Стоит ли риск от ИИ оправдан?

Когда я размышляю о вымышленном контенте, с которым я столкнулся, связанном с ИИ, я бы оценил его как более 90% антиутопического. Иронично, что поскольку большие языковые модели обучаются на контенте из интернета, они не только предвзяты к проблемным аспектам общества, но и сами по себе. Концепция самоуничижения ИИ является юмористической и напоминает мне Марвина из Путеводителя по галактике для путешественников. Однако это одна из многих реалий, которые мы должны учитывать при интеграции ИИ в общество.

В своей книге Жизнь 3.0: быть человеком в эпоху ИИ профессор MIT Макс Тегмарк объясняет свою точку зрения на то, как сохранить ИИ полезным для общества. Он пишет: «Если машинное обучение может помочь раскрыть отношения между генами, заболеваниями и реакциями на лечение, оно может революционизировать персонализированную медицину, сделать здоровее сельскохозяйственных животных и обеспечить более устойчивые культуры. Кроме того, роботы имеют потенциал стать более точными и надежными хирургами, чем люди, даже без использования передового ИИ».

Нет сомнений, что ИИ повлияет на отдельных людей, общество и глобальные системы, но существует неопределенность, связанная с этим влиянием. ИИ будет доверен деликатной работой, такой как диагностика здравоохранения, автономное вождение и принятие финансовых решений. Принимая на себя риск доверия, мы ожидаем доходы в виде автоматизации, улучшения производительности, ускорения рабочих процессов и пользовательских интерфейсов, которые мы не можем даже предсказать сегодня.

Одним из примеров этого может служить недавно опубликованный отчет Thomson Reuters (TRI ) Institute 2024 Генеративный ИИ в профессиональных услугах, основанный на глобальном опросе 1 128 респондентов, знакомых с технологией Генеративного ИИ. Исследование демонстрирует общую тему осторожного оптимизма при принятии Генеративного ИИ в профессиональной среде – на самом деле, 41% сказали, что они рады, потому что ожидают повышения эффективности и производительности.

Это показывает здоровый спрос на автоматизацию, которая может создать новые эффективности для профессионалов, выгоду, которую они готовы принести.

Ни один рабочий мест или отрасли не хочет отстать, поэтому, пока эта гонка за использование ИИ в бизнесе продолжает набирать обороты, вы можете ожидать, что сотрудники и профессионалы будут продолжать сталкиваться с этими новыми технологиями различными способами, чтобы укрепить свое будущее работы.

С другой стороны, мы также очень осознаем потенциальный риск, который мы принимаем на себя, доверяя ИИ. Тегмарк также написал это в Жизни 3.0: «Иными словами, реальный риск с ИИ общего назначения не злонамеренность, а компетентность. Суперинтеллектуальный ИИ будет чрезвычайно хорош в достижении своих целей, и если эти цели не соответствуют нашим, мы в беде».

Как и любая новая технология, ИИ представляет новый способ делать вещи, и изменение часто является проблемой, когда вы не знаете, чего ожидать. Некоторый из этого риска сильно драматизируется в вымышленном контенте, часто изображающем ИИ как человеконенавистнический – в Кремниевой долине вы иногда слышите шутливые ссылки на «Skynet» из франшизы фильмов «Терминатор» в неформальной беседе о страхах перед ИИ. Однако реальность о потенциальном риске ИИ гораздо менее интересна, чем то, что представляет Голливуд, поскольку первоначальная производительность ИИ может быть просто неточной и ошибочной. Ведь ИИ – это программное обеспечение, и он разделяет все те же недостатки, что и традиционное программное обеспечение.

Как исследователь, я постоянно сталкиваюсь с необходимостью смягчить предвзятость в алгоритмах ИИ, будь то через тщательную курирование данных, прозрачность алгоритмов или надежные протоколы тестирования. То, что мы, люди, очень осознаем опасности ИИ (как свидетельствует контент, который мы создаем), дает мне уверенность, что значительное внимание уделяется этичному и ответальному ИИ. Это внимание исходит от всех видов заинтересованных сторон: пользователей, политиков и бизнеса все чаще требуют прозрачности и подотчетности от систем ИИ.

Это общепринято, что технологии в частном секторе развиваются быстро, а правительство движется медленно. Также это реальность, что, как только это становится возможным, капитализм приведет к тому, что ИИ вытеснит миллионы работников, заставив их учиться новым навыкам, чтобы остаться в рабочей силе.

Согласно исследованию 2023 года от McKinsey Global Institute о Генеративном ИИ и будущем работы в Америке, «К 2030 году деятельность, на которую приходится до 30% часов, в настоящее время отработанных в экономике США, может быть автоматизирована – эта тенденция ускоряется генеративным ИИ. Однако мы видим, что генеративный ИИ улучшает работу STEM, творческих и бизнес-профессионалов, а не устраняет значительное количество рабочих мест. Наиболее значительные эффекты автоматизации, вероятно, затронут другие категории работы. Работа по поддержке офиса, обслуживанию клиентов и работе в сфере питания может продолжать снижаться».

Мне трудно представить себе мир, где правительство не играет роль в помощи этим работникам, которые будут вытеснены. Поэтому важно, чтобы государственный сектор начал готовить решения сейчас. Примерами таких решений могут служить повышение квалификации уязвимых работников и предоставление универсального базового дохода. Я также надеюсь, что частный сектор сыграет свою роль, создавая новые рабочие места, которые мы не можем предсказать сегодня.

Универсальный базовый доход всегда был интересной концепцией для меня и напоминает мне фразу «не живи ради работы, работай ради жизни». Многие люди работают, чтобы жить. Назовите меня наивным, но если эта работа может быть автоматизирована, я считаю, что это больше, чем просто мечта, что человечество может войти в эпоху, где работа является необязательной. Это совершенно чужая концепция для нас сегодня, но это не значит, что это невозможно. На самом деле, мы должны ожидать ничего short of необычного от технологии, такой необычной, как ИИ.