Co-Intelligence: Living and Working with AI

Работа все больше трансформируется. Каждый год модели искусственного интеллекта делают больше, чем они могли сделать годом ранее, создавая волны, которые прокатываются по всем отраслям. Во-первых, рынок колл-центров стоимостью 100 миллиардов долларов в год трансформируется, поскольку агенты ИИ начинают дополнять людей. Далее, большинство рекламных и маркетинговых текстов выполняются в основном ИИ при ограниченном руководстве людей-киборгов. Вскоре ИИ будет выполнять множество аналитических задач и все больший объем работы по кодированию и программированию. В целом, однако, более медленные темпы изменений означают, что эта волна разрушений похожа на те, что были в прошлом у технологий общего назначения. Задачи меняются чаще, чем рабочие места, и рабочих мест создается больше, чем уничтожается. Серьезное внимание к переобучению и нацеливанию навыков на работу с ИИ поможет снизить наихудшие риски.

Но начинают появляться и первые преимущества для всего общества. В последние десятилетия темпы инноваций тревожно замедляются. Так, в недавней, убедительной и удручающей статье говорится о том, что темпы изобретательства снижаются во всех областях, от сельского хозяйства до исследования рака. Для продвижения вперед требуется больше исследователей. По сути, скорость инноваций падает на 50 процентов каждые 13 лет, что замедляет экономический рост.

Отчасти это связано с растущей проблемой самих научных исследований: их слишком много. Бремя знаний увеличивается, поскольку слишком много нужно узнать, прежде чем новый ученый получит достаточно опыта, чтобы начать проводить исследования самостоятельно. Именно поэтому половина всех новаторских открытий в науке теперь происходит после сорока лет, тогда как раньше прорывы совершали молодые ученые. Аналогичным образом, за последние 20 лет число начинающих докторов наук в области STEM снизилось на 38 %. Природа науки становится настолько сложной, что основателям PhD для достижения прогресса требуются большие команды и административная поддержка, поэтому они обращаются в крупные фирмы. Таким образом, мы имеем парадокс нашего Золотого века науки. Больше исследований публикуется большим количеством ученых, чем когда-либо, но в результате прогресс замедляется! Из-за того, что читать и усваивать приходится слишком много, в более переполненных статьями областях меньше цитируют новые работы и больше канонизируют высокоцитируемые статьи.

Но уже есть признаки того, что ИИ может помочь. Исследования успешно продемонстрировали, что можно правильно определить наиболее перспективные направления в науке, анализируя прошлые работы с помощью ИИ, в идеале сочетая человеческую фильтрацию с программным обеспечением ИИ. Другие работы показали, что ИИ демонстрирует значительные перспективы в автономном проведении научных экспериментов, поиске математических доказательств и т. д. Возможно, достижения в области ИИ помогут нам преодолеть ограничения нашей чисто человеческой науки и приведут к прорыву в понимании Вселенной и самих себя. Многие из энтузиастов ИИ, которые изначально были на сайте , на самом деле рассчитывают на то, что ИИ поможет найти способы радикально продлить и улучшить жизнь человека. Хотя линейный рост возможностей ИИ, возможно, и не сможет достичь этой высокой цели, если она вообще достижима, это поможет перезапустить замедляющиеся двигатели прогресса.

Можно рассматривать этот сценарий как плавное повышение температуры с течением времени. ИИ будет играть все большую и большую роль в нашей жизни, но постепенно, так, чтобы срывы были управляемыми. Кроме того, мы начинаем видеть и некоторые из основных преимуществ ИИ: ускорение научных открытий, рост производительности труда и расширение возможностей для образования людей по всему миру. Результаты неоднозначны, но в основном положительны. И люди по-прежнему контролируют направление, в котором движется ИИ.

Однако развитие ИИ не было линейным.

Сценарий 3: Экспоненциальный рост

Не всякий технологический рост быстро замедляется. Закон Мура, согласно которому вычислительные возможности компьютерных чипов удваиваются примерно каждые два года, действует уже пятьдесят лет. ИИ может и дальше ускоряться подобным образом. Одной из причин этого является так называемый маховик - компании, занимающиеся разработкой ИИ, могут использовать системы ИИ для создания следующего поколения программного обеспечения для ИИ. Как только этот процесс начнется, его будет трудно остановить. И такими темпами ИИ станет в сотни раз более способным в следующем десятилетии. Люди не очень хорошо представляют себе экспоненциальные изменения, и поэтому наше видение начинает в большей степени опираться на научную фантастику и догадки. Но мы можем ожидать масштабных изменений повсюду. Все, что описано в сценарии 2, происходит, но гораздо, гораздо, гораздо быстрее, и нам, соответственно, труднее это воспринять.