Пиковая волна технологического прогресса неизменно сопровождается всплеском ожиданий и волнений, вызывая сравнения с историческими техническими революциями, такими как железнодорожная мания 1840-х годов или интернет-бум конца 90-х.
На современном фронте ключевым разрушителем является генеративный ИИ, особенно экспансивные языковые модели, такие как ChatGPT , которые вызвали атмосферу предвкушения, подобную той, что была в предыдущих взрывах инноваций.
Однако энергичная риторика часто затмевает крутую и неровную дорогу, по которой должны идти технологические революции, чтобы принести обещанные плоды повышения производительности и общественного благосостояния. Окажется ли разворачивающаяся революция ИИ чем-то иным?
Расшифровка безумия ИИ
Шумиха вокруг технологий генеративного ИИ не совсем беспочвенна. Например, ChatGPT от OpenAI доказал свою мощь, продемонстрировав впечатляющие возможности, такие как автоматизация задач, начиная от написания эссе и заканчивая генерацией кода.
Это подстегнуло прогнозы масштабных экономических последствий. Goldman Sachs, например, прогнозирует, что производительность за счет искусственного интеллекта может увеличить мировой ВВП на 7% за десятилетие.
Тем не менее, все это ожидание плывет по морю неопределенностей. Хотя ИИ значительно менее капиталоемок и зависит от инфраструктуры по сравнению с прошлыми технологическими революциями, такими как электричество и железные дороги, он имеет свой собственный уникальный набор предпосылок и проблем.
Например, хотя миллионы людей могут получить доступ к ChatGPT одним щелчком мыши, эффективная работа генеративных систем искусственного интеллекта требует значительных вычислительных мощностей, что не является легким для кошелька.
Кроме того, хотя удобство ИИ облегчает внедрение, предприятиям все равно потребуется время для обучения своих сотрудников и соответствующей настройки своих моделей.
Баланс силы ИИ
Генеративный ИИ выдвигает на передний план ряд уникальных препятствий, которые потенциально могут замедлить его восхождение. Регуляторный надзор, например, нельзя упускать из виду. Учитывая колоссальную мощь ИИ, многие технические специалисты уже выступили за паузу в дальнейшем развитии передовых моделей.
В отличие от исторических инноваций, которые вытеснили физический труд, генеративный ИИ углубляется в когнитивные задачи, выполняя такие действия, как письмо, анализ и проектирование.
Это может улучшить человеческие способности, но также требует адаптивных правовых и политических мер для регулирования и смягчения социальных и трудовых последствий.
Более того, появление ИИ также может парадоксальным образом dent производительность. Хотя генеративный ИИ предназначен для оптимизации процессов, если сэкономленное время не используется эффективно, производительность может не значительно повыситься.
Есть также опасения по поводу неправомерного использования ИИ, такого как манипулирование данными, выдача себя за другое лицо и допущение академической нечестности.
Эта технология может даже усилить факторы, trac производительность, такие как спам по электронной почте и trac факторы в Интернете, хотя ее способность улучшать обнаружение мошенничества может помочь устранить некоторые из этих проблем.
Построение траектории
Окончательная траектория генеративного ИИ — как высоко он может подняться после возможного падения — во многом зависит от его полезности.
Хотя ИИ обладает огромным потенциалом для повышения производительности труда, основанного на знаниях, от ускорения постановки диагноза врачом до ускорения составления юридических trac , не все отрасли могут в равной степени извлечь выгоду.
В какой степени это может стимулировать технический прогресс и итеративное повышение производительности за счет ускорения исследовательских процессов, также еще предстоит увидеть.
Точно так же, как железные дороги в конечном итоге повысили эффективность, прежде всего потому, что промышленность и торговля одновременно процветали, влияние генеративного ИИ также будет зависеть от параллельных разработок.
Например, если правительства примут ИИ для таких задач, как сокращение бумажной работы, это может еще больше снизить барьеры производительности.
Перспективы генеративного ИИ неоспоримы. Его способность увеличивать когнитивные задачи, которые традиционно трудно измерить количественно, предполагает, что его влияние может быть трудно точно измерить.
Как показывает история, реальный рост производительности невозможен до тех пор, пока технология не будет эффективно использована. Таким образом, когда мы совершаем эту революцию в области искусственного интеллекта, необходим обоснованный подход.
