Источник: Сердце метавселенной
В этом мире, где эффективность король и дисруптивные технологии мгновенно создают миллиардные долларовые рынки, предприятия неизбежно рассматривают генеративный искусственный интеллект как мощного союзника.
От генерации текста ChatGPT от OpenAI, похожего на человеческий, до создания произведений искусства DALL-E по подсказке, мы уже заглянули в будущее: машины не только творят рядом с нами, но и могут возглавить инновации.
Тогда почему бы не расширить его на область исследований и разработок (R&D)? Ведь искусственный интеллект может ускорить генерацию творческих идей, выполнять итерации быстрее, чем исследователи, и даже может легко обнаружить следующий «бестселлер», верно?
В теории все это звучит замечательно, но на практике полагаться на искусственный интеллект для выполнения исследовательской работы может привести к противоположным результатам, даже вызвать катастрофические последствия.
Будь то молодая стартап-компания, стремящаяся к развитию, или старая компания, защищающая свои интересы, выполнение задач по инновационной внешней поддержке всегда является опасной игрой.
При обнимании новых технологий люди могут потерять суть истинного прорывного инновационного процесса, а в худшем случае могут заставить всю отрасль угодить в водоворот однородных продуктов без новых идей.
Давайте разберемся, почему чрезмерная зависимость от искусственного интеллекта в исследованиях и разработках может стать смертельной слабостью для инноваций.
- «Посредственный талант» искусственного интеллекта: Прогноз ≠ Воображение
Искусственный интеллект в своей сущности является мощной прогностической машиной. Он на основе большого количества исторических прецедентов предсказывает наиболее подходящие тексты, изображения, дизайны или фрагменты кода для творчества.
Хотя это может показаться эффективным и сложным, давайте внесем ясность: возможности ИИ ограничены его обучающими данными. На самом деле это не «креативно» и не разрушительно.
Иными словами, искусственный интеллект ориентируется на прошлое и полностью зависит от уже созданного. В процессе разработки это становится фундаментальным недостатком, а не особенностью.
Чтобы действительно открыть новые горизонты, требуется не только постепенное улучшение, выведенное из исторических данных.
Великие инновации часто возникают из скачков, поворотов и переосмыслений, а не из небольших изменений в существующей теме. Подумайте о таких компаниях, как Apple с их iPhone или Tesla в области электромобилей, как они улучшают существующие продукты?
Очевидно, они все нарушили существующую модель.
GenAI, возможно, будет постоянно совершенствовать эскизы дизайна следующего поколения смартфонов, но это не освободит нас от самого понятия смартфона.
Смелые моменты, меняющие мир, те моменты, которые переопределяют рынок, поведение, а иногда и отрасль, все они исходят от человеческого воображения, а не от вероятностей, рассчитанных алгоритмом.
Когда искусственный интеллект становится двигателем исследований и разработок, в конечном итоге получается более качественная итерация существующего творчества, а не следующий переломный прорыв.
02. Суть искусственного интеллекта - это однородность
Одним из самых больших рисков, связанных с тем, что искусственный интеллект контролирует процесс создания продукта, является то, что способ обработки контента искусственным интеллектом может привести к однообразию, а не к разнообразию, независимо от того, является ли это дизайном, решением проблемы или технической настройкой.
Из-за перекрытия основных данных для обучения искусственного интеллекта-направленной разработки, продукты на всем рынке будут однородными.
Возможно, производительность продукта немного изменится, но в своей сути это все еще один и тот же концепт с разным “вкусом”.
Представьте себе: у вас сейчас есть четыре конкурента, и все они используют системы искусственного интеллекта для разработки пользовательского интерфейса (UI) мобильных телефонов.
Каждая система обучается в большинстве одинаковых информационных корпусах, которые собираются из данных о предпочтениях потребителей, существующих дизайнах, бестселлерах и т. д., найденных в Интернете.
Очевидно, что это приведет к тому, что результаты будут очень похожи.
Со временем люди увидят тревожное визуальное и концептуальное сближение, когда конкуренты начинают подражать друг другу.
Конечно, иконки могут немного отличаться, функции продукта также могут иметь небольшие различия, но суть, особенности и уникальность? Они быстро исчезнут.
Мы уже видели признаки этого явления в произведениях искусства, созданных искусственным интеллектом.
На платформах, таких как Art Station, многие художники выражают беспокойство по поводу вторжения искусственного интеллекта в создание контента, поскольку этот контент не только не отражает уникального творчества человека, но и создает впечатление повторного использования поп-культурных ссылочных материалов, широких визуальных шаблонов и стилей визуальной привлекательности. Это не то, что люди хотели бы видеть в качестве движущей силы передовых инноваций в разработке.
Если каждая компания будет использовать генеративный AI как свою фактическую стратегию инноваций, то в отрасли каждый год не будет пять или десять революционных новых продуктов, а только пять или десять обновленных клонов продуктов.
03.Человеческая “магия”: как неожиданности стимулируют инновации?
Исторические книги говорят нам, что пенициллин был обнаружен Александром Флемингом, случайно забыв закрыть чашку с бактериями; микроволновая печь была создана инженером Перси Спенсером, стоявшим слишком близко к радару и случайно расплавившим кусок шоколада; даже изобретение клейких листовок произошло как побочный продукт неудачного производства сверхпрочного клея.
