Найкращий спосіб зрозуміти штучний інтелект — не читати про нього, а регулярно ним користуватися. Професор Wharton School Ітан Моллік вважає, що людям доведеться навчитися керувати ШІ так само, як вони навчаються працювати з іншими людьми, водночас не відмовляючись від власних знань і критичного мислення.
Про це пише Bloomberg.
Моллік, який очолює Generative AI Labs у Wharton School Пенсильванського університету, виклав свої погляди у новій книзі Co-Existence: The Next Phase of AI, що вийшла 20 жовтня.
На його думку, штучний інтелект уже не можна сприймати лише як черговий програмний інструмент. Особливо це стосується AI-агентів, які здатні виконувати завдання самостійно, а не лише відповідати користувачу у форматі чатбота.
ШІ треба вивчати на практиці
Головна порада Молліка — якомога більше експериментувати з ШІ.
Він пропонує щотижня давати системі хоча б одне завдання, яке ніхто не вимагав виконувати, і дивитися, що з цього можна дізнатися.
Також він радить навмисно перевіряти межі моделей: ставити їм складні завдання, просити визнавати, коли вони не знають відповіді, та вчитися розбивати великі запити на окремі компоненти, які ШІ легше опрацювати.
Мета полягає у тому, щоб поступово виробити інтуїцію — розуміння того, коли системі можна довіряти, коли її треба перевіряти і де вона найкорисніша.
Людина має залишатися розумнішою за свій інструмент
При цьому Моллік застерігає від надмірної залежності від технології.
“Вам потрібні факти у власній голові, а не лише в машині, тому що факти у голові створюють каркас, який дозволяє мислити”, — пише він.
Професор вважає важливим зберігати широкий запас власних знань, оскільки саме вони дозволяють людині бачити зв’язки, яких може не помітити модель.
Ця проблема вже проявляється серед студентів, частина яких сприймає доступ до величезної бази знань ШІ як причину не накопичувати власні.
Подібний ризик Моллік бачить і в компаніях, які можуть перестати розвивати молодших співробітників, передаючи їхню роботу штучному інтелекту.
Не кожне завдання варто віддавати ШІ
Одним із прикладів неправильного застосування технології Моллік називає написання оцінок ефективності співробітників.
Менеджери часто використовують ШІ для таких завдань не тому, що система виконує їх краще, а тому, що самі не люблять писати такі тексти.
На думку професора, це поганий вибір: особистий зворотний зв’язок від керівника має для співробітника значно більшу цінність.
Тобто головне питання полягає не в тому, чи здатен ШІ виконати певну роботу, а в тому, чи варто її йому доручати.
Ефект від ШІ ще важко виміряти
Моллік залишається оптимістом щодо потенціалу штучного інтелекту, хоча визнає, що багато питань поки не мають чітких відповідей.
Незрозуміло, наскільки сильно ШІ підвищить продуктивність, скільки робочих місць він змінить або замінить і яким буде його довгостроковий вплив.
Водночас професор проводить паралель із електрикою, економічний ефект якої також став очевидним не одразу.
Сам Моллік стверджує, що завдяки ШІ став значно продуктивнішим: написав сотні програм, створював навчальні інструменти та ігри, проводив більше досліджень і підготував дві книги.
При цьому він наголошує, що не дозволяє ШІ писати тексти замість нього, але використовує його для досліджень та подолання творчих труднощів.
ШІ вже знає про людей дуже багато
В одному з експериментів Моллік передав AI-агенту великий обсяг особистої інформації та попросив купити йому подарунок вартістю до $100, який його справді порадує.
Система придбала книгу з гравюрами, і професор визнав вибір вдалим.
Для нього це стало прикладом можливостей персоналізації ШІ, хоча експеримент вимагав пожертвувати частиною приватності.
Bloomberg звертає увагу, що такі приклади одночасно демонструють і силу технології, і обмеженість частини нинішніх сценаріїв її використання — особливо на тлі проблем на кшталт доступності житла, медицини, освіти та поширення дезінформації.
“Тренуватися” доведеться не лише моделям
Моллік не заперечує ризиків розвитку штучного інтелекту, але вважає, що повернути технологію назад уже навряд чи можливо.
Тому майбутній вплив ШІ, за його логікою, значною мірою залежатиме від того, як саме люди навчаться ним користуватися.
За оцінкою Молліка, у 2026 році штучним інтелектом щотижня користуються вже понад мільярд людей, що робить його одним із найшвидше поширених технологічних продуктів в історії.
І якщо моделі потребують дедалі більшого обсягу навчання, то, на думку професора, те саме тепер стосується й людей.
