Искусственный интеллект: влияние, вызовы и возможности
для будущего

Искусственный интеллект — одна из самых амбициозных и трансформационных технологий, созданных человеком. От простой автоматизации рутинных задач до революции в медицине, образовании и даже философии — ИИ влияет на все сферы человеческой деятельности. При этом его внедрение ставит перед обществом новые вызовы: проблемы локализации, вопросы этики и влияние на рынок труда.

Исследованию того, как люди будут взаимодействовать с новой технологией, какие ограничения установят и как адаптируют ИИ под локальные и культурные контексты, посвящен отчет Microsoft New Future of Work Report 2024. «Большие идеи» публикуют обзор исследования.

Искусственный интеллект и культурные контексты: проблемы локализации

Одним из главных вызовов, связанных с ИИ, является то, насколько он способен адаптироваться к разнообразным культурным и языковым контекстам. Хотя ИИ уже используется во многих странах для автоматизации процессов, управления и анализа данных, программы на базе ИИ пока в основном обучаются на «высокоресурсных» языках (это языки, на которых есть большое количество доступных данных и инструментов для обработки информации с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения) — например, английском, испанском и китайском. В результате, говорится в отчете, более 5000 языков с низким уровнем ресурсов остаются необработанными. Это, в свою очередь, ведет к угрозе исключения миллиардов людей из цифровой экономики и блокирует доступ к технологиям для развивающихся стран, считают исследователи.

Дискриминация низкоресурсных языков особенно ярко проявляется в странах Африки. Исследование показало, что ИИ-системы не только не учитывают местные особенности, но и «страдают» от предвзятостей. В таких регионах ИИ может неверно интерпретировать культурные контексты. Это приводит к неадекватным выводам или ответам нейросети, которые снижают доверие к самим технологиям. Страны с разными языковыми и культурными особенностями нуждаются в ИИ, который адаптирован к их уникальным нуждам и вызовам.

Важнейшей задачей в этом контексте становится создание и обучение многоязычных и мультикультурных ИИ-систем. Это требует огромных усилий и ресурсов, но в долгосрочной перспективе такие инициативы смогут не только повысить доступность технологий для более широкого круга людей, но и устранить существующие предрассудки. Это сделает ИИ более инклюзивным и справедливым инструментом для решения глобальных проблем.

«Дискурсивное закрытие»: как неизбежность наступления «эры ИИ» может ограничивать возможности пользователей

Развитие ИИ зачастую воспринимается как неизбежное явление. Такое восприятие называется «дискурсивным закрытием». В этом случае развитие технологии воспринимается как нечто заранее определенное и неизбежное, что сужает пространство для дальнейших исследований и ограничивает обсуждение альтернативных направлений ее развития. Вместо того чтобы активно искать новые подходы и альтернативные решения, пользователи могут начать слепо следовать уже «выбранному» пути. Это ограничивает инновации и препятствует поиску более эффективных или этичных способов использования технологий. Такой подход также может мешать полноценному анализу всех возможных последствий и рисков, связанных с технологическими изменениями.

«Дискурсивное закрытие» ведет к технологическому детерминизму, когда ИИ воспринимается как субъект, воздействующий на мир, а люди — как те, на кого оказывается воздействие, а не как те, кто действует. Вместо того чтобы активно участвовать в процессе формирования будущего, люди адаптируются к изменениям, не задаваясь вопросами о том, что их ждет. Это можно рассматривать как одно из крупнейших препятствий на пути к этичному и осознанному использованию ИИ, считают в Microsoft. Идея о том, что ИИ и его развитие неизбежны, представляет собой своего рода технологическую фатальность, которая ограничивает наш контроль над технологическими инновациями.

Этот подход часто описывается через метафору эволюции, которая представляет технологические изменения как естественные и нейтральные процессы. Однако такие взгляды могут привести к чувству бессилия как на индивидуальном, так и на коллективном уровне из-за кажущейся невозможности на них повлиять. Отсюда также возникает иллюзия, что технологические изменения происходят без участия человека. А это, в свою очередь, мешает людям осознавать собственную роль в формировании будущего ИИ. По мнению авторов отчета, мы должны продолжать искать альтернативные подходы и рассматривать различные пути развития технологий искусственного интеллекта. Это поможет найти более сбалансированные и этичные решения.

Проблема латентности в ИИ: быстрые и медленные ИИ-системы

Один из ключевых факторов, который влияет на восприятие ИИ, — это скорость его реакции. В случаях, когда требуется быстро получить информацию, например при поиске в интернете, быстрый отклик важен для удобства пользователей. В других ситуациях — скажем, при решении более сложных задач — более длительное время ответа системы может быть полезным. Это особенно важно, когда необходимы более точные и проработанные ответы — например, при анализе данных или решении специфических вопросов. Исследования в области «медленного поиска» показывают, что в некоторых ситуациях пользователи готовы подождать дольше, если это позволяет получить более точные и качественные результаты. Например, при проведении глубокой аналитики или поиске редкой информации увеличение времени отклика может быть оправдано более высоким качеством ответа.

