Люди против нейросетей: как Сэм Альтман обесценивает человеческий интеллект

Когда лидеры индустрий обретают слишком много власти, происходит нечто странное. Они начинают чувствовать себя настолько комфортно, что порой забывают ^[1] поддерживать свой публичный образ, позволяя нам заглянуть за кулисы и увидеть их истинные намерения. Кажется, технологические визионеры сейчас находятся именно на этом этапе своей эволюции, что недавно прекрасно продемонстрировал Сэм Альтман. Он и раньше был известен своими громкими заявлениями об ИИ, но на этот раз превзошел самого себя, обнажив весьма тревожную философию. Вопрос в том, сможем ли мы вовремя распознать этот тревожный сигнал?

О чем идет речь? Во время недавнего интервью ^[2] Альтман довольно эмоционально отреагировал на «несправедливые», по его мнению, сравнения энергоэффективности ИИ и человека. Он заявил ^[3]: «Люди говорят о том, сколько энергии уходит на обучение ^[4] ИИ-модели… Но на обучение человека тоже уходит много энергии. Требуется около 20 лет жизни и вся еда, которую вы съедаете за это время, прежде чем вы поумнеете».

На первый взгляд, это может показаться невинной аналогией, попыткой оправдать текущие колоссальные затраты на ИИ. Но проблема в том, что это сравнение абсолютно некорректно. Более того, оно обесценивает саму человеческую природу, сводя нас лишь к потреблению калорий, и намекает на то, что глобальная философия Альтмана может иметь пугающе антигуманный характер.

Некорректное сравнение

Заявление Альтмана вводит в заблуждение. Оно подразумевает, что ИИ и человек обладают равными возможностями, что ИИ учится эффективнее и, в целом, лучше справляется с задачами. Поскольку ни одно из этих утверждений не является правдой, базис для такого сравнения рушится. Но даже если бы это было так, подобная риторика все равно обесценивает человеческий опыт ^[5] и саму жизнь. Мы вернемся к вопросам этики чуть позже, а пока давайте разберемся с технической стороной.

Начнем с того, что люди по-прежнему гораздо способнее, чем ИИ. Существует множество исследований, подтверждающих это, но наиболее показательным является работа ^[6] Центра безопасности ИИ (CAIS) и Scale AI. Исследователи решили проверить, насколько полезен ИИ в реальном мире. Они дали шести ведущим моделям настоящие фриланс-задачи и измерили уровень их успеха. Выяснилось, что даже самые лучшие модели смогли выполнить лишь 2,5% заданий. Это означает уровень провала в 97,5%!

Чтобы сравнение Альтмана имело хоть какой-то смысл, люди и ИИ должны обладать сопоставимыми возможностями. Но в реальном мире ИИ все еще бесконечно далек от человеческого уровня.

И этот разрыв вряд ли сократится в ближайшее время. Недавний масштабный опрос ^[7] исследователей в области ИИ показал, что 76% из них не верят, что нынешние технологии можно просто «масштабировать» до уровня сильного ИИ (AGI). Иными словами, для создания ИИ, сопоставимого с человеческим мозгом ^[8], потребуются совершенно новые подходы, а не простое наращивание текущих мощностей. Альтман должен это знать, учитывая, что недавнее исследование самой OpenAI ^[9] показало: увеличение вычислительной мощности или объема данных не способно уменьшить количество «галлюцинаций» ИИ, и у них пока нет рабочего метода для решения этой проблемы.

Но ради интереса ^[10] давайте представим, что ИИ так же способен, как и мы. Даже в этом случае люди остаются эффективнее на уровне конкретных задач и в самом процессе обучения. Причем эффективнее поразительно!

Человеческий мозг потребляет всего около 12 ватт мощности ^[11] — это меньше, чем обычная светодиодная лампочка. Это означает, что за 20 лет, которые требуются человеку, чтобы вырасти и «поумнеть», он потребляет примерно 2102 кВт·ч энергии. Для понимания масштаба: это чуть больше энергии, чем средний электромобиль тратит за год (при пробеге около 12 000 км в год ^[12]).

Для сравнения, старая, гораздо меньшая и менее способная модель ChatGPT-3 потребила при обучении около 1287 МВт·ч ^[13]. Получается, что человеческий мозг использует всего 0,16% от энергии, затраченной на обучение устаревшего ИИ. Энергии от обучения ChatGPT-3 хватило бы, чтобы проехать на электромобиле почти восемь миллионов километров. Но самое интересное: ожидается, что обучение следующих поколений моделей потребует в разы больше энергии.

Почему такая колоссальная разница? Потому что люди невероятно эффективны в обучении. Как отметил ^[14] пионер ИИ Ян Лекун, 17-летнему подростку требуется всего 10–20 часов, чтобы научиться безопасно водить машину. При этом ИИ, несмотря на скармливание ему данных о миллиардах миль пробега ^[15] и использование мощнейших систем (GPS, 3D-карты, лидары и т.д.), все еще не может водить так же надежно и безопасно, как человек (подробнее об этом здесь ^[16]). Мы учимся со скоростью света по сравнению с машинами.

