Արհեստական ինտելեկտի զարգացումը մի քանի տարի առաջ նկարագրվում էր բացառապես վառ գույներով։ Տարբեր ոլորտների մասնագետներ պատկերացնում էին, թե ինչպես կարող է նա օգնել բժիշկներին, թարգմանիչներին և բազմաթիվ այլ մասնագիտությունների ներկայացուցիչներին։
Անցյալ տարվա հոկտեմբերից ամբողջ աշխարհում սկսվեց տարակուսանք։Արդեն հայտնի դարձված և շատերի կողմից փորձված չատ գպտ-ի հայրանացումը մարդկանց մեջ առաջացրեց զարմանք և վախ։Ես ինքս փորձարելով այն հասկացա որ իզուր եմ ընտրել իմ մասնագիտությունը և սկսեցի մտորումները,թե ինչպես կարող եմ ջրի երեսին մնալ։ Եվ իրոք երբ ինքդ քո աչքերով տեսնում ես որ դեռ “փորձնական” տարբերակը կարողանում է լուծել այդքան շատ խնդիրներ,այդքան կարճ ժամանակում,ինչ որ վախի սարսուռ է անցնում մարմովդ։Արդյոք այն ֆանտաստիկ ֆիլմերը,որտեղ ռոբոտները գերազանցում են մարդկանց աստիճանաբար դառնում են իրականություն։
Եվ մինչ կիբերհանցագործներն օգտվում են GPT-ի ձեռքբերումներից, փորձագետները զգուշացնում են, որ արհեստական ինտելեկտը կարող է շատ ավելի լուրջ խնդիրներ ստեղծել, որոնք սպառնում են կյանքին որպես այդպիսին Երկրի վրա:
Եկեք սկզբում հասկանանք թե ինչ է նշանակում ԱԻ։
Պարզ ասած՝ արհեստական ինտելեկտը (AI) համակարգ կամ մեքենա է, որը կարող է ընդօրինակել մարդու վարքագիծը՝ առաջադրանքները կատարելու և իր հավաքած տեղեկատվությունից աստիճանաբար սովորելու համար: AI-ն ունի բազմաթիվ տեսակներ, օրինակ.
- չաթ-բոտերն օգտագործում են արհեստական ինտելեկտը՝ հաճախորդների հարցումներն արագ վերլուծելու և համապատասխան պատասխաններ տալու համար.
- «խելացի օգնականները» (Siri,Yandex Alisa)օգտագործում են AI-ն՝ տվյալների մեծ հավաքածուներից ազատ ձևով տեղեկատվություն հանելու և պլանավորումը օպտիմալացնելու համար.
- Առաջարկությունների համակարգերը հեռուստադիտողների համար ավտոմատ կերպով ընտրում են նմանատիպ ծրագրեր՝ հիմնվելով նախկինում դիտվածների վրա:(Tik Tok)
AI-ն ձևաչափ կամ գործառույթ չէ, դա գործընթաց է և մտածելու և տվյալների վերլուծության կարողություն: «Արհեստական ինտելեկտ» բառի վրա շատերը պատկերացնում են խելացի մարդանման ռոբոտներ, որոնք ձգտում են նվաճել աշխարհը: Այնուամենայնիվ, AI-ն նախատեսված չէ մարդկանց փոխարինելու համար: Դրա նպատակն է ընդլայնել մարդկային հմտություններն ու կարողությունները։ Ինչն այն դարձնում է արժեքավոր բիզնես ռեսուրս:
Ես որոշել եմ կատարել փոքր հետազոտություն և ներկայացնել արհեստական բանականության կարողությունները տվյալ պահին և տալ ապագայի համար կանխատեսումներ։
Ես Քոլեջի Սոցոլագիայի առարկայի շրջանակում կատարեցի փոքրիկ հարցում,որպեսզի իմանամ հայկական հասարակության գիտեիքները և կանխատեումները այս հարցի շուրջ։
Հարցմանը մեծ մասամբ մասկացել են Գեն Զ-ի ներկայացուցիչները։
Իրականում ես հատուկ էի ընտրել շատ պարզ և բազային մասնագիտություններ,որպեսզի կարողանամ մարդկանց ապացուցել,որ անգամ այնպիսի մասանգիտություններ,ինչպիսին բժիշկն է կամ շինարարը կարող է ավոմատացվել։
