Предупреждение ученого
Неконтролируемое развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) назвали опасностью неравенства, пишет Financial Times. Нужно меньше фокусироваться на создании сильного конкурента и решать вопрос с данными.
Эксперты в сфере бизнеса и наемные работники должны осознавать, что вектор развития ИИ-технологий по-прежнему открыт, подчеркнул профессор экономики Массачусетского технологического института и обладатель Нобелевской премии по экономике 2024 г. Дарон Аджемоглу (Daron Acemoglu). Профессор добавил, что в апреле 2026 г. ИИ можно применять для обучения.
Дарон Аджемоглу, родился в Стамбуле (Турция) в армянской семье, ныне живущий и работающий в США. Он входит в десятку самых цитируемых в мире экономистов. В 35 лет ученый удостоился медали Джона Бейтса Кларка (John Bates Clark). Эта награда присуждается молодым американским экономистам и считается в науке о рациональном распределении ресурсов второй по престижности после Нобелевской премии. Автор сотен научных работ, большинство из которых касаются вопросов экономики труда, человеческого капитала, теории роста, неравенства доходов.
«Риторика, что эти ИТ-инструменты будут демократизирующими, не соответствует действительности», — заявил Аджемоглу. Он пояснил, что для эффективного использования ИИ требуется определенный уровень образования, абстрактного и количественного мышления, знакомство с компьютерами и программированием. А это свидетельствует, что ИИ, скорее всего, увеличит производительность работников на вершине карьерной лестницы, практически не помогая остальным, что еще больше усилит разрыв в уровнях дохода до конца 2030 г.
Не соревноваться в обучении ИИ, а верно интегрировать
Дарон Аджемоглу подчеркнул, что вместо того, чтобы концентрироваться на выстраивании мощного соперника, следует сосредоточить усилия на решении проблем, связанных с данными. Именно в этом контексте, по его мнению, проявляется значимость и роль предпринимателей.
Лауреат Нобелевской премии в качестве иллюстрации привел пример ИИ, предназначенного для электриков. Эта нейронная сеть не призвана заменить персонал, как предупреждал CNews, но, напротив, служит ИТ-инструментом для помощи новым специалистам в решении нестандартных ситуаций, используя для этого обширную базу данных.
Данный подход, по его словам, аналогично применим к медицинским работникам, специалистам в области инженерии и офисному персоналу. Для успешной интеграции такого сценария развития событий, ИИ-инструменты должны обладать повышенной степенью открытости и интерпретируемости, в то время как человеческий фактор предполагает формирование и освоение новых компетенций, обеспечивающих продуктивное сотрудничество с ИИ-технологиями.
Рост цифрового разрыва
Проведенное исследование аналитиками Focaldata выявило существенную разницу в применении ИИ-технологий между американскими и британскими профессионалами. Результаты опроса свидетельствуют о том, что свыше 60% специалистов с высоким уровнем заработной платы регулярно используют ИИ, в то время как среди сотрудников с низким доходом эта цифра снижается до 16%. Примечательно, что наиболее активными пользователями нейронных сетей оказались не начинающие специалисты, а представители возрастной группы, приближающейся к 30 годам.
Исследование показало сохраняющуюся разницу в использовании ИИ между мужчинами и женщинами. Мужчины демонстрируют значительно более высокую частоту применения нейронных сетей по сравнению с женщинами в различных областях, включая технологии, образование и розничную торговлю.
Главный экономист Google Фабьен Курто-Милле (Fabien Curto Millet) отметил, что женщины в среднем на 20% реже прибегают к помощи ИИ. Согласно его мнению, такая диспропорция может быть нивелирована путем внедрения целенаправленных обучающих программ. Его собственная научная работа подтвердила, что после прохождения образовательного курса, женщины старше 55 лет стали использовать ИИ ежедневно в три раза чаще.
Согласно информации, опубликованной изданием, полученные результаты исследований усиливают беспокойство относительно потенциального негативного влияния новой технологии на начальные уровни профессиональной иерархии. Наблюдается тенденция, при которой функции, традиционно выполнявшиеся начинающими специалистами, все чаще передаются опытным сотрудникам, использующим нейрооные сети для автоматизации. Это, в свою очередь, ограничивает возможности стажеров и молодежи в приобретении фундаментальных компетенций и практического опыта, необходимых для карьерного роста. Главный экономист OpenAI Ронни Чаттерджи (Ronnie Chatterjee) подчеркнул, что образовательные системы должны быть ориентированы на стимулирование углубленного освоения знаний. Данный подход призван предотвратить ситуацию, в которой люди склонны делегировать мыслительные процессы машинам, вместо того чтобы развивать собственные аналитические способности.
Поделиться
