5 прогнозов развития ИИ в 2030 году
Статья прогнозирует будущее искусственного интеллекта до 2030 года, обсуждая его влияние на экономику и общество. От изменений на рынке труда и угрозы потери рабочих мест до внедрения ИИ в повседневную жизнь и физический мир. В материале также рассматривается будущее человекоподобных роботов и концепции ИИ-агентов.
В конце 2024 года мы опубликовали список из 10 прогнозов для развития искусственного интеллекта в 2025 году. Делать прогнозы даже на год вперёд достаточно сложно. А что, если мы попробуем заглянуть в будущее не на один год, а на полдесятилетия вперед?
Чем дальше в будущее мы пытаемся заглянуть, тем неопределённее становится картина, и тем больше наша мысль вынуждена быть предположительной. Если что-то и можно утверждать с уверенностью в отношении технологий, так это то, что никто не может точно предсказать будущее, и всех нас ждут неожиданные повороты событий.
Тем не менее, предположения о том, как будут развиваться события, остаются полезным и увлекательным мыслительным экспериментом.
Ниже приводим пять смелых прогнозов о том, каким будет мир искусственного интеллекта в 2030 году. Независимо от того, согласны вы с ними или нет, надеемся, что они заставят вас задуматься.
Чем дальше в будущее мы пытаемся заглянуть, тем неопределённее становится картина, и тем больше наша мысль вынуждена быть предположительной. Если что-то и можно утверждать с уверенностью в отношении технологий, так это то, что никто не может точно предсказать будущее, и всех нас ждут неожиданные повороты событий.
Тем не менее, предположения о том, как будут развиваться события, остаются полезным и увлекательным мыслительным экспериментом.
Ниже приводим пять смелых прогнозов о том, каким будет мир искусственного интеллекта в 2030 году. Независимо от того, согласны вы с ними или нет, надеемся, что они заставят вас задуматься.
1. Рыночная капитализация Nvidia будет значительно ниже, чем сегодня. Рыночная капитализация Intel будет значительно выше, чем сегодня.
Сейчас Nvidia является одной из самых обсуждаемых компаний в мире. Она стала главным бенефициаром нынешнего бума генеративного искусственного интеллекта, и её рыночная капитализация выросла с менее чем $300 миллиардов в конце 2022 года до более чем $2 триллионов к концу 2024 года.
Однако положение Nvidia как единственного доминирующего поставщика чипов для ИИ не может и не будет длиться вечно. То, что создала Nvidia, сложно, но не невозможно повторить. Возрождающаяся компания AMD появляется как достойный альтернативный поставщик передовых графических процессоров со своим новым чипом MI300, который скоро станет широко доступным. Крупные технологические компании, такие как Amazon, Microsoft, Alphabet и Meta, активно инвестируют в разработку собственных ИИ-чипов, чтобы уменьшить зависимость от Nvidia. OpenAI стремится привлечь значительное финансирование для создания новой компании по производству чипов, чтобы разнообразить мировой рынок аппаратного обеспечения для ИИ.
По мере того как спрос на ИИ-чипы продолжает расти в ближайшие годы, рыночные силы будут способствовать появлению новых конкурентов, увеличению предложения, снижению цен, ужесточению маржинальности, и доля рынка Nvidia начнёт снижаться.
Кроме того, по мере того как рынок будет развиваться в ближайшие годы, основной тип вычислительных задач ИИ сместится от обучения к выводу: то есть, от создания моделей ИИ к их использованию в реальных условиях. Высокоспециализированные чипы Nvidia не имеют равных при обучении моделей. Однако вывод может осуществляться с использованием более дешёвых и стандартизированных чипов, что может подорвать преимущество Nvidia на рынке и открыть возможности для конкурентов.
Это не означает, что Nvidia не будет играть важную роль в экосистеме ИИ в 2030 году. Однако нынешний стремительный рост цен на её акции — который вывел её на третье место по стоимости среди мировых компаний, больше чем Amazon или Alphabet — впоследствии может показаться необоснованным оптимизмом.
А теперь: что отличает Intel от практически каждой другой компании в мире по производству чипов? Она сама производит свои чипы.
