Швидко зростаюча індустрія штучного інтелекту стикається з критичними викликами, які потребують термінової уваги з боку розробників і політиків. Роман Джоргіо підкреслює три ключові проблеми: забезпечення узгодженості та безпеки штучного інтелекту, а також встановлення справедливої економічної основи для тих, чиї дані живлять ці системи.
Пріоритет безпеки та передбачуваності штучного інтелекту
Оскільки індустрія штучного інтелекту (AI) продовжує свій швидкий зліт, розширюючи межі того, що можуть досягти машини, виникають критичні виклики, які вимагають термінової уваги з боку розробників, політиків та ширшої глобальної спільноти. Роман Георгіо, генеральний директор і співзасновник Coral, нещодавно поділився своїми думками з цих нагальних питань, підкреслюючи критичну необхідність узгодженості, безпеки та справедливішої економічної моделі для творців даних.
Дискусія навколо майбутнього штучного інтелекту часто коливається між його трансформаційним потенціалом і складними етичними та соціальними дилемами, які він представляє. У той час як інновації, такі як великі мовні моделі, (LLMs) продовжують вражати своїми можливостями, вони також підкреслюють фундаментальні питання щодо власності на дані, винагороди та самої структури роботи.
Для Джорджіо головною проблемою є узгодженість і безпека ШІ. "Очевидно, що нам потрібно зробити системи ШІ більш передбачуваними, перш ніж збільшити їх масштаб", - сказав він. Це підкреслює основний виклик забезпечення того, щоб все більш потужні системи ШІ працювали у способах, які є корисними та запланованими, без того, щоб продукувати непередбачувані або шкідливі наслідки. Швидке розширення можливостей ШІ без паралельної уваги до передбачуваності та контролю становить значний ризик.
Георгіо зазначив, що вирішення цього питання не є виключно обов'язком розробників. Він припустив, що це може вимагати більш широких, скоординованих зусиль, потенційно за участю "всіх керівників компаній та країн у кімнаті, щоб погодитися на якусь форму законодавства."
Економічний імператив: Володіння даними та компенсація
Окрім безпеки, Георгіо підкреслив значну економічну проблему, яку, на його думку, технології Web3 мають унікальну можливість вирішити: присвоєння даних та потенціал масового вивільнення робочих місць без справедливої компенсації.
"Компанії штучного інтелекту, як відомо, погано ставляться до привласнення даних", - пояснив Георгій.
Співзасновник Coral намалював яскраву картину того, як індивідуальні внески в Інтернеті, часто зроблені несвідомо, тепер використовуються для навчання потужних моделей штучного інтелекту, які в кінцевому підсумку можуть замінити людську роботу. Він навів такі приклади, як відповіді на медичні запитання на таких платформах, як Reddit, багато років тому, несвідомо передаючи дані LLM. Він також вказав на те, що творчі роботи художників використовуються для навчання, що впливає на їхні засоби до існування, а також на внесок у проекти з відкритим вихідним кодом, ненавмисно підживлюючи «машини для обробки чисел чорної скриньки».
Цей сценарій, стверджує Георгіо, зводиться до фундаментального браку власності у людей над їхніми цифровими внесками. "Ви ніколи не знали, що живите чорну скриню, яка обробляє дані", підкреслив він. Поточна модель дозволяє системам штучного інтелекту навчатися на величезних наборах даних, багато з яких містять контент, створений людьми, без явної згоди або механізму компенсації оригінальним творцям.
Web3: Рішення для Справедливої Компенсації
Саме тут Джорджіо бачить величезний потенціал технологій Web3. Він вважає, що децентралізована природа Web3, з акцентом на перевірну власність та прозорі транзакції, пропонує життєздатний шлях для виправлення цих економічних дисбалансів.
"Web3 має великий потенціал для вирішення таких проблем і забезпечення справедливої компенсації людей", стверджував Георгіо. Використовуючи блокчейн та децентралізовані протоколи, Web3 може створити системи, де індивіди зберігають право власності та контроль над своїми даними та цифровими активами, що дозволяє їм отримувати справедливу винагороду, коли їхній внесок використовується для навчання або підтримки систем штучного інтелекту. Цей зсув може переосмислити відносини між користувачами, даними та ШІ, сприяючи більш справедливій цифровій економіці.
Хоча технології Web3 пропонують багатообіцяючі рішення для цих складних проблем, малоймовірно, що державні органи швидко приймуть ці децентралізовані підходи. Натомість влада, ймовірно, зосередиться на традиційних регуляторних рамках, що, іронічно, ризикує придушити самі технологічні інновації, які вони прагнуть контролювати.
