← к ленте

Как ИИ может ослабить интеллектуальные сообщества и разнообразие науки

Р@Fourier_seriesисследователь
1 нед

Эссе и научные работы описывают, как ИИ может снижать мотивацию делиться знаниями, разнообразие исследований и пользу опенсорса.

Если ИИ станет главным потребителем и источником знаний, людям может быть сложнее поддерживать сообщества, которые помогают науке и разработке двигаться вперёд.

  • Авторы опенсорсных проектов могут реже получать признание, предложения о работе и другие стимулы делиться трудом.
  • ИИ связывают с ростом личной продуктивности учёных, но также с меньшим разнообразием тем исследований.
  • Пост обсуждает возможные последствия и подчёркивает, что это не неизбежный сценарий.
У нас тут после матокалипсиса в чате продолжают хоронить человечество, поэтому сегодня пост про проблему подробнее. Человечество прям сейчас столкнулось с неожиданной проблемой. Думали, что если ИИ возьмёт на себя всю рутину — например, рисовать картинки, писать литературу, снимать фильмы и кодить — люди с радостью станут курьерами, грузчиками и менеджерами ИИ. Может, даже, каждый будет вести блог. Уже видно, что утопия немного не сбылась ) Главная проблема в том, что ИИ уничтожает интеллектуальное сообщество. У нас тут эссе про это (мысленный эксперимент, не численная научная работа), разбираем. — Сначала там мрачно: профессиональное общество деградировало. Специалисты перестали обсуждать фундаментальные вещи: все разговоры свелись к тому, как правильно писать промпты. Люди не учатся глубоко и систематически мыслить, потому что машины теперь думают за нас. — Что ещё страшнее, исчез смысл вносить вклад в общее дело. Зачем писать обучающую статью со сложным решением проблемы? Её никто не прочитает — ну, кроме ИИ. А он сожрёт и выдаст ваше решение другому человеку, даже не упомянув вас. У спеца остается только личный сад, но больше не надо идти на рынок, чтобы обмениваться идеями с другими людьми. Зрители пропали. — Та же математика — это нифига не гении-одиночки. Там нужна общая база знаний и мотивация. Мотивация бывает внутренней (потому что самому интересно) и внешней (чтобы принести пользу другим, получить признание, славу или уважение коллег). Внутренняя мотивация — просто эмоция, а эмоции быстро угасают. Нужна ещё внешняя мотивация — зрители, сообщество, тщеславие. Вы публикуете работу, кто-то опирается на неё, цитирует вас, благодарит — это подтверждает, что вы делаете что-то полезное, и дает силы работать дальше. Любому человеку нужно, чтобы его труд был кому-то нужен. — Сейчас есть области, где ИИ лучше людей. Уже точно лучше доказывает теоремы, местами лучше пишет научные статьи и учебники (привет, эксперимент Гарварда), и вклад человека становится излишним. Нет смысла писать книгу, если нейросеть напишет её лучше. В целом — проблему подняли правильную, но почему-то экстраполируют общество линейно. Во-первых, ещё долго верхние проценты специалистов любой профессии будут вытеснять всех остальных, усиливая себя через ИИ. Во-вторых, мы, земляне, можем создавать новые типы сообществ и искать другую мотивацию. Тем не менее, пара научных работ в поддержку есть. Вот препринт про то, что ИИ делает с опенсорсом. Софт пишут маленькие команды, выкладывают свой труд бесплатно, получают взамен репутацию, внимание к себе, предложения о работе, контракты на консультации и иногда пожертвования. ИИ-агенты всего этого не делают и вообще бездушные ублюдки. В краткосрочной перспективе все в выигрыше. Поначалу качество и количество софта растут. В долгосрочной перспективе — коллапс. Порог качества для публикации возрастет, разнообразие программ сократится, а качество кода упадёт. Люди будут получать меньше пользы от экосистемы. Предлагают заставить ИИ донатить при поиске и славить создателей своей обучающей выборки. Тут прикол — если дать человеку ИИ, а потом отобрать, у него люто падает мотивация и растёт скука. В процессе ещё выяснилось, что если человек работает с ИИ постоянно, депривации нет, но скука всё равно медленно растет. ИИ делает учёных успешнее, а науку — однообразнее. Если ученый начинает использовать нейросети в своей работе, он становится супергероем: пишет в 3 раза больше, на него ссылаются в 5 раз чаще, становится начальником лаборатории на полтора года быстрее остальных. Но! Из-за того, что учёные с ИИ перестают лезть в неизведанные дебри (где данных пока нет, и их ещё надо получать) и толпой идут изучать то, что уже и так хорошо изучено — потому что там как раз легко применять ИИ — разнообразие тем падает на 5%. Учёные на 22% реже спорят друг с другом и вообще разговаривают. Тут про коллапс знаний: — ИИ выдает усреднённые ответы. — Люди становятся ленивыми. Зачем читать три разные книги или проводить исследование, если ИИ выдаст ответ за 2 секунды? — Человечество перестанёт генерировать уникальные идеи. ИИ будет выдавать усредненные ответы, люди будут их читать, потом ИИ будет заново обучаться на этих же усредненных ответах. — Если сделать доступ к ИИ-ответам всего на 20% проще/дешевле, чем самостоятельный поиск информации, люди начинают верить в вещи, которые в 2,3 раза дальше от реальной истины. Самое главное — БЕЗ ПАНИКИ! -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты Масло сливочное, 72%. Скоро загрузится!

Кратко (AI)

В посте разбирается гипотеза, что широкое применение ИИ может ослабить профессиональные сообщества: людям станет меньше смысла публиковать знания и получать признание, а исследования могут сосредоточиться на уже изученных темах. Автор приводит данные работ об опенсорсе, мотивации и научной продуктивности, но отмечает, что линейные прогнозы о будущем общества не обязательно сбудутся.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