Три ключови нерешени въпроса определят бъдещето на изкуствения интелект в общество и наука

Тази история първоначално се появи в The Algorithm - нашия седмичен бюлетин за изкуствения интелект (ИИ).

За да получавате истории като тази директно във вашата пощенска кутия първи, запишете се тук.

Понякога темата за ИИ изглежда нишова и ограничена до малка аудитория, но тогава идват празниците и чувам роднини от всякаква възраст да обсъждат случаи на психози, предизвикани от чатботове, да обвиняват растящите цени на електричеството заради центрове за данни и да се питат дали децата трябва да имат неограничен достъп до ИИ. С други думи, ИИ е навсякъде. И хората са обезпокоени.

Разговорите за ИИ и техните посоки

Неизбежно, тези разговори обръщат посока: ИИ вече оказва множество косвени ефекти, но ако технологиите продължат да се развиват, какво следва? Обикновено именно тогава те поглеждат към мен, очаквайки някакво предсказание - обикновено за апокалипсис или надежда.

Вероятно разочаровам, понеже прогнозите за ИИ стават все по-трудни за правене.

Въпреки това, трябва да призная, че MIT Technology Review има доста добър опит в това да осмисля накъде върви ИИ. Ние току-що публикувахме остра селекция от прогнози за 2026 година, където можете да прочетете и моите мисли за правните битки около ИИ, а предсказанията от миналогодишния списък почти всички се сбъднаха. Но всяка празнична година става все по-трудно да се прецени какъв точно ще бъде ефектът от ИИ. Това се дължи най-вече на трите големи нерешени въпроса.

Трите големи нерешени въпроса

1. Развитие на големите модели за езикова обработка

   Все още не е ясно дали големите модели за езикова обработка (large language models), които са основата на почти цялата настояща еуфория и тревога около ИИ — от виртуалните компаньони до обслужването на клиенти, — ще продължат да се усъвършенстват с равномерно темпо. Спиране или забавяне на тяхното развитие би било огромен проблем. Толкова голям, че през декември посветихме цяла серия статии на това как може да изглежда един нов пост-ИИ-хайп период.

2. Обществена непопулярност на ИИ

   ИИ е изключително непопулярен сред широката общественост. Ето само един пример: преди почти година Сам Алтман от OpenAI стоеше до президента Тръмп с ентусиазъм, за да обяви проект на стойност 500 милиарда долара за изграждане на центрове за данни в цялата страна, с цел обучение на все по-големи модели за ИИ.

   Вероятно и двамата не предположиха или не им пукаше, че много американци категорично ще се противопоставят тези центрове да се появяват в техните общности. Една година по-късно големите технологични компании водят усилена битка да спечелят общественото мнение, за да продължат с изграждането. Харесва ли им се на хората или не — надпреварата продължава.

3. Объркващ отговор на законодателите

   Отговорът на законодателите е изключително объркващ. Тръмп угоди на главните изпълнителни директори на технологичните гиганти, като направи въпросите за регулиране на ИИ федерален, а не щатски въпрос, и фирмите се надяват това да бъде закононормативно закрепено.

   Но пък групата, която иска да защити децата от чатботовете, е много разнородна — от прогресивни законодатели в Калифорния до Федералната търговска комисия, която все повече се приближава до позициите на Тръмп — всяка има свои мотиви и подходи.

   Ще успеят ли да оставят настрана различията си и да поставят ИИ фирмите под контрол?

Положителни аспекти и ограничения на ИИ

“Но ИИ не се ползва ли и за обективно добри неща? За подобряване на здравето, откриване на науката, за по-добро разбиране на климатичните промени?”

Отговорът е: до някаква степен, да. Машинното обучение — по-стар метод в ИИ — се използва от дълго време във всякакъв вид научни изследвания. Един клон, наречен дийп лърнинг, е в основата на AlphaFold — инструмент, който заслужи Нобелова награда за предсказване на протеини и промени биологията. Моделите за разпознаване на изображения стават все по-добри в идентифицирането на ракови клетки.

Но досегашните постижения на чатботовете, създадени върху най-новите големи езикови модели, са по-скоро скромни. Технологии като ChatGPT се справят отлично с анализа на огромни масиви от изследвания, за да резюмират вече откритото. Но някои високопроектирани репортажи, твърдящи, че такива ИИ модели са направили истински открития — като решаването на досега нерешен математически проблем, — се оказаха фалшиви.

Те могат да подпомагат лекарите в диагностицирането, но също така могат да насърчават хората да диагностицират сами себе си, без да се консултират с лекар, понякога с катастрофални последствия.

Перспективи за следващата година

До същото време следващата година вероятно ще имаме по-добри отговори на въпросите, които си задава моето семейство, а също така вероятно ще се появят и съвсем нови въпроси.

Междувременно не пропускайте да прочетете цялата ни статия с прогнози за това, което ще се случи през тази година, в която участват всички членове на нашия екип, работещ с ИИ.