Paradoks produktywności sztucznej inteligencji

Czy sztuczna inteligencja naprawdę zwiększa produktywność? Zdjęcie: LinkedIn .

W obliczu rosnących obaw o utratę miejsc pracy z powodu sztucznej inteligencji, optymiści twierdzą, że jest to po prostu narzędzie do zwiększania produktywności, które przyniesie korzyści zarówno pracownikom, jak i gospodarce . Prezes Microsoftu, Satya Nadella, twierdzi, że użytkownicy będą po prostu określać swoje cele, a zautomatyzowani agenci AI będą planować, wykonywać i uczyć się we wszystkich systemach.

Jednak sztuczna inteligencja tworzy „pułapkę produktywności”, zmuszając coraz więcej osób do korzystania z niej, a nawet do polegania na niej. Doprowadzi to do spadku zdolności do zadawania sobie pytań, rozwiązywania problemów, a co gorsza, wpłynie na kreatywność i przełomy w życiu.

Skup się na ilości, nie na jakości

Według FT idealne narzędzie sztucznej inteligencji to takie, w którym sama wydajność wystarczyłaby do rozwiązania problemu produktywności. Gazeta zauważa, że w ciągu ostatniego półwiecza pojawiło się więcej komputerów, które rzekomo są szybsze niż kiedykolwiek wcześniej, ale tempo wzrostu wydajności pracy w gospodarkach rozwiniętych spadło z około 2% rocznie w latach 90. XX wieku do około 0,8% obecnie.

Gdy komputery zostały uzupełnione przez internet, a globalne talenty były połączone, przełomy powinny były eksplodować. Zamiast tego, produktywność badań spadła. Dzisiejsi naukowcy osiągają mniej przełomów w przeliczeniu na zainwestowanego dolara niż ich poprzednicy w latach 60.

Ekonomista Gary Becker zauważył, że rodzice stoją przed wyborem między „jakością a ilością”. Im więcej dzieci mają, tym mniej mogą sobie pozwolić na inwestowanie w każde z nich. To samo może dotyczyć innowacji.

Zbyt wiele projektów naraz może mieć wpływ na kreatywność. Zdjęcie: Adobe Stock.

Zakrojone na szeroką skalę badania patentów potwierdzają, że liczba podejmowanych projektów jest odwrotnie proporcjonalna do prawdopodobieństwa przełomu. W ostatnich dekadach prace naukowe i patenty stały się bardziej zjawiskiem spływowym niż przełomowym.

Tymczasem wielkie umysły historii doskonale to rozumiały. Izaak Newton powiedział kiedyś, że zawsze „trzymał przed sobą jakiś problem… aż pojawiły się pierwsze promienie światła, krok po kroku, a potem w końcu rozbłysły jasnym i pełnym światłem”. „Innowacja to mówienie nie tysiącom rzeczy” – zgodził się Steve Jobs.

„Pułapka średnich zdolności sztucznej inteligencji”

Pan Ho Quoc Tuan, dyrektor programu Master of Finance & Accounting na Uniwersytecie w Bristolu, wspomniał o koncepcji „pułapki przeciętnych umiejętności AI”. Regularna praca, która wymaga umiejętności osób o przeciętnych umiejętnościach, często obejmuje wiele powtarzalnych zadań, realizowanych zgodnie z jasnymi i mierzalnymi procesami. Uważa jednak, że to właśnie stanowi o wyjątkowej sile AI.

Duże modele językowe (LLM) zazwyczaj trzymają się tego, co statystyki wskazują na powszechny konsensus. Jeśli przekażesz chatbotowi tekst z XIX wieku, „udowodni” on, że ludzie nie potrafią latać, dopóki nie zrobili tego bracia Wright.

W przeglądzie opublikowanym w marcu 2025 roku w czasopiśmie „Nature” stwierdzono, że chociaż studia magisterskie z prawa (LLM) mogą pomóc w ograniczeniu powtarzalnej pracy naukowej, prawdziwy postęp w myśleniu nadal należy do ludzi. Pan Tuan uważa również, że trzymanie się tego, co znane, niechęć do podejmowania ryzyka i krytyczne myślenie to zgubne słabości w erze sztucznej inteligencji.

Demis Hassabis, kierujący zespołem Google DeepMind, który opracował AlphaFold, model przewidujący kształty białek, jest uważany za jedno z najważniejszych dotychczasowych osiągnięć naukowych w dziedzinie sztucznej inteligencji. Jednak nawet on przyznaje, że osiągnięcie prawdziwej, ogólnej sztucznej inteligencji będzie wymagało „jeszcze wielu innowacji”.

AlphaFold, praca naukowa nagrodzona Nagrodą Nobla, również potrzebuje „więcej innowacji”. Zdjęcie: Google Deepmind.

W najbliższej przyszłości sztuczna inteligencja będzie stawiać na wydajność, a nie na kreatywność. Badanie przeprowadzone wśród ponad 7000 pracowników umysłowych, opublikowane na Arxiv , wykazało, że osoby intensywnie korzystające ze sztucznej inteligencji generatywnej skróciły czas poświęcany na pocztę elektroniczną średnio o 3,6 godziny tygodniowo (31%), podczas gdy zadania zespołowe pozostały w dużej mierze niezmienione.

Jeśli jednak wszyscy zlecą odpowiadanie na e-maile ChatGPT, liczba wiadomości w skrzynkach odbiorczych może wzrosnąć, co doprowadzi do spadku początkowej produktywności. Według FT , doświadczenia związane z odbudową produktywności w USA w latach 90. pokazują, że korzyści płynące z nowych narzędzi szybko znikną, jeśli nie będą im towarzyszyć prawdziwe przełomy kreatywne.

Źródło: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html