#Статья Почему ИИ не заменит людей 🤖❌ Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта в последние 2 года резко усилился, и в скором времени многие эксперты (реальные и не очень) предвещают полное замещение людей на рабочих местах. Честно говоря, такие опасения преждевременны – в ближайшее десятилетие настолько большого скачка не будет. На это есть несколько причин, давайте разберёмся. Технология: AGI vs. LLM ИИ бывает разным. Все растущие сейчас компании (например, OpenAI) – это представители LLM. Данный тип алгоритмов – сложная структура подтасовки слов, обученная на громадном количестве данных из Интернета. Следовательно, речь не идёт о качестве и сознании, о возможности выполнять работу, сопоставимую с человеком. Напротив, AGI – алгоритм, который может мыслить как человек, общий ИИ. Не просто языковая модель, а нечто большее, сохраняющее контекст. AGI учится на опыте и причинно-следственных связях в отличие от LLM – тот на масштабировании данных. AGI может заменить людей, но до его создания далеко, а у LLM есть заметные ограничения. Качество данных 😐 С точки зрения фотографий и видео нейросети уже практически не отличимы от человека, но тексты и смыслы всё-таки далеки от идеала. Интернет полон хлама 🗑 А именно оттуда берут данные LLM-системы. Да, они обучены множеству полезной литературы и материалов, однако вместе с тем мусор и недостоверная информация все еще остаются. Зачастую нейросеть выдает среднеарифметическое по куче вопросов, значит, экспертности в этом нет. Машина не способна отличить настоящие данные от ложных именно потому, что ее так обучили. Несмотря на совершенствование языковых моделей у них есть предел. Ошибки в ответах останутся. Например, здесь на примере Apple указана уязвимость нейросетей и вред для программирования – искусственный интеллект в действительности замедляет работу. Так как нейросети продолжат ошибаться и дальше, нужен человек, который будет за ними проверять, грамотно вводить промпты. Рабочие места 👷‍♀👷 необходимы. ИИ стоит слишком дорого 💸 Сейчас инструменты от нейросетей продаются дешевле себестоимости, чтобы выйти на рынок. Когда цены будут нормализованы, чтобы окупаться, они вырастут. Человеческий труд обходится дешевле, чем поддержание огромных дата-центров, какие потребляют немыслимое количество электроэнергии и воды. По данным Международного энергетического агенства, ИИ к 2030 году будет потреблять больше, чем Япония 🇯🇵 и Бразилия 🇧🇷 (945 млрд квтч в год). И теперь сравните с трудом мотивированного выбраться из нищеты рабочего из Индии 🇮🇳 – ему можно платить меньше. Кого ИИ всё-таки заменит Инструмент способен заменить алгоритмическую работу, не связанную с большой долей экспертности. Например, это монтажеры, дизайнеры (junior), программисты 👨‍💻👩‍💻 (junior), операторы колл-центров, переводчики, водители, курьеры. Заключение По сути у ИИ два применения - обобщение и объяснение информации. В этом инструмент действительно преуспел, так что он на самом деле полезный и повышает производительность. Но значит ли это полноценную замену человека? Нет. Если вы удваиваете производительность труда, то, как правило, увольняете не половину работников, а продаете вдвое больше товаров 🤔 Именно поэтому рычаги повышения производительности труда, как правило, увеличивают, а не сокращают занятость. Если они и уничтожают рабочие места, то создают новые (например, автомобили / фабрики). Вся эта паническая шумиха о том, что ИИ заменит миллионы рабочих мест, — во многом заблуждение, придуманное для того, чтобы продать ИИ богатым и доверчивым компаниям, а затем сбежать с «золотым парашютом», как только самолет начнет падать. // Каждая реакция приближает следующий пост 😉