Говоря об ИИ, не стоит постоянно прикрываться промышленной революцией
Каждый раз, когда речь заходит о том, отнимет ли ИИ у людей работу, обязательно найдутся те, кто скажет: «Разве не так было и во время трех предыдущих промышленных революций? Старые рабочие места исчезали, а новые появлялись сами собой, так что не стоит зря волноваться».
Те, кто так говорит, либо злонамеренны, либо глупы. Они намеренно умалчивают о том, сколько людей погибло в переходный период трех предыдущих промышленных революций, сколько лет длилась колониальная экспансия, сколько людей погибло в Первой и Второй мировых войнах. Для людей, живущих через несколько сотен лет, несколько десятилетий — это всего лишь строчка в учебнике истории, но для тех, кто жил в ту эпоху, это было потрясение на всю жизнь.
Сейчас мы стоим на пороге революции ИИ и уже не являемся сторонними наблюдателями, а участниками этого процесса. Не стоит постоянно ссылаться на исторический опыт. Если бы все зависело от него, Китай уже пять тысяч лет был бы великой державой, и тогда нам стоило бы просто расслабиться и ждать победы? Очевидно, что это невозможно. Так на каком основании можно утверждать, что если промышленная революция создала новые рабочие места, то революция ИИ обязательно пойдет по тому же пути?
Еще один момент необходимо прояснить: гонка в области ИИ сейчас является главным полем битвы в противостоянии между Китаем и США. У ИИ действительно есть те или иные проблемы, но если мы проиграем эту гонку, то столкнемся с гораздо более серьезными проблемами. Колесо технического прогресса не остановить, уклоняться от проблем бесполезно, лучше понять, что же на самом деле произойдет.
Самое страшное в ИИ — не способность к обучению, а способность к наследованию
Сейчас все говорят о том, насколько сильна способность ИИ к обучению: за несколько месяцев он может освоить материал, на который у человека уходит более десяти лет. Будь то право, финансы или медицина — все дисциплины, основанные на опыте, ИИ осваивает очень быстро. Но это не самое страшное.
Если сравнивать эффективность обучения, то человек на десять шагов впереди ИИ. Человеку достаточно съесть пару булочек, чтобы проработать целый день. В те времена, когда создавали «две бомбы и одну ракету», ученые могли разрабатывать передовые технологии, даже голодая. Человеческий мозг потребляет всего 20–30 % энергии всего тела, но способен выполнять столько сложных задач. А как обстоят дела с современным ИИ? Для него требуется огромное количество серверов, огромное количество электроэнергии, огромное количество данных. Если бы ИИ действительно мог, как человек, делать выводы на основе одного примера, затраты были бы невообразимо высокими.
Настоящая угроза ИИ заключается в его способности к наследованию. Достаточно обучить одну модель, скопировать ее параметры и установить на любое количество серверов — и она готова к работе, причем итерации происходят очень быстро. Человеку требуется двадцать-тридцать лет, чтобы подготовить одного опытного инженера, а ИИ может скопировать миллион экземпляров с такими же способностями за считанные минуты. Именно эта разница в эффективности передачи знаний от поколения к поколению является самым серьезным ударом по человеческому обществу.