Չնայած մարդիկ շատ հետաքրքիր պատասխաներ են տվել։
Քանի որ հարցմանը մեծ մասամբ մասնակցում էին մեր կրթահամլիրի ուսանողները,այդքան էլ զարմացած չէի արդյունքների
Իրականում պատասխաների մեծ մասը ճիշտ է,չնայած հարցման մասնակիցները ինձ անձնապես ասել են,որ նկարները պատահականության սկբունքով են ընտրել։
ԻՄ հետազոտական աշխատանքը բաժանված է լինելու երեք մասի։
-Մասնագիտություններ որոնք կկորչեն շուտով։
-Արհեստական ինտելեկտ և հոգեկան առողջություն
-Արհեստական բանականություն և մեմեր ։
Մասնագիտություններ որոնք կվերանան շուտով
Տեխնոլոգիաների և ընդհանուր առմամբ մարդկային հասարակության զարգացումը առաջացնում է մշտական փոփոխություններ աշխատաշուկայում: Ամեն տարի գիտության և տեխնիկայի ոլորտում նոր ձեռքբերումներ են լինում, ինչը հանգեցնում է որոշակի մասնագիտությունների վերացմանը։ Այնուամենայնիվ, նրանց փոխարեն գալիս են նոր մասնագիտություններ, որոնք համապատասխանում են մեր ժամանակի պահանջներին: Ո՞վ կմտածեր ընդամենը 10 տարի առաջ, որ այսօր ամենապահանջված մասնագիտություններից մեկը կլինի՝ առցանց դասընթացներ արտադրող, բլոգեր, սոցիալ մեդիայի մենեջեր,, շուկայի մենեջեր, AI մասնագետ: 2005-ին ոչ մեկ չէր պատկերացնում , որ բացարձակապես նոր արդյունաբերություններ կհայտնվեն, որոնցում միլիոնավոր մարդիկ կաշխատեն և ժամանակ կանցկացնեն՝ կրիպտոարդյունաբերությունում, վիրտուալ իրականության և սոցիալական ցանցերում և այլն։
Դիտարկենք ապագայում աշխատաշուկայի փոփոխությունների վիճակագրությունն ու կանխատեսումները։
Մինչև 2030 թվականը աշխատատեղերի մոտ 42%-ը կենթարկվի ավտոմատացման ինչ-որ ձևի։ Միջազգային խորհրդատվական McKinsey և PricewaterhouseCoopers ընկերությունները կանխատեսում են, որ AI-ն հաջորդ տասնամյակի ընթացքում կփոխարինի ներկայիս մասնագիտությունների մոտ 1/3-ին, իսկ ԱՄՆ-ում և Ճապոնիայում այն կլինի էլ ավելի՝ համապատասխանաբար 40% և 50%: Համակարգիչներ արտադրող Dell-ի տեխնոլոգիական հսկան կանխատեսել է, որ մասնագիտությունների 85%-ը, որոնք ակտուալ կլինեն 2030 թվականին, դեռ չեն էլ հայտնվել։ Տեխնոլոգիական հեղափոխությունները և աշխատաշուկայի փոփոխությունները շարունակվել են մարդկության պատմության զարգացման ողջ ընթացքում և հատկապես 17-րդ դարից սկսած։ Եթե 1800-ականների սկզբին ԱՄՆ-ում կար ֆերմերների բնակչության մոտ 80%-ը, ապա 21-րդ դարի սկզբին նրանց ընդամենը 2%-ն էր, որոնք, այնուամենայնիվ, այսօր արտադրում են սնունդ ողջ երկրի և նույնիսկ արտահանման համար։ Հիմնականում գյուղատնտեսական արդյունաբերության փոխարեն մարդիկ սկսեցին աշխատանքի անցնել ծառայությունների, արդյունաբերության, ֆինանսների, զբոսաշրջության և այլնի ոլորտներում, և ֆերմերների փոխարեն վերջին տասնամյակների ընթացքում տասնյակ անգամ ավելացել է «սպիտակ օձիքների» թիվը. տարբեր մենեջերներ, գրասենյակային աշխատողներ, մասնագետներ։
