Если вы сможете найти, обучить и удержать этих лучших работников, вы получите огромные преимущества. Большая часть обучения и работы направлена на то, чтобы довести людей до такого высококвалифицированного состояния. Однако люди, хорошо владеющие одним навыком, могут быть не очень хороши в другом. Современная профессиональная деятельность состоит из широкого спектра действий, а не из одной специализации. Например, работа врача может включать в себя множество задач, таких как диагностика пациентов, лечение, консультирование, заполнение отчетов о расходах и контроль за персоналом офиса. Маловероятно, что какой-либо врач одинаково хорошо справляется со всеми этими задачами. Даже у самых лучших работников есть слабые места, поэтому они должны быть частью больших организаций, чтобы иметь возможность сосредоточиться на своей области знаний.
Но, как мы уже говорили ранее, нам уже известен один главный эффект ИИ: он выравнивает игровое поле. Если вы находились в нижней половине распределения навыков в написании текстов, генерации идей, анализе или выполнении ряда других профессиональных задач, вы, скорее всего, обнаружите, что с помощью ИИ вы стали довольно хороши. Это не новое явление - роботы-хирурги, о которых мы говорили в начале главы, наиболее полезны для самых низких результатов, - но ИИ гораздо более общего назначения, чем роботы-хирурги.
В каждой области мы обнаруживаем, что человек, работающий с искусственным интеллектом, превосходит всех, кроме самых лучших людей, работающих без искусственного интеллекта. В нашем исследовании Boston Consulting Group, где ранее разрыв между средними показателями лучших и низших специалистов составлял 22 %, после использования GPT-4 разрыв сократился всего до 4 %. В творческом писательстве получение идей от искусственного интеллекта " эффективно уравнивает баллы за креативность между менее и более творческими писателями", согласно одному из исследований. А студенты-юристы, находящиеся в нижней части класса, при использовании ИИ сравнялись по успеваемости с людьми из верхней части класса (у которых при использовании ИИ наблюдалось небольшое снижение). Авторы исследования пришли к выводу: "Это говорит о том, что ИИ может оказывать выравнивающее воздействие на профессию юриста, смягчая неравенство между элитными и неэлитными юристами". Все становится еще более экстремальным. Я участвовал в дискуссии о будущем образования с генеральным директором компании Turnitin, занимающейся выявлением плагиата. Он сказал: "Большинство наших сотрудников - инженеры, их у нас несколько сотен... и я думаю, что через восемнадцать месяцев нам понадобится двадцать процентов из них, и мы можем начать нанимать их из средней школы, а не из четырехлетних колледжей. То же самое касается продаж и маркетинга". Из аудитории послышались вздохи.
Так приведет ли ИИ к смерти экспертизы? Я так не думаю. Как мы уже говорили, рабочие места состоят не из одной автоматизируемой задачи , а из набора сложных задач, которые все равно требуют человеческого суждения. К тому же, из-за Jagged Frontier вряд ли удастся выполнить все задачи, за которые отвечает работник. Улучшение производительности в нескольких областях не обязательно приведет к замене; напротив, это позволит работникам сосредоточиться на создании и оттачивании узкого сегмента экспертизы, став человеком в контуре.
Но не исключено, что может появиться новый тип экспертов. Хотя, как мы уже говорили в предыдущей главе, оперативная разработка вряд ли будет полезна большинству людей, это не значит, что она совершенно бесполезна. Возможно, работа с ИИ сама по себе является формой экспертизы. Возможно, некоторые люди просто очень хороши в этом. Они могут перенять киборгские практики лучше других и обладают природным (или выученным) даром работать с системами LLM. Для них ИИ - это огромное благословение, которое изменит их место в работе и обществе. Другие люди могут получить небольшую выгоду от этих систем, но эти новые короли и королевы ИИ получают улучшения на порядки больше. Если этот сценарий верен, они станут новыми звездами нашей эпохи ИИ, и их будут искать все компании и учреждения, как сегодня набирают других лучших специалистов.
