Ekonomiści i naukowcy ostrzegają przed skutkami szybkiego wdrażania AI
Sztuczna inteligencja coraz śmielej wchodzi w procesy pracy i na prywatne komputery, a równolegle mnożą się ostrzeżenia badaczy. Jedni mówią o pułapce gospodarczej, z której rynek sam nie wyjdzie, inni o słabnącej samodzielności myślenia. W tle Meta udostępniła swojego asystenta na sprzęcie Apple.
Ostrzeżenie ekonomistów dotyczy przede wszystkim tempa zmian. Wdrożenie sztucznej inteligencji obiecuje firmom wytwarzanie taniej, szybciej i w skali dotąd nieosiągalnej. Kłopot polega na tym, że ci sami ludzie, którzy tracą zajęcie na rzecz algorytmów, przestają dysponować pieniędzmi na towary wychodzące z tych zakładów. Jeśli proces przebiegnie zbyt gwałtownie, rynek — zdaniem badaczy — może nie mieć narzędzi, by samodzielnie się z takiej pętli wydostać.
Drugi sygnał ostrzegawczy nie dotyczy portfela, lecz sposobu myślenia. To, że modele skracają czas potrzebny na wykonanie zadania, nie jest kwestionowane. Problem zaczyna się tam, gdzie wygoda zmienia się w odruch: użytkownik przestaje samodzielnie mierzyć się z kolejnymi fragmentami pracy i oddaje je maszynie niemal bez namysłu. Badania przywoływane przez naukowców sugerują, że w dłuższej perspektywie może to osłabiać ludzkie myślenie.
Równolegle asystenci AI schodzą na poziom prywatnego sprzętu. Meta udostępniła aplikację Meta AI na komputerach Apple — na razie w wersji beta, adresowanej do osób, które chcą usprawnić sobie pracę. Towarzyszy temu zalecenie ostrożności przy korzystaniu z takiego oprogramowania. To ruch analogiczny do wcześniejszych kroków Google.
Obrazy wyłaniające się z poszczególnych doniesień nie do końca się pokrywają. W jednym ujęciu sztuczna inteligencja to głównie narzędzie podnoszące wydajność i przyspieszające codzienne obowiązki, w innym — czynnik podcinający jednocześnie zatrudnienie i samodzielność poznawczą użytkowników. Wspólny mianownik jest taki, że decydujące okazuje się tempo, a nie sama technologia.
Warto pamiętać, że wszystkie te głosy mają charakter ostrzeżeń i prognoz, a nie opisu stanu dokonanego. W szerszym ujęciu spór sprowadza się do pytania, czy da się rozłożyć wdrażanie AI w czasie na tyle, by rynek pracy i nawyki użytkowników zdążyły się dostosować.