Ось єдина річ, яку ви ніколи не повинні доручати моделі штучного інтелекту

У світі, де головним є ефективність, а дезорганізація миттєво створює мільярдні ринки, компанії неминуче дивляться на генеративний ШІ як на потужного союзника. Від ChatGPT OpenAI, який генерує текст, схожий на людину, до створення мистецтва DALL-E за відповідним запитом, ми бачили проблиски майбутнього, де машини творять разом з нами — або навіть очолюють. Чому б не поширити це на дослідження та розробки (НДДКР)? Зрештою, штучний інтелект міг би активізувати генерацію ідей, виконувати ітерації швидше, ніж люди-дослідники, і потенційно відкривати «наступну велику річ» із захоплюючою легкістю, чи не так?

Тримайся. Все це звучить чудово в теорії, але давайте по-справжньому: ставка на ШІ покоління, щоб взяти на себе контроль над вашими дослідженнями та розробками, швидше за все, призведе до значних, можливо, навіть катастрофічних результатів. Незалежно від того, чи є ви стартапом на ранній стадії, який прагне до зростання, чи відомим гравцем, який захищає свою територію, аутсорсинг генеративних завдань у вашому конвеєрі інновацій є небезпечною грою. У поспішному впровадженні нових технологій існує загроза втратити саму суть того, що робить справді проривні інновації — і, що ще гірше, занурити всю вашу галузь у смертельну спіраль уніфікованих, ненатхненних продуктів.

Дозвольте мені пояснити, чому надмірна залежність від штучного інтелекту покоління в дослідженнях і розробках може бути ахіллесовою п’ятою інновацій.

1. Неоригінальний геній ШІ: Прогноз ≠ уява

ШІ покоління — це, по суті, потужна машина прогнозування. Він створює, передбачаючи, які слова, зображення, конструкції чи фрагменти коду найкраще підходять на основі величезної історії прецедентів. Яким би витонченим і вишуканим це не здавалося, давайте будемо чіткими: штучний інтелект настільки хороший, наскільки хороший його набір даних. Це не справді творчість у людському розумінні цього слова; він не «мислить» радикально, руйнівно. Він дивиться назад — завжди покладається на те, що вже створено.

У R&D це стає фундаментальним недоліком, а не особливістю. Щоб по-справжньому вийти на новий рівень, вам потрібні більше, ніж просто поступові вдосконалення, отримані з історичних даних. Великі інновації часто виникають через стрибки, повороти та переосмислення, а не через незначну варіацію існуючої теми. Подумайте про те, як такі компанії, як Apple з iPhone або Tesla у сфері електромобілів, не просто покращили існуючі продукти — вони перевернули парадигми з ніг на голову.

ШІ покоління може повторити ескізи дизайну наступного смартфона, але концептуально це не звільнить нас від самого смартфона. Сміливі моменти, що змінюють світ — ті, що переосмислюють ринки, поведінку, навіть галузі — походять від людської уяви, а не від ймовірностей, розрахованих за допомогою алгоритму. Коли ШІ керує вашими дослідженнями та розробками, ви отримуєте кращі ітерації існуючих ідей, а не наступний прорив, що визначає категорію.

2. Gen AI є гомогенізуючою силою за своєю природою

Одна з найбільших небезпек, якщо дозволити штучному інтелекту керувати процесом розробки ідей вашого продукту, полягає в тому, що штучний інтелект обробляє контент — будь то проекти, рішення чи технічні конфігурації — таким чином, що призводить до конвергенції, а не до розходження. Враховуючи дублюючі бази навчальних даних, науково-дослідні роботи, керовані ШІ, призведуть до однорідних продуктів на всьому ринку. Так, різні смаки однієї концепції, але все одно та сама концепція.

Уявіть собі це: четверо ваших конкурентів впроваджують системи штучного інтелекту покоління для розробки інтерфейсів користувача (UI) своїх телефонів. Кожна система навчається на більш-менш однаковому масиві інформації — дані, зібрані з Інтернету, про споживчі вподобання, існуючі дизайни, бестселери тощо. Що виробляють усі ці системи ШІ? Варіації подібного результату.

Те, що ви побачите, як з часом розвивається, — це тривожна візуальна та концептуальна єдність, де конкуруючі продукти починають відображати один одного. Звісно, ​​значки можуть дещо відрізнятися або характеристики продукту відрізнятимуться на полях, але суть, ідентичність та унікальність? Досить скоро вони випаровуються.

Ми вже бачили перші ознаки цього явища в мистецтві, створеному ШІ. На таких платформах, як ArtStation, багато митців висловлюють занепокоєння щодо напливу створеного штучним інтелектом контенту, який замість демонстрації унікальної людської творчості виглядає як перероблена естетика, яка перемішує популярні культурні посилання, широкі візуальні тропи та стилі. Це не найсучасніша інновація, яку ви бажаєте використовувати для свого механізму досліджень і розробок.

Якщо кожна компанія використовує штучний інтелект покоління як свою фактичну інноваційну стратегію, то ваша галузь не отримуватиме п’ять-десять революційних нових продуктів щороку — вона отримуватиме п’ять-десять оновлених клонів.

