Пик минимальных усилий: Большие языковые модели для решений в цепочках поставок.
«Нельзя просто открыть уже открытые двери; ещё следует избегать перекраски ручки в синий цвет Word.»
Если вам нужен краткий курс по означению очевидного при одновременной рекламе Microsoft Azure, не ищите ничего лучше недавней статьи “Large Language Models for Supply Chain Decisions”.1 Документ обещает революционизировать операционную деятельность; вместо этого он разогревает вчерашние остатки, выкладывает их в Times New Roman и взимает плату за вход.
Ниже представлен легкомысленный разбор этого шедевра банальностей.
1. Место преступления форматирования
Прежде чем мы дойдем до аннотации, статья оскорбляет нас стандартным Заголовком 1 из Microsoft Word 97. Ни LaTeX, ни любви к типографике, даже попытка создать достойную подпись к иллюстрации отсутствует. Дорогие авторы: если TikZ кажется пугающим, хотя бы измените цвет заголовка — хоть что-нибудь, чтобы доказать, что шаблон редактировал человек.
2. Распахивание дверей
На странице 1 торжественно заявляется, что «Современные цепочки поставок сложны» и что «инструменты оптимизации широко применяются.» Прорыв. Дальше, наверное, докажут, что вода мокрая и что понедельники следуют за воскресеньями.
Throughout the text every fact is either:
- already covered in undergraduate OR courses two decades ago, or
- so generic it could be copied‑paste into Wikipedia without anyone noticing.
3. LLM 101 — в 2025 году
Раздел 2 занимает три страницы, объясняя, что LLM «предсказывает следующее слово». Представьте, что вы представляете физическую статью, которая на паузе уточняет закон Ньютона F = ma. Это — пик минимальных усилий: модель научной работы, где предполагается, что читатель только что проснулся в 1990 году.
4. Где же цифры?
Заголовок обещает «решения», однако единственное уравнение, которое можно увидеть — это номер страницы в нижнем колонтитуле. Ни формул, ни функций потерь, ни KPI, ни какого-либо бенчмарка, сравнимого даже с Excel Solver. Нам говорят, что GPT‑4 достигает «около 90% точности.» Точность чего, собственно? Оценки затрат? Уровня обслуживания? Опознавания французской выпечки? При отсутствии метрики 90% от нулевого основания всё равно округляются до нуля.
5. Кабаре «Что если»
Авторы демонстрируют замечательную архитектуру (см. Рисунок 1 — блок-схему, достойную клипарта PowerPoint), переводящую простое английское «а что если?» в «математический код».
Но закулисное волшебство остаётся на усмотрение воображения. Какой решатель? Какое время выполнения? Как обеспечить выполнимость, когда GPT с воодушевлением добавляет ограничения, разрушающие модель? Тишина. Поверьте, мы же эксперты.
6. Спонсорский контент, академическое издание™
Примерно треть страниц отведена под кейс планировщиков Microsoft Azure, которые, как выясняется, теперь в восторге, поскольку внутренний чат-бот экономит им 23 % времени на расследование.
Эта доля кажется подозрительно точной для метрики, которая так и не была определена. Более того, «эксперимент» не отличим от пресс‑релиза. Размещение продукта может быть приемлемо в Transformers 19, но в академическом труде это пахнет инфомаркетингом.
7. Риск? Этика? Нет.
LLM’ы галлюцинируют, протекают данные, выдумывают поставщиков из ниоткуда — ничего из этого не упоминается в обсуждении. Авторы отмечают, что пользователям нужно «научиться задавать точные вопросы», фактически перекладывая вину на оператора, если модель выходит из-под контроля. Это всё равно что отправить автомобиль без тормозов и инструктировать водителей «тщательно планировать остановки».
8. Библиография без биологии
Пять ссылок: пять — это самоссылки, три — препринта, одна — из HBR (читайте: корпоративный блог с сносками). Настоящей литературы по цепочкам поставок — прогнозированию спроса, стохастической оптимизации, вероятностным срокам поставки — нигде не найти. Видимо, операционные исследования начались с релиза GPT‑3.
9. Упущенные возможности
- Вероятностное мышление: Цепочки поставок функционируют благодаря неопределенности. А статья работает на детерминированной волшебной пыли.
- Причинный вывод и контрфакты: заменено на «спросите у GPT, что произойдет, если завод F закроется».
- Вычислительные затраты: GPU трактуются как «специальное оборудование». Ваш облачный счёт передаст привет.
Заключительные мысли
Эта глава не неправильная; она просто незначительна. Она вносит в науку о цепочках поставок примерно столько же, сколько наклейки на бампера могут внести в философию. Если целью было показать, что LLM могут писать статьи о цепочках поставок, поздравляем — ИИ явно справился, и никто не удосужился отредактировать.
Для читателей, ищущих суть, могу посоветовать пропустить эту статью и попросить ChatGPT «объяснить оптимизацию цепочек поставок так, как будто мне пять». Вы получите более качественный контент, с лучшим форматированием и без рекламы Azure.