Nvidia, AMD, Qualcomm, Broadcom, Alphabet, Microsoft, Amazon, Tesla, Cerebras, SambaNova, Groq: ни одна из этих компаний не строит свои чипы самостоятельно. Вместо этого они разрабатывают чипы и полагаются на другие компании — в частности, на Тайваньскую полупроводниковую производственную компанию (TSMC), чтобы производить чипы для них. Intel является единственной, кто имеет и управляет собственными производственными мощностями для чипов.
Возможность производить чипы стала важным геополитическим преимуществом. Например, зависимость Китая от иностранных поставщиков полупроводников позволила США поставить под угрозу китайскую ИИ-индустрию, запрещая импорт ИИ-чипов в Китай.
Политики США осознают уязвимости, связанные с концентрацией производства чипов на Тайване, особенно учитывая более жёсткую позицию Китая по отношению к этому острову. Продвижение передового производства полупроводников на территории США стало приоритетом для правительства США. Законодатели США предпринимают решительные действия, чтобы продвигать эту цель, включая выделение $280 миллиардов на эту задачу в рамках Закона о полупроводниках 2022 года.
Не секрет, что Intel отстала от TSMC в последние десятилетие в области производства передовых чипов. Тем не менее, она остаётся одной из немногих компаний в мире, способных изготавливать передовые полупроводники. Под руководством CEO Пата Гелсингера, который возглавил компанию в 2021 году, Intel поставила задачу по приоритетизации производства чипов и предприняла амбициозную стратегию по возвращению себе лидирующей позиции в мировой индустрии изготовления чипов. Есть недавние признаки прогресса компании на этом пути.
И, возможно, самое важное: нет другой альтернативы, которая могла бы стать лидером в производстве чипов в США. Министр торговли США Джина Раймондо, возглавляющая усилия администрации президента Байдена в области ИИ и чипов, прямо отметила это в своей недавней речи: "Intel – это ведущая чиповая компания страны."
Проще говоря, Америке нужна Intel. И это сулит хорошие перспективы для коммерческой деятельности Intel.
Сегодня рыночная капитализация Nvidia составляет $2.2 триллиона. У Intel это $186 миллиардов, что на порядок меньше. Мы прогнозируем, что этот разрыв значительно сократится к 2030 году.
Однако положение Nvidia как единственного доминирующего поставщика чипов для ИИ не может и не будет длиться вечно. То, что создала Nvidia, сложно, но не невозможно повторить. Возрождающаяся компания AMD появляется как достойный альтернативный поставщик передовых графических процессоров со своим новым чипом MI300, который скоро станет широко доступным. Крупные технологические компании, такие как Amazon, Microsoft, Alphabet и Meta, активно инвестируют в разработку собственных ИИ-чипов, чтобы уменьшить зависимость от Nvidia. OpenAI стремится привлечь значительное финансирование для создания новой компании по производству чипов, чтобы разнообразить мировой рынок аппаратного обеспечения для ИИ.
По мере того как спрос на ИИ-чипы продолжает расти в ближайшие годы, рыночные силы будут способствовать появлению новых конкурентов, увеличению предложения, снижению цен, ужесточению маржинальности, и доля рынка Nvidia начнёт снижаться.
Кроме того, по мере того как рынок будет развиваться в ближайшие годы, основной тип вычислительных задач ИИ сместится от обучения к выводу: то есть, от создания моделей ИИ к их использованию в реальных условиях. Высокоспециализированные чипы Nvidia не имеют равных при обучении моделей. Однако вывод может осуществляться с использованием более дешёвых и стандартизированных чипов, что может подорвать преимущество Nvidia на рынке и открыть возможности для конкурентов.
Это не означает, что Nvidia не будет играть важную роль в экосистеме ИИ в 2030 году. Однако нынешний стремительный рост цен на её акции — который вывел её на третье место по стоимости среди мировых компаний, больше чем Amazon или Alphabet — впоследствии может показаться необоснованным оптимизмом.
А теперь: что отличает Intel от практически каждой другой компании в мире по производству чипов? Она сама производит свои чипы.
Nvidia, AMD, Qualcomm, Broadcom, Alphabet, Microsoft, Amazon, Tesla, Cerebras, SambaNova, Groq: ни одна из этих компаний не строит свои чипы самостоятельно. Вместо этого они разрабатывают чипы и полагаются на другие компании — в частности, на Тайваньскую полупроводниковую производственную компанию (TSMC), чтобы производить чипы для них. Intel является единственной, кто имеет и управляет собственными производственными мощностями для чипов.
