Парадокс продуктивності штучного інтелекту

Чи справді ШІ підвищує продуктивність? Фото: LinkedIn .

На тлі зростання побоювань щодо втрати робочих місць через штучний інтелект, оптимісти кажуть, що це просто інструмент підвищення продуктивності, який принесе користь як працівникам, так і економіці . Генеральний директор Microsoft Сатья Наделла каже, що користувачі просто оголошуватимуть свої цілі, тоді як автоматизовані агенти штучного інтелекту плануватимуть, виконуватимуть та навчатимуться в усіх системах.

Однак, штучний інтелект створює «пастку продуктивності», спонукаючи все більше людей використовувати його, навіть покладатися на нього. Це призведе до зниження здатності ставити собі запитання, вирішувати проблеми та, що ще серйозніше, вплине на креативність та прориви в житті.

Зосередьтеся на кількості, а не на якості

Ідеальним інструментом штучного інтелекту , стверджує FT, був би той, де самої ефективності достатньо для вирішення проблеми продуктивності. Газета зазначає, що за останні півстоліття з'явилося більше комп'ютерів, які, як кажуть, швидші, ніж будь-коли, але темпи зростання продуктивності праці в розвинених економіках знизилися з приблизно 2% на рік у 1990-х роках до приблизно 0,8% сьогодні.

Коли комп'ютери були доповнені Інтернетом, а таланти з усього світу стали доступними, прориви мали б стрімко розвиватися. Натомість продуктивність досліджень знизилася. Сьогодні вчений робить менше проривів на кожен вкладений долар, ніж його попередник у 1960-х роках.

Економіст Гері Беккер зазначив, що батьки стикаються з вибором між «якістю та кількістю». Наприклад, чим більше у них дітей, тим менше вони можуть дозволити собі інвестувати в кожну дитину. Те саме може відбуватися і з інноваціями.

Занадто багато проектів одночасно може вплинути на креативність. Фото: Adobe Stock.

Масштабні дослідження патентної продукції підтверджують, що кількість реалізованих проектів обернено пропорційна ймовірності прориву. В останні десятиліття наукові статті та патенти стали радше процесом просочування, ніж прориву.

Тим часом, великі уми історії добре це розуміли. Ісаак Ньютон якось сказав, що він завжди «тримав перед собою проблему… доки не з’явилися перші промені світла, потроху, а потім нарешті спалахнули ясним і повним світлом». «Інновація — це сказати «ні» тисячі речей», — погодився Стів Джобс.

«Пастка середніх здібностей ШІ»

Пан Хо Куок Туан, директор магістерської програми з фінансів та бухгалтерського обліку в Брістольському університеті, згадав про концепцію «пастки середніх здібностей штучного інтелекту». Регулярна робота, яка вимагає здібностей людей із середніми здібностями, часто включає багато повторюваних завдань, що дотримуються чітких та кількісно вимірюваних процесів. Однак, він вважає, що саме в цьому полягає видатна сила штучного інтелекту.

Моделі великих мов (LLM) зазвичай дотримуються того, що, за статистикою, є загальноприйнятим консенсусом. Якщо ви дасте чат-боту текст 19-го століття, він «доведе», що люди не могли літати, доки цього не зробили брати Райт.

В огляді, опублікованому в березні 2025 року в журналі Nature, було виявлено, що хоча програми магістра права (LLM) можуть допомогти зменшити повторювану наукову роботу, справжні стрибки в мисленні все ще належать людям. Пан Туан також вважає, що чіплятися за те, що відомо, не сміти ризикувати та мати критичне мислення є фатальними слабкостями в епоху штучного інтелекту.

Деміс Хассабіс, який очолює команду Google DeepMind, що розробила AlphaFold, модель, що передбачає форму білків, вважається одним із найважливіших наукових досягнень у галузі штучного інтелекту на сьогодні. Але навіть він визнає, що для досягнення справжнього загального штучного інтелекту все ще потрібно «багато більше інновацій».

AlphaFold, наукова робота, що отримала Нобелівську премію, також потребує «більше інновацій». Фото: Google Deepmind.

У найближчій перспективі штучний інтелект буде більше зосереджений на ефективності, ніж на креативності. Опитування понад 7000 працівників інтелектуальної праці, опубліковане на Arxiv, показало, що ті, хто активно використовував генеративний штучний інтелект, скоротили час, витрачений на електронну пошту, в середньому на 3,6 години на тиждень (31%), тоді як спільні завдання залишилися практично незмінними.

Однак, якщо всі передадуть відповіді на електронну пошту на аутсорсинг ChatGPT, кількість листів у поштових скриньках може зрости, що призведе до втрати початкової продуктивності. За даними FT , досвід відновлення продуктивності в США в 1990-х роках показує, що переваги нових інструментів швидко зникнуть, якщо вони не будуть супроводжуватися справжніми творчими проривами.

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