10 шокирующих мифов об ИИ, в которые вы, вероятно, верите

Вы будете поражены, узнав, что некоторые из них не соответствуют действительности. Большинство из тех, кто читает эту статью сегодня, вероятно, не знали слишком много об ИИ четыре года назад.

https://unsplash.com/

Даже если вы и слышали об ИИ, скорее всего, вы не задумывались об этом. Фактически, недавнее исследование показало, что 90% американцев заявили, что очень мало знали об искусственном интеллекте до 2023 года. В то время ИИ не был чем-то особенно примечательным; это была всего лишь одна из сотен новых технологий, представленных технологической индустрии; ничего особенного. Но если вы перенесетесь на 3–5 лет вперед, вы поймете, насколько сильно ИИ меняет нашу повседневную жизнь. Но за тот короткий период, когда мир ИИ стал широко известен во всем мире, возникло множество мифов о нем. Сегодня мы собираемся их развенчать. Вот 10 самых правдоподобных и шокирующих мифов об ИИ, собранных специально для вас.

Миф №1

ИИ думает, как люди многие считают, что модели ИИ думают точно так же или очень похоже на людей. Но на самом деле системы ИИ обрабатывают информацию и принимают решения, следуя алгоритмам, прошлым данным и запрограммированной логике. В отличие от людей, которые мыслят творчески и эмоционально, ИИ лишен сознания и самосознания. Например, хотя ИИ может писать стихи или сочинять музыку, он делает это, выявляя закономерности в информации, а не исходя из личных эмоций или жизненного опыта. Это ограничение коренится в самой конструкции ИИ. Нейронные сети, являющиеся основой многих современных систем ИИ, смоделированы на основе частей человеческого мозга, но не воспроизводят сознание или независимое мышление. Кажущийся интеллект ИИ часто ошибочно принимают за реальное понимание. Он не понимает значения своих результатов; когда ИИ выполняет языковой перевод, он выполняет задачу на основе распознавания образов, статистики и идентификации данных из своего набора данных различных языков. Он не понимает тонкостей языка в его культурном или контекстном использовании. Именно поэтому Google Translate — который является моделью ИИ — иногда ошибается и неправильно переводит смысл общих фраз, идиом или метафор. Это различие показывает, почему ИИ никогда не сможет по-настоящему воспроизвести человеческую мысль. Это инструмент, предназначенный для расширения человеческих возможностей, а не для их замены. Так что не бойтесь восстания машин прямо сейчас. Это, собственно, подводит нас ко второму мифу…

Миф №2

ИИ в конечном итоге захватит мир. С доминированием ИИ связано больше фантазий, чем фактов. ИИ работает в рамках, установленных людьми. Хотя GPT-4 и другие продвинутые модели могут функционировать как люди, у них нет возможности для автономии или намерений. В большинстве случаев этот страх перед тем, что ИИ покорит Землю и превратится в наших злых верховных повелителей, является скорее пропагандой голливудских фильмов и вымышленных историй, чем реальным технологическим ландшафтом по состоянию на этот год. Существует 2 типа моделей ИИ — Узкие ИИ и Общие ИИ. По состоянию на 2025 год почти все модели ИИ, которые вы используете и за которыми наблюдаете, являются моделями Узкого ИИ. Эти модели способны выполнять лишь несколько конкретных задач или целей. Например, ChatGPT и Google Gemini являются узкими моделями ИИ, поскольку они запрограммированы на максимально точные ответы на запросы пользователей. Общие ИИ чрезвычайно трудно построить, и их существует всего несколько. Этот тип ИИ способен выполнять широкий спектр задач. Только модели Общего ИИ имеют даже небольшую вероятность захвата мира. Беспокойство по поводу вышедшего из-под контроля ИИ почти всегда игнорирует совместные проверки, проводимые при его создании, и включает людей, которые разрабатывают этический набор правил, с проведением значительных технических и регулярных тщательных тестов, чтобы он точно соответствовал человеческим желаниям в отношении этой технологии.