Եկեք տեսնենք, թե որ մասնագիտություններն են ամենայն հավանականությամբ անհետանալու առաջիկա տարիներին:
Թարգմանիչներ
Արդեն արհեստական բանականության և նեյրոնային ցանցերի վրա հիմնված ավտոմատ թարգմանիչները շատ ավելի արագ են թարգմանում, քան մարդիկ, և դրանց որակը գործնականում նույնն է։ Ձայնի և խոսքի ճանաչման տեխնոլոգիաները նույնպես շարունակում են կատարելագործվել, ինչը նշանակում է, որ համաժամանակյա թարգմանությունը նույնպես շուտով կիրականացվի արհեստական ինտելեկտի վրա հիմնված համակարգիչներով։
Վարորդներ
Ավտոպիլոտային տեխնոլոգիաները մեքենաներում և բեռնատարներում շարունակում են զարգանալ, հարցը մնում է կառավարական կարգավորման և օրենսդրության ոլորտում, ինչպես նաև ճանապարհների և մայրուղիների հասանելի ենթակառուցվածքներով անհրաժեշտ համալրումը։
Ծրագրավորողների մեծ մասը
Ընդամենը մի քանի տարի առաջ մարդիկ կարծում էին, որ չնայած տեխնոլոգիայի զարգացմանը, ծրագրավորողներ միշտ պետք կգան, քանի որ «և ո՞վ է ծրագրավորելու հենց այս համակարգիչները և AI»: Այսօր մենք տեսնում ենք, որ ChatGPT-ն կարող է ինքնուրույն գրել և ուղղել կոդը տարբեր ծրագրավորման լեզուներով, միայն նրան պետք է բացատրել, թե կոնկրետ ինչ ենք ուզում։
Ուսուցիչներ
ChatGPT-ի ամենահայտնի հարցումներից են եղել «Բացատրեք քվանտային ֆիզիկան (կամ որևէ այլ բարդ թեմա) 10 տարեկան երեխային և տվեք կոնկրետ և հասկանալի օրինակներ», և ChatGPT-ն այս հարցում մեծ աշխատանք կատարեց.
Այսպիսով, արհեստական ինտելեկտը կկարողանա բացատրել գրեթե ցանկացած թեմա, ինչպես նաև ուսուցիչները, և նրան դժվար կլինի բարկացնել, քանի որ նա միշտ հանգիստ կմնա։ Բացի այդ, հաշվի առնելով այն փաստը, որ արհեստական ինտելեկտն արդեն գիտի, թե ինչպես կարելի է տարբերել մարդկային հույզերը՝ առանձնացնելով նրա դեմքի ամենափոքր փոփոխությունները, վերլուծել ձայնի տոնայնությունը, ծավալը և տեմբրը, նա կկարողանա հարմարվել տարբեր իրավիճակներին և աշակերտի և առաջարկել տարբեր բացատրություններ և մոտեցումներ՝ կախված կոնկրետ ուսանողից և նրա կարիքներից։
Բշիժներ
Ամբողջությամբ բժիշներին փոխարինելու մասին դեռ շատ կանխատեսումներ չկան բայց AI-ն արդեն կարող է տրամադրել հիմնական օգնություն և խորհրդատվություն՝ հիմնվելով հաճախորդի բողոքների, նրա արտաքին տեսքի և անալիզների արդյունքների վրա: Հավանաբար, դուք կգաք հիվանդանոց և, ամենայն հավանականությամբ, տանը կունենաք արհեստական ինտելեկտի վրա հիմնված նոութբուք, որը ձեզանից արյան կամ թքի փոքր նմուշ կվերցնի և կկարողանա նախնական խորհրդատվություն տալ ձեր ընթացիկ առողջական վիճակի վերաբերյալ:
Նկարիչներ և Իլյուստրատորներ
