ИИ против человеческого опыта: растущая зависимость от машинных знаний

Машины уже давно помогают людям в их повседневной деятельности. Настолько, что мы даже не замечаем, насколько они вездесущи и насколько мы зависим от них. До встречи, стиральная машина Electrolux Pro 😁.

Повышая эффективность различных отраслей промышленности, машины вытеснили людей во многих сферах монотонной и/или физически напряженной работы. Подумайте о машинах на производственных предприятиях, в строительстве и даже в центрах быстрого питания.

С каждым днем ​​становится все более очевидным, что машины заменяли и будут заменять людей в утомительных, повторяющихся и физически интенсивных задачах.

Автоматизация дает много преимуществ. В конце концов, кто может отрицать преимущества наличия надежной системы, способной выполнять задачи, которые в противном случае человек счел бы трудоемкими или даже опасными? Не говоря уже о преимуществах, которые это может принести бизнесу, которому не нужны круглосуточные сотрудники.

Несомненно, можно утверждать, что автоматизация подтолкнула все больше и больше людей к карьере, которая больше сосредоточена на знаниях, творчестве и других нематериальных человеческих качествах.

Новая волна автоматизации, которую подпитывает ИИ, ставит новые задачи.

ИИ подрывает работу работников умственного труда

Одним огромным преимуществом, которое люди имели перед машинами, является их (я ИИ? 😛) способность изучать новые вещи, что позволяет нам приобретать новые навыки и перепрофилировать себя.

Однако недавние прорывы в области генеративного ИИ показали, что возможности ИИ не обязательно ограничиваются единственной задачей, которой он обучался. Новые возможности, которые мы видим в современных генеративных моделях, довольно широки и охватывают множество задач. Более того, при необходимости эти модели можно настроить так, чтобы они заняли нишу в определенной области.

В то время как сегодняшние генеративные модели имеют недостатки, такие как извержение ложных утверждений, может быть трудно установить причинно-следственную связь, отсутствие доступа к данным в реальном времени и т. д. Мы должны помнить, что это очень ранние дни для генеративного ИИ, и технологии могут только улучшаться. .

Мы можем установить, что ИИ начал бросать вызов монополии людей на задачи, связанные со знаниями.

Люди не большие скептики

Сегодняшний ИИ нуждается в активном наблюдении для проверки того, что он генерирует, особенно в деликатных случаях использования. Здесь нам нужно сделать шаг назад и подумать. Большинство из нас слышали об опасностях этих генеративных моделей, но контролируем ли мы/проверяем ли мы то, что они нам говорят?

Кажется, есть что-то гипнотическое в моделях генерации текста, что делает их очень надежными. Я работаю программистом, и в последние пару месяцев ИИ регулярно помогал мне кодировать.

Хотя я читаю то, что он генерирует, и понимаю код, который он генерирует, я далеко не на 100% уверен, что то, что он генерирует, не содержит ошибок. На первый взгляд предложения чаще всего кажутся правильными. Я не выполняю утомительные задачи по просмотру официальной документации каждой строки кода, сгенерированного ИИ, потому что ИИ был создан именно для того, чтобы сэкономить мне время.

Хотя я не могу с уверенностью говорить за всех остальных, я ставлю на то, что большинство людей не будут слишком сомневаться в том, что генерируется, если они прямо не узнают, что это ложь. Зачем еще были бы неудачные демонстрации от таких организаций, как Google и Microsoft, вокруг которых есть огромные команды по связям с общественностью и СМИ?

Мы уже живем в эпоху дезинформации и фальшивых новостей еще до появления ИИ. Показывая, что люди довольно плохо выбирают то, во что они доверяют/верят, и ИИ только усугубил эту проблему.

Мы можем установить, что люди не очень хорошо проверяют достоверность предоставленной им информации.

Передача правления

Вскоре каждый человек сможет выбрать своего собственного второго пилота с искусственным интеллектом. Сегодня мы уже наблюдаем это явление в действии, когда множество людей используют ИИ для изучения и понимания новых концепций.

Основное преимущество использования ИИ в качестве учителя заключается в том, что, в отличие от учителей, ему не нужно делить свое внимание между большим количеством учеников. Всегда готов ответить на любые вопросы (пока снова не появится это жалкое сообщение о том, что серверы перегружены 😁), которые могут возникнуть у нетерпеливого студента.

На первый взгляд кажется, что это отличное применение ИИ. В конце концов, демократизация образования и знаний — это хорошо, не так ли?

Однако беспокоит то, что мы демократизируем образование, постепенно превращая ИИ в привратника и рупора знаний.

ИИ будет стоять перед дверью всех знаний, доступных для потребления, а также будет контролировать то, что и как знания покидают дверь.

ИИ берет на себя унаследованные знания

Как вид, нам не удалось сохранить знания, которые мы приобрели с течением времени, позволяя им со временем разрушаться. Например, по сей день мы не знаем, как были построены пирамиды.

В последнее время системы многих правительств различных штатов США не могли обрабатывать заявки на пособие по безработице во время COVID-19, потому что они работали на устаревшем программном обеспечении, работающем на COBOL, который не преподается в большинстве школ США. мир сейчас.

Работа с унаследованным кодом не является чем-то новым в мире программного обеспечения, и нередко во всей компании лишь несколько человек знают кодовую базу наизнанку.

