И почему мы вообще делаем прогнозы относительно будущего этой технологии в 2026 году.
Эта статья первоначально появилась в The Algorithm, нашей еженедельной рассылке об искусственном интеллекте. Чтобы первыми получать подобные статьи на свою электронную почту, подпишитесь здесь.
Иногда кажется, что тема ИИ слишком узкоспециализирована, чтобы о ней писать, но потом наступают праздники, и я слышу, как родственники всех возрастов обсуждают случаи психоза, вызванного чат-ботами, винят в росте цен на электроэнергию центры обработки данных и спрашивают, должны ли дети иметь неограниченный доступ к ИИ. Другими словами, он повсюду. И люди встревожены.
Неизбежно, разговор принимает другой оборот: искусственный интеллект сейчас оказывает огромное влияние, но что будет дальше, если технология усовершенствуется? Обычно в этот момент они смотрят на меня, ожидая либо мрачного прогноза, либо надежды.
Вероятно, я разочарую, хотя бы потому, что делать прогнозы относительно ИИ становится все сложнее.
Несмотря на это, MIT Technology Review, должен сказать, имеет довольно отличную репутацию в плане понимания того, куда движется ИИ. Мы только что опубликовали точный список прогнозов на 2026 год (где вы можете прочитать мои мысли о юридических баталиях вокруг ИИ), и все прогнозы из прошлогоднего списка сбылись. Но с каждым праздничным сезоном становится все сложнее и сложнее определить, какое влияние окажет ИИ. В основном это связано с тремя большими нерешенными вопросами.
Во-первых, мы не знаем, будут ли большие языковые модели продолжать постепенно становиться умнее в ближайшем будущем. Поскольку именно эта технология лежит в основе почти всего ажиотажа и тревоги вокруг ИИ прямо сейчас, обеспечивая работу всего, от ИИ-компаньонов до агентов службы поддержки клиентов, её замедление стало бы очень серьёзной проблемой. Настолько серьёзной, что в декабре мы посвятили целую серию статей тому, как может выглядеть новая эра после ажиотажа вокруг ИИ.
Во-вторых, искусственный интеллект крайне непопулярен среди широкой публики. Вот лишь один пример: почти год назад Сэм Альтман из OpenAI вместе с президентом Трампом с энтузиазмом объявил о проекте стоимостью 500 миллиардов долларов по строительству центров обработки данных по всей территории США для обучения всё более крупных моделей ИИ. Они либо не догадывались, либо им было всё равно, что многие американцы будут категорически против строительства таких центров обработки данных в своих городах. Год спустя крупные технологические компании ведут тяжелую борьбу за завоевание общественного мнения и продолжение строительства. Смогут ли они победить?
Реакция законодателей на все это недовольство крайне противоречива. Трамп угодил руководителям крупных технологических компаний, сделав регулирование ИИ федеральным, а не региональным вопросом, и теперь технологические компании надеются закрепить это в законе. Но среди тех, кто хочет защитить детей от чат-ботов, есть как прогрессивные законодатели в Калифорнии, так и все более лояльная Трампу Федеральная торговая комиссия, и у каждого свои мотивы и подходы. Смогут ли они отбросить разногласия и обуздать компании, занимающиеся ИИ?
Если за мрачным праздничным столом зайдёт так далеко, кто-нибудь скажет: «А разве ИИ не используется для объективно благих целей? Для улучшения здоровья людей, научных открытий, лучшего понимания изменения климата?»
Ну, отчасти. Машинное обучение, более старая форма искусственного интеллекта, давно используется во всевозможных научных исследованиях. Одна из его ветвей, называемая глубоким обучением, входит в состав AlphaFold, инструмента для прогнозирования белков, удостоенного Нобелевской премии и изменившего биологию. Модели распознавания изображений становятся все лучше в идентификации раковых клеток.
Однако послужной список чат-ботов, созданных на основе новых больших языковых моделей, более скромен. Такие технологии, как ChatGPT, довольно хорошо анализируют большие объемы исследований, чтобы обобщить уже сделанные открытия. Но некоторые громкие сообщения о том, что подобные модели ИИ совершили настоящее открытие, например, решили ранее нерешенную математическую задачу, оказались ложными. Они могут помогать врачам в постановке диагнозов, но также могут побуждать людей самостоятельно диагностировать свои проблемы со здоровьем, не обращаясь к врачам, что иногда приводит к катастрофическим последствиям.
К этому времени в следующем году у нас, вероятно, будут более точные ответы на вопросы моей семьи, а также множество совершенно новых вопросов. А пока обязательно прочтите нашу полную статью с прогнозами на этот год, в которой представлены предсказания всей команды разработчиков ИИ.
Источник: www.technologyreview.com
