Леонид Злотников
Цифровая реальность становится настолько обыденной частью нашей жизни, что новости из этой области уже мало кого удивляют. Так, не стало мировой сенсацией сообщение о том, что чат-бот ChatGPT с искусственным интеллектом легко сдал экзамены на МБА в университете Пенсильвании. Помимо этого, нейросеть ещё умудрилась получить лицензию врача и юриста.
Более того, ChatGPT сумел найти работу — искусственный интеллект пригласили на собеседование в консалтинговую компанию!
Основатель фирмы решил проверить, можно ли обмануть своих HR-ов с помощью нейросети и ему это удалось — резюме, написанное ChatGPT понравилось рекрутерам больше, чем у 80% других соискателей.
Если вы находитесь в поисках работы, вы знаете, кому доверить составление своего резюме.
Примечательно, что этому боту всего несколько месяцев, а финансировал его американский предприниматель, миллионер и инвестор Сэм Бэнкман-Фрид, который в конце прошлого года обрушил https://t.me/investingcorp/4361 крипторынок с помощью биржи FTX, прикарманив миллиарды долларов чужих денег, а потому был арестован на Багамских островах и экстрадирован в США.
О том, чем реально грозит человеку такое положение дел, пишет в своем блоге белорусский журналист Дмитрий Навоша:
«За всеми политическими событиями легко пропустить то, что происходит в мире – а происходит интересное. Майкрософт сокращает 10 000 человек, включая тысячи программистов. И одновременно, в те же дни, инвестирует 10 миллиардов в OpenAI, создателя ChatGPT, нейросети с искусственным интеллектом.
Для тех, кто в танке: ChatGPT поразительно круто даёт развернутые ответы на любые вопросы, пишет эссе и юридические запросы, да даже базовый код (допустим, SQL). Если не читали – то погуглите, уже второй месяц весь мир про это говорит с (возможно, чуть пока преувеличенным) восторгом.
Разумеется, OpenAI не одинок – есть немало конкурентных чат-ботов и нейросетей, в т.ч. у Гугла (который тоже сегодня объявил про сокращения 12 000 человек).
Генеративные нейросети – тема ближайших лет, и тема, возможно, почти той же силы, какой когда-то был интернет. Сильно изменит многое – рабочие места, компании, даже страны. Нейросети и AI делают (и будут всё лучше, точка бифуркации уже близка) текст, вижуалы, музыку, программный код. Автомобили вот начинают водить. Когда говорят, что средненькая нейросеть (обученная на достаточном количестве материала) управляла бы, к примеру, Белоруссией куда лучше, чем теперешняя команда троечников-лизоблюдов, он вообще не фантазирует. Так и есть…»
Лингвист Юрий Поляков добавляет красок к картине нашего недалекого будущего:
«Художник лучше нарисует (пальцы особенно), а хороший переводчик лучше переведет, чем нейросеть - это правда (пока что, и возможно еще довольно долго). Но кто вам сказал, что это «лучше» будет повсеместно необходимо? Качество перевода, считающееся массово приемлемым, в среднем по планете упало, опять же, принципиально. Запрос в В2В «нам не надо идеально, нам надо так, чтобы было понятно нам» - гораздо более высокочастотны, чем «идеально».
Общей принцип таков, что «игрушка» уже подходит не только для «Алибаба». На это есть несколько причин.
Во-первых, потому что количество информации растет экспоненциально и человеческие руки уже не могут всю ее структурировать, локализовать, задизайнить и представить потребителю. Это уже невозможно чисто статистически (все уже поняли и махнули на качество рукой), а с информацией нужно что-то делать.
Пути здесь два: автоматизировать все, что можно, вплоть до процессов автоматизации, и снижать планку «качества» (читай степени обработки информации) до минимально возможной и даже немного ниже.
Во-вторых, любая автоматическая система очень быстро становится дешевле любого человеческого вмешательства. сколько бы ни стоил процесс ее разработки и прочий R&D. При многомиллиардной повторяемости процессов их себестоимость стремиться к нулю по той же гиперболической кривой, только с обратным знаком. В конце концов, гугл разрабатывает свою систему 20 лет, а эволюция трудилась над нашим мозгом все 3 млрд лет, а его еще нужно кормить и развлекать, это дорого.
И в-третьих, на реально больших массивах информации усредненные алгоритмы выгоднее, поскольку огромные массивы будут сделаны достаточно точно, а выбивающимися из средней последовательности случаями проще и дешевле пренебречь.
Конечно, всегда (или долго) останется что-то, что человек сделает лучше - искусство, лингвистика, возможно, какая-то аналитика, эмпатия как бизнес-модель и т.п. но не потому, что машина делает хуже, а просто потому, что человеку так больше нравится.
Таким образом, я полагаю, останется премиум-класс бизнесов во всех сферах, который положит в основу маркетинга «сделано человеком». Это хорошо, но рассчитывать на это, как на карьеру - опасно, спецов потребуется на порядок меньше, чем присутствующих на рынке труда.
Теория говорит нам о том, что утилитарной автоматизации поддается практически все. Не только лингвистика, как система кодирования информации, но и программирование и дата-анализ и даже сторителлинг и придумывание сюжетов.
Правда, пальцы на них будут не очень четкие, и нам, возможно, будет смешно…»