Миф 3

ИИ всегда справедлив. Многие предполагают, что, поскольку ИИ имеет в своем распоряжении много информации и знаний, он всегда справедлив в принятии решений. Однако это не всегда так. ИИ может перенять те самые предвзятости, которые содержатся в данных, на которых он обучен. Если данные для обучения содержат общественные предрассудки, то результаты ИИ будут их отражать. Например, некоторые алгоритмы распознавания лиц подверглись критике из-за того, что у них более высокие показатели ошибок при идентификации представителей меньшинств. Вы можете прочитать больше об этом типе предвзятости в алгоритмах распознавания лиц в этой статье. В любом случае, основная проблема, вызывающая этот тип предвзятости, — это исторические данные, на которых обучается ИИ, которые уже предвзяты в той или иной форме. Если система ИИ обучена на данных о найме сотрудников из компании, которая всегда предпочитала определенные демографические группы, она вполне может распространить эти предвзятости на свои рекомендации. Такие предвзятости можно устранить только путем тщательной обработки данных для обучения, проведения текущих проверок и четкой отчетности.

Миф 4

ИИ заменит все рабочие места. ИИ автоматизирует определенные задачи, он не заменит целые профессии. Вместо этого он изменит характер работы. Работы, требующие решения проблем, эмоционального интеллекта и творчества, включая преподавание, здравоохранение и руководство, не обязательно будут автоматизированы. История повторяется. Работы, требующие решения проблем, эмоционального интеллекта и творчества, включая преподавание, здравоохранение и руководство, не обязательно будут автоматизированы. История повторяется. Во время промышленной революции люди думали, что машины полностью устранят потребность в человеческом труде. На самом деле произошел бум в промышленности, создание рабочих мест и занятости. Таким образом, ИИ будет лишь дополнять возможности человека, а не вытеснять их. Возьмем, к примеру, журналистику. Благодаря внедрению инструментов на базе ИИ, которые помогают в проверке фактов или анализе данных, журналист может инвестировать время в более ценные виды деятельности: рассказывание историй и расследования. ИИ создаст новые возможности, требуя от людей адаптации и приобретения новых навыков, чтобы процветать вместе с машинами. Подготовка к этому сдвигу потребует инвестиций в образование, переквалификацию и культуру непрерывного обучения. Автоматизация рабочих мест с помощью ИИ просто расширит возможности человечества для новых, более сложных проектов, которые ИИ никогда не сможет выполнить.

Миф 5

ИИ — это недавнее изобретение. Как уже упоминалось ранее, большинство из вас, вероятно, даже не слышали об ИИ до 2022 или 2023 года, примерно тогда, когда ChatGPT стал использоваться во всем мире и начался бум ИИ. В наши дни с каждым годом мы начинаем видеть все больше и больше ИИ в мире, представляющего совершенно новые передовые чат-боты, такие как OpenAI ChatGPT, Claude и даже Perplexity AI. Однако большинство людей не знают, что термин искусственный интеллект был фактически впервые использован в середине двадцатого века — в 1950-х и 60-х годах. Группа влиятельных ученых-компьютерщиков и исследователей того времени сотрудничала, чтобы воплотить концепцию ИИ в жизнь более чем за 50 лет до того, как она стала всемирно известной. Среди этих пионеров были Алан Тьюринг, Джон Маккарти, Марвин Минский, Аллен Ньюэлл и Герберт А. Саймон. От самого элементарного «Логического теоретика», который был первой компьютерной программой с автоматизированными рассуждениями в 1956 году, или «Универсального решателя проблем», другой ранней компьютерной программы, ранние системы ИИ привели в движение многие десятилетия утомительных инноваций. Начавшись с больших данных и экспоненциального увеличения вычислительных мощностей, последние два десятилетия действительно ускорили темпы развития ИИ. Глубокое обучение и нейронные сети также изменили машинное обучение, помогая развивать обработку естественного языка и распознавание изображений.

Миф 6

ИИ совершенно понимает контекст. Это предположение о том, что ИИ совершенно понимает контекст, очень редко соответствует действительности. ИИ не хватает нюансов и контекста, особенно когда дело касается языка. Чат-бот может неправильно истолковать сарказм или не понять риторические вопросы. Такие модели, как GPT-4o и Google Gemini, достаточно продвинуты, но они не по-настоящему понимают смысл так, как это делают люди; у них нет опыта реальной человеческой речи и ее атрибутов, таких как сарказм, ирония, акцент и т.д. Контекстуальный анализ является ограничением для систем ИИ, поскольку он опирается на статистические закономерности, а не на какое-либо подлинное понимание или осмысление. Хотя ИИ может устанавливать корреляции и оценивать, что, скорее всего, произойдет, на основе прошлых данных и прогнозирования, ему не хватает той культурной, эмоциональной и экспериментальной основы, на которой основана человеческая интерпретация контекста. Это происходит, когда инструменты ИИ не могут адаптироваться к необычным ситуациям или давать ненадлежащие рекомендации. Знание ограничений ИИ помогает установить реалистичные ожидания от его использования в общении и принятии решений. Разработчики должны продолжать совершенствовать системы ИИ, чтобы лучше справляться с крайними случаями и улучшать их контекстуальную осведомленность.

