Баладжи утверждает, что ИИ является политеистической, а не монотеистической системой, то есть нет одной сверхинтеллектуальной системы, правящей всеми. Вместо этого существует множествоtronИИ, каждый из которых поддерживается разными игроками.
По его словам: «Мы эмпирически наблюдаем политеистический ИИ… а не единую всемогущую модель». Это развеивает фантазию о том, что один искусственный общий интеллект превратит мир в скрепки. Мы имеем дело с балансом сил между множеством комбинаций человек/ИИ, а не с одной доминирующей силой.
Он говорит, что сейчас ИИ работает только «от середины до середины». Он не выполняет полные задачи от начала до конца. По-прежнему нужны люди на обоих концах: один управляет ИИ, а другой проверяет результат его работы.
Таким образом, все реальные затраты и усилия сместились на периферию: на этапы запроса и проверки. Именно туда компании теперь тратят свои деньги, несмотря на то, что ИИ ускоряет основную часть процесса.
Искусственный интеллект делает вас умнее, но только если вы уже умны
Баладжи называет это не искусственным интеллектом, а усиленным интеллектом. Поскольку ИИ не действует самостоятельно, он не является полностью агентным, не ставит долгосрочные цели и не может проверять собственные результаты, «необходимо приложить много усилий для подсказок, проверки и интеграции системы», — сказал он. Таким образом, полезность ИИ зависит от вашего интеллекта. Если вы дадите ему неправильные инструкции, он даст вам плохие результаты.
Он также говорит, что ИИ не заменит вас, а просто поможет выполнять больше работы. С его помощью вы можете притвориться неплохим дизайнером интерфейсов или аниматором игр. Но не ждите экспертного уровня. ИИ сделает вас достаточно хорошим, чтобы быть средним, а не выдающимся. Для достижения настоящего качества вам по-прежнему нужны специалисты.
Есть ещё одна задача, которую он выполняет , — это задача предыдущей версии самого себя. Midjourney вытеснил Stable Diffusion из рабочего процесса. GPT-4 занял место GPT-3. Как говорит Баладжи: «ИИ не забирает вашу работу, он забирает работу предыдущего ИИ». Как только компании создают пространство для ИИ в рабочем процессе, например, при создании изображений или генерации кода, это пространство остаётся заполненным. Оно просто передаётся более новой, лучшей модели.
Он также утверждает, что ИИ лучше справляется с визуальными аспектами, чем с текстом. Человеку проще оценить картинку, чем проверить массивный код или абзацы текста. «Пользовательские интерфейсы и изображения легко проверяются человеческим глазом», — говорит Баладжи. В случае с текстом проверка точности занимает больше времени и обходится дороже.
Криптовалюты ограничивают возможности искусственного интеллекта
Баладжи проводит грань между принципами работы ИИ и криптографии . ИИ работает на основе вероятностей; он делает предположения, основываясь на закономерностях. Но криптография детерминирована; она работает на основе сложных, доказуемых математических вычислений. Таким образом, криптография становится границей, которую ИИ не может легко преодолеть.
Искусственный интеллект может взламывать капчи, но он не сможет подделать баланс в блокчейне. «Искусственный интеллект делает всё поддельным, но криптовалюта снова делает это реальным», — говорит он. Искусственный интеллект может решать простые уравнения, но криптографические уравнения всё ещё блокируют его.
Уже существует версия смертоносного ИИ — это дроны. «Каждая страна занимается этим», — говорит Баладжи. Угрозу представляют не генераторы изображений или чат-боты, а автономное оружие. Именно в этой области реальное воздействие ИИ уже смертельно.
Он утверждает, что ИИ децентрализует, а не централизует. Сейчас существует множество компаний, занимающихся ИИ, а не один или два гиганта. Небольшие команды с хорошими инструментами могут многое сделать. А модели с открытым исходным кодом быстро совершенствуются. Поэтому даже без огромных бюджетов небольшие группы могут создаватьtronсистемы ИИ. Это размывает власть, а не концентрирует её.
Баладжи также отвергает идею о том, что чем больше ИИ, тем лучше. Он говорит, что идеальное количество — это не ноль, не 100%. «0% ИИ — это медленно, а 100% ИИ — это халтура». Настоящая ценность находится посередине. Слишком мало ИИ — значит, вы отстаёте. Слишком много — и качество падает. Он сравнивает это с кривой Лаффера, концепцией из экономики, которая гласит, что существует оптимальная точка между крайностями.
В заключительном аргументе он объясняет, почему современные системы — это ограниченные системы искусственного интеллекта, а не богоподобные машины. Он выделяет четыре типа ограничений:
- Экономический аспект: каждый вызов API стоит денег. Использование ИИ в больших масштабах не бесплатно.
- maticИИ: Искусственный интеллект не способен решать хаотические или криптографические задачи.
- Практическая сторона вопроса: для проверки и подтверждения результатов по-прежнему необходимы люди. Искусственный интеллект не может выполнить всю задачу в одиночку.
- Физические особенности: ИИ не собирает данные из реального мира самостоятельно. Он не может воспринимать окружающую среду или интерпретировать её так, как это делают люди.
В заключение он говорит, что эти ограничения могут быть сняты позже. Возможно, будущие исследователи смогут объединить мышление Системы 1 (быстрое и интуитивное, как у ИИ) с мышлением Системы 2, которое более логично и тщательно, как в традиционных вычислениях. Но сейчас это всего лишь теория. Это все еще открытая проблема. Всезнающего ИИ не существует. Есть только инструменты (дорогие, ограниченные, конкурентоспособные инструменты), которые делают то, что им говорят, и нуждаются в постоянной проверке.
