Тут надо четко понимать, что как с ракетными технологиями и ядерным оружием, есть страны обладающие уже работающими и вышедшими на рынок системами генеративного ИИ (США, Китай, Россия, Великобритания), и все остальные, меньшая часть из которых пытается что-то сделать, а большинство просто потребляет готовые продукты лидеров отрасли.
Лидеры отрасли стали таковыми не только потому что у них много денег и лучшие программисты, но и потому что у них есть гигантские цифровые архивы, которые они и использовали для обучения нейронных сетей. Именно это оказалось главным преимуществом, которое позволило обойти соперников. Наличие оцифрованных документов, социальных сетей, форумов и сайтов откуда можно взять десятки миллионов страниц текстов, фото и видео позволило обучить нейронные сети быстро и относительно дешево. Остальным придется этот контент где-то закупать.
И что страны, обладающие генеративным ИИ, теперь могут? Помимо ответов на вопросы, рисования картинок, синтезирования голоса и написания/переписывания текстов на заданную тему, сейчас такие нейронные сети уже могут распознавать изображения, переводить тексты, делать видео и конечно дипфейки, ну и самое главное писать программный код и проектировать. Уже есть данные о том, что ИИ спроектировал пистолет, двигатель для ракеты, различные детали и так далее. При этом он находит весьма интересные решения, которые или вообще не приходят в голову обычным инженерам или заняли бы у них огромное количество времени.
В странах со своим ИИ, он выступает как средство резко повысить производительность труда, избавить специалиста от тупой и нудной малоквалифицированной работы, ну и найти новые идеи на основе базы имеющихся данных быстро и квалифицированно. В итоге это даст большой прирост в экономике за счет научно-технических достижений и снижает необходимость в аутсорсинге малоквалифицированных работников вне страны.
В отличие от развитых стран и того же Китая, который несмотря на статус развивающейся страны уже имеет больше 600 различных моделей ИИ, у нас своего ИИ нет и несмотря на специальную концепцию и не будет. Я объясню почему – у нас просто нет объема своих данных, чтобы его обучить. Мы сами уничтожаем свои данные в интернете, в итоге единственная информация что будет доступной – это датасеты из табличек государственных баз данных, а это слишком мало. В итоге максимум, что может получиться, это нейронная сеть, умеющая работать по запросам в имеющихся базах данных, что аналогично программному обеспечению американского «Палантира», плюс выполнение каких-то функций экспертной системы.
А вот в повседневной жизни у нас будут применяться иностранные ИИ, но надо понимать, что у нас нет для их полноценного использования подходящих задач, все что мы предложим будет рутиной. Но тут мы не заменим как США какие-то аутсорсинговые компании из Индии, мы заменим собственных малоквалифицированных работников, потому что выгоднее, чем их нанимать держать одного высококвалифицированного сотрудника с платной подпиской за 44 доллара США на ИИ или какой-то чат-бот. В итоге, молодежи негде будет вырасти и получить квалификацию – она не сможет конкурировать с ИИ. Помню, как на одном книжном ресурсе ИИ вытеснил всех художников-иллюстраторов буквально за несколько месяцев и это будет повторяться во многих сферах.
Но хуже всего для нас, как страны, будет широкое распространение совмещенных ИИ и поиска в интернете – дело в том, что это полностью будет формировать мировоззрение и багаж знаний молодежи. Фактически, именно ИИ заложит им в голову единственно правильную версию всего происходящего, а какие-то альтернативные точки зрения они даже не узнают, просто потому что поиском в интернете не владеют.
Таким образом, можно с уверенностью сказать, что если для развитых стран мощное развитие ИИ станет трамплином в светлое будущее и очень поможет во всех сферах жизни, пусть даже имея свои недостатки, то для развивающихся стран ИИ станет сущим бедствием, ухудшая как человеческий капитал, так и экономику.