Сегодня существует проблема, связанная с латентностью в ИИ. Латентость ИИ — это время, которое проходит от отправки запроса в систему до получения ответа или выполнения действия. Проще говоря, это задержка между тем, как пользователь или система подает запрос, и тем, когда ИИ дает результат. Современные ИИ-системы в основном стремятся к минимизации этой задержки, чтобы предоставить ответы в реальном времени. Как показали исследования, такие системы не всегда обеспечивают необходимое качество при сложных запросах. В таких случаях важно помнить, что не всегда быстрое выполнение задачи означает высокое качество ответа.

Статьи о «медленном поиске» (например, исследование User Behavior and Delayed Response in Search Сахила Бхата и Джеймса Ландей или The Effect of Slower Search on User Satisfaction Джейме Тивана) акцентируют внимание на том, что для некоторых случаев использования быстрые ответы не требуются. Например, на форумах, таких как StackOverflow, пользователи часто готовы ждать длительное время для получения ответов на важные вопросы, особенно если эти ответы имеют более высокий уровень точности и полноты.

Это открывает новые возможности для разработки «медленного ИИ», который может выполнять несколько запросов, генерировать различные варианты ответов, искать по большему числу документов, а также дополнительно дорабатывать ответы, что все вместе значительно улучшит их качество.

Навыки анализа и интеграции данных становятся важнее, чем навыки создания контента

С развитием ИИ, который способен создавать контент с невероятной скоростью, основной задачей человека становится не создание нового контента, а его интеграция и критический анализ. Использование ИИ значительно повышает продуктивность в создании текстов, кодов, изображений и других материалов, но в то же время возникает необходимость в новых навыках, связанных с анализом и синтезом информации.

Модели, такие как LLM, способны создавать тексты на основе полученных запросов, но задачи, которые требуют более глубокого анализа, остаются за человеком. В будущем исследование, планирование, интеграция и редактирование будут гораздо более важными навыками, чем создание контента, поскольку ИИ станет отвечать за первую стадию работы, а человек будет ответственным за качественную интеграцию полученной информации.

Взаимодополняемость: человек и ИИ как партнеры

Сотрудничество между человеком и ИИ должно строиться на принципах дополняемости, где каждый из партнеров компенсирует слабые стороны другого. Эта идея основывается на том, что ИИ не должен заменять человека, а должен работать как расширение его возможностей. Такой подход позволяет создавать более эффективные системы, где ИИ помогает человеку выполнять задачи, но не заменяет его в принятии ключевых решений.

В последние годы растет интерес к моделям совместного управления и коактивного дизайна, где человек и ИИ работают в паре, создавая и выполняя задачи. ИИ может справляться с рутинными и повторяющимися задачами, предоставляя человеку возможность сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах работы. В будущем, таким образом, ИИ поможет людям достичь большего в разных областях: медицине, образовании, юриспруденции и многих других.

Инновации как секрет создания рабочих мест с новыми технологиями

История показывает, что новые технологии всегда приводили к созданию рабочих мест и улучшению качества жизни. Искусственный интеллект не исключение. У него есть потенциал создать новые рабочие мест и повысить продуктивность в различных сферах.

Вместо того чтобы просто замещать существующие профессии, ИИ открывает новые возможности для людей. Например, автоматизация рутинных задач при помощи ИИ позволяет людям сосредоточиться на более высокоуровневых задачах, которые требуют творческого подхода, аналитических навыков или междисциплинарного знания.

Призыв к действию: лидируйте процесс как ученый

В условиях быстрого развития ИИ важно подходить к внедрению новых технологий с научной точки зрения. Это значит разрабатывать гипотезы, тестировать идеи и проводить эксперименты, которые помогут понять направления развития ИИ, и то, как эти технологии повлияют на общество.

Лидеры должны применять научные методы для оценки результатов внедрения ИИ, делиться полученными знаниями и быть открытыми для обсуждения.

ИИ может быть мощным инструментом для решения глобальных проблем, но для этого необходимо подходить к его разработке и использованию по-научному, постоянно оценивая его влияние и открывая новые возможности для улучшения качества жизни.

Заключение

ИИ — это не просто технология сегодняшнего дня. Это мощный инструмент, который значительно улучшит нашу продуктивность, создаст новые рабочие места и откроет новые возможности для человечества. Для того чтобы ИИ действительно принес пользу, важно учитывать культурные контексты, избегать детерминированных подходов и продолжать исследования, которые приведут к улучшению этих технологий.

Будущее ИИ зависит от того, как мы будем им управлять. Важно не воспринимать его как неизбежное, а активно работать над тем, чтобы этот процесс приносил пользу всем.