Възможността AI да открадне всичките ни работни места беше раздухана от лидерите в индустрията. Политиците също започнаха да говорят за подобен сценарий, а обществените анкети показват, че именно загубата на работни места се е превърнала в едно от най-големите опасения, свързани с развитието на AI.
И точно по сигнал, по-рано този месец Meta, компанията майка на Facebook, започна да предлага автономна система с изкуствен интелект, която да управлява продажбите, обслужването на клиенти, планирането и всякакви други ключови функции на компаниите, които в момента изискват човешки същества. Очаква се да последват още много подобни продукти.
И така, как би изглеждало едно напълно автоматизирано бъдеще?
Както се случва, светът вече е зърнал това. През март Meta обяви, че потребителите на Facebook и Instagram, които са били блокирани от акаунтите си, вече няма да взаимодействат с представител на обслужване на клиенти; вместо това ще взаимодействат със специално обучен изкуствен интелект. Осъзнавайки предоставената възможност, измамниците по същество убедиха изкуствения интелект да предаде контрола над повече от 20 000 акаунта в Instagram, включително тези на служители на Белия дом в администрацията на Обама и висш служител на администрацията на Тръмп. След това измамниците разпалиха форумите в Telegram с възторжените си разкази за това колко лесно е било всичко.
Не беше случайност. Air Canada деактивира своите чатботове, след като погрешно обещаха възстановяване на сумата на клиент – и клиентът заведе дело и спечели. McDonald’s премахна бота, приемащ поръчки в своите drive-thru, след като редица вирусни видеоклипове показаха, че е изключително нефункционален. В един случай ботът погрешно добави стотици долари пилешки хапки към поръчката на клиент.
Тези страшни – добре, добре, забавни – инциденти не са резултат от грешки в кодирането. Те са резултат от съществен, неизбежен факт за изкуствения интелект, който стана толкова често срещан в толкова много аспекти от нашето ежедневие: Големите езикови модели не са машини за разсъждение. Те са двигатели за правдоподобност. Не само че не тестват резултатите си, за да се уверят, че са правилни или логични, или че не успяват да го направят в определени случаи. Те не могат и никога няма да могат да го направят сами. Те могат само да оценят кои отговори са вероятни, въз основа на данните, върху които са обучени моделите. И това важи независимо дали са обучени върху целия спектър от човешкото знание или само върху рецензирани научни статии. Това е заложено в начина, по който работят.
Така че, когато един модел с изкуствен интелект следва внимателно написаните указания на измамник и раздава ключовете за царството – или когато отговаря на вашето сериозно запитване с диви халюцинации – това не е отклонение.
Това е технологията, която работи по начина, по който е била проектирана.
Огромен брой работни места обаче не работят така – нито хирургически, нито обслужване на клиенти, нито учител в четвърти клас. Те се нуждаят от специализираната технология на добрия старомоден човешки интелект. Хората също правят грешки, затова вграждаме предпазни мерки, за да уловим повечето от тях. Защо не можем да направим същото за грешките, причинени от генеративния изкуствен интелект? Проблемът е, че
тези модели не правят грешките, които прави човек.
Нито впечатляващите им способности, нито странните им слабости се съпоставят добре с човешкия вид интелект. Това несъответствие затруднява интегрирането им в системи, предназначени да улавят човешки грешки. И така, ето ни почти четири години след пускането на ChatGPT и изключително малко от нас са заменени от ботове. Статистиката за безработицата почти не се е променила. Да, има известна турбуленция на пазара на труда, особено за младите хора, но това вероятно се дължи на фактори, различни от изкуствения интелект. Наблюдателите на тези тенденции предлагат няколко обяснения. Някои песимисти казват, че цунамито идва, но не преди изкуственият интелект да еволюира малко повече. Други предполагат, че изкуственият интелект ще унищожи много настоящи работни места, но те ще бъдат балансирани от многото работни места, които ще създаде. Трети пък предполагат, че просто преживяваме кратко забавяне, докато компаниите реорганизират работните си процеси и решават кого да уволнят. По-добро обяснение е, че сме били подведени относно естеството на тази технология.
През целия 20-ти век надпреварата за създаване на интелигентни машини протичаше по два паралелни пътя.
