Они также становятся все лучше. Размер этих моделей увеличивается на порядок в год, а то и больше, поэтому их возможности также растут. Несмотря на то, что этот прогресс, скорее всего, замедлится, он происходит такими темпами, которые превосходят все другие крупные технологии, и LLM - это лишь одна из множества потенциальных технологий машинного обучения, которые станут основой новой волны ИИ. Даже если бы развитие ИИ остановилось в тот момент, когда я заканчиваю это предложение, он все равно изменил бы нашу жизнь.
Наконец, как бы ни были велики предыдущие технологии общего назначения, их влияние на работу и образование может оказаться меньше, чем влияние ИИ. Если предыдущие технологические революции часто были направлены на выполнение более механической и повторяющейся работы, то ИИ во многом работает как коинтеллект. Он дополняет, а в перспективе и заменяет человеческое мышление, добиваясь впечатляющих результатов. Первые исследования влияния ИИ показали, что он часто может привести к повышению производительности на 20-80 % в самых разных сферах деятельности, от кодирования до маркетинга. В отличие от этого, когда паровая энергия, самая фундаментальная из технологий общего назначения, та самая, которая привела к промышленной революции, была введена на заводе, она повысила производительность на 18-22 %. И несмотря на десятилетия поисков, экономистам трудно доказать реальное долгосрочное влияние компьютеров и Интернета на производительность труда за последние двадцать лет.
Кроме того, технологии общего назначения - это не только работа, они затрагивают все аспекты нашей жизни. Они меняют то, как мы учим, развлекаемся, взаимодействуем с другими людьми и даже наше самоощущение. Школы бурно обсуждают будущий письменных работ, основанный на первом поколении ИИ, а ИИ-репетиторы, возможно, наконец-то радикально изменят подход к обучению студентов. Развлечения, управляемые искусственным интеллектом, позволяют персонализировать сюжеты для нас и вызывают шок в Голливуде. А дезинформация, управляемая ИИ, уже проникает в социальные сети так, что ее трудно обнаружить и с ней трудно справиться. Скоро все станет очень странным; на самом деле, если знать, где искать, все уже становится странным.
И все это игнорирует более важную проблему - пришельца в комнате. Мы создали нечто, что убедило многих умных людей в том, что это, в некотором роде, искра новой формы интеллекта. ИИ, который прошел тест Тьюринга (может ли компьютер обмануть человека, заставив его думать, что он человек?) и тест Лавлейс (может ли компьютер обмануть человека в решении творческих задач?) в течение месяца после своего изобретения, ИИ, который успешно сдает наши самые сложные экзамены, от экзамена на адвоката до квалификационного теста по нейрохирургии. ИИ, который превзошел наши лучшие показатели творческих способностей человека и наши лучшие тесты на разумность. Что еще более странно, не совсем понятно, почему ИИ может делать все эти вещи, хотя мы создали эту систему и понимаем, как она технически работает.
Никто, включая меня, не знает, к чему все это приведет. И все же, несмотря на отсутствие окончательных ответов, я думаю, что могу быть полезным проводником. Я считаю себя влиятельным экспертом по вопросам последствий ИИ, в частности, благодаря моей рассылке One Useful Thing, хотя сам я не являюсь специалистом в области компьютерных технологий . На самом деле, я считаю, что одно из моих преимуществ в понимании ИИ заключается в том, что, будучи профессором Уортона, я долгое время изучал и писал о том, как используются технологии. В результате мы с моими соавторами опубликовали некоторые из первых исследований по ИИ в образовании и бизнесе, а также экспериментировали с практическим использованием ИИ, приводя в пример крупные компании, занимающиеся разработкой ИИ. Я регулярно общаюсь с организациями, компаниями и государственными учреждениями, а также со многими экспертами в области ИИ, чтобы понять, какой мир мы создаем. Я также стараюсь не отставать от потока исследований в этой области, большая часть которых представлена в виде научных рабочих документов, еще не прошедших длительный процесс рецензирования, но уже содержащих ценные данные об этом новом явлении (я буду ссылаться на многие из этих ранних работ в книге, чтобы помочь составить представление о том, куда мы движемся, но важно понимать, что эта область быстро развивается). Основываясь на всех этих разговорах и работах, я могу заверить вас, что нет никого, кто имел бы полное представление о том, что такое ИИ, и даже люди, создающие и использующие эти системы, не понимают всех их последствий.
Поэтому я хочу попытаться рассказать вам об ИИ как о новом явлении в мире, соинтеллекте, со всей двусмысленностью, которую подразумевает этот термин. Мы изобрели технологии, от топоров до вертолетов, которые повышают наши физические возможности; другие, например электронные таблицы, автоматизируют сложные задачи; но мы никогда не создавали общеприменимую технологию, которая могла бы повысить наш интеллект. Теперь люди получили доступ к инструменту, который может имитировать то, как мы думаем и пишем, действуя как коинтеллект для улучшения (или замены) нашей работы. Но многие компании, разрабатывающие ИИ, идут дальше, надеясь создать разумную машину, действительно новую форму соинтеллекта, которая будет сосуществовать с нами на Земле. Чтобы понять, что это значит, нам нужно начать с самого начала, с самого главного вопроса: Что такое ИИ?
