Стоит ли риск от ИИ оправдывать награду?

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

В своей книге Жизнь 3.0: Быть человеком в эпоху ИИ профессор Массачусетского технологического института 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 сельскохозяйственных животных здоровее и обеспечить более устойчивые культуры. Кроме того, роботы имеют потенциал стать более точными и надежными хирургами, чем люди, даже без использования передового ИИ».

Не существует сомнений, что ИИ повлияет на отдельных людей, общество и глобальные системы, но существует неопределенность, связанная с этим воздействием. ИИ будет поручено выполнять такие тонкие задачи, как диагностика заболеваний, автономное вождение и принятие финансовых решений. Принимая на себя риск доверия, мы ожидаем вознаграждения в виде автоматизации, повышения производительности, ускорения рабочих процессов и интерфейсов пользователя, которых мы не можем даже предсказать сегодня.

Один из примеров этого можно увидеть в недавно опубликованном отчете 2024 года о генеративном ИИ в профессиональных услугах Института Томсона Рейтерса, основанном на глобальном опросе 1128 респондентов, знакомых с технологией генеративного ИИ. Исследование демонстрирует общую тему осторожного оптимизма при принятии генеративного ИИ в профессиональной среде – на самом деле, 41% заявили, что они взволнованы, поскольку ожидают повышения эффективности и производительности.

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

Ни одно рабочее место или отрасль 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 гиперосведомлены о потенциальном риске, 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 совпадают с нашими, мы в беде».

Как и любая новая технология, ИИ представляет новый способ делать вещи, и изменение часто является вызовом, 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 Терминатора в неформальной беседе о страхах перед ИИ. Однако реальность о потенциальном риске ИИ гораздо менее интересна, чем то, что представляет Голливуд, поскольку 初期альная производительность ИИ может быть просто неточной и ошибочной. Ведь ИИ – это программное обеспечение, и 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, гиперосведомлены о опасностях ИИ (как свидетельствует контент, который мы создаем), меня успокаивает, что значительное внимание уделяется этичному и ответственным ИИ. Это внимание исходит от всех видов заинтересованных сторон: пользователей, политиков и бизнеса, которые все чаще требуют прозрачности и подотчетности от систем ИИ.

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

Согласно исследовательскому отчету 2023 года McKinsey Global Institute о генеративном ИИ и будущем работы в Америке, «К 2030 году до 30% часов, которые в настоящее время работают по всей экономике США, могут быть автоматизированы – тенденция, ускоренная генеративным ИИ. Однако мы видим, что генеративный ИИ улучшает способ, которым работают STEM, творческие и деловые и юридические профессионалы, а не устраняет значительное количество рабочих мест напрямую. Самые большие эффекты автоматизации, вероятно, коснутся других категорий работы. Работа офисной поддержки, обслуживания клиентов и сферы обслуживания может продолжать снижаться».

Мне трудно представить себе мир, где правительство не играет роли в помощи этим рабочим, которые будут вытеснены. Поэтому важно, чтобы государственный сектор начал готовить решения сейчас. Примерами таких решений могут быть 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 полLYANNом, но если эта работа может быть автоматизирована, я считаю, что это не просто pipe dream, что человечество может войти в эпоху, когда работа будет необязательной. Это совершенно чужая концепция для нас сегодня, но это не значит, что это невозможно. На самом деле, мы должны ожидать ничего менее экстраординарного от технологии, такой экстраординарной, как ИИ.