Возможность производить чипы стала важным геополитическим преимуществом. Например, зависимость Китая от иностранных поставщиков полупроводников позволила США поставить под угрозу китайскую ИИ-индустрию, запрещая импорт ИИ-чипов в Китай.
Политики США осознают уязвимости, связанные с концентрацией производства чипов на Тайване, особенно учитывая более жёсткую позицию Китая по отношению к этому острову. Продвижение передового производства полупроводников на территории США стало приоритетом для правительства США. Законодатели США предпринимают решительные действия, чтобы продвигать эту цель, включая выделение $280 миллиардов на эту задачу в рамках Закона о полупроводниках 2022 года.
Не секрет, что Intel отстала от TSMC в последние десятилетие в области производства передовых чипов. Тем не менее, она остаётся одной из немногих компаний в мире, способных изготавливать передовые полупроводники. Под руководством CEO Пата Гелсингера, который возглавил компанию в 2021 году, Intel поставила задачу по приоритетизации производства чипов и предприняла амбициозную стратегию по возвращению себе лидирующей позиции в мировой индустрии изготовления чипов. Есть недавние признаки прогресса компании на этом пути.
И, возможно, самое важное: нет другой альтернативы, которая могла бы стать лидером в производстве чипов в США. Министр торговли США Джина Раймондо, возглавляющая усилия администрации президента Байдена в области ИИ и чипов, прямо отметила это в своей недавней речи: "Intel – это ведущая чиповая компания страны."
Проще говоря, Америке нужна Intel. И это сулит хорошие перспективы для коммерческой деятельности Intel.
Сегодня рыночная капитализация Nvidia составляет $2.2 триллиона. У Intel это $186 миллиардов, что на порядок меньше. Мы прогнозируем, что этот разрыв значительно сократится к 2030 году.
2. В повседневной жизни мы будем взаимодействовать с широким спектром ИИ так же естественно, как сегодня взаимодействуем с другими людьми.
В то время как весь мир сейчас говорит об искусственном интеллекте, количество взаимодействий, которые у среднего человека есть с современными системами ИИ сегодня, всё ещё ограничено: это может быть редкий запрос в ChatGPT или Google Bard/Gemini.
К 2030 году ситуация изменится кардинально. Мы будем использовать ИИ как наших личных помощников, наставников, консультантов по карьере, терапевтов, бухгалтеров и юристов. Они станут повсюду в нашей рабочей жизни: проводить анализы, писать код, создавать продукты, продавать товары, поддерживать клиентов, координировать работу команд и организаций, принимать стратегические решения. И да — к 2030 году будет обычным делом, если люди будут считать ИИ своими значимыми другими.
Как и с любой новой технологией, это будет сопровождаться кривой адаптации. Одни группы населения легче привыкнут к взаимодействию с новыми корпоративными ИИ-партнёрами, другие будут сопротивляться дольше. Распространение ИИ в нашем обществе будет происходить так, как описал Эрнест Хемингуэй о банкротстве: "Постепенно, а затем внезапно."
Но не ошибитесь: этот переход будет неизбежен. Он будет неизбежен, потому что ИИ смогут выполнять так много из того, что сегодня делают люди, причём дешевле, быстрее и надёжнее.
К 2030 году ситуация изменится кардинально. Мы будем использовать ИИ как наших личных помощников, наставников, консультантов по карьере, терапевтов, бухгалтеров и юристов. Они станут повсюду в нашей рабочей жизни: проводить анализы, писать код, создавать продукты, продавать товары, поддерживать клиентов, координировать работу команд и организаций, принимать стратегические решения. И да — к 2030 году будет обычным делом, если люди будут считать ИИ своими значимыми другими.
Как и с любой новой технологией, это будет сопровождаться кривой адаптации. Одни группы населения легче привыкнут к взаимодействию с новыми корпоративными ИИ-партнёрами, другие будут сопротивляться дольше. Распространение ИИ в нашем обществе будет происходить так, как описал Эрнест Хемингуэй о банкротстве: "Постепенно, а затем внезапно."
Но не ошибитесь: этот переход будет неизбежен. Он будет неизбежен, потому что ИИ смогут выполнять так много из того, что сегодня делают люди, причём дешевле, быстрее и надёжнее.
