От това, което казвате, излиза, че има друг потенциал за разпространение. Например при хора, които получават здравни грижи. Те далеч не са равнопоставени нито в тази страна, нито пък по света. Може ли хората чрез него да получат по-добър достъп до здравеопазване в САЩ и по света?
Чудесен въпрос. Мисля, че има много супер скъпи услуги. Скъпи са, защото се предлагат от високоплатени експерти. Било в образованието, здравеопазването, архитектурата и дизайна, разработката на софтуер и други. Изкуственият интелект може да се ги направи по-достъпни.
Той носи потенциално огромни ползи за богатите страни като САЩ и дори още повече в развиващия свят, където подобен опит е още по-малък.
Как ще го направим зависи от институциите ни. Добрият сценарий е да здравеопазването да поевтинее, защото ще стане по-масово достъпно и ще бъде по-ефективно разпространено.
Лошият сценарий: ако сте богат отивате при скъп доктор, а ако сте беден – при машина.
Не бива да разчитаме на технологията да ни реши проблемите. Тя открива възможности, но как ще ги използваме е въпрос, който обществото ще реши.
Един пример. През 40-те години учените измислиха как да управляват деленето на атома. То се използва за две важни неща. Производство на енергия и ядрено оръжие.
Северна Корея има много нападателни ядрени оръжия и няма атомни централи.
Япония, единствената страна, срещу която някога е било използвано ядрено оръжие, няма такова, но има десетки атомни централи.
Изкуственият интелект прилича на ядрената енергия, но по-мощна и по-приложима. Можем да го използваме за добри неща, но и за разрушения. Вече и двата начина се използват.
Да се върнем в началото. Несигурността около изкуствения интелект. От вас и други хора научих, че не става дума за степен, а за тип. При автоматизацията експертите знаят как работи. Знаят правилата за компютрите. Генеративният изкуствен интелект обаче не знаем как работи. Няма и да научим някога, защото той самият не знае как работи. Какво означава за възможността да се прогнозира накъде ще тръгне и как да го управляваме?
Ще поясня нещо. Ние разбираме. Компютърните науки разбирам математически какво става. Но изкуственият интелект на моменти се държи като дете, което е научило нещо, чело е нещо, но какво ще направи в дадена ситуация е много трудно да се прогнозира. Трябва да знаем какво е научил.
Това го прави в известен смисъл като човек, защото ние самите сме непредвидими на моменти. Но означава, че когато взаимодействаме с изкуствения интелект, трябва да се научим как да го третираме не като авторитарен, а като насочващ, като подкрепа при вземане на решения.
Това е от критично значение.