3 причины, почему предсказывать будущее ИИ стало невозможно

Почему ИИ стал темой номер один за праздничным столом

Искусственный интеллект казался узкоспециализированной темой для технических специалистов. Но стоило наступить праздникам, и родственники всех возрастов начали обсуждать случаи психозов, спровоцированных чат-ботами, винить дата-центры в росте тарифов на электричество и спорить о том, стоит ли давать детям неограниченный доступ к ИИ-инструментам. Технология проникла абсолютно везде, вызывая серьезную тревогу у обычных людей.

Неизбежно разговоры принимают определенный оборот: если ИИ уже сейчас создает столько последствий, что произойдет, когда технология станет еще совершеннее? Именно в этот момент все взгляды обращаются к специалистам, ожидая прогноза - либо апокалиптического, либо обнадеживающего.

Разочарование неизбежно, потому что делать предсказания об искусственном интеллекте становится все труднее и труднее.

Три главные загадки, которые мешают предсказывать будущее ИИ

Несмотря на сложности, MIT Technology Review может похвастаться впечатляющей историей точных прогнозов относительно развития искусственного интеллекта. Недавно опубликован острый список предсказаний на 2026 год, включая мысли о юридических баталиях вокруг ИИ, а прогнозы прошлого года полностью сбылись. Однако каждый праздничный сезон задача становится сложнее из-за трех больших вопросов без ответа.

Во-первых, никто не знает, продолжат ли большие языковые модели постепенно умнеть в ближайшем будущем. Поскольку именно эта технология лежит в основе почти всего ажиотажа и беспокойства вокруг ИИ прямо сейчас - от виртуальных компаньонов до агентов службы поддержки клиентов - ее замедление станет действительно огромным событием. Настолько значительным, что в декабре целая серия материалов была посвящена тому, как может выглядеть новая эра после окончания ИИ-хайпа.

Во-вторых, искусственный интеллект катастрофически непопулярен среди широкой публики. Вот лишь один пример: почти год назад Сэм Альтман из OpenAI стоял рядом с президентом Трампом, с энтузиазмом объявляя о проекте стоимостью 500 миллиардов долларов по строительству дата-центров по всей территории США для обучения все более крупных ИИ-моделей. Пара либо не догадывалась, либо не беспокоилась о том, что многие американцы будут категорически против строительства таких центров в своих сообществах. Год спустя крупные технологические компании ведут тяжелую битву за общественное мнение, чтобы продолжать строительство. Смогут ли они победить?

Ответ законодателей на все это недовольство ужасно запутан. Трамп порадовал руководителей технологических гигантов, сделав регулирование ИИ федеральным, а не государственным вопросом, и компании теперь надеются закрепить это в законе. Но толпа желающих защитить детей от чат-ботов варьируется от прогрессивных законодателей Калифорнии до все более ориентированной на Трампа Федеральной торговой комиссии - каждая со своими мотивами и подходами. Смогут ли они отложить разногласия и обуздать ИИ-компании?

Для получения практических рекомендаций по внедрению и использованию искусственного интеллекта в бизнесе посетите AI Projects.

Действительно ли ИИ приносит пользу человечеству

Если мрачный разговор за праздничным столом заходит так далеко, кто-нибудь обязательно скажет: разве ИИ не используется для объективно хороших вещей? Улучшение здоровья людей, научные открытия, лучшее понимание изменения климата?

Что ж, отчасти да. Машинное обучение - более старая форма искусственного интеллекта - давно используется в самых разных научных исследованиях. Одна из ветвей, называемая глубоким обучением, составляет часть AlphaFold - удостоенного Нобелевской премии инструмента для предсказания структуры белков, который преобразил биологию. Модели распознавания изображений становятся лучше в выявлении раковых клеток.

Но послужной список чат-ботов, построенных на новых больших языковых моделях, гораздо скромнее. Технологии вроде ChatGPT довольно хороши в анализе больших массивов исследований для обобщения уже обнаруженного. Однако некоторые громкие сообщения о том, что подобные ИИ-модели совершили настоящее открытие - например, решили ранее нерешенную математическую задачу - оказались фальшивкой. Они могут помогать врачам с диагностикой, но также поощряют людей самостоятельно диагностировать проблемы со здоровьем без консультации с докторами, иногда с катастрофическими результатами.

Что ждет нас через год

В это же время в следующем году, вероятно, появятся лучшие ответы на вопросы, которые задают обеспокоенные люди за семейными обедами. И одновременно возникнет целая куча совершенно новых вопросов. А пока стоит ознакомиться с полным материалом, прогнозирующим события этого года, включающим предсказания всей команды специалистов по искусственному интеллекту.

Три ключевые неопределенности - будущее больших языковых моделей, общественное сопротивление и законодательный хаос - делают прогнозирование развития ИИ почти невозможной задачей. Технология развивается слишком быстро, общество реагирует слишком эмоционально, а регуляторы действуют слишком непоследовательно.

Однако именно эта непредсказуемость делает сферу искусственного интеллекта такой захватывающей и важной для понимания. Каждое новое развитие событий может радикально изменить траекторию технологии - в лучшую или худшую сторону.

Для экспертной поддержки в навигации по быстро меняющемуся ландшафту искусственного интеллекта обратитесь к специалистам AI Projects, которые помогут адаптировать технологии под конкретные бизнес-задачи.

Выводы

Предсказывать будущее искусственного интеллекта становится все сложнее из-за трех критических факторов: неопределенности в развитии технологии, массового общественного сопротивления и законодательного хаоса. Старые формы ИИ продолжают приносить научную пользу, но новые чат-боты вызывают больше вопросов, чем дают ответов. Единственная уверенность - через год появятся новые загадки, которые мы не можем даже вообразить сегодня.