FastSaltTimesThe Economist (номер за 19-25 июля) публикует такие статьи как «Искусственный интеллект убивает Интернет. Может ли что-нибудь его спасти?» и «Чтобы выжить в эпоху ИИ, Интернету нужна новая бизнес-модель». Что пишут?
ИИ становится операционной системой человеческой цивилизации, способной принимать решения и делать выводы за нас, что делает ставки невероятно высокими. Эта технология соблазняет нас отдать свое мышление на аутсорс, и мы рискуем потерять самонаправление и стать «людьми опустошенными». В эпоху колоссальных перемен жизненно важно отступить назад и сосредоточиться на вечных вопросах, черпая мудрость у мыслителей прошлого, таких как К.С. Льюис или Мартин Хайдеггер, которые находились вне современной технологической среды. Для созидателей, формирующих наш общий мир, философия является незаменимой путеводной звездой, задающей направление. Фундаментальный вопрос, который должен задать себе любой разработчик, — «Что я строю?» — не менее важен, чем вопросы Платона о справедливости. Цель — создавать инструменты, которые раскрывают творческие способности свободной цивилизации и повышают человеческий потенциал, а не ведут к тотальному и совершенному контролю.
Этика играет ключевую роль в развитии ИИ. Только человек является подлинным моральным субъектом, который несет ответственность за свои решения и их последствия. ИИ, как и любая технология, может быть использован как во благо, так и во вред. Поэтому необходимо оценивать не только цели использования ИИ, но и средства, а также мировоззрение, заложенное в него разработчиками. Важно, чтобы конечная ответственность за решения, принятые с помощью ИИ, всегда лежала на людях, и чтобы ИИ служил человечеству, а не наоборот. Чрезмерная зависимость от ИИ в принятии решений может ослабить человеческую волю.
Очень много вижу и все больше и больше постов каждый день от восторженных и не самых глупых людей, что они перестали использовать Google для поиска, читать первоисточники, тратить свое время на самостоятельное исследование вопросов и перешли полностью в своих вопросах на ChatGPT и так далее, или что они платят 200 долларов за отчет от DeepResearch, а не 2-15к долларов за отчет аналитикам. Что поисковики, СМИ и агентства и эксперты умерли и ИИ отобрал их хлеб, отвечая на вопросы и выдавая красоту и инфу. Посмею высказать другое мнение.
Ученые из University of North Texas изучали, как искусственный интеллект принимает финансовые решения, и сравнивали его с тем, как это делают обычные люди по всему миру. Они задавали одинаковые вопросы про деньги и финансовые решения семи разным ИИ-моделям (включая ChatGPT разных версий, Gemini и другие) и сравнивали их ответы с ответами реальных людей из 53 стран.
Главная проблема в том, что LLM не учатся со временем так, как это делает человек. Отсутствие постоянного обучения — это огромный минус. Да, начальный уровень у моделей во многих задачах может быть выше среднего человека. Но вы не можете дать модели обратную связь высокого уровня. Вы получаете то, что есть «из коробки». Можно крутить системный промпт, но на практике это не дает настоящего обучения и улучшений, которые происходят у человека. Чем полезен человек? Не только интеллектом. Главная сила — в умении накапливать контекст, анализировать свои ошибки и постепенно улучшать процесс за счет мелких корректировок.
Риши Сунак пишет, что в сфере искусственного интеллекта важно не только участие в гонке за AGI, где лидируют США и Китай. Куда важнее — быстрее других внедрить повседневный ИИ в экономику, бизнес, образование и государственные услуги. Это принесёт реальные выгоды: рост производительности, улучшение качества жизни и укрепление конкурентоспособности. История показывает, что выигрывают не те, кто первым изобрёл технологию, а те, кто быстрее и шире её использовал. Для этого нужно обучать предпринимателей, особенно из малого и среднего бизнеса, помогать действующим работникам осваивать ИИ, а не только менять школьные программы. Массовое обучение требует системы сертификации, чтобы работодатели понимали, какие знания действительно ценны. Также важно внедрять ИИ в госсектор, ведь он занимает значительную долю экономики.
При развитии сильного ИИ понятие «человеческих денег» может измениться. «Человеческие деньги» относятся к текущей системе ценностей и накопления богатства, основанной на человеческой деятельности и традиционной экономике. Пока что люди – главные производители и исполнители. Например, ваши зарплаты, инвестиции, накопления, доходы от бизнеса — все это «человеческие деньги», потому что за ними стоит человеческий труд, человеческое время, человеческая креативность. Если AGI или ASI действительно появятся и смогут делать «все лучше, чем люди», то ценность «человеческих денег» может измениться, и сама «игра» (экономическая система) может кардинально трансформироваться. Понятие человеческого богатства и его накопления может потерять свой смысл, и бессмысленно пытаться «накопить» эти «человеческие деньги» сейчас из страха, что они исчезнут или обесценятся.
Забудьте про языковые модели (LLM) — настоящая большая задача для ИИ заключается в том, чтобы понимать трехмерный мир. Фей-Фей Ли объясняет, что пространственный интеллект намного сложнее языка и с математической точки зрения гораздо запутаннее. Кроме того, для него нет такого огромного объема данных, как для языковых моделей, которые сейчас активно развиваются. Ее новый проект World Labs как раз и занимается этой «почти безумной» задачей: создает базовые модели, чтобы в будущем ИИ мог по-настоящему видеть, ориентироваться и взаимодействовать с реальным миром. Это малоизвестная, но самая захватывающая граница развития ИИ.
ИИ уже не просто помогает нам искать новости — он их отбирает, переваривает и подает в удобной «готовой» форме. В результате миллионы людей перестали заходить на сайты, а издатели теряют деньги и закрываются. SEO больше не спасает, топ в Google больше не значит ничего. Те, кто еще недавно зарабатывал на рекламе и подписках, массово увольняют редакции или ставят контент под замок. Когда даже The New York Times вынуждена судиться с OpenAI, понятно одно: старый мир медиа трещит по швам. Google и OpenAI утверждают, что это «прогресс» и «удобство», но кто заплатит за настоящую журналистику? Сэм Альтман честно признает: работы исчезнут, а вместе с ними и медиа, к которым мы привыкли. Что нас ждет: общество без проверенных новостей или мир, где все решает алгоритм? Пора понять: за бесплатную информацию мы платим разрушением целой отрасли. Читайте, пока есть что читать.