Симпатия к алгоритму

Выпуск ChatGPT, нового чат-бота с искусственным интеллектом, заставляет нас переосмыслить, какие задачи можно выполнять с минимальным вмешательством человека. Если ИИ способен сдать экзамен на адвоката, есть ли причина, по которой он не может дать разумный юридический совет?

СТОКГОЛЬМ. Оглядываясь назад, можно сказать, что 2022 год будет считаться годом, когда искусственный интеллект завоевал доверие улиц. Выпуск ChatGPT исследовательской лабораторией OpenAI из Сан-Франциско привлек большое внимание и вызвал еще больше вопросов.

Всего за первую неделю ChatGPT привлек более миллиона пользователей и использовался для написания компьютерных программ, сочинения музыки, игр и сдачи экзаменов на адвоката. Студенты обнаружили, что он может писать полезные сочинения, достойные оценки B, как и учителя, хотя и медленнее и к их большому разочарованию.

ChatGPT далек от совершенства, как далеки от совершенства студенческие эссе категории B. Информация, которую он предоставляет, настолько надежна, насколько надежна доступная ему информация, поступающая из Интернета. То, как он использует эту информацию, зависит от его обучения, которое включает обучение под наблюдением или, другими словами, вопросы, задаваемые людьми и на которые они отвечают.

Очевидным следствием этого является более быстрое увольнение с рабочих мест по сравнению с прошлыми волнами автоматизации и более быстрой реструктуризацией сохранившихся рабочих мест.

Веса, которые ChatGPT придает своим возможным ответам, получены в результате обучения с подкреплением, когда люди оценивают ответ. Миллионов пользователей ChatGPT просят голосовать за или против ответов бота каждый раз, когда они задают вопрос. Точно так же, как полезная обратная связь от преподавателя иногда может научить учащегося категории B писать эссе категории A, не исключено, что ChatGPT в конечном итоге получит более высокие оценки.

Этот рудиментарный искусственный интеллект заставляет нас переосмыслить, какие задачи можно выполнять с минимальным вмешательством человека. Если ИИ способен сдать экзамен на адвоката, есть ли какая-то причина, по которой он не может написать юридическую записку или дать дельный юридический совет? Если ИИ может сдать медицинский экзамен моей жены, есть ли какая-то причина, по которой он не может поставить диагноз или дать разумный медицинский совет?

Очевидным следствием является более быстрое увольнение с рабочих мест по сравнению с прошлыми волнами автоматизации и более быстрой реструктуризацией выживших рабочих мест. И рабочие места, которые будут автоматизированы, не будут ограничиваться низкоквалифицированными и низкооплачиваемыми.

Менее очевидно, кто застрахован от технологической безработицы. Какие человеческие черты, если таковые имеются, ИИ не сможет смоделировать? Являются ли эти черты врожденными или им можно научить?

Обучение эмпатии

Самыми безопасными работами будут те, которые требуют эмпатии и оригинальности. Эмпатия – это способность понимать и разделять чувства и эмоции других. Это создает межличностное сострадание и понимание, которые имеют основополагающее значение для социальных взаимодействий и эмоционального благополучия. Это особенно ценно в обстоятельствах и периодах трудностей. Вот почему сочувствие ценится в религиозных лидерах, опекунах и консультантах по горю.

Можно представить, что с помощью программного обеспечения для распознавания лиц ИИ может научиться  распознавать чувства своих собеседников (что он может научиться тому, что известно как «когнитивная эмпатия»). Но он не может явно разделять их чувства (он не может научиться «аффективной эмпатии») так же, как моя жена в моменты своего сопереживания разделяет мои чувства. Добавьте это к списку причин, по которым ИИ не может заменить мою жену, моего врача или моего раввина.

Нет единого мнения о том, можно ли культивировать и обучать аффективной эмпатии. Некоторые утверждают, что аффективная эмпатия запускается зеркальными нейронами в мозгу, которые нельзя искусственно стимулировать или контролировать. Эмпатия — это то, что мы испытываем, а не то, чему мы можем научиться. Из этого следует, что некоторые из нас лучше других подготовлены к тому, чтобы быть опекунами и консультантами в горе.

Другие исследователи предполагают, что этой эмоциональной реакции действительно можно научить. Существует даже обучающая компания для врачей-клиницистов под названием Empathetics, Inc. Если это так, возможно, больше людей смогут подготовиться к безопасным для автоматизации работам, где требуется аффективная эмпатия.

Но если люди могут научиться аффективной эмпатии, то почему алгоритмы не могут? Идея о том, что рабочие места, требующие эмоциональной эмпатии, останутся защищенными от автоматизации, предполагает, что люди могут отличить настоящую эмпатию от имитации.

Другой продукт OpenAI, DALL•E, способен генерировать сложные изображения из текстовых описаний. Это вызвало некоторый ужас среди художников.

Оригинальность означает сделать что-то, чего раньше не делали, например, создать картину, композицию или газетный комментарий, полностью отличающиеся от того, что было раньше. Оригинальность отличается от творчества, которое включает в себя сочетание уже существующих элементов новыми способами.

Другой продукт OpenAI, DALL•E, способен генерировать сложные изображения из текстовых описаний («рисунок яблока» или «Мона Лиза с усами»). Это вызвало некоторый ужас среди художников. Но являются ли его ответы, полученные с использованием большого набора данных пар текста и изображения, оригинальным произведением искусства?

Сомнительно, являются ли они оригинальными в смысле изображения эстетически приятного изображения, не похожего ни на одно из виденных ранее, в отличие от объединения существующих визуальных элементов, связанных с существующим текстом. Художникам, которые торгуют оригинальностью, может нечего бояться, если, конечно, зрители могут отличить оригинальные работы от остальных.

Опять же, нет единого мнения о том, является ли оригинальность врожденной или ей можно научить. Ответ, скорее всего, таков: немного того и другого.

Автор: Барри Эйхенгринпрофессор экономики Калифорнийского университета, а также бывший старший советник по вопросам политики Международного валютного фонда. Он является автором многих книг, в том числе «В защиту государственного долга» (Oxford University Press, 2021).

Источник: Project Syndicate, США

МК

Поделиться:

Пов’язані записи

Почніть набирати текст зверху та натисніть "Enter" для пошуку. Натисніть ESC для відміни.

Повернутись вверх