Може ли генеративният изкуствен интелект да повиши производителността?

Предполага се, че генеративните AI (изкуствен интелект) модели, като чатботът ChatGPT, един ден ще заменят повечето хора в писането на текст. Междувременно обаче хората прекарват страшно много време в писане за генеративния AI, пише редакторът за иновациите на Financial Times Джон Торнхил.

Всеки ден пристигат съобщения, които хвалят това как стартиращите компании a, b и c прилагат технологията в индустриите x, y и z. Глобалните рискови инвестиции може да са намалели с 35% до 415 млрд. долара миналата година, но парите все още се вливат в горещи, генеративни AI стартъпи.

От години изследователите на машинното самообучение пишат все по-впечатляващи алгоритми, които работят с големи количества данни и огромна изчислителна мощност, което им позволява да правят все по-впечатляващи неща: печелене на шахматни партии срещу най-силните хора, превод между езици в реално време, моделиране на протеинови структури и други. Но 2022 беше година на пробив за генеративния AI, тъй като базираната в Сан Франсиско изследователска компания OpenAI и други отвориха вратите на технологията за обикновените потребители.

Всеки с интернет връзка вече може да изпита магията, като подкани Dall-E да генерира изображение на астронавт, яздещ кон на Луната, или ChatGPT да напише история за лунните приключения на този астронавт.

Всичко това е (предимно) добро и безобидно забавление. Генеративният изкуствен интелект вече стимулира милиони копирайтъри, илюстратори, разработчици на видео игри – и хора, които си губят времето. Но по-големият въпрос е: може ли това да повиши производителността в икономиката? От години технологиците сравняват трансформиращите ефекти на AI с тези на микрочиповете, електричеството и огъня. Но икономистите все още се опитват да забележат някаква промяна в данните за производителността.

Използването на генеративен AI, твърдят неговите проповедници, сега ще превърне един спорт за малцина в масова игра. Мира Мурати, главен технологичен директор в OpenAI, дори оприличи разпространението на AI с форма на дигитална глобализация: то дава на всеки достъп до нови икономически възможности, увеличавайки разнообразието от възможности и повишавайки просперитета. Други твърдят, че експоненциалното увеличение на изчислителната мощ през последните десетилетия, както е описано от закона на Мур, се пренасочва от хардуера към софтуера. Създаването на софтуер скача от „занаятчийската“ в индустриалната епоха.

AI може също да бъде обучаван да предсказва следващите редове от компютърен код. Microsoft, която инвестира 10 милиарда долара в OpenAI, казва, че ще включи генеративен AI в своите софтуер, облачни изчисления и търсачки, снаряжавайки бизнес клиенти си. Copilot, пуснат през 2021 г. от софтуерната платформа с отворен код GitHub на Microsoft, и OpenAI вече позволяват на разработчиците да допълват автоматично код на няколко езика за програмиране.

Предвид отзивите от някои потребители това може да е знак за предстоящи неща. Например компютърният учен Андрей Карпати, който преди е работил в Tesla и OpenAI, написа в Twitter, че Copilot е „ускорил драматично“ работния си капацитет, като вече пише 80 процента от своя код с 80 процента точност. Той казва, че неговата роля сега е повече да подсказва и редактира компютърно генериран код, отколкото да го пише сам.

Тази зараждаща се софтуерна революция е в основата на инвестиционната стратегия на Radical Ventures, базиран в Торонто фонд за рисков капитал. Софтуерът се развива от твърдо кодиран, статичен продукт, в такъв, който се захранва от алгоритми за обучение с изкуствен интелект и се развива почти в реално време, казва Джордън Джейкъбс, съосновател на Radical. „Всеки софтуер ще бъде заменен от AI такъв през следващото десетилетие. Това ще има огромно икономическо въздействие”.

Над този оптимизъм витаят две въпросителни. Първо, все още не е ясно дали непрекъснато развиващият се софтуер ще ускори технологичното остаряване, изисквайки от компаниите да инсталират нов хардуер и преквалифицират служителите си – което някои изследователи обвиняват за ниската производителност веднага след технологичен пробив – или значително ще го намали. С други думи, генеративният AI ще осуети или ще направи по-гладко възприемането на технологиите от човека? Второ, ще създаде ли той вредна нова форма на „технологичен пречка“, изискваща хора, които да преработват софтуера, за да елиминират машинните грешки?

Както писа един читател на FT, крайно несъвършената природа на генеративния AI рискува да преобърне информационния свят с главата надолу. Днес приемаме, че по-голямата част от цифровото съдържание е точно и използваме приложения за проверка на факти, за да идентифицираме и коригираме фалшивите материали. В пост-генеративния AI свят трябва да приемем, че цялото съдържание е потенциално нечитаво и да използваме търсачи на истината, за да проверим източниците. В очакване сме на първия имейл от стартираща компания, в който да се твърди, че намирането на истината е фантастичен нов пример за използване на генеративен AI.