AI-ի գոյություն ունեցող մոդելներն արդեն կարող են պատկերներ և նույնիսկ տեսանյութեր ստեղծել միայն տեքստային հարցումներով: Եվ, ամենայն հավանականությամբ, դրանց որակը և, առաջին հերթին, եզակիությունը (շատ քննադատներ կարծում են, որ այս մոդելների ստեղծածները, այնուամենայնիվ, վարժվել են մարդկային պատկերների վրա, և հետևաբար իսկապես եզակի չեն) ժամանակի ընթացքում կավելանան: Եվ քանի որ նկարիչների աշխատանքի արժեքը բավականին բարձր է, որ ընկերությունները, որոնք նման աշխատանքի կարիք ունեն, աստիճանաբար կանցնեն արհեստական ինտելեկտի՝ իրենց ծախսերը նվազեցնելու համար: Զուգահեռաբար կնվազի արվեստի գործերի շուկայական արժեքը՝ պայմանավորված առաջարկի աճով։ Սկզբում արվեստագետներն ու իլյուստրատորները, ովքեր իրենց աշխատանքում օգտագործում են արհեստական ինտելեկտը, դեռ կարող են մնալ բիզնեսում և պատվերներ ունենալ, բայց ժամանակի ընթացքում դրանք կարող են ամբողջությամբ փոխարինվել արհեստական ինտելեկտի լավ մարզված մոդելներով:
Ահա նաև մի շարք մասնագիտություներ,որոնք տվյալ պահին ավոմատացման մեծ էվոլուցիա են ապրել և շոըտով կվերանան։
Առաքիչներ
Բանկային աշխատողներ
Սպորտային դատավորներ
Բժիշկներ
Հավաքարարներ
Հաշվապահներ
Հաղորդավարներ
Լրագրողներ
Կոպիռայթներ
Ես կարծում եմ,որ ոչ մի մասնագիտություն ամբողջությամբ չի կորչի, ամեն ավտոմատացված համակարգ պետք է կառավարվի մարդու օգնությամբ,բայց մասնագետների թիվը եթե ոչ իննսուն,ապա հաստատ յոթանասուն տոկոսով կքչանա։
Նեյրոցանցի և ուղեղի համեմատություն
Նեյրոցանցերը առաջին արհեստական տեխնոլոգիան է, որն իսկապես նման է մարդկային բանականությանը:Նեյրոցանցերը ստեղծում են բառեր և տեքստեր, որոնք նախկինում երբեք չեն եղել, նկարներ են նկարում, հաջողությամբ շահագործում են անօդաչու մեքենաները անծանոթ վայրերում, նկարներում պատկերված առարկաները շատ ավելի ճշգրիտ են ճանաչում, քան մարդը, ինչպես նաև տեսնում են տվյալների բարդ օրինաչափություններ: Հաճախ ծրագրավորողներն իրենք էլ լավ չեն հասկանում, թե ինչպես են իրենց կողմից պատրաստված նեյրոնային ցանցերը այդքան լավ արդյունքներ ստանում։
Մարդիկ դիտեցին ալգորիթմի գաղափարը ուղեղի սարքում: Արհեստական նեյրոնները, որոնք կազմում են ժամանակակից նեյրոնային ցանցերը, կառուցված են նյարդային բջիջների մոդելի վրա: Կենսաբանական նեյրոններն ունեն դենդրիտներ, որոնց միջոցով ներթափանցում է նյարդային ազդանշանը, և աքսոն, որի միջոցով ազդանշանը փոխանցվում է կամ չի փոխանցվում հետագա: Արհեստական նեյրոնը պարզապես մաթեմատիկական ֆունկցիա է, բայց այն ունի նաև մի քանի պարամետր (բազմաթիվ մուտքեր) և ելք, որն անցնում է կամ չի անցնում ելքային արժեք՝ կախված մուտքային ազդանշանների բովանդակությունից:
Այնուամենայնիվ, չպետք է կարծել, որ արհեստական նեյրոնը կենսաբանական նեյրոնի պատճենն է կամ գոնե համարժեք մոդելը։ Ինչպես ինքնաթիռը թռչնի պատճեն չէ, և մեքենան՝ ձիու պատճենը, այնպես էլ արհեստական նեյրոնային ցանցերի ալգորիթմներն իրենց մեխանիկայի մեջ շատ հեռու են կենդանի (կամ, ինչպես երբեմն ասում են ծրագրավորողները՝ «թաց») նեյրոնային ցանցերից։ .
