ИИ-сингулярность пришла, просто это ещё не все заметили

Я не шучу, Илон Маск прав — мы действительно уже существуем в эпоху ИИ-сингулярности.
Что такое сингулярность? По сути — это то, что компьютеры принимают какие-то решения, но мы не можем проверить, почему они это делают, и можем только довериться решению.
Фантастическая литература приучила нас к тому, что это будет выглядеть как что-то вроде ответов на «самый главный вопрос Вселенной и всего такого», прыжков гиперреальности и вообще бога-из-машины.
Но это вовсе не обязательно. Для ИИ-сингулярности достаточен средний или ниже среднего интеллект, чтобы у ИИ было непреодолимое преимущество перед человеком. Поясню, что это значит.

Человек в целом сфокусирован крайне узко. К примеру, технари зачастую знают, как настроить CI/CD-конвейер, но не только не могут отличить Мане от Моне, но даже вообще не знают, что такая отрасль знания существует. И наоборот — пример более практический: хороший маркетолог может не знать ничего о технических сложностях. Основная сложность в бизнесе — это коммуникации. Вообще суть многих видов бизнеса — это соединение ранее несоединимого. Например, дизайн и ЭВМ — и застолбить в своё время неочевидный рынок графических платформ.

И вот тут преимущество LLM проявляется во всей красе. Да, в большинстве сфер его уровень не выше, чем у расторопного и туповатого новичка. Но при этом этих новичков миллионы и миллиарды — во всех возможных сферах, и в роли коммуникатора выступают сами языковые модели. На этом построен принцип thinking-моделей. Помните, как ещё года 2 назад насмехались над тем, что, дескать, тупой ИИ не способен перемножить 2 числа и невпопад угадывает? Стоило под капотом связать его с Python, и для его эффективности оказалось достаточным просто переформулировать запрос и передать его дальше системе. Поэтому как бы небольшие улучшения в модели делают рывок не на 20%, а сразу экспоненциально.

Читать далее