Читаем Соинтеллект онлайн бесплатно

Portfolio / Penguin. Импринт Penguin Random House LLC.

penguinrandomhouse.com

Copyright © 2024 by Ethan Mollick

Издательство Penguin Random House выступает в защиту авторских прав. Авторское право стимулирует творчество, позволяет услышать самые разные голоса, способствует свободе слова и формирует яркую культуру. Благодарим вас за покупку лицензионного издания этой книги и за соблюдение законов об авторском праве, согласно которым вы обязуетесь не воспроизводить, не сканировать и не распространять никакую её часть ни в каком виде без разрешения. Этим вы поддерживаете писателей и позволяете Penguin Random House продолжать издавать книги для каждого читателя.

КАТАЛОГИЗАЦИОННЫЕ ДАННЫЕ БИБЛИОТЕКИ КОНГРЕССА США

Имена: Моллик, Итан, 1975– автор.

Название: Соинтеллект: жизнь и работа с ИИ / Итан Моллик.

Другие варианты названия: Cointelligence

Описание: [Нью-Йорк]: Portfolio/Penguin, [2024] | Содержит библиографические ссылки.

Идентификаторы: LCCN 2023049476 (печ. изд.) | LCCN 2023049477 (электрон. изд.) | ISBN 9780593716717 (твердый переплет) | ISBN 9780593852507 (международное издание) | ISBN 9780593716724 (электронная книга)

Тематика: LCSH: Экспертные системы (компьютерные науки) — Социальные аспекты. | Искусственный интеллект — Социальные аспекты. | Искусственный интеллект — Применение в образовании. | Труд — Влияние технологических инноваций. | Образование — Влияние технологических инноваций.

Классификация: LCC QA76.76.E95 M655 2024 (печ. изд.) | LCC QA76.76.E95 (электрон. изд.) | DDC 303.48/34—dc23/eng/20240209

Запись в Библиотеке Конгресса доступна по ссылке: https://lccn.loc.gov/2023049476

Запись об электронной книге в Библиотеке Конгресса доступна по ссылке: https://lccn.loc.gov/2023049477

Дизайн обложки: Брайан Лемус

Иллюстрация на обложке: фрагмент картины«Грехопадение», 1479 Гуго ван дер Гуса (дерево, масло) / Фото © Фотоархив Гордона Робертона / Bridgeman Images

Оформление книги: Крис Уэлч

Все изображения и тексты, созданные ИИ, снабжены соответствующими пометками.

Хотя автор приложил все усилия для предоставления точных интернет-адресов на момент публикации, ни издательство, ни автор не несут ответственности за возможные ошибки или за изменения, произошедшие после публикации. Кроме того, издательство не контролирует и не несет никакой ответственности за сайты автора или третьих лиц, а также за их содержание.

pid_prh_6.3_146644690_c0_r0

Введение ТРИ БЕССОННЫЕ НОЧИ.

Я считаю, что плата за знакомство с ИИ — по-настоящему близкоезнакомство с ним — это как минимум три бессонные ночи.

После нескольких часов работы с генеративными системами ИИ наступает момент, когда вы понимаете: большие языковые модели (LLM) — новая форма ИИ, лежащая в основе таких сервисов, как ChatGPT, — ведут себя совсем не так, как вы ожидаете от компьютера. Они ведут себя скорее как человек. Вы внезапно осознаете, что взаимодействуете с чем-то новым, чуждым, и что привычный порядок вещей вот-вот изменится. Вы не спите всю ночь, испытывая одновременно и восторг, и тревогу, и задаетесь вопросами: какой станет моя работа? чем будут заниматься мои дети? думает ли эта штука? Посреди ночи вы возвращаетесь к компьютеру и даете ИИ, казалось бы, невыполнимые задания — и видите, как он с ними справляется. Вы понимаете, что мир изменился самым фундаментальным образом и никто не может сказать наверняка, каким будет будущее.

Хотя я не специалист по компьютерным наукам, я ученый, изучающий инновации, и уже давно занимаюсь вопросами применения ИИ, особенно в сфере обучения. На протяжении многих лет ИИ обещал гораздо больше, чем давал на практике. Десятилетиями казалось, что исследования в области ИИ находятся на пороге колоссального прорыва, но большинство практических применений — от беспилотных автомобилей до персонализированного репетиторства — продвигались мучительно медленно. Все это время я продолжал экспериментировать с инструментами ИИ, включая модели GPT от OpenAI, искал способы внедрить их в свою работу и давал студентам задания с использованием ИИ на занятиях. Так что мои бессонные ночи начались рано, сразу после релиза ChatGPT в ноябре 2022 года.