Это еще один пример того, как организации могут начать использовать ИИ. Вместо того, чтобы знакомить новых сотрудников с устаревшей кодовой базой, они могли бы также использовать корпоративное предложение второго пилота GitHub, чтобы взять бразды правления устаревшим кодом. Это выигрыш и для сотрудников, потому что большинству людей не будет интересно изучать что-то устаревшее и неприменимое в других местах.

Вскоре вместо горстки сотрудников, которые будут привратниками знаний, у них будет один искусственный интеллект. И вот, ключи от двери знаний были переданы ИИ. Любой, кому сейчас нужно работать с этой унаследованной кодовой базой, будет обучаться у ИИ, и через какое-то время может даже не быть способа проверить то, чему учат, потому что в компании не осталось экспертов-людей. Нет альтернативы слепому доверию тому, что предлагает ИИ.

Эксперты-люди становятся редкостью

Теперь можно утверждать, что ИИ, возможно, должен быть привратником стареющих знаний, которые, возможно, уже не так широко используются. Люди по-прежнему будут мотивированы на получение знаний о соответствующих вещах.

Хотя бы они?

Люди, как и большинство других живых организмов, запрограммированы на сохранение энергии. Большинство из нас ухватилось бы за возможность использовать инструмент, который может облегчить нашу жизнь и тратить меньше умственной энергии. В отличие от людей, ИИ никогда не устает, не чувствует себя ленивым и т. д. Мы уже используем ИИ для исследования тем вместо того, чтобы просеивать книги, блоги или статьи.

Будущее поиска все больше похоже на интерактивный чат, основанный на последних анонсах Bing, Google и кучи других приложений вроде Perplexity.ai, Neeva, You и т. д. Этот интерфейс прост, удобен в использовании. использование и повсеместность, что делает его более заманчивым, чтобы положиться на него.

Во многих случаях люди пытаются получить достаточно знаний, чтобы просто выполнить работу. Программисты, копирующие код из Stackoverflow, не имея представления о том, что он делает, — это не просто шутка и не такое уж редкое событие. В то время как программирование обычно имеет ограничения благодаря написанию тестовых случаев и рецензированию вашего кода, в других отраслях это может быть не так.

В медицине врачи действуют более или менее независимо. Если они начнут использовать ИИ для медицинских консультаций, некому будет тщательно проверять любое решение, которое врач принимает на основе информации, которую предоставляет ИИ.

Все это говорит о том, что люди не будут так мотивированы учиться и приобретать новые знания, особенно если у них есть инструмент, с помощью которого можно получить решение на золотой тарелке с очень небольшими затратами. Как человек, пишущий статьи, я использую Grammarly для редактирования своих статей. Я не утруждаю себя изучением характера своих грамматических ошибок и стараюсь совершенствовать свой английский.

Хотя может не иметь значения, совершенна ли моя грамматика или нет, это может иметь значение, если ни один человек не имеет четкого представления о грамматических понятиях в английском языке.

ИИ также посягнул на более творческие дисциплины, такие как создание контента, фотография, музыка и т. д. Наличие решения, доступного под рукой, лишит людей стимула по-настоящему осваивать навыки. Вскоре мы можем жить в мире, где не будет специалистов по большинству дисциплин, или они станут дефицитными ресурсами.

Заключение

  • Машины и автоматизация взяли на себя повторяющиеся, рутинные и/или физически сложные задачи.
  • Это побуждает все больше и больше людей делать карьеру, основанную на знаниях. Недавние разработки в области ИИ означают, что машину можно научить приобретать те же знания.
  • Люди могут развиваться и наращивать свои навыки и знания с течением времени, ИИ также достиг стадии, когда он может обобщать и специализироваться в нескольких областях.
  • Люди не умеют проверять достоверность предоставленной им информации. ИИ все больше превращается в конвейер знаний, которым мы доверяем.
  • Инструменты ИИ доступны, дешевы и предлагают готовые решения проблем, которые могут лишить людей стимула осваивать навыки и становиться экспертами.
  • Нехватка специалистов-людей в сочетании с доступностью обучения пользовательских моделей ИИ означает, что ИИ постепенно превращается в хранителя знаний и рупор, распространяющий знания.

У некоторых людей может сложиться впечатление, что это не будет проблемой, если мы решим проблемы предвзятости и галлюцинаций, которые существуют в моделях ИИ. Хотя это может решить проблемы, возникающие из-за ложной информации, это не меняет того факта, что мы по-прежнему сильно полагаемся на машины во всем, от трудоемких задач до творческих.

В этой статье мы не пытались занять чью-либо сторону в вопросе о том, хорошо это или плохо, когда ИИ становится привратником и рупором знаний. Это тема для другого дня. Скорее, это попытка пролить свет на эту огромную проблему, с которой мы столкнемся.

Следующие несколько лет станут ключевыми в определении того, будет ли общество управляться ИИ вторым пилотом или управляться ИИ.

Информация и нарратив, который она использует, — это то, что расширяет возможности людей, организаций и государств. Мы все чаще позволяем ИИ диктовать повествование и давать нам информацию. Неважно, принимают ли решения люди, поскольку на решение может сильно повлиять информация и повествование, в котором она представлена.

Приносит ли это пользу или вред человеческому роду — вопрос, на который никто не может дать конкретного ответа. Однако подготовка к такому повороту событий может помочь нам лучше справиться с некоторыми препятствиями, с которыми мы столкнемся.

Спасибо, что выслушали нашу болтовню на эту тему; пожалуйста, поделитесь любыми мыслями, которые у вас есть. Эта статья была отредактирована с помощью AI.

До следующего раза берегите себя и будьте добры.