Որն է տարբերությունը? Չափը.
Մարդու ուղեղը պարունակում է մոտ 86 միլիարդ նեյրոն, որոնց միջև կա ավելի քան 100 տրիլիոն կապ (և ըստ որոշ գնահատականների ՝ մինչև տրիլիոն): Արհեստական նեյրոնային ցանցերը դրան չեն հասունացել. ժամանակակից ալգորիթմներում նեյրոնների թիվը սովորաբար հասնում է հազարների: Նույնիսկ մեկ միլիոն արհեստական նեյրոններ պահանջում են հսկայական համակարգչային հզորություն, մինչդեռ նման նեյրոնային ցանցերը ստեղծվում են միայն որպես (շատ թանկ) փորձերի մի մաս: Իսկ պարզ առաջադրանքների համար կարող է բավարար լինել 5-10 արհեստական նեյրոն։ Սակայն այստեղ ուղղակիորեն համեմատելն անհնար է այլ տարբերությունների պատճառով։ Տոպոլոգիա.
Արհեստական նեյրոնային ցանցերում նեյրոնների շերտերը հերթով կրակում են հաջորդաբար. սովորելիս տեղեկատվությունը տարածվում է հակառակ ուղղությամբ, բայց նաև հաջորդաբար՝ շերտից շերտ։ Մարդու ուղեղում նեյրոնների միջև տեղեկատվությունը փոխանակվում է զուգահեռ և ասինքրոն: Ուղեղի նեյրոնները կազմում են միացված կլաստերների (համայնքների) բարդ կառուցվածքներ և չեն շարվում հաջորդական գծային շղթաներով։ Նյարդային ցանցի նույնիսկ ավելի առաջադեմ ալգորիթմները, որոնցում տեղեկատվությունը կարող է փոխանցվել ոչ միայն առաջ, այլև հետ աշխատելու ընթացքում (կրկնվող նեյրոնային ցանցեր) կամ պահվել նեյրոնների կարճաժամկետ հիշողության մեջ (LSTM), դեռևս մնում են շատ ավելի հիերարխիկ և գծային, քան կենսաբանական նյարդերը: ցանցեր
Արագությունը:
Նեյրոցանցերը կարող են լինել ոչ ակտիվ փուլում (այսպես կոչված՝ հրակայուն շրջան), երբ իոնային ուղիները փակ են, և ազդանշանը չի ստացվում։ Կենսաբանական նեյրոնային ցանցերի արագությունը կախված է տարիքից, սեռից, քնի քանակից և այլն։ Տարբեր ազդանշաններ շարժվում են տարբեր արագություններով (0,61 մ/վ-ից մինչև 119 մ/վ): Արհեստական նեյրոնային ցանցի ալգորիթմները չունեն առանձին ֆիզիկական իրականացում։ Ըստ էության, դրանք մատրիցների բազմապատկում են, և արագությունն այստեղ կախված է միայն համակարգչային սարքաշարի աշխատանքից: Հաշվարկները կարելի է զուգահեռացնել և լրացուցիչ արագացնել գրաֆիկական պրոցեսորների (վիդեո քարտերի) օգնությամբ:
Զուգահեռ հաշվարկը կարող է աշխատել հազարավոր սերվերների վրա, որոնք ունեն հզոր գրաֆիկական մշակման միավորներ (GPU):
Փոփոխականություններ
Ուղեղը պլաստիկ է, նրա մեջ նեյրոնային կապերը կարող են առաջանալ և անհետանալ։ Արհեստական նեյրոնային ցանցերը, որպես կանոն, չեն փոխում իրենց ճարտարապետությունը ալգորիթմի գործարկման ընթացքում. ուսուցումը տեղի է ունենում ազդանշանի տարածումն ապահովող կապերի «կշիռների» վերաբաշխման միջոցով։ Էներգիայի սպառում.
