Ova priča prvotno se pojavila u The Algorithm, našem tjednom biltenu o umjetnoj inteligenciji. Da biste primali ovakve priče u svoju poštu, prijavite se ovdje.
U veljači sam uzeo letak na prosvjedu protiv umjetne inteligencije u Londonu. Ne mogu sa sigurnošću reći jesu li njegovi autori namjeravali parodirati South Parkove gnomove u gaćama. Ako jesu, uspjeli su: “Korak 1: Stvoriti digitalni super um,” pisalo je. “Korak 2: ? Korak 3: ?” Letak je proizvela organizacija Pause AI, međunarodna aktivistička grupa koja je suorganizirala prosvjed, a završio je ovom molbom čitatelju: “Pauzirajte AI dok ne saznamo što je uopće korak 2.”
U epizodi South Parka “Gnomovi,” koja je prvi put emitirana 1998. godine, Kenny, Kyle, Cartman i Stan otkrivaju zajednicu gnomova koji noću kradu gaće iz ladica. Zašto? Gnomovi predstavljaju svoj poslovni plan. “Faza 1: Sakupiti gaće. Faza 2: ? Faza 3: Profit.” Gnomov poslovni plan od tada je postao jedan od velikih među internetskim memovima, korišten za satiriziranje svega, od strategija startupa do prijedloga politika. Memelord Elon Musk ga je jednom spomenuo u razgovoru o tome kako planira financirati misiju na Mars.
Trenutno, to najbolje opisuje stanje umjetne inteligencije. Tvrtke su izgradile tehnologiju (Korak 1) i obećale transformaciju (Korak 3). Kako će doći do toga, još uvijek je veliko pitanje. Prema Pause AI-u, korak 2 mora uključivati neku vrstu regulative. No točno što će zahtijevati i tko će to provoditi predmet je rasprave.
Podržavatelji AI-a, s druge strane, uvjereni su da je korak 3 spasenje i obično zanemaruju srednji dio. Vide nas kako jurimo prema svijetlijoj budućnosti na krilima “ekonomski transformativne tehnologije”, kako je nedavno rekao Jakub Pachocki, glavni znanstvenik OpenAI-a. Znaju kamo žele ići—više-manje: To je mutno i još uvijek daleko. No svi uzimaju različite puteve. Hoće li svi stići? Hoće li itko?
Za svaku veliku tvrdnju o budućnosti postoji ozbiljnija procjena o tome kako se stvarno odvijaju stvari—prosvetljujuća procjena koja umiruje uzbuđenje. Razmotrite dvije nedavne studije. Jedna, iz Anthropic-a, predviđala je koje vrste poslova će najviše biti pogođene LLM-ovima. (Zaključak: Menadžeri, arhitekti i ljudi u medijima trebaju se pripremiti za promjene; čistači, građevinski radnici i oni u ugostiteljstvu, ne toliko.) No njihova predviđanja zapravo su samo nagađanja, temeljena na tome kakve su zadatke LLM-ovi sposobni obavljati, a ne na tome kako se zapravo ponašaju na radnom mjestu.
Još jedna studija, objavljena u veljači od strane istraživača iz Mercora, startupa za zapošljavanje AI-a, testirala je nekoliko AI agenata pokretanih vrhunskim modelima iz OpenAI-a, Anthropic-a i Google DeepMind-a na 480 radnih zadataka koje često obavljaju ljudski bankari, konzultanti i odvjetnici. Svaki agent kojeg su testirali nije uspio ispuniti većinu svojih dužnosti.
Zašto postoji tolika nesuglasica? Ima mnogo čimbenika. Prvo, važno je razmotriti tko iznosi tvrdnje (i zašto). Anthropic ima svoj interes. Osim toga, većina ljudi koji nam govore da se nešto veliko sprema donijela je taj zaključak uglavnom na temelju brzine s kojom se alati za kodiranje AI-a razvijaju. No ne mogu se svi zadaci riješiti kodiranjem. Druge studije su pokazale da su LLM-ovi loši u donošenju strateških odluka, primjerice. Kada se primijene, alati se ne ubacuju samo u sterilno okruženje. Moraju raditi u mjestima zagađenim ljudima i postojećim radnim procesima. Ponekad dodavanje AI-a može pogoršati stvari. Možda te radne procese treba raskrinkati i preoblikovati oko nove tehnologije kako bi postigli transformativni status, ali to će zahtijevati vrijeme (i hrabrost).
Taj veliki nedostatak? To je upravo ono mjesto gdje bi trebao biti korak 2. Nedostatak dogovora o tome što se zapravo događa—i kako—stvara vakuum informacija koji se ispunjava najnovijom divljom tvrdnjom tjedna, bez obzira na dokaze. Tako smo udaljeni od stvarnog razumijevanja onoga što dolazi i kako će biti primijenjeno da jedan post na društvenim mrežama može (i čini) poljuljati tržišta.
Treba nam manje nagađanja i više dokaza. No to će zahtijevati transparentnost od proizvođača modela, koordinaciju između istraživača i poduzeća te nove načine procjene ove tehnologije koji će nam reći što se zapravo događa kada se primijeni u stvarnom svijetu. Tehnološka industrija (a s njom i svjetska ekonomija) počiva na obećanju da će AI zaista biti transformativan. No to još nije sigurna oklada. Sljedeći put kada čujete hrabre tvrdnje o budućnosti, sjetite se da većina poduzeća još uvijek otkriva što učiniti sa svojim gaćama.
