Многих людей не интересует ИИ — исследование
Технологические компании гонятся за ИИ-специалистами и стараются напичкать ИИ как можно больше продуктов. Но простые люди, кажется, не совсем разделяют их энтузиазм.
Технологические компании гонятся за ИИ-специалистами и стараются напичкать ИИ как можно больше продуктов. Но простые люди, кажется, не совсем разделяют их энтузиазм.
Исследователи из Оксфордского университета опросили около 12 тысяч человек — по 2 тысячи из США, Великобритании, Франции, Дании, Японии и Аргентины. Им предлагались вопросы на тему ИИ — например, знакомы ли они с теми или иными брендами, как часто пользуются ИИ-программами, доверяют ли им.
Результаты, мягко говоря, удивили: оказалось, что компании сильно переоценивают интерес общественности к технологии. «Многие люди не особо интересуются генеративным ИИ», — отметили авторы работы. Они подчеркнули «несоответствие» между «хайпом» вокруг ИИ и отношением к нему аудитории.
Многие респонденты никогда не пользовались популярными ИИ-инструментами, такими как ChatGPT или Microsoft Copilot. А 20-30% вообще никогда о них не слышали. Молодёжь, естественно, более открыта к ИИ: в целом 58% молодых респондентов пользовались ChatGPT хотя бы раз. В возрастной группе 55+ таких было 16%.
Microsoft: 3 из 4 сотрудников используют ИИ на работе
Microsoft: 3 из 4 сотрудников используют ИИ на работе
На вопрос о доверии тому, что генерирует ИИ, больша́я доля представителей разных стран и возрастов ответили, что пока не успели попользоваться ИИ достаточно, чтобы сформировать доверие или недоверие — будь то речь о написании емейлов, ответах на вопросы или получении новостей. Также большой процент участников исследования заявили, что либо недостаточно знают по теме, либо не могут чётко определиться с доверием.
Также молодёжь больше склонна считать, что ИИ значительно изменит их жизнь, а более половины ожидает, что ИИ изменит политику, журналистику и науку.
По словам исследователей, надежды и страхи людей по поводу генеративного ИИ очень разнятся от отрасли к отрасли. В целом люди оптимистично смотрят на применение генеративного ИИ в науке и здравоохранении, но более скептичны настроены к использованию технологии в журналистике, а также волнуются, как она повлияет на рынок труда.
ИИ наделили «внутренним монологом» — результаты значительно улучшились
ИИ наделили «внутренним монологом» — результаты значительно улучшились
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
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
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.
Пользователь отредактировал комментарий 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.
Пользователь отредактировал комментарий 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.
Пользователь отредактировал комментарий 1 июня 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.
Пользователь отредактировал комментарий 1 июня 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)