20.06.2025 г.

Не бойтесь ИИ, используйте его

Я полагаю, что большинство из нас в какой-то момент задумывались о сценарии, в котором ИИ повлияет на нашу карьеру, особенно в последние пару лет. И хотя это звучит пугающе и не совсем неправдоподобно, я думаю, что цитата со-основателя Netflix Теда Сарандоса довольно хорошо подводит итог будущему: «ИИ не отнимет вашу работу, но человек, который хорошо использует ИИ, вполне может это сделать».

Так что вместо того, чтобы бояться и задаваться вопросом, что может произойти дальше, будьте в курсе событий и извлекайте пользу из ИИ. Существует множество удивительных ИИ-инструментов, которые могут быстро автоматизировать трудоемкие задачи или подстегнуть ваше творчество, когда вам это нужно.

Я поделюсь топ-8 ИИ-инструментов, которые вы можете использовать для своего бизнеса уже сегодня:

1. Presentations.ai: Создание презентаций

Не знаю, как вы, ребята, но для меня создание презентаций — довольно утомительная задача. Хотя это и не слишком сложно и не требует особых технических навыков, я все равно трачу часы на поиск подходящего шаблона для слайдов, обобщение информации, настройку макетов и все такое прочее. Но теперь я могу сэкономить драгоценное время благодаря таким инструментам, как Presentations.ai, который вы можете попробовать бесплатно.

Вот как это работает: вы вводите свою тему, затем выбираете язык и количество слайдов. После этого предоставляете информацию, которую хотите включить, через PDF-файл или по ссылке (URL), и нажимаете «Отправить». Прежде чем подготовить полную презентацию, он представит вам содержание каждого слайда, по сути, как план, чтобы вы могли заранее все скорректировать. Как только вы будете довольны результатом, просто нажмите кнопку, и вуаля — ваши слайды готовы.

Вы все еще можете редактировать их по своему усмотрению и выбирать различные шаблоны и темы. Можете представить, сколько времени это мне сэкономило? Более чем достаточно, чтобы убедить вас попробовать самим.

2. Coral AI: Ваш собеседник для PDF-документов

Продолжая тему инструментов, экономящих время, у нас есть Coral AI. По сути, вам просто нужно загрузить любой PDF-файл, на чтение которого у вас нет времени, и как только ИИ-инструмент его обработает, вы сможете вести с ним диалог о содержании вашего документа. Это может сэкономить вам массу времени, поскольку он обобщает и представляет нужную информацию за секунды, на поиск которой вы могли бы потратить часы. Вы получаете не только ответы, но и номера страниц, откуда они были взяты, так что вы знаете, где найти точные цитаты. Это может быть чрезвычайно полезно для профессиональных исследователей, студентов и просто любого, у кого есть PDF для чтения.

3. Hostinger Website Builder: Создайте сайт за минуту

Третий инструмент в моем списке — это конструктор сайтов от Hostinger. Конструктор сайтов от Hostinger, работающий на базе ИИ, может создать для вас веб-сайт буквально менее чем за минуту. Можете засечь время. Вам просто нужно ввести описание вашего бизнеса и выбрать тип сайта. Вот и все. Никакого кодинга, никаких веб-дизайнеров. ИИ делает самую сложную часть работы за вас.

Я бы сказал, что это идеальный вариант для начинающих предпринимателей, которые хотят сэкономить время, не тратя при этом слишком много денег. Плюс, им быстро пользоваться благодаря редактору с функцией перетаскивания (drag-and-drop). Более того, когда вы переходите к редактированию сайта, вы можете использовать множество встроенных ИИ-инструментов для создания контента. Например, есть ИИ-писатель, если вам нужно быстро сгенерировать текст или ускорить процесс написания для вашего блога.

Также с конструктором сайтов поставляется множество удобных ИИ-инструментов для электронной коммерции:

• Создание товаров с помощью ИИ: загрузите фотографию вашего продукта, ИИ сгенерирует для вас название, описание и цену. Вы даже можете делать это массово, до 10 фотографий за раз, что позволяет мгновенно создавать несколько товаров.
• Удаление фона с помощью ИИ: как только у вас появятся описания, нужно подумать и о фотографиях. ИИ для удаления фона поможет вам сделать лучшее изображение продукта, стерев фон всего за несколько секунд.
• SEO-помощник: еще одна вещь, которая выделяет этот конструктор сайтов, — это его SEO-помощник, который управляет мета-тегами и ключевыми словами и даже предоставляет советы по оптимизации, чтобы помочь вашему сайту занять более высокие позиции в поисковых системах.
• Тепловая карта (Heatmap) на базе ИИ: наконец, мне очень нравится тепловая карта на базе ИИ. Она показывает, где посетители, скорее всего, сосредоточат большую часть своего внимания, что может дать вам полезные идеи о том, как улучшить ваш сайт.