Поэтому мы начнем с обсуждения технологии больших языковых моделей. Это даст нам основу для размышлений о том, как нам, людям, лучше всего работать с этими системами. После этого мы сможем узнать, как ИИ может изменить нашу жизнь, выступая в роли коллеги, учителя, эксперта и даже компаньона. И наконец, мы можем перейти к вопросу о том, что это может означать для нас, и что значит мыслить вместе с инопланетным разумом.
ЧАСТЬ
I
1. СОЗДАНИЕ ИНОПЛАНЕТНЫХ РАЗУМОВ
Говоря об искусственном интеллекте, можно запутаться, в том числе и потому, что под ним понимается множество разных вещей, и все они смешиваются в одну кучу. Siri, рассказывающая вам анекдот по команде. Терминатор, разбивающий череп. Алгоритмы, предсказывающие кредитные баллы.
Мы давно увлекаемся машинами, которые умеют думать. В 1770 году был изобретен первый механический шахматный компьютер, ошеломивший всех, кто его видел: шахматная доска, установленная на изысканном шкафу, шахматными фигурами управлял робот, одетый как османский волшебник. Он гастролировал по всему миру с 1770 по 1838 год. Машина, также известная как Механический турок, обыграла в шахматных матчах Бена Франклина и Наполеона и заставила Эдгара Аллана По предположить возможность существования искусственного интеллекта, увидев ее в 1830-х годах. Конечно, все это было ложью - машина ловко спрятала настоящего шахматного мастера внутри своих фальшивых шестеренок, но наша способность поверить в то, что машины могут мыслить, одурачила многие лучшие умы мира на три четверти века.
В 1950 году игрушка и мысленный эксперимент, каждый из которых был разработан отдельным гением все еще развивающейся области компьютерных наук, привели к новой концепции искусственного интеллекта. Игрушкой была механическая мышь под названием "Тесей", разработанная Клодом Шенноном, изобретателем, шутником и величайшим теоретиком информации двадцатого века. В фильме 1950 года он показал, что "Тесей", питающийся от переделанных телефонных коммутаторов, может перемещаться по сложному лабиринту - первый реальный пример машинного обучения. Мысленный эксперимент был игрой в имитацию, в которой пионер компьютерной техники Алан Тьюринг впервые изложил теорию о том, как машина может развить уровень функциональности, достаточный для имитации человека. Хотя компьютеры были очень новым изобретением, влиятельная статья Тьюринга помогла положить начало зарождающейся области искусственного интеллекта.
Одних теорий было недостаточно, и несколько первых ученых-компьютерщиков начали работать над программами, раздвигающими границы того, что вскоре было названо искусственным интеллектом - термин, придуманный в 1956 году Джоном Маккарти из Массачусетского технологического института. Поначалу прогресс был стремительным: компьютеры программировали на решение логических задач и игру в шашки. Ведущие исследователи ожидали, что в течение десятилетия ИИ сможет обыграть гроссмейстеров в шахматы. Но циклы ажиотажа всегда были характерны для ИИ, и по мере того, как обещания оставались невыполненными, наступало разочарование - одна из многих "зим ИИ", когда прогресс ИИ останавливался, а финансирование иссякало. Затем последовали другие циклы бумов и спадов, каждый из которых сопровождался крупными технологическими достижениями, такими как искусственные нейронные сети, имитирующие человеческий мозг, а затем наступал крах, поскольку ИИ не мог достичь ожидаемых целей.
Последний бум ИИ начался в 2010-х годах с обещания использовать методы машинного обучения для анализа данных и прогнозирования. Многие из этих приложений использовали технику, называемую контролируемым обучением, что означает, что этим формам ИИ нужны маркированные данные для обучения. Маркированные данные - это данные, которые были аннотированы с правильными ответами или выводами для определенной задачи. Например, если вы хотите обучить систему искусственного интеллекта распознавать лица, вам нужно предоставить ей изображения лиц, на которых указаны имена или личности людей, изображенных на них. Этот этап развития ИИ был уделом крупных организаций, располагавших огромными объемами данных. Они использовали эти инструменты как мощные системы прогнозирования, оптимизируя логистику доставки или угадывая, какой контент показать вам на основе вашей истории просмотров. Вы, возможно, слышали, как в таких случаях используются слова "большие данные" или "алгоритмическое принятие решений". Потребители в основном видели преимущества машинного обучения, когда эти методы были интегрированы в такие инструменты, как системы распознавания голоса или приложения для перевода. ИИ был плохим (хотя и удобным для маркетинга) ярлыком для такого рода программ, поскольку в этих системах было очень мало того, что казалось бы умным или сообразительным, по крайней мере в том смысле, в каком люди умны и сообразительны.