Ուղեղը սպառում է մարմնի էներգիայի մոտ 20%-ը և էներգաարդյունավետության առումով հեշտությամբ հաղթում է ժամանակակից համակարգիչներին։ Մեր գլխում գտնվող հսկա նեյրոնային ցանցը աշխատելու համար պահանջում է ընդամենը 20 Վտ հզորություն՝ ինչպես մեկ թույլ լամպ: Ժամանակակից վիդեո քարտերը, որոնց վրա սովորաբար վարժեցնում են նեյրոնային ցանցերը, ունեն մի քանի հարյուր Վտ հզորություն և շատ ավելի են տաքանում, քան ուղեղը։ Դիտարկման և վերահսկման հնարավորություն:
Ուղեղը երկար ժամանակ ուսումնասիրվել է, բայց նրա նուրբ և բարդ աշխատանքի մեծ մասը դեռևս անհնար է գտնել և ուսումնասիրել: Արհեստական նեյրոնային ցանցերի դեպքում ամբողջ աշխատանքն ամբողջությամբ տեսանելի է. ալգորիթմի կատարման յուրաքանչյուր պահին մենք ամբողջական տեղեկատվություն ունենք այն վիճակի մասին, թե ինչպես են բաշխված կշիռները և որն է արդյունքը: Ընդհանուր առմամբ, արհեստական նեյրոնային ցանցերը շատ ավելի պարզ մոդել են, քան մարդկային ուղեղը, որը ստեղծվել է միլիոնավոր տարիների էվոլյուցիայի արդյունքում: Սակայն, ինչպես ինքնաթիռների և թռչունների դեպքում, ավելի պարզ չի նշանակում ավելի վատ։ Հատուկ առաջադրանքի համար պատրաստված նեյրոնային ցանցը հեշտությամբ կարող է գերազանցել մարդուն: Արդեն այսօր նեյրոնային ցանցերը մարդկանցից ավելի լավ են խաղում խաղերում, որոնք չեն կարող մաթեմատիկորեն հաշվարկվել (ինչպես դա), ախտորոշել որոշ հիվանդություններ և ճանաչել առարկաները լուսանկարներում: Վաղը այս ցանկին վստահաբար կավելացվի եւս մեկ բան։
Արհեստական նեյրոնային ցանցերի առանձնահատկությունների մասին ավելին կարող եք իմանալ այստեղ։
Արհեստական ինտելեկտ և հոգեկան առողջություն
Հոգեկան առողջության դասական սահմանումը, ըստ ԱՀԿ-ի, բարեկեցության վիճակ է, երբ մարդը գիտակցում է իր կարողությունները, կարող է դիմակայել կյանքի բնականոն սթրեսներին, արդյունավետ աշխատել և նպաստել իր համայնքին:
Միևնույն ժամանակ, մենք պետք է բավարարենք մեր սեփական կարիքները՝ սկսած հիմնականներից (անվտանգություն, ֆիզիոլոգիա) և վերջացրած պատկանելության, հարգանքի, ինքնաիրականացման կարիքներով։ Սովորաբար մեր կյանքը սրա շուրջ է պտտվում. մենք կամ հաղթահարում ենք սթրեսը՝ փորձելով մեզ համար հիմք ապահովել, կամ մեզ ավելին է պետք՝ հոգևոր զարգացում, ինքնաճանաչում, ստեղծագործական արտահայտում:
ChatGPT-ի նման տեխնոլոգիաներն արդեն ցույց են տալիս մարդկային գիտելիքները շատ ոլորտներում փոխարինելու ներուժ: Բայց ի՞նչ է արվելու հետո, և ինչպե՞ս են իրենց աշխատանքից ազատված զգալու ահռելի թվով աշխատողներն ու ստեղծագործ դասի ներկայացուցիչները։ Իրադարձությունների զարգացման որոշ սցենարներ կարող ենք ենթադրել.