4. Zapier: Автоматизация рутинных задач

Следующий инструмент, который я настоятельно рекомендую вам попробовать, — это Zapier. Это приложение работает как менеджер рабочих процессов и экономит ваше время, автоматизируя монотонные задачи в разных приложениях, чтобы вам не приходилось делать их вручную. Например, если кто-то покупает ваш цифровой продукт через PayPal, Zapier может автоматически добавить его email в MailChimp или другой список рассылки и отправить ему приветственное письмо.

Вы можете найти множество полезных шаблонов для этих рабочих процессов или "zaps", как их называют. Вы также можете создать свой собственный, полностью основанный на ваших потребностях. Вы просто выбираете приложение, учетную запись и событие, за которым должен следить Zapier, например, Google Sheets, затем выбираете документ и добавляете определенный столбец. Добавьте еще один шаг таким же образом и выберите, какие действия вы хотите, чтобы Zapier предпринял. Вот и все.

5. Adobe Firefly: Бесплатный генератор изображений и графики

Это бесплатный ИИ-инструмент для творчества, который генерирует потрясающую графику и изображения, а скоро вы даже сможете генерировать с его помощью видео. Вы, вероятно, знаете, что существует довольно много ИИ-генераторов изображений, но не все из них хороши и не все из них бесплатны.

Так что я бы сказал, что Firefly — довольно хороший вариант, особенно если вы новичок во всем этом ИИ-деле. Он работает путем простого ввода текстовой подсказки, описывающей то, что вы хотите, и Firefly использует свою ИИ-магию для создания визуальных эффектов, соответствующих вашему описанию.

6. Twain.ai: Ваш личный редактор текстов

Этот ИИ призван улучшить ваши навыки письма, гарантируя, что все, что вы пишете, будет ясным, профессиональным и донесет вашу мысль. Он помогает исправлять грамматические ошибки, правильно подбирать тон и даже дает предложения по структурированию предложений. Что приятно, Twain позволяет вам выбирать канал, который вы хотите использовать, а также ваше намерение, тон и вариант использования, чтобы текст идеально соответствовал вашим потребностям. Не ждите, что он напишет ваш следующий роман или превратит вас во Франца Кафку за одну ночь, но для повседневных задач, таких как электронные письма, отчеты и презентации, Twain AI справится с этим.

7. Ocean.io: Поиск идеальных B2B-клиентов

Просто добавьте URL-адрес одного из клиентов и подождите, пока ИИ подготовит огромный список похожих компаний. Это очень удобно, потому что он также добавляет их контактную информацию, страну, размер — все в одном месте. В общем, Ocean.io действительно может помочь вам оптимизировать процесс продаж и сэкономить драгоценное время, чтобы вы могли больше сосредоточиться на развитии своего бизнеса.

8. Autopod: Автоматический видеомонтаж для подкастеров

Я очень хотел включить его, потому что знаю, что среди вас определенно есть создатели контента, так что это для вас, особенно если вы подкастер. Autopod — это ИИ-инструмент, разработанный для упрощения редактирования видео. Он автоматически переключается между различными ракурсами камеры в зависимости от того, кто говорит, синхронизирует ваше аудио и видео и даже помогает с такими вещами, как обрезка ошибок или неловких пауз. Я имею в виду, если вы когда-либо редактировали что-то подобное, вы знаете, насколько трудоемким может быть редактирование. Так что вместо того, чтобы часами редактировать эти вещи вручную, Autopod позволяет вам больше сосредоточиться на создании отличного контента, в то время как он берет на себя технические хлопоты.

14.06.2025 г.

В 2023 году лауреаты Нобелевской премии, ведущие ученые в области ИИ и даже генеральные директора ведущих компаний в сфере ИИ подписали заявление, в котором говорится, что «смягчение риска вымирания от ИИ должно быть глобальным приоритетом наряду с другими общемировыми рисками, такими как пандемии и ядерная война». Возникает вопрос, как мы переходим от Chat GPT к ИИ, который может уничтожить всех на Земле. И почему так много ученых, генеральных директоров и мировых лидеров ожидают этого?

