 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
Искусственный интеллект и эволюция программного обеспечения
* В этом эссе термины «ИИ» и «LLM» используются как синонимы
Разговор об ИИ вошел в предсказуемый цикл: анонс новой модели, изменяющей реальность, за которым следует научное обоснование. исследование напоминает нам о том, что ИИ не является по-настоящему разумным и не способен рассуждать, и, возможно, на самом деле делает нас еще глупее. Сразу скажу: я считаю, что модели искусственного интеллекта великолепны. Я использую их по мере возможности, стараюсь учиться с их помощью и верю, что они коренным образом изменят нашу работу. В этом эссе я объясню почему.
Не убивайте подставного человека
Многие критики ИИ пытаются заставайте технологию врасплох, выделяя задачи, которые она не может выполнить, будь то рассуждение, решение простой логической головоломки или предоставление последовательных ответов. Чаще всего эти критические замечания сводятся к немногим большему, чем нападки на подставное лицо. Модели искусственного интеллекта относятся к совершенно новому классу программного обеспечения и должны анализироваться как таковые.
Позвольте мне проиллюстрировать это на примере моей собственной области. Я регулярно использую такие инструменты, как пакет Microsoft Office и другое программное обеспечение для создания текста, данных, изображений и звука и управления ими, а также платформы для компиляции и запуска кода. Иногда эти инструменты используют облачные данные; в других случаях они собирают информацию из Интернета для выполнения определенных задач. Даже обычные действия, такие как онлайн-исследования, основаны на этих системах. Во всех этих случаях взаимодействие между пользователем и программным обеспечением регулируется строгими предопределенными правилами. Чтобы заставить Excel выполнять задачу, я должен следовать его специфическому синтаксису — нажимать нужные кнопки, правильно вводить формулы и так далее. Но с помощью большой языковой модели (LLM) я взаимодействую с программным обеспечением, используя естественный язык, который затем переводится в исполняемый код. Это представляет собой фундаментальный эволюционный шаг в области программных моделей, который слишком часто упускается из виду в дискуссиях об искусственном интеллекте.
Эта эволюция происходит в двух измерениях. Во-первых, пользователи преобразуют идеи, выраженные с помощью естественного языка, в функциональный код, готовый к экспорту в другие среды. Для экспертов в предметной области это чрезвычайно важно. Это позволяет им быстро переходить от идеи к реализации, а искусственный интеллект обеспечивает итеративную поддержку на этом пути. Во—вторых, ИИ позволяет пользователям выполнять задачи в самой среде ИИ, используя инструкции на естественном языке — при условии, что ИИ имеет доступ к Интернету, может считывать пользовательские данные и манипулировать ими, а также обладает автономными агентоподобными возможностями.
Таким образом, возникает целый спектр проблем: традиционное программное обеспечение, основанное на правилах и синтаксисе, с одной стороны, и универсальные, многоцелевые ИИ/LLMS — с другой.
Большая часть разочарований, связанных с ИИ проистекает из неоправданных ожиданий. Люди ожидают, что ИИ будет вести себя как традиционное программное обеспечение — выдавать последовательные, предсказуемые результаты на основе подсказок на естественном языке. Но существует неизбежный компромисс между системой, способной находить креативные решения, генерировать оригинальный контент и предлагать улучшения, и системой, которая строго следует инструкциям пользователя на основе фиксированной архитектуры. Рассмотрим так называемые “галлюцинации”, за которые ИИ часто критикуют. Это особенности, а не ошибки системы, разработанной для поиска и порой неоднозначной в том, как она решает проблемы. Аналогичным образом, когда ИИ обвиняют в усилении склонности к подтверждению во время выполнения исследовательских задач, мы должны спросить: разве люди не в равной степени подвержены таким же предубеждениям? Конечно, это так, и часто бывает.
Это не означает, что галлюцинации ИИ или предубеждения безвредны. Это реальные затраты, которые необходимо свести к минимуму. Пользователи правы, ожидая, что ИИ преобразует запросы на естественном языке в более предсказуемые результаты, выдавая согласованные результаты для аналогичных запросов и избегая использования сфабрикованной информации. Но они также обоснованно ожидают, что искусственный интеллект поможет им творчески подходить к решению проблем, предлагать альтернативные подходы и получать результаты гораздо быстрее, чем это мог бы сделать человек, используя традиционное программное обеспечение или код. Сочетание этих двух факторов является перспективным для ИИ, даже если технология еще не полностью соответствует ему.
На мой взгляд, будущее ИИ заключается в параметризации — предоставлении пользователям контроля над тем, где их модель работает в соответствии с описанным выше спектром. Будь то управляемые пользователем модели или автономные системы агентов, ИИ превратится в гибкий инструмент, поведение которого может быть адаптировано к индивидуальным потребностям. Именно в этом направлении появятся настоящие приложения-убийцы ИИ, которые будут нарушать существующие инструменты и рабочие процессы. Разработчики должны соответствующим образом сосредоточить свои усилия, а пользователи программного обеспечения должны осознать, что сейчас мы вступаем в принципиально иную эпоху, когда взаимодействие между людьми и программным обеспечением приобретет новое, более динамичное измерение.
Ничто не остановит этот поезд?
Данные показывают, что внедрение искусственного интеллекта — и инвестиции, подпитывающие его — стремительно ускоряются. Ранние циклы интернет-бумов и спадов позволяют провести параллель, которая может послужить предостережением. На заре своего существования интернет-ажиотаж намного опережал способность технологии приносить конкретную отдачу. Пузырь в конечном счете лопнул, но сам Интернет развился, став неотъемлемой частью практически всех аспектов повседневной жизни и экономической деятельности.
Искусственный интеллект может пойти по аналогичному пути. Вполне возможно, что огромные инвестиции, которые в настоящее время вкладываются в модели искусственного интеллекта, и их масштабное внедрение противоречат способности технологии приносить прибыль в те сроки, которые ожидают инвесторы и пользователи. Если это так, то формируется пузырь искусственного интеллекта, который в конечном итоге может лопнуть, оставив инвесторов с большими убытками, а общественность недоумевает, из—за чего весь сыр-бор. Однако эта реальность может сосуществовать с развитием самой технологии, которая становится незаменимой как в частной, так и в коммерческой сферах, подобно Интернету.
Когда мы рассматриваем, как ИИ будет масштабироваться с течением времени, возникает более мрачная перспектива. Сегодня Интернет по большей части является общественным благом, по крайней мере в развитых странах. Джефф Безос на много порядков богаче меня, но телефон и компьютер, которые он использует для выхода в Интернет, функционально похожи на мои, как и Интернет, к которому он может получить доступ. Однако искусственный интеллект может развиваться по другой траектории. Вполне возможно, что ИИ, доступный Безосу и другим сверхбогатым людям и организациям, намного превзойдет все, что доступно обычному пользователю. Если это произойдет, следующая эволюция Интернета, основанная на ИИ, будет сильно отличаться от его ранних, более демократизированных стадий развития.
Другие новости: