Общество развивается стадийно и каждая новая технология создает новый шаг в развитии.
До появлении генеративного ИИ и понятия ИИ-агента единственным источником труда и знаний был человек. Совокупный продукт в обществе можно было описать как произведение емкости среды, числа людей и технологического потенциала. Я не буду сейчас углубляться в детали и попробую описать что изменилось.
С появлением генеративного искусственного интелекта у части бизнеса и государства возникает иллюзия что людей в процессе производства можно заменить на ИИ. Об этом писали нам фантасты и кажется до этого постепенно доходят технологии.
Обучение ИИ, включение его в производственные процессы стало простым и рутинным, а результат он создает на уровне начального работника. И действительно возникают предпосылки, которые меняют привычный процесс воспроизводства человека как производственной единицы.
На это есть две точки зрения.
Первая что ИИ это инструмент, технология. На самом деле при этой точки зрения ничего не меняется. Для воспроизводства конечного продукта нам все также нужен человек, просто инструментарий дает больше возможности. Контент-завод в вашем ноутбуке.
Вторая точка это ИИ-агент. ИИ начинает быть полноценным автономным агентом экономики, только питающимся электроэнергией и “чипами”. Это серьезно меняет текущую модель общества, мы получаем новый параметр число ИИ-агентов, которые используя технологии дают полезный продукт. И у них другие ограничения, чем у человека.
Хотя мы сильно продвинулись во втором сценарии, до появления автономного ИИ-агента еще далеко. Цена ошибки его автономности пока слишком высока. В отличии от человека ИИ все еще плохо умеет действовать в нестандартной ситуации и принимать решения на свое усмотрение.
Идя рука об руку оба сценария создают среду для конкуренции человека с инструментом. А важно не сравнивать.
Генеративный ИИ пока не действует с той автономностью, чтобы стать полноценным агентом экономики, он скорее полноценный цифровой завод или важная его составляющая. Поставщик информации и знаний.
В ближайшем будущем человек будет обучаться на синтетическом контенте. Здесь важно начать предъявлять к синтетическому контенту те же требования, что и к обычному: достоверность, воспроизводимость, значимость.
Смотреть на этот синтетический контент методически. Быть цифровым методологом, а не закапываться в вопросы «мечтают ли андроиды об электроовцах».
Моросеев Федор и команда сообщества Digital Learning