Что отличает ИИ от нашего мозга
Скажу, вероятно, спорную, но в то же время банальную вещь — главная проблема ИИ в том, что он «не умеет думать».
Да, он прекрасно умеет анализировать, прогнозировать, собирать решение из огромного количества вводных, писать код, тексты, проектировать интерфейсы, находить закономерности и делать ещё тысячу вещей, которые мы долго считали исключительно человеческими. И буквально пару лет назад мы угарали над «свиными крылышками» и другим нейробагами, да и до сих пор угараем.
И дело даже не в ошибках
ИИ ошибается и галлюцинирует постоянно. Может посчитать не то, принять неверное решение, потерять кусок контекста и потом с совершенно каменным лицом объяснить тебе, почему именно ты всё неправильно понял. Любимый газлайтинг от GPT.
Но есть другая штука.
У ИИ нет собственной причины сознательно выбрать решение, которое он сам считает хуже. Перечитайте ещё раз предыдущее предложение и представьте два бизнес-сценария.
Первый — понятный.
Он соответствует бест практис, есть цифры, данные, кейсы. Есть похожие компании, которые уже сделали так и заработали деньги. Есть модель, где шаг влево-вправо = расстрел. В общем всё логично.
Второй — какой-то отбитый, отмороженный бред при температуре 37.5.
Никто так не делает, данных нет, коллеги крутят пальцем у виска, на презентации этот вариант выглядит так, будто вы последние три недели всей командой употребляли что-то запрещённое. Кого-то сразу же после презентации решения увольняют. Кому-то кидают подозрение и начинают сомневаться в компетенциях, но дадут шанс реализовать.
И человек иногда говорит:
«А что, идея! Делаем второй!! Надо тестировать».
Не потому что этот вариант объективно лучше, нет, он часто хуже прозрачного и прогнозируемого. А потому что: «Мне кажется, там что-то есть».
И вот за этим «мне кажется» и «есть чуйка» находится адская смесь всего, чем вообще является конкретный человек:
опыт, ассоциации, интуиции, вкусы, амбиции, страхи, травмы детства, воспитание, люди, которых он встречал, фильмы, которые запомнились в 14 лет, первая работа, первый провал, желание кому-то что-то доказать. Добавляйте в этот коктейль сколько угодно ингредиентов.
И просто внутреннее ощущение: «а давайте, чёрт возьми, попробуем».
Наверное, поэтому люди настолько неудобно разные. Можно посадить десять умных людей в одну комнату, дать им одинаковые данные и получить десять разных решений и споры до утра с итоговым конфликтом некоторых из них и посыланием куда подальше.
Причём девять из них могут быть абсолютно уверены, что десятый предлагает какую-то унылую чушь. И иногда девять окажутся правы, но иногда десятый построит на этом решении многомиллионную компанию — и примеров в мире достаточно.
Человек способен поставить на гипотезу деньги, карьеру, месяцы работы команды и собственную репутацию.
У модели же нет внутреннего «Мне кажется, я хочу проверить».
Она может прекрасно помочь это проверить, придумать десять способов реализации, найти слабые места, сыграть адвоката дьявола. А может за пять минут сделать работу, на которую раньше ушла бы неделя.
Но первоначальное:
«А что, если мы сейчас специально сделаем неправильно?»
— пока чаще приходит не от неё.
Культурная усреднённость ИИ
И мне кажется, именно здесь находится одна из причин того, почему вокруг стало так много нейрослопа. Это в том числе то, что вы видите каждый день. Вроде люди разные, а всё, что они делают в SMM и продуктах — одинаковое, просто всё под копирку.
Посмотрите на современные SaaS, лендинги, презентации, контент-карусели, рекламные креативы, личные кабинеты. Большинство сделано под копирку.
И это не потому, что ИИ тупой, нет, наоборот. Он пытается сделать как лучше.
В его обучении уже отражено огромное количество существующих человеческих решений. У распространённых, понятных, доказавших эффективность паттернов есть естественное преимущество.
Поэтому на запрос «Сделай круто» он вполне логично приносит вам нечто, статистически очень похожее на всё то, что человечество уже договорилось считать «круто».
А теперь этот запрос одновременно отправляют миллионы людей в день.
И получается довольно забавный замкнутый муравьиный круг. Люди массово просят ИИ сделать «как лучше», ИИ массово воспроизводит признаки того, что уже считается хорошим. Эти решения заполняют интернет. И дальше всё больше новых решений строятся уже в мире, заполненном предыдущими решениями самого ИИ.
Добро пожаловать в культурную усреднённость.
Где заканчивается автопилот
Мне кажется, ценность человека рядом с ИИ постепенно будет не в том, чтобы быстрее него нажимать кнопки — с этим мы уже проиграли. И не в том, чтобы помнить больше информации — тоже бессмысленное соревнование, в котором мы точно проиграем.
А в способности тащить его туда, где у него заканчивается автопилот.
Говорить:
«Да, круглое колесо объективно лучше. Сегодня делаем квадратное».
Не потому что квадратные колёса лучше — в 99 случаях из 100 это будет полное провало, согласимся.
Но весь прогресс человечества в каком-то смысле состоит из людей, которые время от времени соглашались выглядеть идиотами ради сотого случая.
ИИ прекрасно умеет делать круглые колёса. Возможно, скоро он будет делать лучшие круглые колёса, которые мы вообще способны представить.
А наша работа заключается в том, чтобы посмотреть на них и сказать: «Очень хорошо. Потрясающе. А теперь сделай квадратные».
Не потому что это разумно, а потому что у нас есть одна безумная гипотеза, которую не в состоянии «разумно» понять ИИ.