Рой" генеративного ИИ: почему на этот раз инновационный цикл может быть таким, как никогда раньше

В одном из самых влиятельных экономических эссе об инновациях в этом веке несколько параграфов посвящено рассказу о жизни и "моментах Эврики" (моментах, когда возникли их великие идеи) изобретателей прошлого. Экономист Бенджамин Джонс (из Kellogg и Northwestern) вспоминает, что Исаак Ньютон начал изобретать исчисление, когда ему было 23 года. Готфрид Лейбниц, еще один пионер в этой области, сделал свой вклад очень рано, в возрасте 28 лет: "Лейбниц известен как "последний универсальный гений": он был эрудитом, философом, математиком, юристом, теологом, политиком и библиотекарем. Он смог обучиться и внести свой вклад в самые разные области до наступления эпохи специализации. Ньютон признавал, что его вклад был сделан потому, что он "стоял на плечах гигантов": он имел в виду знания других гениев до него, которые были ключом к оттачиванию новых идей. "Джонс назвал свою статью об инновациях "Бремя знаний и смерть человека эпохи Возрождения: инновации становятся сложнее?" Под этим "проклятием" экономист подразумевает тот факт, что по мере накопления знаний требуется больше времени, чтобы достичь границы и сделать дополнительный вклад. Средний возраст пика рождаемости изобретателей в 1900 году составлял 30 лет, столетие спустя он превысил 40, а сегодня приближается к 50. Окно возможностей сузилось, говорит Джонс, и, следовательно, это соответствует замедлению темпов инноваций: "Так было на протяжении тысяч лет человеческой истории, но это может радикально измениться с бумом искусственного интеллекта, и в частности бумом генеративного ИИ, который разворачивается в этом году". ИИ не страдает от этого "проклятия" или бремени, он не умирает и не деградирует, он просто становится лучше, пишет предприниматель Марио Габриэле на своем сайте The Generalist. "Есть интересная цифра, описывающая это окончательное исчезновение проклятия или бремени знаний, которая усиливает идею о том, что инновационный цикл, вызванный генеративным ИИ, может стать чем-то невиданным. Она пришла в голову технологу и предпринимателю Хуану Сантьяго, генеральному директору компании Santex из Сан-Диего и Кордовы: "Предположим, мы попадаем в библиотеку, где миллионы книг. У вас есть возможность прочитать 100 томов в год, и, приложив усилия и используя новые методы, вы сможете читать 500 или 1000 книг в год: это эквивалентно технологиям экспоненциального роста, которые мы наблюдали до сих пор, - говорит Сантьяго, партнер нескольких компаний, занимающихся разработкой ИИ и представленных в 20 странах. Но с генеративным ИИ вы внезапно попадаете в библиотеку и читаете все книги, которые могут вести диалог и соотносить себя друг с другом". Это совершенно иной скачок по сравнению с тем, что мы видели до сих пор", - добавляет он. "Есть две концепции, которые окажут большое влияние на социальную структуру по мере развития ИИ, - считает он. "Первая - это GAI (генеративный искусственный интеллект), который благодаря обучению вводимых данных - обычно предвзятых, по умолчанию, не обязательно намеренно, но все же предвзятых - и безграничным вычислительным возможностям оставляет человеческие способности к обработке контента далеко позади; а вторая связана со способностью GAI соотносить эту информацию для создания новых данных, которые быстро и без особой фильтрации, анализа или предварительного обсуждения попадают в социальную ткань". Расширение генеративного феномена - это то, что известно как роение: форма коллективного интеллекта и децентрализованного, самоорганизованного принятия решений в различных системах". Это означает, что уже существует скопление множества ИИ, которые общаются друг с другом и могут автономно принимать решения без вмешательства человека". Это уже происходит в армии США", - говорит Сантьяго. "По мере накопления знаний требуется все больше времени, чтобы достичь границы и внести дополнительный вклад". Философ Пьер Бурдье утверждает, что ИИ будет оказывать все более значительное влияние на "перераспределение" социального капитала в целом, начиная с габитуса (социализации), особенно на то, как мы относимся друг к другу в сетях, влияя на правила игры на культурной социально-экономической шкале, как мы понимаем ее сегодня. Если "информация - это власть", то абсолютно логично, что власть будет все более изменчивой в своей концентрации и постоянстве, за исключением тех, кто стоит у истоков, OpenAI, Googles, чья власть будет постоянной и абсолютной", - отмечает предприниматель. "Русский физик Андрей Важнов, специалист по экспоненциальным технологиям, живет в Монтевидео, но две недели назад он был во Франции, в штаб-квартире компании, на которую он работает удаленно. Я ходил в музей математики в Париже, - рассказал мне Важнов, с которым в 2017 году мы написали книгу Sponge Mode (Sudamericana). Это новый музей, открывшийся 30 сентября этого года. На входе висит цитата Анри Пуанкаре, пожалуй, самого известного математика Франции, который и является эпонимом музея. Цитата из его книги "Наука и метод" гласит: "В самом деле, что такое математическое творчество? Оно не заключается в создании новых комбинаций с уже известными математическими сущностями. Это может сделать любой, но комбинаций будет бесконечное множество и большинство из них совершенно неинтересны. Творчество как раз и заключается в том, чтобы не делать бесполезных комбинаций, а делать те, которые полезны и составляют лишь незначительное меньшинство. Изобретение - это проницательность, это выбор", - добавляет Важнов, и эти рассуждения выходят за рамки математики. По мнению Карла Поппера, вся наука состоит в основном из выдвижения гипотез и их проверки. А бесполезных гипотез гораздо больше, чем гипотез, на проверку которых стоит тратить ресурсы. Эта проблема возрастает по мере того, как мы узнаем все больше. С расширением базы знаний гораздо легче строить бесполезные гипотезы. Процитируем другого великого физика, Джона Арчибальда Уилера (автора термина "черные дыры" и многих, многих других): "Чем больше остров наших знаний, тем длиннее берег нашего невежества". Может ли генеративный ИИ сократить путь "различения и выбора", о котором говорит Пуанкаре, спрашивает Важнов? В некоторых случаях - да, например, в материаловедении и фармакологии. Но, конечно, это сработает только в тех случаях, когда решение возможно и может быть распознано в момент его появления. С другой стороны, наука полна примеров, когда самые важные открытия совершались без поиска чего-то конкретного. "Когда в первой половине XIX века Эварист Галуа открыл теорию групп, никто не понимал ее важности, а знаменитый математик Симеон Пуассон назвал ее непостижимой. Но 100 лет спустя она стала основополагающей для квантовой физики, - поясняет он. Так что если мы ищем что-то, о чем уже знаем, генеративный ИИ поможет во многом, но он не сможет охватить эти необычные случаи, которые подталкивают к самым большим теоретическим скачкам". Это не значит, что он окажет малое влияние; он окажет большое. Но в каком-то абстрактном смысле влияние будет аналогично открытию логарифма и калькулятора: мы сможем двигаться гораздо быстрее в тех направлениях, где путь уже обозначен", - заключает Важнов.