ИИ не существует: Филип Вадлер выступает за достоинство данных

В недавнем посте в блоге компьютерный учёный Филип Уодлер (известный своей работой над Haskell и теорией типов) утверждает, что то, что мы называем «ИИ», на самом деле не является интеллектом. Он разделяет точку зрения Джерона Ланье, что модели, подобные GPT-4, по сути являются продвинутыми смесями созданного человеком контента, а не автономными разумами. Вместо того чтобы рассматривать их как новые формы жизни, Уодлер предлагает считать их инструментами для расширенного сотрудничества — и перестроить экономику, чтобы компенсировать людям, чей труд лежит в их основе.

Ключевые аргументы из поста

• ИИ как смесь: Уодлер описывает GPT-4 как «нечто вроде версии Википедии, которая включает гораздо больше данных, смешанных вместе с помощью статистики». Генераторы изображений похожи на «онлайн-поиск изображений» с системой для комбинирования картинок.
• Нет нового разума: Инновация заключается в «направленном и ограниченном» процессе смешивания, который даёт полезные результаты — но это не создание нового разума. Он «проясняет ранее скрытые соответствия между творениями человека».
• Достоинство данных: Уодлер предлагает концепцию, в разработке которой он участвовал: «достоинство данных» (также называемое «данные как труд» или «исследования множественности»). В этой модели цифровой контент будет связан с людьми, которые его создали, и они смогут получать оплату, когда их работа используется в ИИ-моделях.

Проблема «бесплатных» онлайн-сервисов

Уодлер указывает, что текущая договорённость — когда пользователи бесплатно предоставляют данные в обмен на бесплатные услуги — «оказалась с тёмной стороной». Сетевые эффекты позволяют нескольким платформам доминировать, и поскольку опыт должен быть бесплатным, единственным бизнесом остаётся «торговля влиянием». Пользователи становятся мишенями «скрытых и вызывающих зависимость алгоритмов», которые делают их «тщеславными, раздражительными и параноидальными».

Конкретный пример: роботы для обрезки деревьев

Уодлер приводит практический сценарий: если роботы с ИИ для обрезки деревьев заменят людей, эти работники могут обесцениться. Но с достоинством данных могут возникнуть новые творческие области, такие как «голографическое топиарное искусство», и модели смогут распределять доход через коллективные организации. Каждое новое ИИ-приложение могло бы «открыть новый вид творческой работы».

Почему ИИ-компаниям стоит обратить внимание

Уодлер отмечает неальтруистическую причину для компаний принять достоинство данных: модели настолько хороши, насколько хороши их входные данные. Чтобы расширить ИИ на новые рубежи (например, создание интерактивных VR-миров), нам нужно больше примеров таких миров — и оплата создателям — это способ их получить. «Гораздо проще заставить LLM написать эссе, чем сгенерировать виртуальный мир-реальность», потому что VR-миров существует мало.

Это не практическое руководство для разработчиков, а заставляющее задуматься аргумент в пользу того, как мы могли бы перестроить экономику ИИ. Если вы создаёте что-то с помощью ИИ и задаётесь вопросами о моделях компенсации или этике обучающих данных, пост Уодлера стоит прочитать.