Co-Intelligence: Living and Working with AI

Тогда у меня не было ответов (хотя сейчас их несколько), но я понимал, что не застрахован от этих изменений. Поэтому я решил заняться практикой и испытать ИИ на практике. Большая часть моей работы за последние пять лет заключалась в создании симуляторов, обучающих навыкам ведения бизнеса. Для создания этих сложных цифровых игр потребовались огромные инвестиции со стороны моего университета и усилия дюжины талантливых людей. После тысяч часов работы игры были великолепны: используя тысячи строк кода, мы могли создавать сложные обучающие симуляции, которые помогали обучать таким навыкам, как ведение переговоров. Но я решил набрать что-нибудь в ChatGPT:

Вы будете моим учителем по переговорам. Вы смоделируете подробный сценарий, в котором мне придется участвовать в переговорах. Вы будете играть роль одной стороны, я - другой. Вы будете просить меня ответить на каждом этапе сценария и ждать, пока не получите ответ. Получив мой ответ, вы подробно расскажете мне о том, что делает и говорит другая сторона. Вы оцените мой ответ и дадите мне подробную обратную связь о том, что нужно сделать лучше, используя науку переговоров. Вы дадите мне более сложный сценарий, если я справлюсь, и более легкий, если я потерплю неудачу.

ChatGPT написал в ответ:

Конечно, я с удовольствием помогу вам попрактиковаться в переговорах с помощью имитационного упражнения! Давайте начнем с простого сценария. Вы - продавец, пытающийся продать клиенту 100 ручек. Обычно ручки стоят 1 доллар, но клиент пытается договориться о снижении цены. Клиент начинает с предложения купить ручки по 0,50 доллара за штуку. Как вы отреагируете?

И она провела меня через целую симуляцию, которая, хотя и не была идеальной, сделала 80 процентов того, на что у нашей команды ушли месяцы. И все это на основе всего лишь одной моей подсказки длиной в абзац!

Начались бессонные ночи.

И, честно говоря, они еще не закончились. Каждую неделю кажется, что ИИ преподносит новое чудо - или новую опасную разработку. Вскоре я обнаружил, что спорю с чат-ботом, который обвинил меня в неэтичности, когда я попросил его помочь мне написать компьютерный код. Я обнаружил, что могу создавать красивые изображения, подсказывая машине нужные слова. Я мог писать на Python, языке, который никогда не изучал. Я обнаружил, что машина может выполнять большой объем моей работы... и, возможно, работы многих других людей. Я обнаружил нечто удивительно близкое к инопланетному коинтеллекту, который может хорошо взаимодействовать с людьми, не будучи при этом человеком или, более того, разумным существом. Думаю, скоро у всех нас будет по три бессонных ночи.

И как бы мне ни хотелось спать, я все время возвращаюсь к вопросам своих студентов: Что означают эти технологии для будущего работы и образования? Все происходит так быстро, что трудно сказать наверняка, но мы уже можем увидеть его очертания.

ИИ - это то, что те, кто изучает технологии, называют технологией общего назначения (по иронии судьбы, также сокращенно GPT). Это технологии, которые появляются раз в поколение, как паровая энергия или интернет, и затрагивают все отрасли и все аспекты жизни. И в некоторых отношениях генеративный ИИ может быть даже больше.

Технологии общего назначения обычно внедряются медленно, поскольку для их успешной работы требуется множество других технологий. Интернет - отличный пример. Хотя он зародился как ARPANET в конце 1960-х годов, потребовалось почти три десятилетия, чтобы достичь всеобщего использования в 1990-х годах, с изобретением веб-браузера, развитием доступных компьютеров и развитием инфраструктуры для поддержки высокоскоростного интернета. Прошло еще пятьдесят лет, прежде чем смартфоны стали причиной появления социальных сетей. А многие компании даже не полностью освоили интернет: превращение бизнеса в цифровой - все еще актуальная тема для обсуждения в бизнес-школах, тем более что многие банки до сих пор используют компьютеры-мейнфреймы. И предыдущие технологии общего назначения также прошли много десятилетий с момента разработки до того, как они стали полезными. Рассмотрим компьютеры - еще одну преобразующую технологию. Ранние компьютеры быстро совершенствовались благодаря закону Мура - давней тенденции, согласно которой возможности компьютеров удваиваются каждые два года. Но потребовались десятилетия, чтобы компьютеры начали появляться на предприятиях и в школах, потому что, даже несмотря на быстрые темпы роста возможностей, они начинали с очень примитивного уровня. А вот Большие языковые модели оказались невероятно способными уже через несколько лет после своего изобретения. Кроме того, они были очень быстро приняты потребителями: ChatGPT достиг 100 миллионов пользователей быстрее, чем любой предыдущий продукт в истории, благодаря тому, что он был бесплатным, доступным для частных лиц и невероятно полезным.