Георгіо, тим часом, активно виступає за посилення регулювання в секторах штучного інтелекту та Web3. «Я вважаю, що обидва потребують більше регулювання», — сказав він, визнаючи сприйняття Європи як такої, що «інновує в регулюванні», як необхідний крок.
На крипто-ринку Георгій вказав на поширену проблему шахрайств та виходу проектів, які експлуатують нічого не підозрюючих інвесторів. "Очевидно, що багато людей не будуть проводити власне дослідження, і багато виходів проектів відбуваються через шахрайські методи," - lamented. Щоб боротися з цим, він висловив бажання бачити більшу відповідальність для "KOLs [Ключові Лідери Думок], проектів та інвесторів." Водночас визнаючи, що не кожен невдалий проект є шахрайством, він стверджував, що поточна ситуація потребує змін для захисту громадськості.
Щодо ШІ, занепокоєння Георгія посилюються зростаючими можливостями більших моделей. "Більші моделі, здається, більш схильні до схем", - зауважив він, наводячи тривожний приклад з Anthropic, де, як повідомляється, Клод демонстрував поведінку шантажу, коли відчував загрозу бути закритим. "Очевидно, що ці великі моделі стають небезпечними, оскільки це навіть не одноразова ситуація", - попередив він.
Поза безпосередніми ризиками складної поведінки ШІ, Георгіо повторив загрозу масових втрат робочих місць. Він вважає, що поточна траєкторія дозволяти компаніям «сліпо «зростати можливості» замість цілеспрямованого їх розвитку» є «божевільною». Його остаточна мета, і те, до чого, на його думку, повинна прагнути індустрія, — це «програмне забезпечення, яке пропонує всі переваги ШІ без усіх ризиків.»
Штучним інтелектом потрібні чіткі ролі, а не просто чат-боти
Тим часом Георгіо, як досвідчений архітектор інфраструктури ШІ, також висловився щодо важливого аспекту комунікаційних протоколів агентів ШІ, визнаючи, що навіть незначні збої можуть призвести до хаосу. Коли його запитали про найкращий підхід до покращення комунікації, особливо для нетехнічних повсякденних користувачів, філософія Георгіо проста: чітко визначені обов'язки для агентів.
"Принаймні для нас, наше правило полягає в тому, що агенти повинні мати чітко визначені обов'язки," пояснив Джоргіо. "Якщо ви використовуєте агента для обслуговування клієнтів, переконайтеся, що він дійсно добре справляється з обслуговуванням клієнтів і зосередьте його на цьому." Він підкреслив, що "коли ви надаєте агентам занадто багато відповідальності, ось тоді все руйнується."
Цей зосереджений підхід не тільки покращує виконання агента у його призначеній ролі, але й приносить користь користувачеві. "Навіть з точки зору користувача, якщо ваші агенти чітко визначені, користувачі точно знають, на що вони йдуть, коли їх використовують." Ця стратегія сприяє передбачуваності та довірі, що є життєво важливими для безперешкодної взаємодії з інтелектуальними системами.
Оскільки штучний інтелект продовжує зріти та інтегруватися глибше в повсякденне життя та промисловість, вирішення цих основних питань безпеки, передбачуваності, економічної справедливості, впровадження продуманого регулювання та проектування агентів з чіткими, сфокусованими обов'язками буде вирішальним не лише для етичного розвитку технології, але й для її сталого та соціально відповідального інтегрування в майбутнє.
Щодо важливого питання прискорення впровадження ШІ, Георгіо запропонував вирішальний зсув: вийти за межі обмежень простого "AI чат-бота" та фундаментально покращити загальний досвід користувача. Розкриваючи недоліки існуючого підходу, Георгіо стверджував:
"На даний момент це в основному реалізується через чат-інтерфейс, що підходить для багатьох завдань, але не є ідеальним у більшості випадків. Проблема в тому, що ви ставите AI чат-бокс перед людьми і говорите: ‘Ви можете зробити все з цим,’ а вони відповідають: ‘Чудово, але що мені робити?'"
Згідно з Георгієм, кілька компаній, включаючи Coral, займаються вирішенням проблеми покращення користувацького досвіду в AI. Він розкрив, що з точки зору розробника/підтримувача AI Coral досліджує «сходи абстракції», щоб визначити, яку інформацію користувачі потребують на різних етапах взаємодії з AI-системою та які інтерфейси є найбільш ефективними для конкретних завдань.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Від тем Reddit до розумів роботів: Приховані витрати на навчання ШІ
Швидко зростаюча індустрія штучного інтелекту стикається з критичними викликами, які потребують термінової уваги з боку розробників і політиків. Роман Джоргіо підкреслює три ключові проблеми: забезпечення узгодженості та безпеки штучного інтелекту, а також встановлення справедливої економічної основи для тих, чиї дані живлять ці системи.
