ИИ советует мазать пиццу клеем. А пока вы смеётесь — мажет жирный крест на вашей карьере

Когда нейросеть советует использовать клей в качестве начинки для пиццы, многим становится легче на душе. В такие моменты кажется, что страхи о том, как искусственный интеллект лишит людей работы или окончательно заменит их в обществе, пока далеки от реальности. Однако за отдельными галлюцинациями скрывается куда более серьёзная картина. Современные ИИ-системы уже обладают целым набором преимуществ, которые в ряде сфер делают их предпочтительнее человека — даже самого опытного и квалифицированного.

Чтобы понимать, насколько серьёзна эта тенденция, важно разбираться, где именно и за счёт чего машины могут обгонять нас, а где их возможности пока остаются ограниченными. Всё сводится к четырём основным характеристикам: скорость, масштаб, охват и уровень сложности принимаемых решений. Именно эти параметры определяют, кому и когда стоит бить тревогу.

Первый фактор — скорость. Есть множество задач, с которыми человек справляется вполне успешно, но вот скорость оставляет желать лучшего. Например, восстановление и улучшение качества изображений. Если дать дизайнеру или специалисту по графике время и нужные инструменты, он сможет довести размытое или пиксельное фото до приличного вида. Только вот процесс займёт часы, а то и дни — особенно если речь идёт о больших объёмах данных.

Искусственный интеллект делает это за доли секунды. Именно поэтому он уже применяется в промышленности. Умные системы улучшают качество спутниковых снимков и данных дистанционного зондирования, помогают сжатию видеофайлов без потери качества, оптимизируют работу видеоигр на более слабом оборудовании и даже помогают роботам быстрее и точнее принимать решения. В аэрокосмической отрасли нейросети используются для моделирования турбулентности, что позволяет совершенствовать конструкции двигателей внутреннего сгорания. Везде, где важна оперативность, машины становятся незаменимыми.

Второе преимущество ИИ — масштаб. Есть сферы, где человек может выполнять работу отлично, но лишь локально — в одном месте и в один момент времени. Искусственный интеллект в этих ситуациях работает одновременно повсюду. Яркий пример — рекламные технологии и персонализация контента. Специалисты по маркетингу способны собирать данные и прогнозировать реакцию аудитории на определённую рекламу. Это критически важно для бизнеса: рекламный рынок во всём мире оценивается в триллионы долларов.

Но алгоритмы выводят эту задачу на новый уровень. Они анализируют предпочтения каждого человека, каждого продукта и веб-сайта. Именно так сегодня устроено продвижение в интернете. Компьютер за секунды определяет, какую рекламу и кому стоит показать, оценивает цену показа и принимает решения тысячекратно быстрее человека.

Следующий параметр — охват. Здесь речь идёт о способности ИИ выполнять не одну конкретную задачу, а сразу множество, пусть и без абсолютного совершенства в каждой из них. Пример — генеративные модели вроде ChatGPT . Они могут поддерживать диалог на любую тему, писать тексты любой направленности, сочинять стихи на разных языках и создавать программный код на десятках языков программирования. Ни один специалист не способен охватить такой спектр умений.

Да, отдельные профессионалы по-прежнему превосходят машины в конкретных областях: лучший поэт, опытный программист или талантливый журналист пока дают фору любой нейросети. Но совокупность навыков ИИ становится всё более востребованной — особенно там, где нужно получить результат быстро, пусть и без идеального качества.

Четвёртая характеристика — сложность. В этой области машины давно превосходят нас, поскольку способны учитывать огромное количество переменных и взаимодействий между ними. Уже в 90-е годы суперкомпьютеры вроде Deep Blue демонстрировали эту особенность, просчитывая ходы в шахматах на десятки шагов вперёд. С развитием глубокого обучения нейросети научились обрабатывать миллиарды взаимосвязей одновременно, что даёт им очевидное преимущество в специализированных задачах.

Ещё одним примером может послужить проект AlphaFold 2 — система, которая предсказала, как сворачиваются белковые цепочки, опередив десятилетиями классическую биохимию. Интересно, что модель насчитывает 93 миллиона параметров, и при этом не учитывает законы физики напрямую. Точность её прогнозов оказалась настолько высокой, что разработчики получили Нобелевскую премию по химии в 2024 году. Учёные, конечно, обеспокоены непрозрачностью таких моделей — понять, как именно они рассуждают, сложно. Но их практическая ценность уже очевидна.

Однако преимущества ИИ не всегда означают его полное превосходство. Важно учитывать контекст. Технологии хороши там, где действительно есть узкие места, связанные со скоростью, масштабом, охватом или сложностью. Если же проблема кроется не в этом, машины будут скорее помехой, чем решением.

Пример — автозаполнение сообщений или стандартные чат-боты поддержки. Они раздражают пользователей, потому что почти не экономят время, не дают дополнительных возможностей и убивают живое человеческое общение, а следовательно и комфортный клиентский сервис.

И наоборот, когда нейросети берут на себя задачи вроде высокочастотной торговли , это не просто ускорение процессов — это трансформация самой сути работы. Финансовые операции меняют правила игры, возникают новые стратегии и риски. Аналогично, ИИ уже радикально изменил подход к таким играм, как шахматы или го, предложив человеку нестандартные, иногда шокирующие тактики. В информационной сфере масштабы работы ИИ-чатов изменили саму природу пропаганды — теперь тысячи искусственных голосов могут заглушить живое мнение.

Всё это свидетельствует о так называемом "сдвиге фазы" — когда постепенные количественные изменения приводят к качественным. Понимание этих процессов критически важно для оценки, где и как стоит применять умные машины, а где — нет.