областях человеческий фактор по-прежнему очень необходим. Технологии находятся еще не на том этапе, когда на них можно положиться на 100%».
Снижение оценки из-за обработки является основной частью процесса сертификации и ключом к защите прав потребителей. Сегодня бриллианты подвергаются более сложным видам обработки, чем когда-либо прежде, отмечает Патель. Скорость, с которой они развиваются, делает их слишком сложными для автоматизации. «Мы имеем дело с человеческим фактором, который может проверить только человек, и это основная часть оценки помимо ИИ», - добавляет он.
Цветные бриллианты также представляют собой проблему для оценки с помощью ИИ, поскольку они более сложны и содержат нюансы, а для того, чтобы отличить выращенные в лаборатории бриллианты от природных, требуются специальные аналитические инструменты. «ИИ еще не достиг того уровня, чтобы справляться со сложным взаимодействием сложных инструментов, визуальных наблюдений и анализа, проводимого опытными экспертами, для определения метода выращивания камня и его обработки», - утверждает Патель.
Самое главное, вопреки распространенному мнению, технологии не только не теснят рабочие места для людей, но на протяжении всей истории есть доказательства того, что технологии создают больше рабочих мест, по словам Пателя. Он отмечает, что GIA ожидает, что ИИ будет выполнять задачи, требующие повторяемости и скорости, что позволит опытным оценщикам заняться новыми и более сложными задачами.
Человек против машины
Споры о том, что лучше - проведение оценки человеком или с помощью искусственного интеллекта - является еще одной очень спорной темой. Некоторые считают мифом то, что люди менее подвержены ошибкам, чем машины, хотя другие думают иначе. Реальное положение - где-то посередине, отмечает Патель.
«Для оценки большинства показателей «4C» - огранки, цвета, чистоты и веса в каратах - искусственный интеллект работает так же хорошо, как и люди, и, возможно, более последовательно, - говорит он. - Однако более сложные задачи оценки, такие как более высокая чистота, обработка и сложные камни, по-прежнему требуют участия подготовленного и опытного персонала».
В настоящее время ИИ очень близок к тому, чтобы стать «экспертом» в оценке показателей «4C», но еще не готов к проведению наблюдений и анализа, которые необходимы для решения более сложных задач, и это может занять некоторое время, комментирует он.
С точки зрения ИИ, отчасти страх связан с беспокойством о том, что технологиями легче манипулировать или каким-то образом исказить их. По этой причине Патель видит необходимость совместной работы человека и технологии. «Любая система оценки требует сдержек и противовесов, а также строгого контроля качества, чтобы гарантировать последовательное и точное применение ее стандартов, будь то оценщики или ИИ», - говорит он.
Постоянно непоследовательный
Идея о том, что искусственный интеллект и, в первую очередь, автоматизированная сертификация могут решить предполагаемую проблему несоответствия оценок между лабораториями, является еще одним мифом, о котором Патель слышал много раз. Хотя ИИ может повысить согласованность и повторяемость в каждой лаборатории, меньше вероятность того, что он обеспечит одинаковую стабильность между разными лабораториями. Он объясняет, что причина возникновения несоответствий заключается в том, что разные лаборатории используют разные стандарты и применяют эти стандарты при обучении ИИ.
«Наша технология чрезвычайно точная, - говорит Патель. - И ключевым здесь является то, что мы даем ему стандарты и миллионы точек данных, чтобы он мог учиться в течение определенного периода времени. Итак, технология является прогрессом в обучении на чрезвычайно высоком уровне и в темпе, который сложнее для человека. Для обучения ИИ требуется много данных. GIA обладает уникальным и непревзойденным набором данных о миллионах бриллиантов. По мере развития технологии, время обучения ИИ будет сокращаться, но сохранится потребность в высококачественных, согласованных, независимых и достоверных данных».
Патель отмечает, что, хотя обучение ИИ занимает много времени, результат, когда его получают, регулярнее обеспечивает более непротиворечивую оценку. «Очень важно добиться постоянства в оценках, и, знаете ли, существует человеческая субъективность, - объясняет он. - Роль GIA в разработке этих технологий заключается в использовании наших многолетних знаний, основанных на оценке многих миллионов бриллиантов, прошедших через наши лаборатории, и передаче этих знаний ИИ, чтобы он мог работать с нами более согласованно».
Доверьтесь процессу
В конечном счете, главной целью любой лаборатории является завоевание доверия потребителей. Без этого нет бизнеса. Но хотя потребители хотят доверять способу оценки их бриллиантов данной лабораторией, они не хотят жертвовать эффективностью. Патель считает, что использование ИИ при проведении оценки может обеспечить и то, и другое. «Ключевым вопросом при оценке всегда является доверие потребителей. GIA работает уже очень много лет, чтобы гарантировать то, что мы внедряем технологии и эффективность, но в то же время защищаем доверие потребителей».
В конце концов, Патель надеется, что технология будет говорить сама за себя в обеспечении доверия, но GIA готов работать с потребителями и торговлей, чтобы показать, как работает сертификация с помощью ИИ, и донести информацию о том, что стандарты и системы, которых она придерживается, одинаковы, как и всегда.
«Чтобы завоевать доверие потребителей, нужно много времени, и нужна ежедневная работа для его поддержания, - говорит он. - Мы работаем осторожно и целенаправленно, чтобы использовать искусственный интеллект для повышения, улучшения и расширения сертификации бриллиантов в GIA. Чем больше мы узнаем, - а мы многому учимся очень быстро, - тем больше мы будем знать о том, как использовать ИИ для применения стандартов GIA для расширения нашей миссии по защите прав потребителей».