Пріоритет безпеки та передбачуваності штучного інтелекту
Оскільки індустрія штучного інтелекту (AI) продовжує свій швидкий зліт, розширюючи межі того, що можуть досягти машини, виникають критичні виклики, які вимагають термінової уваги з боку розробників, політиків та ширшої глобальної спільноти. Роман Георгіо, генеральний директор і співзасновник Coral, нещодавно поділився своїми думками з цих нагальних питань, підкреслюючи критичну необхідність узгодженості, безпеки та справедливішої економічної моделі для творців даних.
Дискусія навколо майбутнього штучного інтелекту часто коливається між його трансформаційним потенціалом і складними етичними та соціальними дилемами, які він представляє. У той час як інновації, такі як великі мовні моделі, (LLMs) продовжують вражати своїми можливостями, вони також підкреслюють фундаментальні питання щодо власності на дані, винагороди та самої структури роботи.
Для Джорджіо головною проблемою є узгодженість і безпека ШІ. "Очевидно, що нам потрібно зробити системи ШІ більш передбачуваними, перш ніж збільшити їх масштаб", - сказав він. Це підкреслює основний виклик забезпечення того, щоб все більш потужні системи ШІ працювали у способах, які є корисними та запланованими, без того, щоб продукувати непередбачувані або шкідливі наслідки. Швидке розширення можливостей ШІ без паралельної уваги до передбачуваності та контролю становить значний ризик.
Георгіо зазначив, що вирішення цього питання не є виключно обов'язком розробників. Він припустив, що це може вимагати більш широких, скоординованих зусиль, потенційно за участю "всіх керівників компаній та країн у кімнаті, щоб погодитися на якусь форму законодавства."
Економічний імператив: Володіння даними та компенсація
Окрім безпеки, Георгіо підкреслив значну економічну проблему, яку, на його думку, технології Web3 мають унікальну можливість вирішити: присвоєння даних та потенціал масового вивільнення робочих місць без справедливої компенсації.
"Компанії штучного інтелекту, як відомо, погано ставляться до привласнення даних", - пояснив Георгій.
Співзасновник Coral намалював яскраву картину того, як індивідуальні внески в Інтернеті, часто зроблені несвідомо, тепер використовуються для навчання потужних моделей штучного інтелекту, які в кінцевому підсумку можуть замінити людську роботу. Він навів такі приклади, як відповіді на медичні запитання на таких платформах, як Reddit, багато років тому, несвідомо передаючи дані LLM. Він також вказав на те, що творчі роботи художників використовуються для навчання, що впливає на їхні засоби до існування, а також на внесок у проекти з відкритим вихідним кодом, ненавмисно підживлюючи «машини для обробки чисел чорної скриньки».
Цей сценарій, стверджує Георгіо, зводиться до фундаментального браку власності у людей над їхніми цифровими внесками. "Ви ніколи не знали, що живите чорну скриню, яка обробляє дані", підкреслив він. Поточна модель дозволяє системам штучного інтелекту навчатися на величезних наборах даних, багато з яких містять контент, створений людьми, без явної згоди або механізму компенсації оригінальним творцям.
Web3: Рішення для Справедливої Компенсації
Саме тут Джорджіо бачить величезний потенціал технологій Web3. Він вважає, що децентралізована природа Web3, з акцентом на перевірну власність та прозорі транзакції, пропонує життєздатний шлях для виправлення цих економічних дисбалансів.
"Web3 має великий потенціал для вирішення таких проблем і забезпечення справедливої компенсації людей", стверджував Георгіо. Використовуючи блокчейн та децентралізовані протоколи, Web3 може створити системи, де індивіди зберігають право власності та контроль над своїми даними та цифровими активами, що дозволяє їм отримувати справедливу винагороду, коли їхній внесок використовується для навчання або підтримки систем штучного інтелекту. Цей зсув може переосмислити відносини між користувачами, даними та ШІ, сприяючи більш справедливій цифровій економіці.
Хоча технології Web3 пропонують багатообіцяючі рішення для цих складних проблем, малоймовірно, що державні органи швидко приймуть ці децентралізовані підходи. Натомість влада, ймовірно, зосередиться на традиційних регуляторних рамках, що, іронічно, ризикує придушити самі технологічні інновації, які вони прагнуть контролювати.
