Speaker A
В 2024 году ведущие специалисты в области искусственного интеллекта оценили вероятность вымирания человечества из-за искусственного интеллекта в 16%.
Видео раскрывает экспоненциальный рост ИИ, его влияние на рынок труда и возможные сценарии будущего человечества с искусственным интеллектом.
Ask about this video. Answers come from its transcript only — with the timestamp, so you can check them.
Generated from the transcript and can be wrong — check the timestamp.
Key Takeaways
- ИИ развивается экспоненциально и быстро заменяет человеческий труд.
- Скорость прогресса ИИ превышает ожидания и не замедляется.
- ИИ способен выполнять сложные задачи, ранее недоступные машинам.
- Необходимо готовиться к изменениям на рынке труда и в бизнесе.
- Контроль над ИИ становится всё более сложной задачей.
What the video covers
- Вероятность вымирания человечества из-за ИИ оценивается ведущими экспертами в 16%.
- Развитие ИИ происходит экспоненциально, с ускорением прогресса каждые 4 месяца.
- ИИ уже способен создавать сайты, приложения и выполнять сложные задачи программной инженерии.
- Закон Мура для ИИ работает в три раза быстрее, чем для микрочипов.
- ИИ постепенно заменяет людей на рабочих местах, особенно в офисных профессиях.
- ИИ выполняет задачи, которые раньше занимали у человека месяцы и годы, за часы и минуты.
- Развитие ИИ неравномерно, но прогресс по сложным научным вопросам достигает 90% точности.
- Ошибки ИИ уменьшаются, и многие исследования быстро устаревают из-за высокой скорости развития.
- Основатели ИИ испытывают страх из-за возможности потери контроля над системами.
- Скептики регулярно ошибаются в прогнозах замедления развития ИИ.
Chapters
- 00:00Вероятность вымирания человечества из-за ИИ
- 00:39Экспоненциальный рост искусственного интеллекта
- 01:54Влияние ИИ на рынок труда и бизнес
- 03:07Исследования и тенденции развития ИИ
- 05:21Закон Мура и его аналог для ИИ
- 07:29Ускорение прогресса и возможности GPT-5.2
- 09:42Сценарии будущего с искусственным интеллектом
- 15:24Сложности и заблуждения в восприятии ИИ
- 23:04Страхи и вызовы контроля над ИИ
Full Transcript — Download SRT & Markdown
Speaker A
Почти как русская рулетка.
Speaker A
И это говорят люди, которые сами создают эти системы.
Speaker A
Почему так?
Speaker A
А потому что скорость развития искусственного интеллекта больше нелинейная, она экспоненциальная.
Speaker A
В 2020 году нейросети не справлялись даже с простым редактированием кода.
Speaker A
Сегодня они создают целые сайты и приложения.
Speaker A
И если этот тренд сохранится, в ближайшие годы изменится рынок труда, бизнес и распределение власти.
Speaker A
В этом видео я покажу, когда искусственный интеллект начнёт отбирать рабочие места, какие профессии первыми окажутся под ударом и что мы с вами можем сделать сегодня, чтобы защитить себя завтра.
Speaker A
Исследователи из исследовательской организации МЕТР задались вопросом: насколько реально много работы искусственный интеллект может выполнить самостоятельно, без помощи человека.
Speaker A
И этот индикатор показывает, когда и действительно сможет забрать вашу работу.
Speaker A
Не просто сделать за вас, а именно забрать.
Speaker A
Исследователи обнаружили шокирующую тенденцию.
Speaker A
В 2020 году GPT-3 мог написать электронное письмо.
Speaker A
Эта задача занимала 15 секунд.
Speaker A
Год назад искусственный интеллект уже мог исправить ошибку в коде.
Speaker A
Сейчас он способен создать целое приложение с нуля.
Speaker A
Сложность задач, которые он мог выполнять самостоятельно, удваивалась всего за несколько месяцев, а затем, через несколько месяцев, снова удваивалась и снова и снова.
Speaker A
Примерно с 2019 года удвоение происходит каждые 7 месяцев.
Speaker A
Современные системы могут выполнять задачи, которые в 100 раз длиннее, чем 5 лет назад.
Speaker A
А ещё через 5 лет они будут справляться с задачами в тысячи раз масштабнее.
Speaker A
Но что это означает для нас?
Speaker A
В 1965 году основатель компании Intel Гордон Мур сформулировал некоторую закономерность, которую уже сейчас называют законом Мура.
Speaker A
Суть его предельно проста.
Speaker A
Мощность и сложность микрочипов удваиваются каждые 2 года.
Speaker A
При этом устройство становится дешевле и компактнее.
Speaker A
Поэтому ваш iPhone обладает большей вычислительной мощностью, чем целая комната компьютеров в 1970-х годах.
Speaker A
Это экспоненциальный рост.
Speaker A
И вот МЕТР обнаружил аналог закона Мура для искусственного интеллекта.
Speaker A
Только он в три раза быстрее оригинального закона.
Speaker A
Чат GPT-5.2 способен выполнять задачи программной инженерии, на которые у человека уходит более 3 часов.
Speaker A
Это втрое превышает возможности даже лучших моделей всего год назад.
Speaker A
И скорости только растут.