3. В реальном мире будет развернуто более ста тысяч человекоподобных роботов.
На сегодняшний день бум искусственного интеллекта разворачивается главным образом в цифровой сфере. Генеративные модели, которые могут разговаривать на любую тему, создавать качественные видео по запросу или писать сложный код, представляют собой важные достижения в области ИИ. Однако эти достижения касаются только мира программного обеспечения.
Существует ещё одна область, которая ждет трансформации благодаря современным технологиям ИИ: физический мир, мир атомов. Роботехника появилась десятилетия назад, и уже сегодня миллионы роботов по всему миру автоматизируют различные виды физической активности. Однако современные роботы обладают узкими возможностями и ограниченным интеллектом. Они обычно создаются для выполнения конкретной задачи — например, перемещения коробок в складе, выполнения определённого шага в процессе производства или уборки пола пылесосом. Они не обладают такой гибкостью и обобщённым пониманием, как большие языковые модели, такие как ChatGPT.
Это изменится в ближайшие годы. Генеративный ИИ завоюет мир атомов, и всё, что произошло до сих пор в ИИ, покажется скромным в сравнении с этим. С начала эры цифровых вычислений стремлением технологий было сделать аппаратные платформы максимально универсальными и сохранить как можно больше гибкости для программного обеспечения. Эти идеи отстаивал Алан Тьюринг, интеллектуальный предшественник компьютеров и искусственного интеллекта, который изложил их в своей концепции «машины Тьюринга» — устройства, способного выполнять любой возможный алгоритм.
Раннее развитие цифровых компьютеров подтвердило основополагающее понимание Тьюринга. В 1940-х годах разные физические компьютеры создавались для разных задач: один для расчёта траекторий ракет, другой для дешифровки сообщений противника. Но к 1950-м годам появились универсальные, полностью программируемые компьютеры как доминирующая архитектура вычислений. Их универсальность и адаптируемость в различных случаях использования оказались решающим преимуществом: их можно было постоянно обновлять и использовать для любого нового приложения просто написанием нового программного обеспечения.
В более современной истории можно вспомнить, как множество различных физических устройств было объединено в один продукт — iPhone, благодаря гению Стива Джобса и других разработчиков: телефон, камера, видеорегистратор, диктофон, MP3 плеер, GPS навигатор, устройство для чтения электронных книг, игровое устройство, фонарик, компас.
Аналогичный узор можно отметить и в недавнем развитии моделей ИИ, хотя в этом примере всё связано с программным обеспечением. Узкие, субъективные модели — одна для перевода языка, другая для анализа тональности и так далее — за последние несколько лет уступили место универсальным «фундаментальным моделям», способным выполнять полный спектр задач.
Мы увидим этот же переход в робототехнике в ближайшие годы: от специализированных машин с ограниченными применениям к более универсальной, гибкой, адаптируемой платформе. Как будет выглядеть такая универсальная аппаратная платформа? Какой форм-фактор ей нужен, чтобы гибко функционировать в различных физических условиях?
Ответ очевиден: она должна быть похожа на человека. Вся наша цивилизация была спроектирована и построена людьми для людей. Наша физическая инфраструктура, инструменты, продукты, размеры зданий, помещений, дверей: всё оптимизировано для человеческого тела. Если мы хотим создать универсального робота, способного работать на фабриках, складах, в больницах, магазинах, школах, отелях и домах, то этот робот должен иметь форму человека. Ни один другой форм-фактор не будет работать так же хорошо.
Это причина, по которой возможности для гуманоидных роботов столь обширны. Применение передового ИИ в реальном мире — это следующая великая граница для искусственного интеллекта. Большие языковые модели автоматизируют значительные объёмы когнитивной работы в ближайшие годы. Параллельно гуманоидные роботы автоматизируют значительную часть физической работы.
И эти роботы уже не являются отдалённой мечтой из научной фантастики. Хотя большинству людей это ещё не очевидно, гуманоиды находятся на грани внедрения в реальный мир.
Tesla активно инвестирует в создание гуманоидного робота под названием Optimus. Компания планирует начать поставки роботов клиентам в 2025 году. Генеральный директор Tesla выразил уверенность в важности этой технологии для компании и всего мира: «Я удивлён, что люди не осознают масштаб программы роботов Optimus. Важность Optimus станет очевидной в ближайшие годы. Те, кто внимательно смотрит и слушает, поймут, что Optimus окажется более ценным, чем автомобильный бизнес Tesla, более ценным, чем [полностью автономное вождение].»