Всего через пару часов стало ясно, что между предыдущими версиями GPT и этой новой версией произошел колоссальный сдвиг. Через четыре дня после запуска ИИ я решил продемонстрировать этот новый инструмент своим студентам-бакалаврам на курсе по предпринимательству. Почти никто из них о нем не слышал. На глазах у студентов я устроил целое представление, показывая, как ИИ может помогать генерировать идеи, писать бизнес-планы, превращать эти бизнес-планы в стихи (не то чтобы на это был большой спрос) и в целом играть роль сооснователя компании. К концу занятия один из моих студентов, Кирилл Наумов, создал работающий демо-макет для своего предпринимательского проекта — вдохновленную «Гарри Поттером» движущуюся рамку для картины, которая реагировала на проходящих мимо людей. При этом он использовал библиотеку кода, с которой никогда раньше не работал, и потратил на все меньше половины времени, которое потребовалось бы обычно. К концу следующего дня на него уже вышли скауты венчурных фондов.

Уже через два дня после того, как я познакомил студентов с ИИ, некоторые из них признались, что используют ChatGPT, чтобы он объяснял им сложные понятия, «как десятилетнему ребенку». Они стали реже поднимать руки на лекциях — зачем лишний раз подставляться на занятиях, если можно просто спросить ИИ позже? А каждое эссе внезапно оказалось написано с безупречной грамматикой (хотя ссылки на источники часто были неверными, а последний абзац обычно начинался со слов «В заключение» — характерный признак текстов раннего ChatGPT (этот изъян с тех пор исправили)). Но студенты не просто испытывали восторг, они нервничали. Они хотели знать, что их ждет в будущем.

Кое-кто спрашивал меня, что это сулит их будущей профессии («Стоит ли мне становиться радиологом, если ИИ может выполнять большую часть работы?», «Будет ли написание маркетинговых текстов по-прежнему хорошей работой через пять лет?»). Другие интересовались, когда остановится это технологическое развитие и остановится ли оно вообще. Кто-то даже спросил, не появится ли Общий искусственный интеллект (AGI) — гипотетическая машина, которая превзойдет человека по уму, — еще до того, как они закончат университет.

Тогда у меня не было ответов (хотя сейчас их стало чуть больше), но я понимал, что эти перемены затронут и меня. Поэтому я решил перейти к практике и устроить ИИ серьезную проверку. Значительная часть моей работы за последние пять лет заключалась в создании симуляций для обучения бизнес-навыкам. Разработка этих сложных интерактивных программ потребовала огромных инвестиций со стороны моего университета и усилий десятка талантливых специалистов. Спустя тысячи часов работы игры получились отличными: благодаря тысячам строк кода мы создали сложные обучающие симуляции, помогающие освоить такие навыки, как ведение переговоров. Но я решил ввести в ChatGPT следующее:

Ты будешь моим преподавателем по ведению переговоров. Ты смоделируешь подробный сценарий, в котором мне предстоит вступить в переговоры. Ты будешь играть роль одной стороны, а я — другой. На каждом этапе сценария ты будешь спрашивать мой ответ и ждать его. Получив мой ответ, ты подробно опишешь, что делает и говорит другая сторона. Ты оценишь мой ответ и дашь подробный разбор того, как улучшить результат, опираясь на науку о переговорах. Если я справлюсь хорошо, ты предложишь мне более сложный сценарий, а если потерплю неудачу — более простой.

ChatGPT ответил:

▪ Конечно, я с удовольствием помогу вам попрактиковаться в ведении переговоров с помощью симуляционного упражнения! Давайте начнем с простого сценария. Вы — продавец, пытающийся продать покупателю 100 ручек. Обычно ручки стоят по 1 доллару, но покупатель пытается сбить цену. Для начала он предлагает купить ручки по 50 центов за штуку. Как вы ответите?

И он провел меня через полноценную симуляцию, которая, хоть и не была идеальной, выполняла 80 процентов того, на что у нашей команды ушли месяцы работы. И все это на основе моего запроса длиной всего в один абзац!

Так начались мои бессонные ночи.

И, честно говоря, они так и не закончились. Каждую неделю кажется, что ИИ преподносит очередное чудо — или очередной повод для беспокойства. Вскоре я поймал себя на том, что спорю с чат-ботом, который обвинил меня в неэтичности, когда я попросил его помочь мне написать компьютерный код. Я обнаружил, что могу создавать великолепные изображения, просто предлагая машине правильные слова. Я мог писать код на Python — языке, который никогда не учил. Я обнаружил, что машина способна выполнять огромную часть моей работы... и, возможно, работы множества других людей. Я открыл для себя нечто поразительно близкое к чуждому соинтеллекту, который способен прекрасно взаимодействовать с людьми, не будучи человеком и, по сути, даже не обладая сознанием. Думаю, скоро у всех нас будут свои три бессонные ночи.

