2 часа назад
31
В то время как некоторые видные деятели технологической индустрии предсказывают будущее, где искусственный интеллект (ИИ) вытеснит людей-работников, недавние исследования показывают, что текущие возможности нейросетей далеки от требований полноценной офисной работы. Этот скептицизм разделяет преподаватель Стэнфордского университета Эд Ньютон-Рекс, который в интервью The Guardian отметил, что в американской Кремниевой долине нейросети все чаще рассматриваются не просто как инструмент автоматизации, а как средство для полной замены человеческого труда.
По словам Ньютона-Рекса, руководители технологических компаний все активнее обсуждают возможность полного исключения людей из экономической цепочки, где ИИ будет заниматься интеллектуальной деятельностью, а роботы — физическими задачами. На одном из недавних деловых ужинов в Сан-Франциско высказывалось мнение, что потенциал заработка на ИИ огромен и может позволить заменить всех работников в мире, присвоив их зарплаты.
Основными аргументами в пользу развития ИИ часто называют экономический рост и повышение уровня жизни, хотя существует и более циничная точка зрения, сводящая все к исключительно финансовой выгоде. Ветеран венчурных инвестиций Марк Андриссен отмечает, что «программное обеспечение поглощает весь мир», и Кремниевая долина видит в нейросетях возможность полностью захватить средства производства.
Однако, наряду с этими амбициозными прогнозами, существуют и более осторожные оценки. Ньютон-Рекс подчеркивает, что ключевой вопрос не столько в достижении высокого уровня развития ИИ, сколько в мотивации таких стремлений и реакции на них общества и государства.
Противоположную позицию подкрепляет недавнее исследование британских ученых, которое показало, что нейросети пока не готовы к полноценной замене офисных сотрудников. В рамках эксперимента была создана симуляция виртуальной IT-компании, где в качестве «работников» были задействованы популярные нейросети-агенты. Они выполняли рабочие задачи в условиях, имитирующих реальный офис, с использованием стандартных интерфейсов и систем отчетности.
Результаты оказались неутешительными. Одна из протестированных нейросетей, Claude, справилась лишь с 24% задач, при этом затраты на каждую задачу были значительными. Другая, Nova Pro, показала еще более низкий результат – всего 1,7% выполненных задач, а остальные участники эксперимента продемонстрировали худшие показатели.
Ученые выявили основные причины провала: нейросети испытывали трудности с пониманием контекста, не умели эффективно взаимодействовать в команде и не признавали своих ошибок. В ходе работы они совершали элементарные промахи, такие как искажение или забвение имен коллег, пометка задач как выполненных без фактического завершения, а иногда даже не могли закрыть всплывающие окна и требовали вмешательства исследователей.
.webp)