Миф 7

ИИ только для технологических компаний приложения. ИИ встречаются практически во всем, от сельского хозяйства и здравоохранения до розничной торговли и даже образования. Например, фермеры используют ИИ для мониторинга здоровья посевов, а преподаватели — для формирования учебного опыта. Универсальность ИИ объясняется тем фактом, что он весьма эффективно анализирует данные на предмет закономерностей. Благодаря этому свойству его можно использовать в различных областях и сценариях. Молодые студенты даже используют ИИ в своей повседневной жизни, чтобы помогать им с домашними заданиями, отвечать на вопросы, которые у них есть по определенным аспектам, и помогать им получать больше знаний об окружающем их мире, который им еще предстоит исследовать. ИИ не остается только у технологических гигантов. Поскольку он может решать проблемы и делать другие процессы более эффективными, он представляет ценность в сотнях различных областей. Небольшие предприятия и стартапы также могут использовать ИИ, чтобы опередить своих конкурентов.

Миф 8

ИИ всегда становится умнее со временем. Системы ИИ не улучшаются сами по себе; по крайней мере, они редко это делают. Они требуют постоянного обучения с использованием новых данных и улучшенных алгоритмов для повышения производительности. Без вмешательства человека ИИ статичен. Его данные остаются ошибочными, устаревшими и неточными. Кроме того, его алгоритмы и код начинают быть бесполезными и базовыми по мере того, как проходит время и появляются более передовые технологии. Алгоритм рекомендаций потокового сервиса потеряет актуальность, если его никогда не обновлять, чтобы смоделировать предпочтения пользователей или новые тенденции в контенте. Именно здесь люди обеспечивают, чтобы обратная связь была включена в данные для обучения моделей ИИ, а также адаптируют их к изменяющимся условиям. Человеческая экспертиза по-прежнему имеет большое значение при построении и поддержании работы систем ИИ, в отличие от самосовершенствующихся и автономных машин. Это также один из основных примеров того, как люди и ИИ работают вместе. ИИ помогает людям больше узнавать и облегчать нашу жизнь, а люди помогают создавать и поддерживать эти ИИ, чтобы они продолжали это делать.

Миф 9

ИИ никогда не ошибается. ИИ далек от непогрешимости. Он склонен к ошибкам, особенно если входные данные являются неполными или двусмысленными. Например, ИИ-системы медицинской диагностики иногда неправильно интерпретируют симптомы, что указывает на необходимость человеческого контроля. Большинство сбоев ИИ происходит из-за ограничений в данных для обучения или гипотетических ситуациях. Автономный автомобиль может столкнуться с трудностями при движении по ненормально структурированным или поддерживаемым дорогам и с неопределенностями человеческого поведения. Знание таких слабостей имеет решающее значение для ответственного использования ИИ. Доверие к ИИ всегда должно сочетаться с осознанием его недостатков и проблем.

Миф 10

ИИ принимают все отношение к ИИ варьируется от любви к его потенциалу до скептицизма и страха. Это тема, которая касается всего, от этических дилемм в принятии решений до потери рабочих мест и проблем конфиденциальности. Эти неравномерные реакции указывают на более широкие общественные дебаты о роли технологий в формировании нашего будущего. Для доверия и устранения заблуждений необходимы прозрачность, образование и этические нормы. В открытом диалоге все заинтересованные стороны могут решать проблемы и использовать возможности, связанные с ИИ. Проще говоря, ИИ не является общепринятым. Что ж, это 10-й и последний миф об ИИ в этом списке. Обязательно распространяйте информацию об этих мифах, чтобы остановить распространение дезинформации об ИИ, помогая человечеству вместе строить лучшее будущее.

Поздравление с 8-летием телеканала «ТВ Экстра»!

1 500 000 просмотров: фильм «Путь души на планете Земля» установил феноменальный рекорд

Путешествие во времени и пространстве начинается в день регрессолога — 1 марта!