Արագ փոփոխվող իրականության մեջ նոր գործունեության յուրացման համար արագ վերապատրաստվելու անհրաժեշտություն Այս գործընթացը մի փոքր ավելի հեշտ կլինի նրանց համար, ովքեր զարգացած են սոֆտ հմտություններում (հարմարվողականություն, ճկունություն, անընդհատ սովորելու կարողություն): Իսկ նրանք որոնք չեն կարողանում արագ հարմարվել և սովորել վտանգի են ենթարկվում իրենց վիճակից դուրս մնալու՝ բախվելով տեղի ունեցողի անարդարության, սեփական անօգուտության, մեկուսացման ցավալի զգացողության հետ։
Ազատություն սովորական աշխատանքից, ինքնարտահայտում և ինքնաճանաչում Դա հնարավոր է, եթե AI-ն դառնա օգնական, որը հեշտացնում է կյանքը և մեզ լրացուցիչ ժամ տրամադրում ոչ աշխատանքային գործունեության համար: Այդ ժամանակ մենք մեզ կզգանք «գործի մեջ», բայց միևնույն ժամանակ կունենանք ավելի շատ ժամանակ կյանքի այլ խնդիրների համար, որոնց համար այժմ մենք բավական ժամանակ չունենք աշխատանքային կյանքում։
Հիասթափություն ստեղծագործական և ինտելեկտուալ զարգացման մեջ Դա տեղի կունենա, եթե ChatGPT-ի, DALL-E-ի նման տեխնոլոգիաները մրցակցեն մեզ հետ և չկարգավորվեն, քանի որ դրանք զարգանում են: Այս դեպքում մարդը երբեք չի կարողանա ստեղծել գիտական հոդված, սոցցանցի գրառում, բանաստեղծություն, մարքեթինգային զեկույց, աուդիովիզուալ ստեղծագործություն ավելի լավ, քան AI-ն կամ մեկ այլ մարդ դրա օգնությամբ։ Այս դեպքում արհեստական ինտելեկտը կա՛մ կլինի լիարժեք խաղացող, կա՛մ ընդհանուր ինտելեկտուալ ու ստեղծագործական մրցակցության մեջ դոպինգի նման մի բան։
Ով կմտածի, թե ինչպես դա ավելի խորամանկ օգտագործի, նա կհաղթի, այսինքն՝ կստանա նպաստ՝ դրամական և սոցիալական ճանաչման տեսքով։ Նրանց համար, ովքեր քիչ հնարամիտ են կամ ցանկանում են «արդար» գործել, կարող է առաջանալ անբարեխիղճ մրցակցության զգացում և ցանկություն՝ ինչ-որ բան ստեղծելու միայն իրենց և իրենց նեղ շրջանակի համար։ Ի՞նչ իմաստ ունի մտնել ընդհանուր դաշտ, եթե իսկզբանե պարտվել ես։
Այստեղ արժե հիշել Պավել Դուրովի ցանկությունը, որը հրապարակվել է Ամանորի գիշերը իր Telegram ալիքում. «Մաղթում եմ, որ շատերի համար 2023 թվականը դառնա հոսքի և ստեղծագործ արարման տարի։ Ինտենսիվ կենտրոնացման պահերին կյանքը իմաստ է ստանում և ստանում այդ լիությունը, որը յուրաքանչյուր գիտակից մարդու ճակատագիրն է։ Չկանոնակարգված AI-ի դեպքում որոշ մարդկանց մոտ ստեղծագործական աշխատանք լցնելու իմաստը հավանաբար կմարի, քանի որ նրանց աշխատանքի արդյունքները կդառնան անմրցունակ։