Несколько молодых стартапов также делают быстрые шаги в этой области. Недавно компания Figure из Бей-Эрии объявила о привлечении $675 миллионов от инвесторов, включая Nvidia, Microsoft, OpenAI и Джеффа Безоса. Пара месяцев назад компания выпустила впечатляющее видео, где её гуманоидный робот делает чашку кофе.
Ещё одна ведущая компания в области гуманоидов, 1X Technologies, объявила о финансировании $100 миллионов в январе. 1X уже предлагает одну версию своего гуманоидного робота (с колёсами) для продажи и планирует скоро выпустить новое поколение (с двумя ногами).
В ближайшие годы эти компании перейдут от небольших пилотных проектов с клиентами к массовому производству. К концу десятилетия можно ожидать увидеть сотни тысяч (если не миллионы) гуманоидных роботов, работающих в реальном мире.
Существует ещё одна область, которая ждет трансформации благодаря современным технологиям ИИ: физический мир, мир атомов. Роботехника появилась десятилетия назад, и уже сегодня миллионы роботов по всему миру автоматизируют различные виды физической активности. Однако современные роботы обладают узкими возможностями и ограниченным интеллектом. Они обычно создаются для выполнения конкретной задачи — например, перемещения коробок в складе, выполнения определённого шага в процессе производства или уборки пола пылесосом. Они не обладают такой гибкостью и обобщённым пониманием, как большие языковые модели, такие как ChatGPT.
Это изменится в ближайшие годы. Генеративный ИИ завоюет мир атомов, и всё, что произошло до сих пор в ИИ, покажется скромным в сравнении с этим. С начала эры цифровых вычислений стремлением технологий было сделать аппаратные платформы максимально универсальными и сохранить как можно больше гибкости для программного обеспечения. Эти идеи отстаивал Алан Тьюринг, интеллектуальный предшественник компьютеров и искусственного интеллекта, который изложил их в своей концепции «машины Тьюринга» — устройства, способного выполнять любой возможный алгоритм.
Раннее развитие цифровых компьютеров подтвердило основополагающее понимание Тьюринга. В 1940-х годах разные физические компьютеры создавались для разных задач: один для расчёта траекторий ракет, другой для дешифровки сообщений противника. Но к 1950-м годам появились универсальные, полностью программируемые компьютеры как доминирующая архитектура вычислений. Их универсальность и адаптируемость в различных случаях использования оказались решающим преимуществом: их можно было постоянно обновлять и использовать для любого нового приложения просто написанием нового программного обеспечения.
В более современной истории можно вспомнить, как множество различных физических устройств было объединено в один продукт — iPhone, благодаря гению Стива Джобса и других разработчиков: телефон, камера, видеорегистратор, диктофон, MP3 плеер, GPS навигатор, устройство для чтения электронных книг, игровое устройство, фонарик, компас.
Аналогичный узор можно отметить и в недавнем развитии моделей ИИ, хотя в этом примере всё связано с программным обеспечением. Узкие, субъективные модели — одна для перевода языка, другая для анализа тональности и так далее — за последние несколько лет уступили место универсальным «фундаментальным моделям», способным выполнять полный спектр задач.
Мы увидим этот же переход в робототехнике в ближайшие годы: от специализированных машин с ограниченными применениям к более универсальной, гибкой, адаптируемой платформе. Как будет выглядеть такая универсальная аппаратная платформа? Какой форм-фактор ей нужен, чтобы гибко функционировать в различных физических условиях?
Ответ очевиден: она должна быть похожа на человека. Вся наша цивилизация была спроектирована и построена людьми для людей. Наша физическая инфраструктура, инструменты, продукты, размеры зданий, помещений, дверей: всё оптимизировано для человеческого тела. Если мы хотим создать универсального робота, способного работать на фабриках, складах, в больницах, магазинах, школах, отелях и домах, то этот робот должен иметь форму человека. Ни один другой форм-фактор не будет работать так же хорошо.
