Перевод этой книги подготовлен сообществом "Книжный импорт".
Каждые несколько дней в нём выходят любительские переводы новых зарубежных книг в жанре non-fiction, которые скорее всего никогда не будут официально изданы в России.
Все переводы распространяются бесплатно и в ознакомительных целях среди подписчиков сообщества.
Подпишитесь на нас в Telegram: https://t.me/importknig
Италн Моллик «Коинтеллект. Жизнь и работа с искусственным интеллектом»
Введение.
ТРИ БЕССОННЫЕ НОЧИ
Считают, что стоимость знакомства с ИИ - по-настоящему знакомства с ИИ - составляет не менее трех бессонных ночей.
После нескольких часов использования генеративных систем искусственного интеллекта наступает момент, когда вы понимаете, что большие языковые модели (LLM), новая форма искусственного интеллекта, с помощью которой работают такие сервисы, как ChatGPT, ведут себя не так, как вы ожидаете от компьютера. Напротив, они ведут себя скорее как человек. Вас осеняет, что вы взаимодействуете с чем-то новым, чем-то чужим, и что скоро все изменится. Вы не спите, в равной степени взволнованный и нервный, задаваясь вопросом: Какой будет моя работа? Какую работу смогут выполнять мои дети? Думает ли эта штука? Вы возвращаетесь к компьютеру посреди ночи и делаете, казалось бы, невозможные запросы , а ИИ их выполняет. Вы понимаете, что мир изменился коренным образом и что никто не может сказать вам, каким будет будущее.
Хотя я не информатик, я - академик, изучающий инновации, и уже давно участвую в работе по применению ИИ, особенно для обучения. На протяжении многих лет ИИ обещал гораздо больше, чем предоставлял. На протяжении десятилетий исследования в области ИИ всегда казались на грани грандиозного прорыва, но наиболее практические применения, от самоуправляемых автомобилей до персонализированного обучения, всегда продвигались медленно. В это время я продолжал экспериментировать с инструментами ИИ, включая модели GPT от OpenAI, придумывал, как включить их в свою работу, и поручал своим студентам использовать ИИ на занятиях. Так что мои бессонные ночи наступили рано, сразу после выхода ChatGPT в ноябре 2022 года.
Уже через пару часов стало ясно, что между предыдущими итерациями GPT и этой новой произошло нечто грандиозное. Через четыре дня после запуска ИИ я решил продемонстрировать этот новый инструмент на занятиях по предпринимательству для студентов. Почти никто о нем не слышал. Перед студентами я устроил шоу, демонстрируя, как ИИ может помогать генерировать идеи, писать бизнес-планы, превращать эти бизнес-планы в стихи (не то чтобы на это был большой спрос) и вообще выполнять роль соучредителя компании. К концу занятия один из моих студентов, Кирилл Наумов, создал рабочую демонстрацию своего предпринимательского проекта - движущейся фоторамки в стиле Гарри Поттера, которая реагировала на проходящих рядом с ней людей, - используя библиотеку кода, которую он никогда раньше не использовал, менее чем за половину времени, которое потребовалось бы в противном случае. Уже к концу следующего дня к нему потянулись скауты венчурного капитала.
Уже через два дня после знакомства студентов с ИИ некоторые из них сказали мне, что использовали ChatGPT для объяснения им запутанных концепций, "как будто им было по десять лет". Они перестали так часто поднимать руки - зачем раскрывать себя на уроке, если можно просто спросить ИИ позже? И каждое эссе вдруг стало написано с идеальной грамматикой (хотя ссылки часто были неправильными, а последний абзац начинался со слов "В заключение" - признак раннего написания в ChatGPT, который теперь исправлен). Но студенты были не просто взволнованы, они нервничали. Они хотели знать будущее.
Некоторые из них спрашивали меня, что это означает для их карьеры ("Стоит ли мне становиться рентгенологом, если большую часть работы может выполнять искусственный интеллект?"). "Будет ли написание маркетинговых копий по-прежнему хорошей работой через пять лет?"). Другие спрашивали, когда остановится это технологическое развитие и остановится ли оно вообще. Кто-то даже спросил, может ли искусственный интеллект (Artificial General Intelligence, AGI), гипотетическая машина, которая будет умнее человека, появиться до окончания университета.
