# Мы живем в будущем. Помогающие практики и ИИ (часть 1)

Сегодня в рубрике #философскийпонедельник говорим о будущем.

Будущее уже здесь — просто, как говорил Гибсон, оно «распределено неравномерно». Нам с вами, друзья, повезло (или не повезло) работать в области, куда будущее, наступает так "неравномерно", что аж дух захватывает. Я, конечно, говорю об искусственном интеллекте (ИИ).

Основа ИИ в том виде, в котором он сейчас наиболее заметен нам — это большие языковые модели (LLM). Используя запрос клиента, прошлый контекст общения с ним и огромный пласт знаний машина предсказывает какие слова в какой последовательности наиболее "подойдут" как ответ. И выдает его. Т.е лучше всего у ИИ получается генерировать текст. И еще немного (2-3 года) и он это будет делать человеческим голосом на любую тему убедительнее 95% людей.

При этом модели лишены наших с вами ограничений в виде синдрома самозванца, больных тем, желания доказать свою правоту, статусных игр и так далее. А еще они дешевы: 20$/месяц за бесконечное количество разговоров против 100$+ за сессию.

Ну что расходимся, ИИ нас заменит? Не совсем. Есть (пока) категории запросов, где людям (пока) не грозит конкуренция от ИИ:

1) Области, где очень высоки "ставки". Все что касается здоровья, в т.ч психического, скорее всего будет регламентироваться государством таким образом, чтобы окончательное решение всегда принимал человек. IBM закопала 62М долларов в проект по ИИ в области онкологии и закрыла его по причине неэффективности рекомендаций, которые давала модель.

2) Запросы требующие длинного и кропотливого планирования. Составить финансовый план или план проекта с учетом сотен переменных машина пока не способна.

3) Запросы требующие 100% точности цепочки логических размышлений или 100% фактической точности. В таких случаях текущие модели могут фантазировать в примерно 20% случаев, и производители этих моделей активно предупреждают об этом.

4) Запросы требующие следованию набору правил. Начиная от простых корпоративных политик при найме, заканчивая законами при юридических консультациях. ИИ, которого поставили на задачу рекрутинга в Amazon демонстрировал весьма неполиткорректные половые предпочтения, несмотря на политику компании. ИИ часто повторяет предвзятость данных, на которых обучался.

Но будущее не остановить: в США уже есть с десяток стартапов, которые вполне успешно предлагают чат-ботов под задачи психологического здоровья, коучинга, личностного роста и т.д.

Как конкурировать с ИИ и как усилить себя за счет ИИ, поговорим в следующий раз.

Хорошей недели, друзья!