Это причина, по которой возможности для гуманоидных роботов столь обширны. Применение передового ИИ в реальном мире — это следующая великая граница для искусственного интеллекта. Большие языковые модели автоматизируют значительные объёмы когнитивной работы в ближайшие годы. Параллельно гуманоидные роботы автоматизируют значительную часть физической работы.
И эти роботы уже не являются отдалённой мечтой из научной фантастики. Хотя большинству людей это ещё не очевидно, гуманоиды находятся на грани внедрения в реальный мир.
Tesla активно инвестирует в создание гуманоидного робота под названием Optimus. Компания планирует начать поставки роботов клиентам в 2025 году. Генеральный директор Tesla выразил уверенность в важности этой технологии для компании и всего мира: «Я удивлён, что люди не осознают масштаб программы роботов Optimus. Важность Optimus станет очевидной в ближайшие годы. Те, кто внимательно смотрит и слушает, поймут, что Optimus окажется более ценным, чем автомобильный бизнес Tesla, более ценным, чем [полностью автономное вождение].»
Несколько молодых стартапов также делают быстрые шаги в этой области. Недавно компания Figure из Бей-Эрии объявила о привлечении $675 миллионов от инвесторов, включая Nvidia, Microsoft, OpenAI и Джеффа Безоса. Пара месяцев назад компания выпустила впечатляющее видео, где её гуманоидный робот делает чашку кофе.
Ещё одна ведущая компания в области гуманоидов, 1X Technologies, объявила о финансировании $100 миллионов в январе. 1X уже предлагает одну версию своего гуманоидного робота (с колёсами) для продажи и планирует скоро выпустить новое поколение (с двумя ногами).
В ближайшие годы эти компании перейдут от небольших пилотных проектов с клиентами к массовому производству. К концу десятилетия можно ожидать увидеть сотни тысяч (если не миллионы) гуманоидных роботов, работающих в реальном мире.
4. «Агенты» и «AGI» будут устаревшими терминами, которые больше не будут широко использоваться.
Два из самых обсуждаемых вопросов в искусственном интеллекте сегодня — это агенты и искусственный общий интеллект (AGI). Агенты — это ИИ-системы, которые могут выполнять задачи с нечетко определёнными условиями, например, планировать и бронировать вашу предстоящую поездку. AGI, в свою очередь, обозначает систему искусственного интеллекта, которая способна превосходить или равняться человеческим возможностям во всех аспектах.
Когда люди представляют себе состояние ИИ в 2030 году, агенты и/или AGI часто оказываются в центре внимания. Тем не менее, мы прогнозируем, что эти два термина даже не будут широко использоваться к 2030 году. Почему? Потому что они перестанут быть значимыми как независимые концепции.
Начнём с “агентов”. К 2030 году агентивное поведение станет фундаментальным, неотъемлемым элементом любой передовой системы ИИ. То, что мы сегодня обозначаем как “агенты”, на самом деле представляет собой набор ключевых способностей, которыми обладает любое действительно разумное существо: способность мыслить в долгосрочной перспективе, планировать и предпринимать действия для достижения открытых целей. Становление “агентом” — это естественное и неизбежное конечное состояние для современного искусственного интеллекта. Передовые ИИ-системы в 2030 году не просто будут генерировать ответ по запросу; они будут выполнять задачи.
Другими словами, “агенты” больше не будут одной из интригующих подотраслей в исследованиях ИИ, как это происходит сегодня. ИИ станет агентами, а агенты — ИИ. Таким образом, термин “агент” потеряет свою значимость как самостоятельное понятие.
А что насчёт термина “AGI”? Искусственный интеллект принципиально отличается от человеческого интеллекта, и это основополагающая истина, которую часто не осознают. ИИ станет невероятно мощнее в ближайшие годы. Однако мы прекратим представлять его развитие как переход к какому-то “универсальному” конечному состоянию, особенно такому, контуры которого определяются человеческими возможностями.
Известный специалист в области ИИ Янн ЛеКун точно подметил: “Никакого AGI не существует... Даже люди являются специализированными.” Использование человеческого интеллекта в качестве конечного ориентира и эталона для развития искусственного интеллекта не учитывает полную гамму мощных, глубоких, неожиданных, общественно полезных, абсолютно нечеловеческих возможностей, которыми может обладать машинный интеллект.