И теперь, лишенный нормального сна, я постоянно возвращаюсь к вопросам своих студентов: что эта технология означает для будущего работы и образования? Все меняется так быстро, что делать точные прогнозы трудно, но мы уже начинаем различать контуры этого будущего.

ИИ — это то, что мы, исследователи технологий, называем Технологией общего назначения (по иронии судьбы, на английском это словосочетание тоже сокращается как GPT). Подобные прорывы — это технологии, появляющиеся раз в поколение, такие как паровой двигатель или интернет, которые затрагивают каждую отрасль и каждую сферу жизни. И в некотором смысле генеративный ИИ может оказаться еще масштабнее.

Технологии общего назначения обычно внедряются медленно, поскольку для их эффективной работы требуется множество сопутствующих технологий. Интернет — отличный тому пример. Хотя он зародился под названием ARPANET еще в конце 1960-х годов, потребовалось почти три десятилетия, чтобы в 1990-х он вошел в повседневный обиход благодаря изобретению веб-браузера, созданию доступных компьютеров и развитию инфраструктуры поддержки высокоскоростного интернета. Прошло пятьдесят лет, прежде чем смартфоны сделали возможным расцвет соцсетей. Да и многие компании до сих пор не освоили интернет в полной мере: перевод бизнеса в «цифру» по-прежнему остается горячей темой для дискуссий в бизнес-школах, особенно с учетом того, что многие банки до сих пор используют мейнфреймы. Предыдущим Технологиям общего назначения точно так же требовались десятилетия пути от создания до практической пользы. Вспомним компьютеры — еще одну преобразующую технологию. Ранние компьютеры совершенствовались быстро благодаря Закону Мура — давней тенденции, согласно которой возможности компьютеров удваиваются каждые два года. Но компьютерам все равно потребовались десятилетия, чтобы появиться в офисах и школах, поскольку, несмотря на стремительные темпы развития, начинали они с крайне примитивного уровня. Однако большие языковые модели доказали свою невероятную эффективность всего через несколько лет после создания. К тому же обычные пользователи освоили их поразительно быстро: ChatGPT набрал 100 миллионов пользователей быстрее, чем любой другой продукт в истории, поскольку был бесплатным, доступным каждому и невероятно полезным.

Кроме того, они продолжают совершенствоваться. Размер этих моделей увеличивается на порядок каждый год, а то и больше, поэтому растут и их возможности. Даже если этот прогресс замедлится, сейчас он идет такими темпами, перед которыми меркнет любая другая крупная технология. При этом большие языковые модели — лишь одна из многих перспективных технологий машинного обучения, подпитывающих новую волну ИИ. Даже если бы развитие ИИ остановилось прямо сейчас, когда я дописываю это предложение, он все равно преобразил бы нашу жизнь.

Наконец, какими бы великими ни были прежние Технологии общего назначения, их влияние на работу и образование может уступить влиянию ИИ. В то время как прошлые технологические революции чаще всего были направлены на автоматизацию механического и рутинного труда, ИИ во многих отношениях действует как соинтеллект. Он дополняет или потенциально заменяет человеческое мышление, принося поразительные результаты. Первые исследования воздействия ИИ показали, что он часто позволяет повысить производительность труда на 20–80 процентов в самых разных сферах — от программирования до маркетинга. Для сравнения: когда паровая энергия, эта фундаментальнейшая из Технологий общего назначения, породившая промышленную революцию, пришла на фабрики, она повысила производительность лишь на 18–22 процента. И несмотря на десятилетия исследований, экономистам так и не удалось убедительно доказать, что компьютеры и интернет оказали реальное долгосрочное влияние на производительность труда за последние двадцать лет.

К тому же Технологии общего назначения касаются не только работы; они затрагивают все аспекты нашей жизни. Они меняют то, как мы преподаем, развлекаемся, общаемся с другими людьми, и даже то, как мы воспринимаем себя. Школы бурлят, споря о будущем письменных работ в связи с появлением первого поколения ИИ, а ИИ-репетиторы могут наконец радикально изменить сам процесс обучения. Развлечения на базе ИИ позволяют персонализировать сюжеты под каждого зрителя, что уже сотрясает Голливуд. А создаваемая ИИ дезинформация расползается по социальным сетям, и ее невероятно трудно обнаружить и нейтрализовать. Мир вот-вот станет очень странным; на самом деле, если знать, куда смотреть, он уже становится странным.