Տրանսհումանիզմի արժեքների զարգացում Այս աշխարհայացքի հետևորդները երևակայում են Երկրի վրա «դրախտ» ստեղծելու մասին, որտեղ տեխնոլոգիաները հաղթել են հիվանդություններին և տառապանքներին։ Բայց միևնույն ժամանակ նման սցենարի դեպքում մեծանում է սոցիալական անհավասարության, ռազմատեխնոլոգիական հակամարտությունների, մոլորակի գերբնակեցման վտանգը։ Հոգեբանության տեսանկյունից այս տեսակի ապագայի վերաբերյալ հարցեր կան։ Ի վերջո, մարդը, ով մանկուց դրված է բացառապես հեդոնիստական միջավայրում, առանց որևէ դժվարության, վտանգված է զարգացնելու այնպիսի հատկություններ, ինչպիսիք են իմպուլսիվ ցանկությունները, կամքի ուժի բացակայությունը, գործողության ցածր մոտիվացիան և ընդհանուր ինֆանտիլիզմը:
Ֆրեյդը գրել է նաև այսպես կոչված հաճույքի սկզբունքի մասին, որը սովորաբար գերիշխում է երեխաների մոտ։ Նրանք ձգտում են առավելագույն բավարարվածության նվազագույն ջանքերով: Հասուն տարիքում նման «ես ուզում եմ և կկատարեմ» այսպիսի տեսք ունի. Ես կծախսեմ ամբողջ գումարը շորերի վրա,չնայած ունեմ մեծ վարկ։
Բայց մարդկանց մեծամասնությունը կարողանում է զսպել իրենց պահային ազդակները իրականության սկզբունքի շնորհիվ (ի տարբերություն հաճույքի սկզբունքի): Դա տեղի է ունենում այսպես. աստիճանաբար մեծանալով, մենք սովորում ենք հանուն երկարաժամկետ «ես ուզում եմ» մտցնել ակնթարթային «պարտադիր»: Օրինակ՝ «Ես ուզում եմ վաղը ուրախ արթնանալ, ուստի հիմա պետք է հեռախոսը վայր դնեմ»: Կամ մանկության օրինակ՝ նախ տնային աշխատանք կատարեք, հետո խաղացեք:
Իրականության սկզբունքը ոչ միայն վերաբերում է օգտակար «պետք է», այն նաև հաշվի է առնում ուրիշների ֆիզիկական և հոգեբանական սահմանների առկայությունը: Մենք գիտակցում ենք, որ մարդիկ առանձին են, ունեն իրենց շահերը և ամեն ինչ չէ, որ ենթակա է մեր ցանկություններին։ Եվ հետո մենք կարողանում ենք զսպել մեր ազդակները, որպեսզի անհարմարություն կամ վնաս չպատճառենք մեզ և ուրիշներին: Բայց եթե աշխարհը լցված է բացառապես հաճույքներով, ինչո՞ւ (և ինչպե՞ս) պետք է մանկությունից անցնենք հասուն տարիքի և ձևավորենք իրականության սկզբունքը։
Իսկ հիմա պատկերացրեք, որ մեծացել է մի ամբողջ սերունդ, որը հոգեբանորեն չի հասունացել՝ առաջնորդվելով հաճույքի սկզբունքով, ովքեր չգիտեն «պետք է» և «ոչ» բառերը՝ չկարողանալով զսպել իրենց ազդակները։ Հավանաբար, մենք կանգնած ենք տարբեր տեսակի հակումների աճի, ագրեսիայի, միմյանց հոգեբանական և ֆիզիկական սահմանների զանգվածային խախտման վտանգի առաջ։
Արհեստական բանականություն և մեմեր
Եզրապակելով այսպիսի ծանր թեմա կուզեմ մի փոքր հանգստանանք և տեսնենք թե հիմա մարդիկ ինչպես են օգտագործում ԱԻ-ն կյանքը ավելի զվարճալի դարձնելու համար։