К 2030 году ИИ будет необозримо мощнее человека в аспектах, которые изменят наш мир. Он также будет продолжать отставать от человеческих возможностей в других областях. Если искусственный интеллект сможет, например, понимать и объяснять каждую деталь человеческой биологии до атомного уровня, то будет ли важно, соответствует ли он понятию “общий” в смысле равенства человеческим возможностям во всех направлениях?
Концепция искусственного общего интеллекта является не особенно логичной. По мере стремительного прогресса ИИ в ближайшие годы этот термин станет всё менее полезным и актуальным.
Когда люди представляют себе состояние ИИ в 2030 году, агенты и/или AGI часто оказываются в центре внимания. Тем не менее, мы прогнозируем, что эти два термина даже не будут широко использоваться к 2030 году. Почему? Потому что они перестанут быть значимыми как независимые концепции.
Начнём с “агентов”. К 2030 году агентивное поведение станет фундаментальным, неотъемлемым элементом любой передовой системы ИИ. То, что мы сегодня обозначаем как “агенты”, на самом деле представляет собой набор ключевых способностей, которыми обладает любое действительно разумное существо: способность мыслить в долгосрочной перспективе, планировать и предпринимать действия для достижения открытых целей. Становление “агентом” — это естественное и неизбежное конечное состояние для современного искусственного интеллекта. Передовые ИИ-системы в 2030 году не просто будут генерировать ответ по запросу; они будут выполнять задачи.
Другими словами, “агенты” больше не будут одной из интригующих подотраслей в исследованиях ИИ, как это происходит сегодня. ИИ станет агентами, а агенты — ИИ. Таким образом, термин “агент” потеряет свою значимость как самостоятельное понятие.
А что насчёт термина “AGI”? Искусственный интеллект принципиально отличается от человеческого интеллекта, и это основополагающая истина, которую часто не осознают. ИИ станет невероятно мощнее в ближайшие годы. Однако мы прекратим представлять его развитие как переход к какому-то “универсальному” конечному состоянию, особенно такому, контуры которого определяются человеческими возможностями.
Известный специалист в области ИИ Янн ЛеКун точно подметил: “Никакого AGI не существует... Даже люди являются специализированными.” Использование человеческого интеллекта в качестве конечного ориентира и эталона для развития искусственного интеллекта не учитывает полную гамму мощных, глубоких, неожиданных, общественно полезных, абсолютно нечеловеческих возможностей, которыми может обладать машинный интеллект.
К 2030 году ИИ будет необозримо мощнее человека в аспектах, которые изменят наш мир. Он также будет продолжать отставать от человеческих возможностей в других областях. Если искусственный интеллект сможет, например, понимать и объяснять каждую деталь человеческой биологии до атомного уровня, то будет ли важно, соответствует ли он понятию “общий” в смысле равенства человеческим возможностям во всех направлениях?
Концепция искусственного общего интеллекта является не особенно логичной. По мере стремительного прогресса ИИ в ближайшие годы этот термин станет всё менее полезным и актуальным.
5. Потеря рабочих мест, вызванная искусственным интеллектом, станет одной из самых обсуждаемых политических и социальных проблем.
Опасения по поводу потери рабочих мест из-за технологий уже давно обсуждаются в современном обществе, начиная с промышленной революции и движения луддитов. Эра искусственного интеллекта не является исключением. До сих пор обсуждение влияния ИИ на рынок труда носило в основном теоретический характер и было ориентировано на долгосрочную перспективу, ограничиваясь академическими исследованиями и аналитическими публикациями.
Тем не менее, это изменится гораздо быстрее, чем многие предполагают. До конца десятилетия потеря рабочих мест из-за ИИ станет конкретной и остро стоящей реальностью для обычных граждан. Мы уже начинаем видеть первые признаки этого процесса. В прошлом месяце крупная финтех-компания объявила, что её новая ИИ-система обслуживания клиентов выполняет работу 700 штатных сотрудников. Компания по обнаружению плагиата Turnitin недавно заявила, что сократит свою рабочую силу на 20% в течение следующих 18 месяцев благодаря достижениям в области ИИ.
В ближайшие годы организации обнаружат, что могут повысить прибыльность и производительность, используя ИИ для выполнения всё большего объёма работ, для которых раньше требовались люди. Это будет происходить в различных отраслях и на разных уровнях оплаты труда: от агентов по обслуживанию клиентов до бухгалтеров, от специалистов по обработке данных до кассиров, от юристов до охранников, от судебных репортёров до патологов, от таксистов до консультантов по управлению, от журналистов до музыкантов.
