Ярослав Тавгень: не сходите с ума. ИИ не заменяет людей массово

В соцсети сегодня лучше не заходить. Информация об искусственном интеллекте, которую сегодня распространяют в СМИ, соцсетях и блогах, практически на 100% является ложной. Инфопространство просто кошмарно. Это как стричь шерсть со свиней: визгу много, шерсти мало. Хайпа, криков и дешевых сенсаций много, по сути - почти ничего.

Профессии, которые начал потихоньку вытеснять ИИ, безусловно существуют.

Отправились «на мороз» модераторы контента компании TikTok: им вначале приказали натренировать модели, а затем уволили. Переводчики грустят уже несколько лет: нейросети от Google Translate и DeepL начали отбирать у них работу еще до того, как появился ChatGPT.

В результате этого у многих в голове сложилась очень красивая и складная картинка: вышел ChatGPT – и следом пошли сокращения. Ну, явно же одно было следствием другого, правда?

Типичный пример, когда корреляцию перепутали с каузацией. Потому что было еще одно событие – пандемия. И пока все сидели по домам, IT-компании очень активно нанимали людей. Тогда был настоящий бум на рынке труда для IT-специалистов. Сметали всех.

И в итоге смели слишком многих. Технологические компании наняли чрезмерное количество людей, когда они это поняли, от лишних начали избавляться. В этом и заключается причина сокращений.

Не помог и лопнувший пузырь. В 2022 году эстонские стартапы собрали 1,3 миллиарда евро инвестиций. В 2023 году – 394 миллиона. В 2024 году – 326 миллионов. Сокращение в 3,5 раза – и это мировой тренд, а не эстонская специфика. Инвесторы массово разочаровались в стартапах, основатели которых громко кричат о технологиях, которые изменят мир, а на деле не могут ни создать продукт, ни денег заработать. Деньги по-прежнему дают, но инвесторы стали значительно более избирательны.

Ни одна крупная IT-компания не объявляла, что сокращает людей из-за искусственного интеллекта. За них это додумали журналисты и блогеры.

Потому что сейчас золотое время, чтобы хайповать на этой теме. Чем и занимается огромное количество людей. Можете проследить: когда несколько блогеров, не специализирующихся на IT, начинают синхронно выпускать ролики об искусственном интеллекте – значит скоро выйдет новая версия ChatGPT. Ничего личного – только клики.

Сегодняшнее инфопространство в отношении ИИ напоминает всемирный конгресс желтых таблоидов. Апокалиптические прогнозы о том, что через год 90% работы за людей будет делать ИИ, заявление о революции на уровне изобретения печатного станка, страх появления Скайнета или Терминатора - весь этот бред генерируется в невероятных количествах и играет на руку производителям ИИ-моделей. Дезинформация крутится, денежный поток мутится

Безусловно, есть компании, которые действительно поддались этому хайпу и таки объявили, что сокращают людей, чтобы заменить их на искусственный интеллект. Среди них есть крупные имена: Klarna, Salesforce, Duolingo.

Но есть несколько нюансов. Во-первых, таких компаний очень мало (что не мешает блогерам и СМИ постоянно о них трубить). Во-вторых, параллельно увольнениям они нередко набирают и новых людей (о чем СМИ и блогеры уже не напишут).

В-третьих, многие компании используют сокращение "AI" только потому, что оно модно, стильно, молодежно и позволяет привлечь внимание к компании (или наоборот - сделать так, чтобы не задавали лишних вопросов). Иными словами, компании нередко врут, что используют искусственный интеллект.

Так уже было в прошлую волну хайпа искусственного интеллекта (думали, это все впервые происходит?). Тогда одно лишь упоминание слова “AI” в описании стартапа резко увеличивало интерес инвесторов к нему. Надо ли уточнять, что никакого ИИ у таких стартапов не было: это было добавлено ради красного словца?

Но самое главное: ни одна из подобных компаний так и не отчиталась – а как результаты? Вы уволили людей ради ИИ – и что в итоге? Да понятно, что: по-тихому набрали людей обратно и надеются, что никто не заметит. Потому что не работает это. ИИ сегодня не способен массово заменять людей.

Это кстати, прекрасно понимает тот, кто сам разрабатывал нейросети – пусть даже и на любительском уровне. Чудовищно неэффективная технология, пожирающая огромное количество ресурсов (не случайно Nvidia такая богатая), очень медленно учащаяся, и эффективность процесса обучения обратно пропорциональна времени. Иными словами, чем больше нейросеть умеет, тем труднее ее дальше обучать. Достичь стопроцентной точности практически невозможно (и не нужно – для этого есть другие алгоритмы).

Спросите любого программиста, и он в популярных выражениях объяснит, почему ИИ сегодня не может заменить даже джуниор-программиста. Потому что т.н. «вайбкодинг» очень быстро упирается в потолок: твоя программа не работает как надо, ты совершенно не понимаешь почему, нейросеть тоже этого не понимает, но постоянно пускает тебя по ложному следу. Итог – потеря времени в попытках починить несуществующие баги и топтание на месте. А что еще делать? Ты не понимаешь, что делать, нейросеть – тоже, кто работу будет делать? Пушкин?

Большинство людей об этом не знают. Они читают СМИ, которые им несут сенсацию и вечные прогнозы революции в будущем времени. И верят.

"Доверяя всему, что плетут из дневных новостей".