Speaker A
Удвоение прогресса искусственного интеллекта происходит каждые 4 месяца, а не каждые 7 месяцев, как раньше.
Speaker A
Замедление не происходит.
Speaker A
Всё наоборот.
Speaker A
В 2025 году улучшения искусственного интеллекта начали ускоряться.
Speaker A
Скептики уверенно заявляли, что развитие замедлится или остановится.
Speaker A
И что забавно, они повторяли это каждый год и каждый раз ошибались.
Speaker A
Если тенденция сохранится, искусственный интеллект будет выполнять задачи продолжительностью 8 часов, а ведь это полноценный рабочий день для человека.
Speaker A
Затем в 2028 году задачи продолжительностью в неделю и так далее.
Speaker A
Поэтому, если агенты действительно смогут выполнять задачи длиной в неделю, они смогут заменить офисные профессии везде, во всех секторах экономики.
Speaker A
Именно поэтому искусственный интеллект потихоньку начинает выжимать людей из бизнеса.
Speaker A
И крупнейшие компании это не скрывают.
Speaker A
Они лишь обозначают два сценария: оптимистичный, где люди останутся без работы, и пессимистичный сценарий, где ИИ уничтожит мир.
Speaker A
Я оптимист пока что.
Speaker A
Вот интеллект за нас уже выполняет задачи длиной в месяц, затем задачи длиной в год.
Speaker A
Представьте, что объём работы за год в вашей компании выполняется всего за несколько дней.
Speaker A
Агенты будут работать со скоростью в сотни раз выше человеческой.
Speaker A
И это не гипотеза, а почти факт.
Speaker A
Мы тратим месяц на то, что они уже через год будут делать буквально за час.
Speaker A
Они смогут прочитать целую книгу за секунды.
Speaker A
А вы можете?
Speaker A
Они могут написать целый трактат за одну минуту.
Speaker A
А вы сможете?
Speaker A
Вот так мы выглядим для искусственного интеллекта.
Speaker A
Мы для него даже не медленные.
Speaker A
Мы просто стоим на месте.
Speaker A
А что произойдёт, когда он начнёт быстро самосовершенствоваться и создавать более мощные системы?
Speaker A
Это не гипотеза, это уже происходит, причём давно.
Speaker A
А теперь пару слов про то, что больше всего сбивает людей с толку в развитии искусственного интеллекта.
Speaker A
Развитие происходит неравномерно.
Speaker A
Вот что это означает.
Speaker A
Есть такая штука, называется GPQA.
Speaker A
Это инструмент для тестирования ИИ моделей.
Speaker A
Эта штука проверяет, может ли искусственный интеллект глубоко рассуждать на сложные научные темы, такие как биология, физика, химия и так далее.
Speaker A
Вопросы составляют учёные.
Speaker A
Ответ на такой вопрос нельзя просто загуглить.
Speaker A
Год назад модели искусственного интеллекта могли ответить примерно на 60% таких вопросов.
Speaker A
Сегодня они приближаются к 90%.
Speaker A
Это лучше, чем результаты выдающихся учёных.
Speaker A
Хотя при этом искусственный интеллект всё ещё допускает нелепые ошибки, которые ни один человек не сделал бы.
Speaker A
Отрицатели прогресса любят тыкать в эти ошибки, но большинство этих ошибок уже в прошлом.
Speaker A
Помните, было время, когда искусственный интеллект постоянно рисовал по шесть пальцев, а сейчас я не могу свои сгенерированные фото отличить от настоящих.
Speaker A
Журналисты постоянно попадаются на это.
Speaker A
Они публикуют материалы о том, чего искусственный интеллект якобы не умеет, основываясь на исследованиях, которые к моменту публикации уже давным-давно устарели.
Speaker A
Хотя этим исследованиям может быть чуть больше года.
Speaker A
Да, такова скорость развития.
Speaker A
Эволюция искусственного интеллекта крайне быстрая, и очень важно это замечать.
Speaker A
Любая его способность начинается с нуля.
Speaker A
Затем, с ростом вычислительных мощностей, увеличением объёма данных и улучшением алгоритмов, она пересекает определённый порог.
Speaker A
И внезапно он начинает делать то, что раньше было невозможно.
Speaker A
Именно поэтому основатели и ведущие исследователи искусственного интеллекта испытывают страх.
Speaker A
Они понимают, что масштабирование вычислений действительно работает.
Speaker A
А ведь долгое время скептики утверждали, что парадигма масштабирования исчерпана.
Speaker A
Год за годом они повторяли это.
Speaker A
Год за годом реальность доказывала обратное.
Speaker A
Неровная граница возможностей не означает, что искусственный интеллект упирается в пределы.
Speaker A
Это означает, что мы наблюдаем, как новые способности открываются буквально день за днём по мере роста вычислительных ресурсов.
Speaker A
И основатели искусственного интеллекта понимают, что будет дальше.
Speaker A
Мы больше не создаём просто инструменты.
Speaker A
Мы создаём системы, которые, может быть, не сможем контролировать.
Topics:искусственный интеллектнейросетиразвитие ИИрынок трудазакон Мураэкспоненциальный роставтоматизациябудущее человечествапрогресс ИИзамена рабочих мест
