Это видео изменит ваше мнение о шумихе вокруг искусственного интеллекта

Новое явление, называемое "хайп", влияет на восприятие ИИ, приводя к преувеличенным заявлениям и дезинформации. Симптомы включают чрезмерное внимание к генеративному ИИ и необоснованные утверждения о демонстрациях технологий. Не являясь экспертом, спикер подчеркивает важность более широкого взгляда на вещи, а не погружения в мельчайшие детали. Наряду с мысленными экспериментами будет представлен исторический контекст, позволяющий понять, почему крупные компании вкладывают значительные средства в искусственный интеллект, несмотря на неопределенность в отношении его будущего влияния на рынки труда и выбор карьеры.

Выпуск ChatGPT в 2022 году ознаменовал собой поворотный момент, продемонстрировав революционную технологию, отличную от шумихи вокруг Web3. Хотя она обещает преобразить мир, ее влияние скорее постепенное, чем мгновенное. Первоначальный скептицизм по поводу этики и практики OpenAI был встречен негативной реакцией; однако недавние разоблачения, касающиеся соглашений о неразглашении информации сотрудниками, вызвали растущую обеспокоенность по поводу прозрачности внутри компании. Остаются вопросы об использовании данных для обучения моделей искусственного интеллекта и спорных практиках, таких как сканирование глаз для получения вознаграждения в криптовалюте.

Компании активно инвестируют в искусственный интеллект, потому что потенциальная выгода перевешивает риски. Для таких технологических гигантов, как Google, отказ от инвестиций может привести к тому, что конкуренты нарушат их работу, что делает это скорее стратегической необходимостью, чем возможным вариантом. Этими инвестициями движет страх упустить выгодные возможности; даже в случае неудачи компании все равно могут получить значительную выгоду от успешных проектов. Исторические примеры показывают, что неспособность адаптироваться может привести к потере доминирующего положения на рынке и исчезновению целых отраслей.

В настоящее время ИИ не приносит прибыли, и только NVIDIA приносит реальную прибыль, поставляя необходимые технологии. Крупные технологические компании вкладывают значительные средства в ИИ, надеясь на будущую отдачу, несмотря на неуверенность в успехе. Ажиотаж вокруг найма персонала в 2021 году был вызван страхом отстать от конкурентов в условиях растущего уровня технологий. Однако эта спешка привела к серьезным проблемам и сбоям во всей отрасли.

Иллюзия ажиотажа: завышенные обещания Девона АЙ Реклама служит мощным маркетинговым инструментом, часто вводящим в заблуждение потребителей и инвесторов. Devon AI является примером этого явления; несмотря на первоначальные восторги по поводу его возможностей в задачах разработки программного обеспечения, выяснилось, что его переоценивают по сравнению с существующими технологиями. С тех пор компания отказалась от амбициозных требований, сосредоточившись вместо этого на более простых задачах, таких как миграция кода и рефакторинг. Эта тенденция к преувеличению не уникальна — обещания Tesla относительно технологии полного автономного вождения также размыли границы между шумихой и реальностью.

Оценка и реальность: Финансовая механика, стоящая за ажиотажем Компании используют шумиху для получения финансовой выгоды, значительно завышая свои оценки, даже когда прибыльность остается призрачной. Например, Devon AI может похвастаться оценкой в 2 миллиарда долларов, хотя в основном функционирует как интерфейс к устоявшимся моделям, таким как предложения OpenAI. Такие завышенные цены позволяют стартапам привлекать таланты заманчивыми предложениями о долевом участии, которые могут никогда не превратиться в реальное богатство из—за отсутствия прибыли или проблем с устойчивостью - тактика, применяемая в различных отраслях, включая такие известные неудачи, как Theranos и FTX.

Неопределенная траектория развития искусственного интеллекта Темпы совершенствования ИИ неопределенны и зависят от таких факторов, как улучшение аппаратного обеспечения и качества данных. История показывает, что прогресс может быть медленным; например, переход с GPT 3.5 на GPT-4 был минимальным за два года. Будущие усовершенствования могут не идти по линейной траектории, поскольку достижение более высокой производительности становится все более сложной задачей, сродни повышению надежности системы с 99% до 99,9%. Ожидание быстрых прорывов может потребовать изменения парадигмы в технологии или материалах.

Скептицизм по отношению к заявлениям корпораций об инновациях Компании часто преувеличивают свои возможности и скорость разработки, как это видно из заявлений Tesla об автономном вождении, которые были неверно представлены в демонстрации еще в 2016 году. Это вызывает скептицизм по поводу амбициозных сроков внедрения инноваций, таких как общий искусственный интеллект (AGI). Следует проявлять осторожность при интерпретации смелых прогнозов о технологических достижениях, поскольку они могут быть в большей степени продиктованы маркетингом, чем реальностью.

Принятие жизненных решений требует взвешивания фактов, логики и личных чувств. Неопределенность, связанная с автоматизацией работы при разработке программного обеспечения, требует осторожности; радикальные изменения, основанные на прогнозах, могут привести к сожалениям, если эти прогнозы окажутся ложными. Важно учитывать более широкие последствия смены профессии и осознавать, что многие отрасли также могут столкнуться с рисками автоматизации. Образование должно быть сосредоточено на базовых навыках, таких как математика и программирование, а не полагаться исключительно на технологии для решения базовых задач, поскольку эти навыки имеют решающее значение в различных отраслях.