Это не отдалённая перспектива. В ряде случаев технологии уже сегодня достаточно хороши. Если быть честными, главной причиной, по которой все так увлечены ИИ на самом деле — основной причиной, по которой ИИ предлагает такие трансформационные экономические возможности, — является возможность выполнения задач дешевле, быстрее и точнее, чем это делают люди сегодня. Когда ИИ сможет выполнить это обещание, необходимость в большом количестве рабочих мест для людей в большинстве областей уменьшится. Фактически, чтобы ИИ влиял на общество и экономику, он должен будет заменить некоторые рабочие места. Разумеется, также будут создаваться новые рабочие места, но, по крайней мере поначалу, не так быстро и не в таком количестве.
Эта потеря рабочих мест принесёт собой значительную краткосрочную боль и дестабилизацию. Политические движения и лидеры будут выступать против этой тенденции. Другие сегменты общества столь же громко будут отстаивать преимущества технологий и ИИ. Гражданские волнения и протесты будут неизбежны; они, несомненно, в некоторых случаях будут перерастать в насилие.
Граждане будут требовать от своих избранных представителей действий в том или ином направлении. Креативные предложения по политике, такие как всеобщий базовый доход, перейдут от маргинальных теорий к принятому законодательству.
Не будет простых решений или чётких этических выборов. Политическая принадлежность и социальная идентичность всё чаще будут определяться мнениями о том, как обществу следует справляться с распространением ИИ в экономике.
Если кажется, что политическая ситуация в 2024 году была бурной, готовьтесь к ещё более сложным временам.
Тем не менее, это изменится гораздо быстрее, чем многие предполагают. До конца десятилетия потеря рабочих мест из-за ИИ станет конкретной и остро стоящей реальностью для обычных граждан. Мы уже начинаем видеть первые признаки этого процесса. В прошлом месяце крупная финтех-компания объявила, что её новая ИИ-система обслуживания клиентов выполняет работу 700 штатных сотрудников. Компания по обнаружению плагиата Turnitin недавно заявила, что сократит свою рабочую силу на 20% в течение следующих 18 месяцев благодаря достижениям в области ИИ.
В ближайшие годы организации обнаружат, что могут повысить прибыльность и производительность, используя ИИ для выполнения всё большего объёма работ, для которых раньше требовались люди. Это будет происходить в различных отраслях и на разных уровнях оплаты труда: от агентов по обслуживанию клиентов до бухгалтеров, от специалистов по обработке данных до кассиров, от юристов до охранников, от судебных репортёров до патологов, от таксистов до консультантов по управлению, от журналистов до музыкантов.
Это не отдалённая перспектива. В ряде случаев технологии уже сегодня достаточно хороши. Если быть честными, главной причиной, по которой все так увлечены ИИ на самом деле — основной причиной, по которой ИИ предлагает такие трансформационные экономические возможности, — является возможность выполнения задач дешевле, быстрее и точнее, чем это делают люди сегодня. Когда ИИ сможет выполнить это обещание, необходимость в большом количестве рабочих мест для людей в большинстве областей уменьшится. Фактически, чтобы ИИ влиял на общество и экономику, он должен будет заменить некоторые рабочие места. Разумеется, также будут создаваться новые рабочие места, но, по крайней мере поначалу, не так быстро и не в таком количестве.
Эта потеря рабочих мест принесёт собой значительную краткосрочную боль и дестабилизацию. Политические движения и лидеры будут выступать против этой тенденции. Другие сегменты общества столь же громко будут отстаивать преимущества технологий и ИИ. Гражданские волнения и протесты будут неизбежны; они, несомненно, в некоторых случаях будут перерастать в насилие.
Граждане будут требовать от своих избранных представителей действий в том или ином направлении. Креативные предложения по политике, такие как всеобщий базовый доход, перейдут от маргинальных теорий к принятому законодательству.
Не будет простых решений или чётких этических выборов. Политическая принадлежность и социальная идентичность всё чаще будут определяться мнениями о том, как обществу следует справляться с распространением ИИ в экономике.
Если кажется, что политическая ситуация в 2024 году была бурной, готовьтесь к ещё более сложным временам.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024