Георгіо, тим часом, активно виступає за посилення регулювання в секторах штучного інтелекту та Web3. «Я вважаю, що обидва потребують більше регулювання», — сказав він, визнаючи сприйняття Європи як такої, що «інновує в регулюванні», як необхідний крок.
На крипто-ринку Георгій вказав на поширену проблему шахрайств та виходу проектів, які експлуатують нічого не підозрюючих інвесторів. "Очевидно, що багато людей не будуть проводити власне дослідження, і багато виходів проектів відбуваються через шахрайські методи," - lamented. Щоб боротися з цим, він висловив бажання бачити більшу відповідальність для "KOLs [Ключові Лідери Думок], проектів та інвесторів." Водночас визнаючи, що не кожен невдалий проект є шахрайством, він стверджував, що поточна ситуація потребує змін для захисту громадськості.
Щодо ШІ, занепокоєння Георгія посилюються зростаючими можливостями більших моделей. "Більші моделі, здається, більш схильні до схем", - зауважив він, наводячи тривожний приклад з Anthropic, де, як повідомляється, Клод демонстрував поведінку шантажу, коли відчував загрозу бути закритим. "Очевидно, що ці великі моделі стають небезпечними, оскільки це навіть не одноразова ситуація", - попередив він.
Поза безпосередніми ризиками складної поведінки ШІ, Георгіо повторив загрозу масових втрат робочих місць. Він вважає, що поточна траєкторія дозволяти компаніям «сліпо «зростати можливості» замість цілеспрямованого їх розвитку» є «божевільною». Його остаточна мета, і те, до чого, на його думку, повинна прагнути індустрія, — це «програмне забезпечення, яке пропонує всі переваги ШІ без усіх ризиків.»
Штучним інтелектом потрібні чіткі ролі, а не просто чат-боти
Тим часом Георгіо, як досвідчений архітектор інфраструктури ШІ, також висловився щодо важливого аспекту комунікаційних протоколів агентів ШІ, визнаючи, що навіть незначні збої можуть призвести до хаосу. Коли його запитали про найкращий підхід до покращення комунікації, особливо для нетехнічних повсякденних користувачів, філософія Георгіо проста: чітко визначені обов'язки для агентів.
"Принаймні для нас, наше правило полягає в тому, що агенти повинні мати чітко визначені обов'язки," пояснив Джоргіо. "Якщо ви використовуєте агента для обслуговування клієнтів, переконайтеся, що він дійсно добре справляється з обслуговуванням клієнтів і зосередьте його на цьому." Він підкреслив, що "коли ви надаєте агентам занадто багато відповідальності, ось тоді все руйнується."
Цей зосереджений підхід не тільки покращує виконання агента у його призначеній ролі, але й приносить користь користувачеві. "Навіть з точки зору користувача, якщо ваші агенти чітко визначені, користувачі точно знають, на що вони йдуть, коли їх використовують." Ця стратегія сприяє передбачуваності та довірі, що є життєво важливими для безперешкодної взаємодії з інтелектуальними системами.
Оскільки штучний інтелект продовжує зріти та інтегруватися глибше в повсякденне життя та промисловість, вирішення цих основних питань безпеки, передбачуваності, економічної справедливості, впровадження продуманого регулювання та проектування агентів з чіткими, сфокусованими обов'язками буде вирішальним не лише для етичного розвитку технології, але й для її сталого та соціально відповідального інтегрування в майбутнє.
Щодо важливого питання прискорення впровадження ШІ, Георгіо запропонував вирішальний зсув: вийти за межі обмежень простого "AI чат-бота" та фундаментально покращити загальний досвід користувача. Розкриваючи недоліки існуючого підходу, Георгіо стверджував:
"На даний момент це в основному реалізується через чат-інтерфейс, що підходить для багатьох завдань, але не є ідеальним у більшості випадків. Проблема в тому, що ви ставите AI чат-бокс перед людьми і говорите: ‘Ви можете зробити все з цим,’ а вони відповідають: ‘Чудово, але що мені робити?'"
Згідно з Георгієм, кілька компаній, включаючи Coral, займаються вирішенням проблеми покращення користувацького досвіду в AI. Він розкрив, що з точки зору розробника/підтримувача AI Coral досліджує «сходи абстракції», щоб визначити, яку інформацію користувачі потребують на різних етапах взаємодії з AI-системою та які інтерфейси є найбільш ефективними для конкретних завдань.