В основі ідеї штучного інтелекту (далі за текстом ШІ), програма, що отримує інформацію з бази даних, аналізує її та приймає рішення, аналогічні людським (це природно, тому що база даних створена людиною).
Лінгвістичний принцип математичного підбору слів був відомий дуже давно – студенти мовних університетів були знайомі з ним ще до появи інтернету, але вихід у маси (поява чату GPT) стало можливим лише зі зростанням технічних можливостей «заліза». Тобто, щойно залізо стало дозволяти, створили базу даних – завантажили інформацію, розробили систему підбору слів (пам’ятаєте Т9? Це попередник) і заклали алгоритм навчання. І почалося… Експертна спільнота розповідає, що скоро нікого не буде – ні юристів, ні журналістів, ні бухгалтерів… Одні радіють – нікому не треба платити, інші переживають – як заробляти? Людей охопив екзистенційний страх втрати контролю за інтелектом, тому деякі уряди почали забороняти ШІ. Але це дурість – ні в кого немає кнопки “викл”, процес все одно розвиватиметься.
Особисто я до появи GPT поставилася дуже спокійно – я навчалася у мовній спецшколі, а потім на лінгвістичному факультеті, тому в нейролінгвістичній моделі для мене немає магії. Але дискурс затягує і мені стало цікаво, наскільки реально GPT загрожує креативному класу і мені особисто? Вивчивши тему, я почала сприймати GPT, як новий верстат, який сучасні люди бояться так само, як ремісники боялися промислової революції на початку 20 століття. Але, на мій погляд, навіть якщо Ви старовір і хочете працювати, як раніше, то штучний інтелект поки не можна порівняти з промисловою революцією.
Я використовую штучний інтелект у роботі, але не можу поки сказати, що він надто полегшує моє життя. Не бачу поки і загрози для себе та інших представників креативного класу. Це пов’язано з самою моделлю штучного інтелекту.
1. ШІ знає лише те, що знає інтернет.
2. ШІ не має переконань, логіки, у нього немає відчуття правильності, інтуїції – він лише вибирає найбільш поширену відповідь!
3. ШІ припускається помилок. Більше того, вони можуть накопичуватися, тому завжди перевіряйте інформацію.
4. Мовні моделі не мають на меті! Це дуже важливий момент, як на мене. Якщо ви пишете, наприклад, бізнес-план, ваш мозок орієнтується на уявний результат. ШІ орієнтується на вибір потрібного слова. Ви дивитеся вперед, а ШІ назад – на частоту використання у минулому.
5. Якість інформації, що видається ШІ, прямо – пропорційна якості та кількості вхідної інформації. Це як спілкування з нерозуміючим співробітником – пояснюєш йому, а він все робить не так! Тобі набридає витрачати час і ти робиш сам.
6. ШІ, звичайно, навчається, але поки що у нього «коротка пам’ять» – GPT в діалозі використовує 4000 слів, а GPT-4 – 32000. У ході діалогу програма навчається, але як тільки досягне межі, починає «забувати» інформацію. Тому ШІ неминуче буде більш кастомізованим – у юристів свій, у лікарів свій.
Звичайно, ШІ розвиватиметься, ускладнюватиметься, навчатиметься… Але ШІ – це модель мозку. А модель завжди простіше першоджерела. І навчання її покращує, але не прирівнює.
Я наведу такий приклад – штучний інтелект давно застосовується у агробізнесі. Наприклад, на комбайни можна поставити систему, яка пов’язує між собою всі комбайни і щовечора відбувається синхронізація-система покращується, обмінюючись досвідом. І що? Ви знаєте який кадровий голод у агробізнесі? Що приніс у галузь штучний інтелект? Поліпшив можливості, підвищив вимоги, але не прибрав людину.
Я взагалі не вірю, що при всій нашій недосконалості, нас щось може замінити. Фізики ділять світ на живий та кістний. У світі предметів можна досягти будь-якого прогресу – все можна покращити, розмножити, зробити. А в живому нічого зробити не можна – не можна зробити троянду, її можна лише виростити. Тому, поки ніхто не зумів зробити навіть яблуко, не варто боятися, що хтось зможе зробити наш мозок.