Ещё раз про замену нашего труда на ИИшный🤖

На Хабре недавно вышел очередной обзор об этом — ну, а в комментах, как обычно, горячо🔥

Сейчас мы наблюдаем интересную ситуацию, когда, с одной стороны, уже глупо отрицать, что со значимой частью повседневных задач нейронки справляются хорошо — здесь и генерация иллюстраций для соцсетей, и копирайтинг, и даже пресловутое перекладывание json-ов (это такой мем про рутинные задачи разрабов в бигтехах, если что). С другой стороны, это не отменяет раздутости и перехайпленности данной сферы, а также вопросов этичности и долгосрочной пользы для общества. И вот об этом заговорили в том числе на западе (где ещё сильнее видна гонка компаний, разрабатывающих ИИ).

Так вот, disclaimer: статья изначально размещена в корпоративном блоге компании, предоставляющей доступы к различным LLM-кам🤓 Но, как известно, чёрный пиар — тоже пиар. У них получилась любопытная подборка высказываний против перспектив развития ИИ:

➡️ Нобелевский лауреат по физике Джеффри Хинтон, который в 2023 году уволился из Гугла, чтобы быть способным на выражение своей точки зрения об опасностях ИИ, ответил на вопрос Bloomberg, окупятся ли когда-нибудь головокружительные инвестиции в ИИ: «Я считаю, что не смогут», и уточнил: «Я считаю, что для того, чтобы заработать деньги, вам придётся заменить человеческий труд».

И вот собственно вопрос, можно ли и нужно ли это реально сделать. Обычно отвечают на первую часть, фокусируясь на том, что ИИ улучшается, и многие из рутинных задач реально уже тянет. Но одно дело инвестировать в это только 0-20$ в месяц на правах обычного юзера, а другое — миллиарды долларов и сервера, на которых все эти запросы крутятся. Помните статьи «сколько стоят ваши приветствия и благодарности ChatGPT»? Вот то-то же.

➡️ Дальше приводится несколько ссылок на различные ресёрчи, которые сводятся к тому, что как в случае обычных LLM, так и в случае ИИ-агентов производительность, качество работы и итоговая выгода вызывают сомнения. По данным MIT, 95% пилотных проектов с ИИ вообще не увеличили прибыль или производительность компаний. Фактически, многие компании увидели отрицательный эффект📉

Не буду пересказывать всё дословно, но пока ситуация выглядит так, что ИИ становится мультипликатором, или даже по сути операцией возведения в степень. Типа, если ты и так больше единички, то с помощью нейронок вообще супер-сотрудником можешь стать, а если не дотягиваешь, то можешь ещё снизить качество своей работы, делегировав, недопроверив результат, деградировав в долгосроке от этого всего. Как вам такой вывод?👀

Го холиварить в комментах, как обычно⬇️

😘 Когда я была на митапе Яндекса неделю назад, там был руководитель группы, которая занимается офлайн-разметками, как и я, когда там работала. И тогда, и сейчас стоит вопрос замены части асессоров на LLM, это пожалуй достойно отдельного поста. И когда его спросили, что выходит качественнее/дешевле, я так поняла ответ, что это вообще не очевидно и зависит от задачи (так как с LLM тратятся мощности и есть риск ошибок, которые не сделает человек, ресурсы на частичную перепроверку, опять же). Такие дела…

#непопулярное_мнение #аналитика_и_жизнь
@analytess 👩