Джерело: серце метавсесвіту
У цьому світі, де ефективність є королем і революційні технології створюють ринки на десятки мільярдів доларів за одну ніч, підприємства неминуче розглядають генеративний штучний інтелект як потужного союзника.
Від генерації тексту, схожого на людський, від OpenAI’s ChatGPT, до створення мистецтва підказкою від DALL-E, ми вже побачили, як майбутнє може виглядати: машини не лише співпрацюють з нами в творчості, але й, можливо, призводять інновації.
Так чому б не розширити його до сфери досліджень та розробок (дослідження та розробка)? В кінцевому підсумку, штучний інтелект може прискорити творчий процес, проводити ітерації швидше за людей-дослідників, а можливо й легко виявляти наступний “бестселер”, чи не так?
У теорії все це звучить дуже добре, але на практиці розраховувати на штучний інтелект управляти розробкою може мати негативні наслідки, навіть призвести до катастрофічних наслідків.
Незалежно від того, чи є це початкова стартап-компанія, що прагне розвиватися, або стара компанія, що захищає свою територію, генерація завдань у сфері інноваційного аутсорсингу - це небезпечна гра.
При обіймах нових технологій люди можуть втратити суть справжнього проривного інноваційного потенціалу, а навіть загальна галузь може опинитися в смертельному водовороті одноманітних та неоригінальних продуктів.
Давайте проаналізуємо, чому надмірна залежність в розробці від штучного інтелекту може стати смертельною слабкістю інновацій.
- «Середнього розуму» AI: прогнозування ≠ уява
Штучний інтелект по суті є потужною прогнозуючою машиною. Він на основі великої кількості історичних прецедентів прогнозує найбільш підходящі тексти, зображення, дизайни або фрагменти коду для творчості.
Хоча це виглядає ефективно й складно, ми маємо розуміти: здатність штучного інтелекту обмежена його навчальними даними. Він не є справжньою «творчістю» або революційним мисленням.
Іншими словами, штучний інтелект дивиться назад і повністю залежить від того, що вже було створено. У процесі розробки це стає фундаментальним недоліком, а не особливістю.
Щоб справжньо відкрити нові горизонти, потрібно не лише поступові покращення, які виводяться з історичних даних.
Велика інновація часто виникає з стрибка, повороту й повторного уявлення, а не простого змінення наявної теми. Подумайте про iPhone від компанії Apple або Tesla в галузі електромобілів - як вони вдосконалюють існуючі продукти?
Дуже очевидно, вони обидва підірвали існуючу модель.
GenAI може постійно вдосконалювати ескізи дизайну наступного покоління смартфонів, але вона не звільнить нас від концепції смартфона як такого.
Сміливі моменти, які змінюють світ, ці моменти, які переозначають ринок, поведінку, навіть галузь, всі вони походять від уяви людей, а не від обчислених алгоритмів ймовірності.
Коли штучний інтелект стає двигуном розробки, отримується краща ітерація існуючих ідей, а не наступний прорив в епоху.
02. Істота штучного інтелекту полягає в однорідності
Одна з найбільших небезпек штучного інтелекту, який керує процесом створення продукту, полягає в тому, що спосіб обробки вмісту штучним інтелектом може призвести до конформності замість розбіжностей, незалежно від дизайну, рішень або технічних налаштувань.
Через перекриття базових даних для навчання розробка, що працює на штучний інтелект, призведе до однорідності продуктів на всьому ринку.
Можливо, у виявленні продукту будуть незначні зміни, але в суті це все ще різні «смаки» однієї й тієї ж концепції.
Уявіть, що у вас зараз є чотири конкурента, які використовують системи штучного інтелекту для проектування інтерфейсу користувача (UI) на смартфонах.
Кожна система навчається у приблизно таких же інформаційних корпусах, які зібрані з Інтернету і містять дані про вподобання споживачів, існуючий дизайн, популярні продукти та інше.
Очевидно, це призведе до того, що результати будуть дуже схожі.
З плином часу люди побачать тривожну візуальну та концептуальну згуртованість, продукти конкурентів починають один одного копіювати.
Звичайно, значки можуть бути трохи різними, функціонал продукту також може мати незначні відмінності, але суть, особливості та унікальність що станеться з ними? Вони швидко зникнуть.
Ми вже побачили ранні ознаки цього явища в мистецьких творах, створених штучним інтелектом.
На платформах, таких як Art Station, багато митців висловлюють стурбованість щодо потоку вмісту, створеного штучним інтелектом, оскільки цей вміст не проявляє унікального творчого потенціалу людини, а натомість використовує загальні культурні посилання, широкі візуальні шаблони та стиль краси. Це не те, що люди хочуть бачити як мотивацію для передових інновацій у сфері досліджень та розробок.
Якщо кожна компанія приймає генеративний ШІ як свою фактичну стратегію інновацій, то в галузі щороку не буде п’ять або десять революційних нових продуктів, а тільки п’ять або десять оновлених клонів.
03.Людська “магія”: як нещастя сприяє інноваціям?
Історичні книги говорять нам, що пеніцилін виявився внаслідок того, що Олександр Флемінг випадково забув прикрити петрівську чашку з бактеріями; мікрохвильова піч виникла через те, що інженер Персі Спенсер стояв занадто близько до радіолокаційного пристрою і випадково розтопив шматок шоколаду; навіть винахід клейких записок був наслідком невдалих спроб виготовлення суперміцного клею.
