Бальшыню людзей не цікавіць АІ — даследаванне
Тэхналагічныя кампаніі гоняцца за АІ-спецыялістамі і імкнуцца нашпігаваць АІ як мага больш прадуктаў. Але простыя людзі, здаецца, не зусім падзяляюць іх энтузіязм.
Тэхналагічныя кампаніі гоняцца за АІ-спецыялістамі і імкнуцца нашпігаваць АІ як мага больш прадуктаў. Але простыя людзі, здаецца, не зусім падзяляюць іх энтузіязм.
Даследчыкі з Оксфардскага ўніверсітэта апыталі каля 12 тысяч чалавек — па 2 тысячы з ЗША, Вялікабрытаніі, Францыі, Даніі, Японіі і Аргенціны. Ім прапаноўваліся пытанні на тэму АІ-напрыклад, ці знаёмыя яны з тымі ці іншымі брэндамі, як часта карыстаюцца АІ-праграмамі, ці давяраюць ім.
Вынікі, мякка кажучы, здзівілі: выявілася, што кампаніі моцна пераацэньваюць цікавасць грамадскасці да тэхналогіі. «Многія людзі не асабліва цікавяцца генератыўным АІ», — адзначылі аўтары працы. Яны падкрэслілі «неадпаведнасць» паміж «хайпам» вакол АІ і стаўленнем да яго аўдыторыі.
Многія рэспандэнты ніколі не карысталіся папулярнымі АІ-інструментамі, такімі як ChatGPT або Microsoft Copilot. А 20-30% наогул ніколі пра іх не чулі. Моладзь, натуральна, больш адкрытая да АІ: у цэлым 58% маладых рэспандэнтаў карысталіся ChatGPT хоць бы раз. Ва ўзроставай групе 55+ такіх было 16%.
Microsoft: 3 из 4 сотрудников используют ИИ на работе
Microsoft: 3 из 4 сотрудников используют ИИ на работе
На пытанне пра давер таму, што генеруе АІ, вялікая доля прадстаўнікоў розных краін і ўзростаў адказала, што пакуль не паспела пакарыстацца АІ дастаткова, каб сфармаваць давер або недавер — ці то гаворка пра напісанне імэйлаў, адказы на пытанні, ці то атрыманне навін. Таксама вялікі працэнт удзельнікаў даследавання заявіў, што альбо недастаткова знаюцца на тэме, альбо не могуць дакладна вызначыцца з даверам.
Таксама моладзь больш схільная лічыць, што АІ значна зменіць іх жыццё, а больш як палова чакае, што АІ зменіць палітыку, журналістыку і навуку.
Паводле слоў даследчыкаў, спадзевы і страхі людзей з нагоды генератыўнага АІ вельмі адрозніваюцца ад галіны да галіны. У цэлым людзі аптымістычна глядзяць на прымяненне генератыўнага АІ у навуцы і ахове здароўя, але скептычней настроеныя да выкарыстання тэхналогіі ў журналістыцы, а таксама хвалююцца, як яна паўплывае на рынак працы.
АІ надзялілі «ўнутраным маналогам» — вынікі значна палепшыліся
АІ надзялілі «ўнутраным маналогам» — вынікі значна палепшыліся
ИИ-модели легко научить плохому — и невозможно отучить. Они даже станут лучше скрываться
ИИ-модели легко научить плохому — и невозможно отучить. Они даже станут лучше скрываться
Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.
Ну, оно и меня не интересует ни в каком виде🤷♂️, а уж вне IT, что оказалось ожидаемо, оно нужно еще меньше. Впереди еще одна зима искусственного интеллекта.
Многих людей не интересует политика. А когда начинается, то что называется борьбой за власть, - они вылетают в прострацию. И я не вполне уверен, что в этом случае всё завершится деликатно. Под одеялом от реальности спрятаться не получится. Ни я, и никто из моих коллег не планирует притормаживать. А наша непосредственная и прямая работа - это учить модели, которые будут работать вместо людей. Поэтому в каждой шутке есть доля шутки.
Пока не будет решена проблема галлюцинаций и бредогенерации - дальше развлекухи это всё не пойдёт.