Тогда у меня не было ответов (хотя сейчас их несколько), но я понимал, что не застрахован от этих изменений. Поэтому я решил заняться практикой и испытать ИИ на практике. Большая часть моей работы за последние пять лет заключалась в создании симуляторов, обучающих навыкам ведения бизнеса. Для создания этих сложных цифровых игр потребовались огромные инвестиции со стороны моего университета и усилия дюжины талантливых людей. После тысяч часов работы игры были великолепны: используя тысячи строк кода, мы могли создавать сложные обучающие симуляции, которые помогали обучать таким навыкам, как ведение переговоров. Но я решил набрать что-нибудь в ChatGPT:
Вы будете моим учителем по переговорам. Вы смоделируете подробный сценарий, в котором мне придется участвовать в переговорах. Вы будете играть роль одной стороны, я - другой. Вы будете просить меня ответить на каждом этапе сценария и ждать, пока не получите ответ. Получив мой ответ, вы подробно расскажете мне о том, что делает и говорит другая сторона. Вы оцените мой ответ и дадите мне подробную обратную связь о том, что нужно сделать лучше, используя науку переговоров. Вы дадите мне более сложный сценарий, если я справлюсь, и более легкий, если я потерплю неудачу.
ChatGPT написал в ответ:
Конечно, я с удовольствием помогу вам попрактиковаться в переговорах с помощью имитационного упражнения! Давайте начнем с простого сценария. Вы - продавец, пытающийся продать клиенту 100 ручек. Обычно ручки стоят 1 доллар, но клиент пытается договориться о снижении цены. Клиент начинает с предложения купить ручки по 0,50 доллара за штуку. Как вы отреагируете?
И она провела меня через целую симуляцию, которая, хотя и не была идеальной, сделала 80 процентов того, на что у нашей команды ушли месяцы. И все это на основе всего лишь одной моей подсказки длиной в абзац!
Начались бессонные ночи.
И, честно говоря, они еще не закончились. Каждую неделю кажется, что ИИ преподносит новое чудо - или новую опасную разработку. Вскоре я обнаружил, что спорю с чат-ботом, который обвинил меня в неэтичности, когда я попросил его помочь мне написать компьютерный код. Я обнаружил, что могу создавать красивые изображения, подсказывая машине нужные слова. Я мог писать на Python, языке, который никогда не изучал. Я обнаружил, что машина может выполнять большой объем моей работы... и, возможно, работы многих других людей. Я обнаружил нечто удивительно близкое к инопланетному коинтеллекту, который может хорошо взаимодействовать с людьми, не будучи при этом человеком или, более того, разумным существом. Думаю, скоро у всех нас будет по три бессонных ночи.
И как бы мне ни хотелось спать, я все время возвращаюсь к вопросам своих студентов: Что означают эти технологии для будущего работы и образования? Все происходит так быстро, что трудно сказать наверняка, но мы уже можем увидеть его очертания.
ИИ - это то, что те, кто изучает технологии, называют технологией общего назначения (по иронии судьбы, также сокращенно GPT). Это технологии, которые появляются раз в поколение, как паровая энергия или интернет, и затрагивают все отрасли и все аспекты жизни. И в некоторых отношениях генеративный ИИ может быть даже больше.
Технологии общего назначения обычно внедряются медленно, поскольку для их успешной работы требуется множество других технологий. Интернет - отличный пример. Хотя он зародился как ARPANET в конце 1960-х годов, потребовалось почти три десятилетия, чтобы достичь всеобщего использования в 1990-х годах, с изобретением веб-браузера, развитием доступных компьютеров и развитием инфраструктуры для поддержки высокоскоростного интернета. Прошло еще пятьдесят лет, прежде чем смартфоны стали причиной появления социальных сетей. А многие компании даже не полностью освоили интернет: превращение бизнеса в цифровой - все еще актуальная тема для обсуждения в бизнес-школах, тем более что многие банки до сих пор используют компьютеры-мейнфреймы. И предыдущие технологии общего назначения также прошли много десятилетий с момента разработки до того, как они стали полезными. Рассмотрим компьютеры - еще одну преобразующую технологию. Ранние компьютеры быстро совершенствовались благодаря закону Мура - давней тенденции, согласно которой возможности компьютеров удваиваются каждые два года. Но потребовались десятилетия, чтобы компьютеры начали появляться на предприятиях и в школах, потому что, даже несмотря на быстрые темпы роста возможностей, они начинали с очень примитивного уровня. А вот Большие языковые модели оказались невероятно способными уже через несколько лет после своего изобретения. Кроме того, они были очень быстро приняты потребителями: ChatGPT достиг 100 миллионов пользователей быстрее, чем любой предыдущий продукт в истории, благодаря тому, что он был бесплатным, доступным для частных лиц и невероятно полезным.