3. Магія людського лиха: як випадковості та неоднозначність стимулюють інновації

Ми всі читали історичні книги: пеніцилін був відкритий випадково після того, як Олександр Флемінг залишив непокритими деякі культури бактерій. Мікрохвильова піч народилася, коли інженер Персі Спенсер випадково розтопив плитку шоколаду, стоячи надто близько до радара. О, а листок? Ще один щасливий випадок — невдала спроба створити надміцний клей.

Насправді невдачі та випадкові відкриття є невід'ємними компонентами науково-дослідних робіт. Людські дослідники, унікально налаштовані на цінність, приховану в невдачі, часто здатні побачити несподіване як можливість. Прозорість, інтуїція, інтуїція — це так само важливо для успішних інновацій, як і будь-яка ретельно складена дорожня карта.

Але ось суть проблеми з ШІ покоління: у нього немає поняття двозначності, не кажучи вже про гнучкість інтерпретувати невдачу як актив. Програмування штучного інтелекту вчить його уникати помилок, оптимізувати точність і вирішувати неоднозначність даних. Це чудово, якщо ви оптимізуєте логістику чи збільшуєте пропускну здатність заводу, але це жахливо для проривних досліджень.

Усуваючи можливість продуктивної неоднозначності — інтерпретації випадковостей, протидії недосконалим конструкціям — штучний інтелект вирівнює потенційні шляхи до інновацій. Люди приймають складність і знають, як дати речам дихати, коли з’являється несподіваний результат. Тим часом штучний інтелект подвоїть впевненість, ввімкнувши ідеї середнього рівня та відсторонивши все, що виглядає нестандартним або неперевіреним.

4. ШІ бракує емпатії та бачення — двох нематеріальних цінностей, які роблять продукти революційними

Ось у чому річ: інновації — це не просто продукт логіки; це продукт емпатії, інтуїції, бажання та бачення. Люди впроваджують інновації, тому що вони дбають не лише про логічну ефективність чи результати, а й про реагування на нюанси людських потреб та емоцій. Ми мріємо робити речі швидшими, безпечнішими, приємнішими, тому що на фундаментальному рівні ми розуміємо людський досвід.

Подумайте про геніальність першого iPod або про мінімалістичний дизайн інтерфейсу Пошуку Google. Успіхом ці зміни зробили не чисто технічні переваги, а співчуття, щоб зрозуміти розчарування користувача складними MP3-плеєрами чи захаращеними пошуковими системами. Gen AI не може відтворити це. Він не знає, як це – боротися з програмою з помилками, дивуватися елегантному дизайну чи відчувати розчарування через незадоволену потребу. Коли ШІ «впроваджує інновації», він робить це без емоційного контексту. Ця відсутність бачення зменшує його здатність створювати точки зору, які резонують з реальними людськими істотами. Що ще гірше, без співчуття штучний інтелект може створювати продукти, які технічно вражають, але здаються бездушними, стерильними та трансакційними — позбавленими людяності. У R&D це вбивця інновацій.

5. Занадто сильна залежність від штучного інтелекту може призвести до втрати навичок людського таланту

Ось остання, жахлива думка для наших фанатиків блискучого ШІ-майбутнього. Що відбувається, коли ви дозволяєте штучному інтелекту робити занадто багато? У будь-якій сфері, де автоматизація підриває людську залученість, навички з часом погіршуються. Просто подивіться на галузі, де рання автоматизація була запроваджена: працівники втрачають зв’язок із питанням «чому» речей, тому що вони не напружують свої м’язи для вирішення проблем регулярно.

У середовищі, де багато наукових досліджень і розробок, це створює справжню загрозу для людського капіталу, який формує довгострокову культуру інновацій. Якщо дослідницькі групи стануть просто наглядачами за роботою, згенерованою штучним інтелектом, вони можуть втратити здатність кидати виклик, випереджати чи виходити за межі результатів ШІ. Чим менше ви практикуєте інновації, тим менше ви стаєте здатними до інновацій самостійно. Коли ви зрозумієте, що перевищили баланс, може бути занадто пізно.

Ця ерозія людських навичок небезпечна, коли ринки різко змінюються, і ніякий штучний інтелект не може провести вас крізь туман невизначеності. Проривні часи вимагають, щоб люди виходили за межі звичайних рамок — те, у чому ШІ ніколи не впорається.

Шлях вперед: ШІ як доповнення, а не заміна

Щоб було зрозуміло, я не кажу, що ШІ не має місця в дослідженнях і розробках — це абсолютно так. Як додатковий інструмент ШІ може надати дослідникам і дизайнерам можливість швидко перевіряти гіпотези, повторювати творчі ідеї та вдосконалювати деталі швидше, ніж будь-коли раніше. За правильного використання він може підвищити продуктивність, не пригнічуючи творчий потенціал.

Хитрість полягає в наступному: ми повинні переконатися, що штучний інтелект діє як доповнення, а не заміна людської творчості. Дослідники-людини повинні залишатися в центрі інноваційного процесу, використовуючи інструменти штучного інтелекту для збагачення своїх зусиль, але ніколи не відмовляйтеся від контролю над креативністю, баченням або стратегічним напрямком алгоритму.

З’явилося покоління штучного інтелекту, але також з’явилася потреба в цій рідкісній потужній іскри людської цікавості та сміливості, яку ніколи не можна звести до моделі машинного навчання. Не втрачаймо це з поля зору.

Ашіш Павар — інженер-програміст.