Лучший способ понять искусственный интеллект — не читать о нем, а регулярно им пользоваться. Профессор Wharton School Итан Моллик считает, что людям придется научиться управлять ИИ так же, как они учатся работать с другими людьми, при этом не отказываясь от собственных знаний и критического мышления.
Об этом пишет Bloomberg.
Моллик, который возглавляет Generative AI Labs в Wharton School Пенсильванского университета, изложил свои взгляды в новой книге Co-Existence: The Next Phase of AI, вышедшей 20 октября.
По его мнению, искусственный интеллект уже нельзя воспринимать лишь как очередной программный инструмент. Особенно это касается AI-агентов, способных выполнять задачи самостоятельно, а не только отвечать пользователю в формате чат-бота.
ИИ нужно изучать на практике
Главный совет Моллика — как можно больше экспериментировать с ИИ.
Он предлагает каждую неделю давать системе хотя бы одну задачу, которую никто не требовал выполнять, и смотреть, чему из этого можно научиться.
Также он советует намеренно проверять границы моделей: ставить им сложные задачи, просить признавать, когда они не знают ответа, и учиться разбивать большие запросы на отдельные компоненты, которые ИИ легче обработать.
Цель состоит в том, чтобы постепенно выработать интуицию — понимание того, когда системе можно доверять, когда ее нужно проверять и где она наиболее полезна.
Человек должен оставаться умнее своего инструмента
При этом Моллик предостерегает от чрезмерной зависимости от технологии.
«Вам нужны факты в собственной голове, а не только в машине, потому что факты в голове создают каркас, который позволяет мыслить», — пишет он.
Профессор считает важным сохранять широкий запас собственных знаний, поскольку именно они позволяют человеку видеть связи, которых может не заметить модель.
Эта проблема уже проявляется среди студентов, часть которых воспринимает доступ к огромной базе знаний ИИ как причину не накапливать собственные.
Подобный риск Моллик видит и в компаниях, которые могут перестать развивать младших сотрудников, передавая их работу искусственному интеллекту.
Не каждую задачу стоит отдавать ИИ
Одним из примеров неправильного применения технологии Моллик называет написание оценок эффективности сотрудников.
Менеджеры часто используют ИИ для таких задач не потому, что система выполняет их лучше, а потому, что сами не любят писать подобные тексты.
По мнению профессора, это плохой выбор: личная обратная связь от руководителя имеет для сотрудника значительно большую ценность.
То есть главный вопрос заключается не в том, способен ли ИИ выполнить определенную работу, а в том, стоит ли ему ее поручать.
Эффект от ИИ пока трудно измерить
Моллик остается оптимистом относительно потенциала искусственного интеллекта, хотя признает, что многие вопросы пока не имеют четких ответов.
Непонятно, насколько сильно ИИ повысит производительность, сколько рабочих мест он изменит или заменит и каким будет его долгосрочное влияние.
При этом профессор проводит параллель с электричеством, экономический эффект которого тоже стал очевиден не сразу.
Сам Моллик утверждает, что благодаря ИИ стал значительно продуктивнее: написал сотни программ, создавал учебные инструменты и игры, проводил больше исследований и подготовил две книги.
При этом он подчеркивает, что не позволяет ИИ писать тексты вместо него, но использует его для исследований и преодоления творческих трудностей.
ИИ уже знает о людях очень много
В одном из экспериментов Моллик передал AI-агенту большой объем личной информации и попросил купить ему подарок стоимостью до $100, который действительно его порадует.
Система приобрела книгу с гравюрами, и профессор признал выбор удачным.
Для него это стало примером возможностей персонализации ИИ, хотя эксперимент потребовал пожертвовать частью приватности.
Bloomberg обращает внимание, что такие примеры одновременно демонстрируют и силу технологии, и ограниченность части нынешних сценариев ее использования — особенно на фоне проблем вроде доступности жилья, медицины, образования и распространения дезинформации.
«Тренироваться» придется не только моделям
Моллик не отрицает рисков развития искусственного интеллекта, но считает, что повернуть технологию вспять уже вряд ли возможно.
Поэтому будущее влияние ИИ, по его логике, в значительной степени будет зависеть от того, как именно люди научатся им пользоваться.
По оценке Моллика, в 2026 году искусственным интеллектом еженедельно пользуются уже более миллиарда человек, что делает его одним из самых быстро распространяющихся технологических продуктов в истории.
И если модели нуждаются во все большем объеме обучения, то, по мнению профессора, теперь то же самое касается и людей.