Я, а также мой частый коллега и эксперт по преподаванию с использованием новых технологий (и супруг) доктор Лилах Моллик, сами испытали это на себе. Когда летом 2023 года вокруг ИИ поднялась шумиха и тревога, мы оказались востребованы как люди, способные наилучшим образом сочетать знания в области педагогики с глубоким опытом создания подсказок. Крупные ИИ-компании, включая OpenAI и Microsoft, использовали наши подсказки в качестве примеров для использования в классах, а сами подсказки цитировались и передавались в образовательные учреждения по всему миру. Хотя мы не считали себя обладателями особых навыков в создании подсказок, мы обнаружили, что у нас очень хорошо получается заставлять ИИ плясать под нашу дудку. Мы не знаем, почему у нас это получается (опыт? Опыт в разработке игр и преподавании? Способность принимать "перспективу" ИИ, преподавателя и студента? Наш опыт в написании инструкций для разных аудиторий?), но это говорит о том, что может быть роль людей, которые являются экспертами в работе с ИИ в определенных областях. Мы просто еще не определили конкретные навыки или опыт, которые позволят "разговаривать" с ИИ.
Будущее с искусственным интеллектом требует, чтобы мы сами стали экспертами в этой области. Поскольку экспертные знания требуют фактов, студентам все равно придется изучать чтение, письмо, историю и все остальные базовые навыки, необходимые в XXI веке. Мы уже видели, как эти обширные знания могут помочь людям извлечь максимум пользы из ИИ. Кроме того, мы должны продолжать иметь образованных граждан, а не делегировать все наши мысли машинам. Студентам также может понадобиться начать развивать узкую направленность, выбирая область, в которой они смогут лучше работать с ИИ в качестве экспертов. В то же время общий диапазон наших способностей будет расширяться, так как ИИ будет заполнять пробелы и помогать нам повышать собственную квалификацию. Если возможности ИИ не изменятся радикально, то вполне вероятно, что ИИ действительно станет нашим со-интеллектом, помогая нам заполнять пробелы в наших собственных знаниях и подталкивая нас к тому, чтобы самим становиться лучше. Но это не единственное будущее, о котором мы должны думать.
9.
A
И КАК НАШЕ БУДУЩЕЕ
Может показаться, что эта книга полна научной фантастики, но все, что я описываю, уже произошло. Мы создали странный инопланетный разум, который не является разумным, но может удивительно хорошо его имитировать. Он обучается на огромных архивах человеческих знаний, а также на спинах низкооплачиваемых рабочих. Он может проходить тесты и действовать творчески, способный изменить наши методы работы и обучения; но он также регулярно выдумывает информацию. Вы больше не можете доверять тому, что все, что вы видите, слышите или читаете, не было создано ИИ. Все это уже произошло. Люди - ходячие и говорящие мешки с водой и микрохимикатами, которыми мы являемся, - сумели убедить хорошо организованный песок притвориться, что он думает так же, как мы.
Что будет дальше - это научная фантастика, вернее, научные выдумки, потому что существует множество возможных вариантов развития событий. Я вижу четыре четких варианта того, что произойдет в ближайшие несколько лет в мире ИИ. Однако последствия каждой из них не столь очевидны. Я хочу рассказать вам о каждой из этих возможностей и о том, как в результате будет выглядеть мир.
Давайте начнем с самого маловероятного будущего, которое, как ни тревожно, не является возможностью AGI. Гораздо менее вероятной является возможность того, что ИИ уже достиг своих пределов, но именно с этого мы и начнем.
Сценарий 1: Как бы хорошо это ни было
Что если ИИ перестанет делать огромные скачки вперед? Конечно, здесь и там могут быть небольшие улучшения, но в этом будущем они будут исчезающе малы по сравнению с огромными скачками, которые мы видели в GPT-3.5 и GPT-4. ИИ, который вы используете сейчас, действительно лучший из тех, что вы когда-либо будете использовать.
С технической точки зрения такой исход кажется нереальным. Нет причин подозревать, что мы достигли какого-то естественного предела в способности ИИ к совершенствованию. Но это не значит, что ИИ неизбежно будет становиться все умнее: исследователи выявили множество возможных проблем с архитектурой и обучением, которые в какой-то момент могут ограничить их возможности. Например, у систем ИИ могут закончиться данные для обучения; или стоимость и усилия по наращиванию вычислительной мощности для работы ИИ могут стать слишком большими, чтобы их оправдать. Однако нет достаточных доказательств того, что предел уже достигнут, и даже если бы он был достигнут, есть и другие изменения, которые можно внести в LLM, чтобы выжать из систем больше на годы вперед. И LLM - это лишь один из подходов к ИИ; другие технологии-преемники могут преодолеть эти ограничения.