Фактически, неудачи и неожиданные открытия являются неотъемлемой частью исследований и разработок.
Исследователи человечества обладают уникальным чутьем к скрытой ценности, которая скрыта в неудачах, и они часто видят неожиданности как возможности.
Случайные совпадения, интуиция, инстинкт - все это ключевые моменты успешного инновационного процесса, как и тщательно разработанная карта пути в области НИОКР.
Но в этом и заключается суть генеративного ИИ: у него нет понятия «двусмысленности», не говоря уже о гибкости в понимании «неудачи» как актива.
Программирование искусственного интеллекта для избегания ошибок, повышения точности и разрешения нечеткости данных. Это хорошо для упрощения логистики или увеличения производственных мощностей, но в перспективных исследованиях это фатальный недостаток.
Но вот в чем загвоздка генеративного искусственного интеллекта: у него нет понятия о “нечеткости”, не говоря уже о том, чтобы гибко понимать “неудачу” как вид богатства.
Программирование искусственного интеллекта научиться избегать ошибок, оптимизировать точность и решать проблемы нечеткости данных. Это хорошо, если требуется упростить логистику или повысить производительность фабрики, но в рамках прорывных исследований это смертельный недостаток.
Искусственный интеллект исключает возможность неопределенности производства, то есть объяснения неожиданных происшествий и отмены дефектного дизайна, но также делает потенциальные пути к инновациям ограниченными.
Человечество обнимает сложность и умеет находить возможности в неожиданных выводах.
В то время как искусственный интеллект только усиливает акцент на определенности, включает средний подход и отвергает все, что кажется нерегулярным или не проверенным.
04.Искусственный интеллект лишен эмпатии и предвидения
Инновация не только является продуктом логики, но и продуктом сочувствия, интуиции, желания и дальновидности.
Человечество инновационно потому, что они заботятся не только о логической эффективности или нижней строке, но и о реакции на мелкие потребности и эмоции человека.
Мы мечтаем сделать все быстрее, безопаснее и приятнее, потому что в основе мы понимаем человеческий опыт.
Подумайте о дизайне первого поколения iPod или ультра-простом интерфейсе поиска Google, который изменил правила игры. Эти успешные дизайны достигли успеха не из-за чистого технического преимущества, а потому, что мы можем по-настоящему понять недовольство пользователей сложными MP3-плеерами или хаотичными поисковыми системами.
Новое поколение искусственного интеллекта не в состоянии скопировать это.
Он не знает, каково это бороться с приложением, испещренным ошибками, не чувствует изумления от строгого дизайна или разочарование от ненасыщенных потребностей.
Когда искусственный интеллект “инновирует”, он делает это без эмоционального фона. Такой недальновидный подход ослабляет способность искусственного интеллекта выдвигать идеи, которые смогут вызвать отклик у людей.
Ещё хуже, если нет эмпатии, продукты искусственного интеллекта могут быть впечатляющими с технической точки зрения, но они кажутся бездушными, лишенными жизни и механическими, то есть “без человечности”.
В области исследований и разработок это убийца инноваций.
05. Перенасыщение использования искусственного интеллекта может привести к деградации навыков
Для энтузиастов будущего искусственного интеллекта последняя пугающая идея заключается в том, что произойдет, если искусственный интеллект вмешается слишком сильно?
Очевидно, что в любой области, в которой автоматический процесс заменяет участие человека, навыки с течением времени ухудшаются.
Посмотрите на отрасли, которые внедрили автоматизацию в ранние годы, и все станет ясно: сотрудники потеряли понимание «почему» вещи происходят, потому что они не развивали свои навыки решения проблем.
В условиях переосмысления исследований это действительно угрожает формированию культуры долгосрочных инноваций.
Если исследовательская группа ограничится лишь наблюдением за работой, созданной искусственным интеллектом, они могут потерять способность превзойти результаты, полученные благодаря этому.
Чем меньше практики инноваций, тем слабее способность к самостоятельному инновационному развитию. Когда люди осознают, что они уже потеряли равновесие, может быть уже слишком поздно.
Когда происходят резкие изменения на рынке, это очень опасно для вмешательства в человеческие навыки, и даже много искусственного интеллекта не сможет провести людей сквозь туман неопределенности.
Переворачивающая эпоха требует от людей нарушать устоявшиеся рамки, что именно то, в чем искусственный интеллект никогда не будет сильным.
06. Дорога в будущее: искусственный интеллект - это помощник, а не замена
Это не означает, что искусственный интеллект не имеет места в области исследований и разработок. Как инструмент поддержки, искусственный интеллект может позволить исследователям и дизайнерам быстрее тестировать, итерировать идеи и улучшать детали.
При правильном использовании он может повысить производительность, не подавляя творческий потенциал. Ключ заключается в том, чтобы обеспечить, чтобы искусственный интеллект дополнял творческий потенциал человека, а не заменял его.
Исследователям необходимо оставаться в центре процесса инноваций, используя средства искусственного интеллекта для обогащения своей работы, но ни в коем случае не уступать алгоритмам контроль над творчеством, видением или стратегическими направлениями.
Эра искусственного интеллекта уже наступила, но нам все еще нужны редкие и мощные искры, возникающие из человеческого любопытства и отваги, которые никогда не могут быть упрощены до моделей машинного обучения.
Это нечто, что нельзя игнорировать.
