Ученый OpenAI рассказал, как изменится роль человека в мире ИИ

Лукаш Кайзер, исследователь глубокого обучения в OpenAI и один из создателей архитектуры трансформера, в беседе на подкасте The MAD Podcast заявил, что с позиции разработчиков ИИ не видно никакого замедления прогресса в этой области. По его словам, кривая развития по-прежнему напоминает довольно ровную экспоненту: модели становятся более точными, устойчивыми и универсальными, просто громкие "чудесные скачки" сменились серией менее заметных, но постоянных улучшений.

Кайзер объясняет, что следующий большой этап — это рассуждающие модели. Если классические "угадыватели следующего слова" почти достигли своих пределов, то системы, строящие цепочки рассуждений, находятся в начале своего пути. По его словам, ведущие лаборатории только приступили к обучению действительно сложных мультимодальных моделей, которые смогут понимать изображения и видео, создавая настоящее представление о том, что в них происходит. Это очень сложная задача: в мультимодальности сочетаются шумные данные, сложная структура мира и необходимость долго "думать" над сценой.

При этом, признает ученый, у ИИ еще хватает "островков глупости". Даже самые продвинутые модели иногда проваливаются на задачах, которые ребенку кажутся элементарными: простые логические головоломки, наглядные задачи из школьных учебников, ситуации, где требуется здравый смысл и обобщение, а не знание редких фактов.

В будущем, считает Кайзер, задачей человека будет не "конкурировать с ИИ за профессию", а научиться выстраивать работу в паре с моделями рассуждения. Выигрывать будут те, кто умеет ставить нетривиальные задачи, проверять решения, комбинировать разные инструменты и собирать из них сложные рабочие процессы. По мере того как ИИ лучше учится думать, людям, наоборот, придется меньше