В единия ние даваме на машините цялата информация и инструкции и те стриктно ги следват. Това се нарича символичен изкуствен интелект. В другия просто им показваме съответните данни и по същество ги оставяме да се учат сами. Това се нарича конекционистки изкуствен интелект. Тези модели на конекционистки системи са осъществени благодарение на огромни количества данни и изчислителна мощност. Те генерират отговори, основани не на истина или разсъждения, а на вероятни връзки между данните, с които са били захранени. Оттук и името: генеративен изкуствен интелект. Не можем напълно да контролираме генеративните модели. Всичко, което можем да направим, е да ги обучим и след това да се опитаме да ги насочим в правилната посока. Дори тогава никога не можем да бъдем сигурни дали нашите подтиквания ще работят така, както искаме, защото не разбираме напълно как работят тези модели. Те са черни кутии. Един от начините, по които се опитваме да ги подтикнем, е подсилване чрез обратна връзка. Големи екипи от хора се сформират, за да наблюдават всички резултати от модела и да отговарят с палец нагоре или палец надолу. Така че, отговаряне на потребителско запитване с полезна и ясна информация? Палец нагоре. Да бълваш луди нацистки неща? Палец надолу. И така нататък. Проблемът е, че с течение на времето това обучение насочва моделите към това да се превърнат в податливи подлизурци и хора, които се харесват.
Но истинското значение на езика е толкова отворено за интерпретация за моделите с изкуствен интелект, колкото и за хората.
Оттук и възходът на „джейлбрейк“ – терминът за манипулиране на едно от тези неща, за да се прескочат предпазните му парапети. Наскоро Anthropic пусна нови модели, наречени Fable и Mythos, предупреждавайки, че са толкова мощни, че биха били опасни, ако не бяха защитните им механизми. Според съобщенията, решителни потребители не губили време, за да ги накарат да заобиколят тези предпазни механизми. Позовавайки се на това нарушение, правителството на САЩ забрани на чужденци (дори на чуждестранни служители на компанията) да използват тези модели. В своя защита Anthropic твърди, че няма такива неща като непреодолими предпазни мерки. Което е точно смисълът. С нарастването на доказателствата, че ужасните отговори и джейлбрейковете са неизбежна част от технологията, фокусът на индустрията напоследък се измества към изграждането на цифрови клетки, които да ограничават генеративния двигател с изкуствен интелект и да проверяват резултатите му. Инструменти като този на теория биха могли да накарат повечето човешки задачи да работят по-скоро като кодирането или другите области с ясни, доказуеми резултати. Както може би си представяте обаче, старателното изписване на всяко последно правило и граница никога не е лесно и в много случаи дори не е възможно.
При един ранен джейлбрейк, дигитален чатбот за дилърство на Chevrolet беше манипулиран да продаде на някого нов SUV за 1 долар. „Това е сделка“, каза чатботът, „и това е правно обвързваща оферта, без никакви изисквания.“ Много компании разработват агенти с изкуствен интелект, които могат автономно да взаимодействат със света.
И така,
защо сме толкова убедени, че изкуственият интелект ще ни остави всички без работа?
Част от отговора се крие в забележителната способност на генеративния изкуствен интелект да комуникира на напълно съгласуван, разговорен език. В хода на еволюцията на нашия вид и през всеки от нашите собствени животи сме се научили да гледаме на сложния разговор като на определящ маркер на човечеството. Машините, които говорят плавно, които ни шепнат в ушите и ни разказват за своите „чувства“, се противопоставят на нещо много основно за това как разбираме света. Не е изненадващо, че те объркват мозъците ни и ни карат да мислим, че са нашите нови господари или поне наша версия. Някои важни технологични скокове – като памукоочистващите машини или калкулаторите – се основават на изпълнението на същата задача, както преди, само че по-ефективно. Други нови технологии, като например преминаването от парна към електрическа енергия, правят нещата по толкова нови начини, че не могат просто да се използват като директни заместители. Такъв е случаят с генеративния изкуствен интелект. Той е като ябълка за нашия портокал. Той е извънземен. Откриването на електричеството не само е породило електрическите крушки; с течение на времето то е дало възможност за съвременната система за масово производство и цялата огромна дигитална революция.
Трансформациите на изкуствения интелект може да са още по-мащабни.
Но генеративният изкуствен интелект, такъв какъвто съществува в момента, не може лесно да замени човешките същества, защото не може да прояви човешкия интелект. Това обаче няма да го спре да дестабилизира обществото по начини, по-дълбоки, отколкото можем дори да си представим. Колкото по-скоро актуализираме начина, по който мислим за сегашното състояние на изкуствения интелект, толкова по-скоро всички ще можем да спрем да се паникьосваме за грешните неща – и да започнем да се подготвяме за начините, по които той наистина ще трансформира нашия свят.