Вопрос тут не только в галлюцинациях. Просто человек, который использует модели будет перформить лучше, чем те, кто не используют. Как с ткачами было в Англии, когда двигатель изобрели. Поэтому те, кто не интересуются, в определённый момент обнаружат себя за бортом экономики. Ещё интересно про этот тренд Мельничек на передаче у Чалого сказал: зачем столько людей, если размеры рынка те же, а перфоманс увеличился за счёт использования моделей? Своими глазами видел ситуацию, когда после внедрения МЛ-решения руководство компании взяло и нафиг уволило почти 80 аналитиков из дочерней компании. Оставили только 3 или 4 человека. И это было примерно 3-4 года назад, а тогда качество моделей было значительно хуже, чем сейчас.
Карыстальнік адрэдагаваў каментарый 31 мая 2024, 09:51
Или вот чуть ближе к современности: была ПЦР-лаборатория, много врачей, толпа лаборантов, прям большая. А потом туда заглянули мы, спроектировали линию из ликвид хэндлеров, написали им LIMS, систему контроля состояний и статусов устройств, - и осталось только 3 лаборанта. Те, которые первыми научились работать с этой линией. Потом сделали МЛ-решение, за которым врачу оставалось только перепроверить интерпретацию результатов - и осталось 3 врача. Те, которые первыми начали использовать решение. И эта лаборатория на пике делала по 80 тыс ПЦР тестов в день с 6 людей персонала. От сдачи материала, до получения ответа - 3 часа. По факту "выжили" только те врачи и лаборанты, которые успели вписаться в новую реальность, а остальные вылетели за борт.
Карыстальнік адрэдагаваў каментарый 31 мая 2024, 10:12
Это на самом деле всё очень... некомфортно.
Но не потому, что люди за ткацкими станками будут лучше прять.
А потому, что попытка чинить неуправляемый хаотичный шум с помощью ИИ приведёт к тому, что шума и хаоса станет ещё больше, и разобраться в нём сможет уже только ИИ, и при этом ненадёжно, и ещё без возможности контроля качества.
В общем, как писал один эксперт, всё идёт к тому, что ИИ сделает из человека кота. В том смысле, что он будет думать, что всесильный хозяин положения, а на самом деле - зависимый питомец.
Хорошая новость тут в том, что проблема не технологическая, а социальная. Так что скорее всего как-нибудь да вырулим.
Интересно про реальные кейсы послушать.
Такая оптимизация должна привести к удешевлению, и весьма заметному, иначе смысла заниматься всем этим нет. Соответственно это приведет к увеличению количества ПЦР тестов и открытии новых лабораторий. В результате может получиться что услуга станет дешевле и доступнее, суммарное количество людей работающих в этом направлении до/после внедрения ИИ останется примерно такое же или даже вырастет.
Может и не привести конечно) но всегда удешевление услуги ведет к ее большей распространенности.
Карыстальнік адрэдагаваў каментарый 1 чэрвеня 2024, 18:51
программисты 80-90% времени понимают чужой код и 10-20% пишут так что ИИ на нейросетях тут не поможет
В этом плане языковые модели тоже неплохо помогают. Несколько месяцев назад свалилась задача, где надо было оптимизировать перфоманс информационной системы для инженеров, которая собирала кучу информации с датчиков в реальном времени (более ста предприятий). Код был написан отвратительно и продираться через этот сумбур было просто мучительно. Ну и стали прогонять всю кодовую базу через модель с просьбой написать подробные комментарии пояснения к классам и их методам, предоставив в промпте общую информацию чем система по идее занимается. Это очень сильно облегчило жизнь команде. По итогу, разобрались, нашли батлнеки и разогнали перфоманс системы на тех же мощностях больше чем в 10 раз. Если бы возились вручную - заняло бы намного больше времени.
Карыстальнік адрэдагаваў каментарый 1 чэрвеня 2024, 10:26
По идее этот кейс тоже может привести к росту количества рабочих мест.
Так возможно посчитали бы что затраты и риски слишком высоки, пускай работает как есть, ведь если надо увеличить производительность можно это сделать не оптимизацией кода а банальным увеличением мощностей. Кучу систем, в том числе критических работает на коде написанные чуть ли не в середине прошлого века, а так можно будет с меньшими рисками все это переписать.
Правилу "работает - не трогай" можно будет реже следовать)