«Человек стал дефицитным ресурсом» | Как нейросети меняют мир и кому надо бояться распространения ИИ

• Искусственный интеллект меняет технологии и экономику.  

• Паника по поводу порабощения мира ИИ уже прошла.  

• Эпоха генеративного ИИ открывает новые возможности.  

• Юлия Кульматицкая, экономист и бизнес-консультант, представляет выпуск о влиянии ИИ на жизнь и экономику.  

• Обсуждение с топ-менеджерами Яндекса, Сбера и деканом экономического факультета МГУ Александром Аузаном.  

• Александр Аузан считает себя оптимистом, но не верит в ИИ, который приносит только негативные последствия.  

• ИИ приносит как проблемы, так и положительные результаты.  

• На текущей фазе генеративного ИИ обрушения рынков труда не ожидается.  

• Изменения на рынке труда будут минимальными, компетенции изменятся, но не произойдёт революции.  

• Люди станут дефицитным ресурсом на рынке труда.  

• ИИ создал новые рынки через цифровые платформы и маркетплейсы.  

• Активизировался экономический оборот.  

• ИИ активно используется в анализе текстов, подготовке документов и разработке новых материалов.  

• Примеры применения: разработка лекарств, нефтегаз, металлургия, нефтехимия.  

• ИИ повышает производительность труда, но не заменяет людей.  

• Технологии ИИ открывают новые ниши и помогают раскрывать творческий потенциал.  

• Нет угрозы роста безработицы из-за ИИ.  

• Замена человека ИИ на сложных задачах остаётся сложной задачей.  

• Технологии ИИ способствуют глобальному развитию, а не ведут к хаосу.  

• Искусственный интеллект не может полностью заменить врачей из-за вероятности ошибок.  

• Машинное обучение основано на вероятностях, что означает неизбежность ошибок.  

• Создание модели с низкой вероятностью ошибки — сложная задача.  

• Голосовые помощники в колл-центрах заменяют людей только в простых сценариях.  

• В сложных ситуациях роботы подключаются к работе, а не заменяют людей.  

• Общий тренд — ИИ помогает людям, а не заменяет их.  

• Технологии ИИ не заменяют людей, а увеличивают их эффективность.  

• Пример с дрелью иллюстрирует, как новые технологии помогают выполнять больше работы за то же время.  

• Нет единого супер ИИ, компании продвигают свои технологии.  

• Захват мира ИИ маловероятен из-за сложности реализации.  

• В будущем ИИ может стать умнее человека, но это уже происходит.  

• Необходимо решать этические проблемы, связанные с ИИ.  

• Вопрос о разумности ИИ остаётся открытым.  

• Эмпатия между людьми основана на доверии, которое сложно применить к ИИ.  

• Развитие нейросетей происходит линейно, но с прорывом новых возможностей.  

• Нейросети становятся лучше человека в решении узких задач.  

• Качество результатов зависит от качества входных данных.  

• Нейронные сети состоят из простых формул, объединённых в систему.  

• Качество обучения зависит от качества входных данных.  

• Неясно, как правильно собирать и предоставлять данные для обучения нейросетей.  

• ИИ выдаёт результаты на основе вложенных данных.  

• Разные нейросети могут давать разные ответы на одни и те же вопросы.  

• Это может привести к манипуляциям, если власть сконцентрирована в руках небольшого количества людей.  

• Искусственный интеллект может быть инструментом манипуляции, но не новым, так как есть более простые средства массовой информации.  

• Нейросети обучаются на всех доступных текстах и дают усреднённые ответы, которые могут не соответствовать ожиданиям пользователя.  

• Дообучение нейросети для получения конкретного ответа сложно, но возможно.  

• Разработчики нейросетей стремятся сделать их ответы универсальными и приемлемыми для разных людей и групп.  

• Ответы нейросетей часто более взвешенные и аккуратные по сравнению с результатами поисковых систем.  

• Люди могут ошибочно считать, что ответы нейросетей отражают мнение разработчиков, хотя это не так.  

• Критическое мышление становится важным навыком при работе с ИИ, так как информация может быть неточна.  

• ИИ может заблуждаться, так как обучается на человеческих выводах и текстах, включая ошибки.  

• Комбинация критического мышления и знаний моделей может дать лучшие результаты.  

• Декан экономического факультета МГУ проводит эксперимент с первокурсниками и технологическими компаниями.  

• Студенты-чемпионы всероссийской олимпиады участвуют в проектах с цифровыми компаниями.  

• Цель эксперимента — помочь студентам научиться конкурировать с нейросетями и понять, где они сильнее.  

• Профессор Капланов участвует в эксперименте для замеров активности мозга студентов.  

• Его опыт включает исследование активности мозга буддистских монахов во время медитации.  

