4 марта мы провели GPT Party на 400+ участников, во время которого прошла увлекательная панельная дискуссия на тему искусственного интеллекта. В этой статье мы продолжаем делиться самыми интересными моментами прошедшего мероприятия. С первой статьей вы можете ознакомиться здесь, а со второй здесь. Примечание: выступления спикеров приведены не дословно. ChatGPT переписал их в более четкой и понятной текстовой форме.
Иван Пупырев: Однажды мы с ребятами, с которыми работаем над проектом, поехали на самоуправляемой машине. Она не может и не должна нарушать правила. Далее мы увидели фургон, из которого парни выносили диван. Наша машина остановилась, так как видит движение впереди. Через какое-то время она понимает, что люди могут еще долго двигать диван, поэтому нарушает правило и объезжает фургон. Это занимает некоторое время. В то же время таксист мог нарушить правило и уже 20 раз объехать. Я не снижаю важность искусственного интеллекта. Эта машина может сделать потрясающие вещи, и они гораздо безопаснее, чем водители. Но искусственный интеллект не может делать того, чего ему не научили. Мы обучаем его. Поэтому все проблемы связаны с тем, чему мы его учим. Очень трудно представить, что завтра X-Ray машины, которые фотографируют внутренние органы человека, дадут неправильный диагноз и убьют его. Я думаю, что трудно представить, что искусственный интеллект представляет какую-то угрозу. Искусственный интеллект — это инструмент. Мы создаем инструменты, которые становятся все более изощренными, и они делают то, что мы умеем делать. Но то, что мы не умеем, они не могут делать.
Катерина Ленгольд: Я хочу собрать вместе несколько моментов, потому что мне кажется, что один из комментариев, который сделал Коля, очень важен. Человек — удивительное существо, которое смогло достичь успеха благодаря тому, что мы научились изобретать различные инструменты. Мы можем плохо и быстро двигаться, но можем собрать себе велосипед. Мы должны учиться не тому, что умеем делать инструменты, а тому, что мы можем делать очень хорошо и гибко — взаимодействовать друг с другом. Почему мы выиграли эволюционную битву? Потому что мы умеем объединяться в группы. Потому что мы можем круто взаимодействовать. Наш мозг работает гораздо эффективнее, когда мы работаем вместе. Когда мы сидим рядом с человеком, и он рассказывает нам что-то эмоциональное, мы не обязательно должны говорить что-то полезное в ответ. Мой мозг будет рисовать картинку того, что человек чувствует. И когда он чувствует, что я понимаю его чувства, он успокаивается. Наше взаимодействие делает нас людьми. Я очень переживаю по поводу того, что по мере того, как мы все больше и больше полагаемся на технологии, мы все меньше общаемся друг с другом. Я хорошо знаю Марину. Важно не то, что она говорит, а то, как она это делает. Иногда я вижу в блоге Марины какие-то вещи, которые, казалось бы, я видела, слышала и читала миллион раз в книгах. Но то, как Марина рассказывает об этом, как она выражает свои эмоции, проникает в меня намного сильнее, чем все рациональные советы. Поэтому контент — это не просто идиомы или правильный список, а то, как человек рассказывает об этом с любовью к языку, как он восхищается этими идиомами, и как они могут помочь нам стать человеком мира. Это очень круто! И это то, что делает нас людьми, то, что делает нас интересными. Мне очень хочется, чтобы мы не теряли это, чтобы оставаться более эффективными, продуктивными и успешными.
Александр Сорока: Я бы хотел задать вам всем философский вопрос. Если мы предположим, что человечество было создано кем-то (как многие считают), то мы, как искусственный интеллект, нам дали свободу воли. Следовательно, должны ли мы дать свободу воли тому искусственному интеллекту, который мы создали? Вопрос из зала: Мы говорили о том, что искусственный интеллект отнимает рабочие места, но какие новые рабочие места появятся, особенно с появлением GPT, и устоятся ли они как полноценные профессии? Альберт Голухов: Приведу вам пример. Раньше была профессия, называвшаяся radiology technician. Этот специалист делал рентген и затем смотрел пленки, чтобы определить, есть ли на них какие-либо пятна и т. д. В 90-х годах этот процесс решили сделать дешевле. Появилась Индия, началась глобальная глобализация, стали файлы цифровать. Были созданы специальные сканеры, которые отправлялись в Индию. Там низкоквалифицированные работники анализировали эти рентгеновские снимки и отправляли обратно диагноз. Их точность составляла около 75-80%, потому что человек не мог сравнить каждый пиксель, так как уставал. Программы, которые появились позже, начали анализировать рентгеновские снимки с точностью до 98%. И все эти люди в Индии больше не нужны были в этой сфере. Я уверен, что люди в будущем будут больше доверять экспертным системам, которые имеют матрицу из 10 000 параметров, чем какому-то врачу, который может быть устал или не в форме. Большинство из нас здесь — это креативные энтузиасты и предприниматели. Однако большинство людей не такие. Они не в состоянии понять некоторые сложные вещи. Те, кто имеет сотрудников в своей компании, могут меня поддержать. Это очень сложно. Я хочу подчеркнуть, что 80% людей, к сожалению, не способны мыслить сложно и их сложно переучить на космонавтов, например. Продолжение следует…
