Пока ИИ-компании наперегонки строят общий ИИ, в OpenAI назвали «недооценённый фактор», который мешает приблизиться к нему. И дело не в нехватке данных или мощностей, а в людях, которые просто не успевают за тем, как быстро ИИ готов работать уже сейчас.
Пока ИИ-компании наперегонки строят общий ИИ, в OpenAI назвали «недооценённый фактор», который мешает приблизиться к нему. И дело не в нехватке данных или мощностей, а в людях, которые просто не успевают за тем, как быстро ИИ готов работать уже сейчас.
Руководитель продукта Codex в OpenAI Александр Эмбирикос в недавнем выпуске Lenny’s Podcast заявил, что один из барьеров — это «скорость ввода текста» людьми. То есть мы слишком медленно печатаем и переключаемся между задачами.
По его словам, ИИ-агенты уже могут делать много работы сами, но реальное «узкое горлышко» возникает там, где человек должен писать промпты, проверять и подтверждать результат, на что уходит время и внимание. «Если агент не умеет сам валидировать свою работу, ты всё равно упираешься в то, успеваешь ли ты просмотреть весь этот код», — объяснял Эмбирикос.
Решение он видит в том, чтобы максимально убрать человека из этого цикла — сделать так, чтобы ИИ-системы были «полезными по умолчанию», сами проверяли себя и работали автономно. Когда это получится, продуктивность резко взлетит — рост будет в виде «хоккейной клюшки».
По прогнозу Эмбирикоса, уже со следующего года такой эффект начнут замечать отдельные пользователи, потом компании. Где-то в промежутке между первыми всплесками продуктивности и массовым внедрением агентных систем, по его мнению, появится общий ИИ.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.