Czy ryzyko związane z AI jest warte nagrody?

Gdy rozmyślam o fikcyjnych treściach, które spotkałem, dotyczących AI, szacuję, że ponad 90% z nich to treści dystopijne. Ironicznie, ponieważ duże modele językowe są szkolone na treściach z internetu, nie tylko są one nastawione na problematyczne aspekty społeczeństwa, ale także same siebie. Pojęcie AI, które nienawidzi samego siebie, jest zabawne i przypomina mi Marvina z Przewodnika po Galaktyce dla podróżników. Jednak jest to jedna z wielu rzeczywistości, które musimy brać pod uwagę, gdy AI jest integrowane ze społeczeństwem.

W swojej książce Życie 3.0: Być człowiekiem w erze AI, profesor MIT Max Tegmark wyjaśnia swoje spojrzenie na to, jak utrzymać AI korzystne dla społeczeństwa. Pisze: „Jeśli uczenie maszynowe może pomóc ujawnić relacje między genami, chorobami i odpowiedziami na leczenie, może rewolucjonizować medycynę personalizowaną, sprawić, że zwierzęta gospodarskie będą zdrowsze i umożliwić uprawę bardziej odpornych plonów. Ponadto roboty mają potencjał, aby stać się bardziej dokładnymi i niezawodnymi chirurgami niż ludzie, nawet bez użycia zaawansowanego AI”.

Nie ma wątpliwości, że AI wpłynie na jednostki, społeczeństwo i globalne systemy, ale istnieje niepewność związana z tym wpływem. AI będzie powierzane delikatne prace, takie jak diagnoza medyczna, jazda autonomiczna i podejmowanie decyzji finansowych. Przyjmując ryzyko zaufania, oczekujemy zwrotu w postaci automatyzacji, poprawy wydajności, szybszych przepływów pracy i interfejsów użytkownika, których nie możemy nawet przewidzieć dzisiaj.

Jednym z przykładów tego może być raport z 2024 roku na temat generatywnego AI w profesjonalnych usługach opublikowany przez Thomson Reuters (TRI ) Institute, oparty na globalnej ankiecie 1 128 respondentów, którzy znają technologię Generatywnego AI. Badanie pokazuje powszechny temat ostrożnego optymizmu, jeśli chodzi o przyjęcie Generatywnego AI w profesjonalnych środowiskach – w rzeczywistości 41% stwierdziło, że są podekscytowani, ponieważ oczekują zwiększonej wydajności i produktywności.

To pokazuje zdrowy popyt na automatyzację, która może tworzyć nowe wydajności dla profesjonalistów, korzyść, którą są skłonni wprowadzić.

Żadne miejsce pracy ani branża nie chce być pozostawiona w tyle, więc tak długo, jak ten wyścig w celu wykorzystania AI w biznesie będzie kontynuowany i zyskiwał na impet, możesz oczekiwać, że pracownicy i profesjonaliści będą nadal narażeni na te nowe technologie na różne sposoby, aby wzmocnić swoją przyszłość pracy.

Z drugiej strony, jesteśmy również bardzo świadomi potencjalnego ryzyka, które podejmujemy, powierzając AI. Tegmark również napisał to w Życiu 3.0, „ Innymi słowy, prawdziwe ryzyko związane z AGI (sztuczną inteligencją ogólną) nie jest złośliwością, ale kompetencją. Superinteligentny AI będzie niezwykle dobry w osiąganiu swoich celów, a jeśli te cele nie są zgodne z naszymi, mamy problem”.

Podobnie jak w przypadku każdej nowej technologii, AI przedstawia nowy sposób robienia rzeczy, a zmiana jest często wyzwaniem, gdy nie wiesz, jakiego wyniku oczekiwać. Część tego ryzyka jest bardzo dramatyzowana w fikcji, często przedstawiającej AI jako misantropijne – w Dolinie Krzemowej, czasami słyszy się żartobliwe odniesienia do „Skynetu” z franczyzy filmowej Terminator w nieformalnych rozmowach na temat obaw o AI. Jednak rzeczywistość dotycząca potencjalnego ryzyka AI jest znacznie mniej ekscytująca niż to, co przedstawia Hollywood, ponieważ początkowa wydajność AI może być po prostu niedokładna i błędna. Przecież AI to oprogramowanie, które dzieli te same pułapki, co tradycyjne oprogramowanie.

Jako badacz, jestem stale zmuszony do zniwelowania skłonności w algorytmach AI, czy to przez staranną kurację danych, przejrzystość algorytmiczną, czy też solidne protokoły testowe. Fakt, że my, ludzie, jesteśmy bardzo świadomi niebezpieczeństw AI (jak wynika z treści, które tworzymy), daje mi pocieszenie, że znaczna uwaga jest poświęcana etycznemu i odpowiedzialnemu AI. Ta uwaga pochodzi od wszystkich rodzajów interesariuszy: użytkowników, decydentów i firm, które coraz częściej wymagają przejrzystości i odpowiedzialności od systemów AI.

Jest powszechnie przyjętym poglądem, że technologia w sektorze prywatnym rozwija się szybko, a rząd porusza się powoli. Rzeczywistością jest również to, że gdy tylko stanie się to możliwe, kapitalizm spowoduje, że AI zastąpi miliony pracowników, zmuszając ich do nauki nowych umiejętności, aby pozostać w siłach roboczych.

Zgodnie z raportem badawczym z 2023 roku McKinsey Global Institute na temat generatywnego AI i przyszłości pracy w Ameryce, „Do 2030 roku działania, które odpowiadają za do 30% godzin obecnie pracowanych w całej gospodarce USA, mogą być zautomatyzowane – tendencja przyspieszona przez generatywne AI. Jednak widzimy, że generatywne AI ulepsza sposób, w jaki pracują specjaliści STEM, twórcy i profesjonaliści biznesu i prawnicy, zamiast eliminować znaczną liczbę miejsc pracy. Największy wpływ automatyzacji najprawdopodobniej dotknie inne kategorie pracy. Praca biurowa, obsługa klienta i praca w gastronomii mogą nadal spadać”.

Trudno mi wyobrazić sobie świat, w którym rząd nie odgrywałby roli w pomocy tym pracownikom, którzy zostaną zastąpieni. Dlatego ważne jest, aby sektor publiczny zaczął przygotowywać rozwiązania już teraz. Przykładami rozwiązań są doskonalenie umiejętności pracowników zagrożonych utratą pracy i zapewnienie powszechnego dochodu podstawowego. Jestem również pełen nadziei, że sektor prywatny odegra rolę w tym procesie, tworząc nowe miejsca pracy, których nie możemy jeszcze przewidzieć.

Powszechny dochód podstawowy zawsze był dla mnie ekscytującym pojęciem i przypomina mi frazę „nie żyj, aby pracować, pracuj, aby żyć”. Wiele osób pracuje, aby żyć. Nazywajcie mnie naiwnym, ale jeśli ta praca jest zautomatyzowana, uważam, że jest to coś więcej niż mrzonka, że ludzkość może wejść w erę, w której praca jest opcjonalna. To jest całkowicie obcy nam concept dzisiaj, ale to nie znaczy, że jest to niemożliwe. W rzeczywistości powinniśmy oczekiwać niczego mniej niż nadzwyczajnego od technologii tak nadzwyczajnej jak AI.