• Эксперимент включает естественную науку для анализа результатов.  

• Образование должно быть адаптировано к потребностям ИИ, включая развитие софт-скиллов и гуманитарных знаний.  

• Пример Китая показывает, что гражданские экзамены по Конфуцию способствовали экономическому развитию.  

• Правополушарное развитие может быть ключом к адаптации образования к ИИ.  

• Эмпатия — продукт эволюции, который ИИ пока не может воспроизвести.  

• Самосохранение гена — эволюционное явление, которого нет у ИИ.  

• Возможно, ИИ можно научить софт-скиллам, но пока это маловероятно.  

• Профессор Каплан отмечает, что треть студентов не может представить себе собственную руку.  

• Поколение, которое смотрит видео, не нуждается в воображении, так как получает образы как готовый результат.  

• Образовательная система должна поддерживать конкурентоспособность естественного интеллекта в эпоху искусственного.  

• Интуиция может быть основным преимуществом естественного интеллекта перед искусственным.  

• Пример теоремы Ферма и гипотезы Панкары показывает, что интуиция может быть быстрее, чем миллиарды часов вычислений.  

• Мультимодальные модели становятся лучше в задачах всех модальностей.  

• Универсальные модели будут понимать тексты, видео, изображения и голос.  

• Модели ИИ помогают разработчикам, более 90% разработчиков считают их полезными.  

• Около 25% кода, который разработчики пишут сами, уже используют модели ИИ.  

• Модели могут размышлять, формулировать гипотезы и оценивать качество своих ответов.  

• Это повышает качество решений в сложных задачах, например, в науке.  

• Конкуренция между моделями выгодна потребителям, так как увеличивает выбор.  

• Регулярные обновления моделей мотивируют команды к улучшению.  

• ИИ повышает эффективность труда сотрудников поддержки и продаж.  

• Создаются инновационные пользовательские продукты на базе ассистентов и голосовых решений.  

• Существует разрыв между скоростью разработки моделей ИИ и доступными мощностями.  

• Тренд на небольшие модели позволяет разрабатывать их на меньшем объёме железа.  

• Российские компании демонстрируют прогресс в разработке моделей меньшего размера.  

• Санкции остаются, но российское комьюнити находит способы обхода ограничений.  

• В международных компаниях много российских специалистов по ИИ.  

• Российские технологии в области ИИ мирового уровня, несмотря на ограничения.  

• Ограничения мешают строить большие модели, но это не является большой проблемой.  

• Российские специалисты продолжают развивать технологии мирового уровня.  

• В области больших языковых моделей Россия входит в пятёрку лидеров.  

• Китай лидирует по количеству патентов в области ИИ, США на втором месте.  

• Патенты используются для защиты от возможных нападок, а не для конкуренции.  

• Большие компании не зарабатывают на патентах, это больше инструмент обороны.  

• Важные метрики: количество научных публикаций на топовых конференциях и популярность продуктов.  

• Конкурентоспособные продукты на мировом уровне — признак успеха.  

• Поиск — сложный технологический продукт, мало стран имеют собственные поисковики.  

• Россия отстаёт в науке, но занимает третье место по внедрению продуктов после США и Китая.  

• Для лидерства нужно время и развитие.  

• Важно наличие специалистов и регуляторной среды для внедрения технологий.  

• США лидируют в сфере ИИ, Китай стремительно догоняет.  

• Социальное устройство Китая позволяет мобилизовать ресурсы, включая персональные данные граждан.  

• Тоталитарные режимы могут достигать значительных успехов, но затем следуют спады из-за перерасхода ресурсов.  

• Китай имеет лучшие шансы на ближайшие десятилетия благодаря ресурсам и персональным данным.  

• Демократии движутся иначе, чем автократии, что влияет на долгосрочные перспективы.  

• Прогнозы на 5–10 лет одни, на 20 лет — другие.  

• Россия участвует в гонке, несмотря на отставание по некоторым метрикам.  

• По другим метрикам Россия значительно отстаёт.  

• Участие в гонке с ограниченными ресурсами сравнивается с боем боксёра в лёгком весе против тяжеловесов.  

• Человеческий капитал — единственный ресурс, на который можно рассчитывать.  

• В 2022 году были значительные потери человеческого капитала, но затем ситуация улучшилась.  

• Экономических ресурсов недостаточно для конкуренции с странами, имеющими 20–24% мирового ВВП.  

• Трудности связаны с доступом к критическим технологиям.  

• Путь конкуренции — асимметричные решения, как это делал Советский Союз, используя хорошие программистские и математические кадры.  

• В России, Германии и Франции исторически сильные математические школы.  

• Пример успешного математика — Андрей Окуньков, получивший медаль Филдса.  

• Важно, чтобы талантливые учёные не уезжали из страны.