У ЦБ есть крутой сайт об исследованиях по экономике, финансам и глобальным трендам. Недавно они опубликовали статью Пять парадоксов ИИ, которую я советую прочитать всем, чтобы понять, насколько может быть противоречиво развитие ИИ.
Ниже ключевые моменты по каждому парадоксу:
Парадокс 1. Искусственный интеллект отнимет у людей рабочие места или создаст новые?
ИИ «уничтожает» не профессии, а задачи, одновременно создавая новые. В масштабах экономики это будет означать не сокращение общей занятости, а перераспределение рабочей силы. В свою очередь, это означает, что главным вызовом станет не массовая безработица (которой не будет), а необходимость переобучения и социальной адаптации в ответ на трансформацию рынков труда.
Т.е. будущее рынка труда зависит не столько от технологий, сколько от готовности государства, бизнеса и образования к изменениям.
Парадокс 2. Повышает ли ИИ производительность – или нет?
Быстрое внедрение ИИ, казалось бы, должно приносить преимущества производительности. Однако в статистике роста производительности влияния ИИ не заметно, а на уровне фирм, по данным MIT Sloan, первоначально при внедрении ИИ происходит даже снижение производительности.
Однако внедрение ИИ носит накопительный эффект, изначальный спад сменится значительным повышением эффективности и конкурентоспособности.
Парадокс 3. Приведет ли «ИИ-шлак» к повышению ценности контента, созданного человеком?
Количество ИИ-контента в интернете уже превысило количество контента, созданного людьми. В то же время это может иметь парадоксальные последствия: повышение ценности прозрачной, подлинной и точной информации от заслуживающих доверия источников.
Парадокс 4. Сможет ли ИИ решить энергетические проблемы ИИ?
Дата-центры потребляют огромные объёмы энергии, но ИИ способен повысить эффективность энергосистем: от прогнозирования спроса до снижения выбросов. Однако пока что ИИ создает лишь нагрузку на энергетику.
Чтобы это изменить требуется интеграция проектов дата-центров с общей энергоструктурой и согласования инвестиций техногигантов в ИИ с региональными инициативами по расширению и повышению устойчивости энергосистемы.
Парадокс 5. Сможет ли автономный ИИ соблюдать границы своей автономии?
Если генеративный ИИ обучается на текстах, то агентный – на закономерностях и данных реального мира. С одной стороны, это превращает ИИ из пассивного инструмента в активного помощника. С другой, предоставление ИИ подобной власти несет риски.
Главный вопрос нового этапа развития ИИ заключается не в новых возможностях, а в том, кто будет обладать реальной властью и ответственностью.
ИИ-агенты не должны заменять человеческое суждение: иначе они могут отдавать предпочтение эффективности, а не этике, и результатам, а не ценностям.
#aitrends