Фактично, невдача та несподіване виявлення є невід’ємною частиною дослідження та розробки.
Дослідники-люди мають унікальний відчуття чутливості до прихованої вартості в невдачах, вони часто можуть сприймати нещасний випадок як можливість.
Співпадіння обставин, інтуїція, інстинкт - все це ключові моменти успішного інноваційного процесу, як і будь-яка докладно продумана карта досліджень та розробок.
Проте ось в чому суть проблеми з генеративною штучною інтелектом: він не розуміє “розмитість” і навіть не може гнучко сприймати “невдачу” як вид багатства.
Програмування штучного інтелекту дає можливість уникати помилок, оптимізувати точність та вирішувати проблеми розмитості даних. Це добре для спрощення логістики або підвищення виробничого потенціалу, але це фатальний недолік у проривному дослідженні.
Однак проблема полягає в тому, що генеративний ШІ не має уявлення про “неоднозначність”, не кажучи вже про гнучке сприйняття “невдачі” як форму багатства.
Програмування штучного інтелекту навчити його уникати помилок, покращувати точність і вирішувати проблеми з нечіткими даними. Це добре, якщо йдеться про спрощення логістики або підвищення виробничої потужності фабрики, але воно є фатальним недоліком у проривних дослідженнях.
Штучний інтелект усуває можливість виробничої неоднозначності, тобто пояснення нещасних випадків, відкидання недоліків у дизайні, але також робить потенційний шлях до інновацій обмеженим.
Людина обіймає складність і вміло виявляє можливості з несподіваних виходів.
АІ лише підкреслює визначеність, вводить середність в головне течією і відкидає будь-які неправильні або невипробувані речі.
04.Штучний інтелект не має співчуття та передбачення
Інновація - це не тільки результат логіки, але й співчуття, інтуїція, бажання і видимість.
Людство інновує тому, що вони турбуються не тільки про логічну ефективність чи кінцевий результат, а про відповідь на маленькі потреби та емоції людей.
Ми мріємо про те, щоб речі ставали швидшими, безпечнішими і приносили більше задоволення, тому що, в основі, ми розуміємо людський досвід.
Пригадайте перший покоління iPod або мінімалістичний дизайн пошукової системи Google - ці успішні зміни правил не стали можливими завдяки виключно технічній перевазі, а через те, що ми могли по-справжньому відчути незадоволення користувачів від складних MP3-плеєрів або безладних пошукових систем.
Нове покоління штучного інтелекту не може скопіювати це.
Воно не знає, як воно відчуває боротьбу з програмою з численними помилками, не може відчути захоплення від простого дизайну або розчарування від незадоволеного запиту.
Коли штучний інтелект “інновує”, він робить це без емоційного контексту. Цей недолугий підхід підриває здатність штучного інтелекту висувати точки зору, які можуть співзвучати з людьми.
Що є ще гірше, якщо відсутня співчуття, продукти, створені штучним інтелектом, можуть бути технічно вражаючими, але вони відчуваються бездушними, безжиттєвими та справовими, тобто “позбавленими людськості”.
У сфері досліджень це - вбивця інновацій.
05. Занадто велика залежність від штучного інтелекту може призвести до деградації навичок
Для тих, хто палко прагне майбутнього штучного інтелекту, остання жахлива думка полягає в тому, що станеться, якщо штучний інтелект занадто втручається?
Дуже очевидно, що в будь-якій галузі, де автоматизація витісняє участь людини, навички будуть деградувати з плином часу.
Подивіться на галузі з автоматизацією, які були запроваджені раніше, і ви зрозумієте: працівники втратили розуміння «чому», оскільки вони не розвивали свої навички вирішення проблем.
У відновленому дослідно-розвідувальному середовищі це становить справжню загрозу для формування капіталу людських ресурсів, які визначають довгострокову інноваційну культуру.
Якщо дослідницький колектив обмежиться лише наглядом за роботою, що генерує штучний інтелект, вони можуть втратити здатність викликати та перевершувати результати, що створює штучний інтелект.
Чим менше інноваційної практики, тим слабші можливості для самостійної інновації. Коли люди усвідомлюють, що втратили рівновагу, можливо, вже занадто пізно.
Коли на ринку відбуваються раптові зміни, це завдає небезпеки людським навичкам, навіть найбільш розвиненому штучному інтелекту не вдасться пройти через туман невизначеності.
Революційна епоха потребує від людини порушення звичних рамок, що саме штучний інтелект ніколи не вміє робити.
06. Майбутнє: штучний інтелект - це допомога, а не заміна
Вищезазначене не означає, що штучний інтелект не має свого місця в галузі розробки. Як допоміжний інструмент, штучний інтелект може допомогти дослідникам та дизайнерам швидше тестувати, ітерувати концепти та вдосконалювати деталі.
Правильно використовуючи, вона може підвищити продуктивність, не пригнічуючи творчість. Ключовим є те, що ми повинні забезпечити, що штучний інтелект є доповненням до творчості людини, а не заміною.
Дослідники повинні завжди бути в центрі процесу інновацій, користуючись інструментами штучного інтелекту для збагачення своєї роботи, але ні в якому разі не передавати алгоритмам контроль над творчістю, баченням або стратегічним напрямком.
Ера штучного інтелекту настала, але нам все ще потрібні рідкісні та потужні іскри, що вибухають зі значною цікавістю та сміливістю людини, і ці іскри ніколи не можуть бути спрощені до моделей машинного навчання.
Це є нашою невід’ємною точкою.
