Отныне нейросети способны эффективно заменять человека при расчете адекватной стоимости ремонта автомобиля. По крайней мере, именно с таким заявлением выступила на днях компания Uremont, которая позиционируется как цифровой сервис для поиска СТО и выгодных условий страхования.
В сообщении говорится, что отечественный рынок австосервисных услуг до сих пор остается непрозрачным, поскольку свыше 100 000 профильных организаций работают без единого стандарта ценообразования, что позволяет им вводить в заблуждение доверчивых автовладельцев. Но внедренная после верификации «более 150 сервисов» программа на основе ИИ впервые в России выполнила якобы предельно точные расчеты необходимых работ по описанию проблемы, благодаря чему некий пользователь сэкономил 150 000 рублей.
Новая модель, как уточняется в релизе, анализирует описание поломки, фото или выбранную услугу, формирует первичный вывод и показывает ориентировочную цену с учетом модели машины, ее возраста и региона. «После этого автовладелец видит предложения ближайших проверенных станций и может записаться онлайн в один клик», — говорится в сообщении.
С помощью новой системы, которая сейчас работает в пилотном режиме, компания рассчитывает «стать примером клиентоориентированности, где хозяин ТС сам оценивает работу СТО», будь то официальный дилер или независимый техцентр.
— Эта история — одновременно и про реальный прогресс, и про хороший PR-повод, — считает генеральный директор компании WMT AI Игорь Никитин. — Да, подобные ассистенты вполне способны составить смету типового ремонта по марке, модели, возрасту машины и региону ее эксплуатации.
Особенно при наличии ценовой базы от сотен верифицированных сервисов и точных математических расчетов: такое сочетание помогает понять порядок цен и не оказаться совсем беззащитным перед недобросовестными ремонтниками...
В свою очередь, руководитель мобильного технопарка «Кванториум» Александр Чибисов рассказывает, что сегодня нейросети могут по описанию симптомов или аудиозаписи звука работы двигателя диагностировать сложную технику и даже предсказать время ее выхода из строя. Он утверждает, что его организация занимается внедрением подобных систем на промышленных предприятиях.
— Однако я убежден, — говорит собеседник портала «АвтоВзгляд», — что ИИ пока еще только вспомогательный инструмент для человека, и живого автомеханика даже в плане адекватной оценки заменит нескоро.
Кроме того, описанный в релизе и новостях на его основе сервис представляет собой всего лишь «обертку» над GPT, что неизбежно означает наличие всевозможных несовершенств, включая разные «галлюцинации». А продвинутый пользователь может и без подобных сервисов провести довольно качественную аналитику по любому вопросу, в том числе техническому...
— Таким образом, сэкономить 150 000 рублей благодаря грамотному совету ИИ вполне реально, — соглашается г-н Чибисов. — Но заменить качественную диагностику на 100% генеративные нейросети не могут. Они лишь помогают профессионалам быстрее и качественнее выполнять свою работу, а неспециалистам — получить дополнительную информацию и альтернативные точки зрения.
— И уж в любом случае один красивый кейс не доказывает, что систему можно масштабировать на всю страну и любые поломки, — замечает Никитин. — На дорогах сегодня много старых автомобилей, тюнингованных, «битых три раза», а в различных регионах установлена разная стоимость нормо-часа, запчастей, курсов валют, и любая модель из-за этого начинает ошибаться «на краях».
Поэтому стоит спокойно относиться к историям про оценку ремонта ТС на основе нейросетей. Да, это наступившая реальность, да, ИИ выступает как помощник и «второе мнение» для автовладельца. Но это точно не волшебная кнопка, которая всегда выдаст единственно правильную цену и заменит живого мастера.
Если же говорить о широком внедрении новинки, то оно имеет смысл только после серии проверенных кейсов, регулярного обновления базы и честного признания ограничений, а не на основе одного удачного эпизода, — подчеркивает специалист.
— Есть и еще один важный аргумент критического плана, — замечает ведущий аналитик компании Mobile Research Group Эльдар Муртазин. — Нейросеть может выполнить расчеты на основании информации, которая доступна онлайн, но действует по алгоритму.
Если говорить о его качестве, то оно напрямую зависит от качества информации, лежащей в основе этого алгоритма. «Мусор» на входе — «мусор» на выходе. А количество ошибочных срабатываний нейросетей сегодня находится в пределах 40-60%. То есть получить правильный ответ можно в среднем в половине случаев.
Новинка, безусловно, интересная. Но утверждать на этом основании, что нейросети «спасают» или просто «точнее говорят», наверное, пока нельзя. Здесь «подсвечивается» отдельная история. Это «ошибка выжившего», как с дельфинами. Все хвалят, что дельфины помогают выплыть, но те, кого они вытолкали в море, уже ничего рассказать не могут. Поэтому утверждать, что универсальность подобных решений уже стала реальностью нашего дня, пока нельзя, — делает вывод Муртазин.
Итак, нейросети сегодня действительно способны помогать в объективной оценке стоимости обслуживания ТС. Однако пока рано отказываться от участия в этом процессе живого разума или сводить его роль к выбору единственного решения из перечня предложенных каким-нибудь GPT-чатом.
Даже полностью доверившись ИИ-программе, многократно проверенной в деле, стоит критически относиться к рекомендациям нейросетей, учитывая, что уровень их развития таков, что невозможно гарантировать высокую точность предлагаемых выводов. Иначе говоря, скачиваем «что хотим», но расчеты ведем сами.