Мы также эффективнее на уровне выполнения задач.

Аналитики Foundamental ^[17] подсчитали, что профессиональный 3D-моделлер может создавать около 1000 полигонов в час, тратя на это примерно 96 Вт·ч энергии. Таким образом, человеку потребуется 13 кВт·ч для моделирования частного дома, в то время как современный ИИ потратит на ту же задачу около 11,4 МВт·ч. Человек эффективнее в 875 раз!

Точно так же исследование Нью-Йоркского университета ^[18] показало, что современные ИИ-модели потребляют от 24 до 36 Вт·ч энергии для написания одной страницы текста (500–750 слов). Человек пишет со скоростью 40–60 слов в минуту ^[19] с учетом редактирования. Даже не самому быстрому автору понадобится 20 минут на страницу, что означает энергозатраты мозга максимум в 4 Вт·ч. Человек эффективнее в 6–9 раз! И это при том, что ИИ-текст почти всегда требует серьезной редактуры.

Глядя на эти цифры, остается лишь гадать: либо Альтман действительно не до конца понимает принципы работы ИИ, либо он намеренно искажает факты ради продвижения своего продукта.

Как не проиграть в эффективности, когда правила игры меняются

Да, физически мозг человека ^[20] эффективнее. Но глупо отрицать, что нейросети уже перекраивают целые индустрии. И если вы используете ИИ только для того, чтобы делать свою старую работу немного быстрее, вы все еще действуете как потребитель.

Стать создателем — войти в те самые 5% людей, свободно владеющих ИИ — требует фундаментального сдвига в мышлении ^[21]. Речь больше не идет о том, чтобы спрашивать: «Как этот инструмент может выполнить мою задачу?». Речь идет о том, чтобы спросить: «Как этот инструмент может полностью устранить, масштабировать или переизобрести всю мою операционную модель?»

И чтобы стать таким творцом, вам нужен правильный арсенал. Ограничиваться одним ChatGPT — значит добровольно сужать свои возможности.

Сервисы вроде BotHub дают доступ к целой экосистеме топовых нейросетей в одном окне (от генерации сложных текстов до глубокого анализа данных). Это позволяет вам экспериментировать, сравнивать результаты разных моделей и строить те самые системы, о которых говорит статистика.

Для доступа не требуется VPN, можно использовать российскую карту.

По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов ^[22]  для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Скрытая философия

Итак, технически слова Альтмана крайне спорны. Но как насчет этики?

В конце концов, он сравнивает потребление ресурсов ИИ с ресурсами, необходимыми людям для выживания, полностью игнорируя ценность человеческого опыта, наши права и саму суть нашего существования. Подобное упрощение не только сводит нашу ценность как живых существ к банальному энергопотреблению, но и намекает на то, что ИИ якобы имеет право претендовать на ограниченные ресурсы планеты, потому что он «кажется» более энергоэффективным.

Эта идеология — своеобразная, искаженная версия трансгуманизма ^[23], которая десятилетиями зрела в Кремниевой долине. Вместо стремления преодолеть биологические ограничения, она превратилась в форму цифровой евгеники ^[24], используемой для легитимизации власти технократов. Это философия, которая позволяет определенной элите игнорировать социальные нормы ради извлечения максимальной выгоды.

Альтман косвенно намекает: люди с их желаниями, мечтами, любовью, творчеством ^[25], семьями, радостями и печалями рассматриваются не как партнеры, которых технологии должны усиливать, а скорее как препятствие на пути роста машины.

И не один Альтман транслирует подобные мысли. Вспомните, как Питер Тиль долго рассуждал о том, должно ли человечество вообще выжить в эпоху ИИ ^[26]. Это движение берет начало от кибер-анархо-капиталистов 90-х, и, к сожалению, сегодня многие технологические лидеры в той или иной мере разделяют эти взгляды.

История показывает, что отношение к людям исключительно как к ресурсу или помехе — это опасный путь, который заводит общество в тупик.

Вместо итогов

Именно поэтому подобные интервью вызывают столько вопросов. Тревожная философия Альтмана часто остается без должного критического осмысления в медиа-пространстве. Ему просто дают трибуну для вещания. Однако в этот раз маска слегка сдвинулась, подав нам всем явный предупреждающий сигнал.

Когда-нибудь, если эта система столкнется с кризисом, мы скажем, что тревожные звоночки были видны с самого начала. У нас есть все данные, чтобы относиться к развитию технологий более осознанно. Вопрос лишь в том, начнем ли мы действовать? Поймут ли инвесторы, что этика — это важный фундамент бизнеса? Осознают ли регуляторы, что технологии должны служить обществу, а не амбициям узкой группы лиц? Я не знаю ответа, но искренне надеюсь, что мы найдем баланс до того, как эта оторванная от реальности идеология зайдет слишком далеко.