Давайте проследим развитие возможностей ИИ во времени. В 2019 году у нас был GPT-2, который мог отвечать на короткие фактические вопросы, переводить простые фразы и выполнять небольшие вычисления. К 2022 году появились модели, такие как GPT 3.5, способные отвечать на сложные вопросы, рассказывать истории и писать простое программное обеспечение. К 2025 году у нас есть модели, которые могут сдавать экзамены на уровне доктора философии, самостоятельно писать целые приложения и идеально имитировать человеческие голоса. Они начинают существенно превосходить среднестатистических людей и даже экспертов. У них, конечно, все еще есть слабости, но список того, что ИИ не может делать, постоянно сокращается.

Что произойдет, если мы продолжим эту линию развития? Мы увидим, как ИИ становится все более и более способным, пока не достигнем критической точки, когда ИИ сможет проектировать и создавать новые системы ИИ без помощи человека. Тогда, вместо того чтобы прогресс исходил от человеческих исследователей, у нас будут ИИ, создающие лучшие ИИ, и линия развития станет намного круче. Если мы продолжим двигаться дальше, мы достигнем точки, когда ИИ станут сверхразумными, превосходящими людей в каждой интеллектуальной задаче, лучше, чем все человечество вместе взятое. Это приведет к спонтанному созданию прорывов в исследованиях и производстве, что будет отвечать за большую часть экономического роста, полностью преобразуя мир.

И если мы продолжим эту линию, в конечном итоге мы можем достичь этой точки. Непостижимые машинные боги, которые возвышаются над нами так же, как мы возвышаемся над муравьями, кажущиеся способными преобразовывать мир так, как им захочется, с нашим участием или без него, с нашего разрешения или без него. Если мы достигнем этого момента, вероятно, человечество вымрет по той же причине, по которой мы истребили так много других видов. Не потому, что мы хотели их уничтожить, а потому, что мы были заняты преобразованием мира, и не стоило наших усилий оставлять их в живых.

Когда это произойдет? Никто не знает. Есть ли другие пути развития будущего? Безусловно. Но если мы продолжим создавать более мощные ИИ так, как мы это делаем сейчас, то это выглядит как путь по умолчанию. И этот путь по умолчанию ужасен для людей. Почему? Потому что мы отлично умеем создавать мощные ИИ, но мы еще не выяснили, как заставить их делать то, что мы хотим. Мы добились некоторого прогресса. ИИ-помощники обычно сопротивляются таким вещам, как объяснение того, как делать бомбы. Но они не настолько устойчивы. И до сих пор мы просто пытались контролировать то, что слабее нас, где мы можем поймать их, когда они пытаются нам солгать.

Но как только мы достигнем этой точки, это перестанет быть правдой, и проблема станет намного сложнее. На самом деле, никто не знает, как это сделать. Вот почему эксперты, включая лауреатов Нобелевской премии и основателей каждой ведущей ИИ-компании, высказались о риске того, что ИИ может привести к вымиранию человека.

Развитие ИИ: от узкого к общему интеллекту

ИИ ведет к искусственному общему интеллекту (AGI). Что означает общий интеллект? Это означает, что все, что человек мог бы сделать на компьютере, AGI также мог бы сделать. ИИ уже могут выполнять базовые операции. У нас есть системы, которые можно подключить к обычному компьютеру, и они могут смотреть на экран и понимать, что происходит, отправлять сообщения, искать в интернете и так далее. Они также становятся довольно хороши в использовании внешних инструментов.

Очевидно, они не могут звонить людям, но они... нет, на самом деле, они вполне могут это делать. Так что у них уже есть строительные блоки. Вопрос в том, насколько хорошо они могут их комбинировать. Они могут отправлять сообщения, но могут ли они управлять компанией? Они могут писать код, но могут ли они писать научную работу? И ответ — пока нет, но в конечном итоге и, возможно, довольно скоро. В конце концов, они просто продолжают становиться лучше. И если мы просто экстраполируем, то, похоже, они рано или поздно достигнут этой точки. Переход от написания короткого рассказа к написанию отличного романа довольно велик. Но помните, что 5 лет назад они едва могли писать связные предложения.

Многие люди сомневаются в этом, обычно по одной из двух причин. Одна из них заключается в том, что ИИ на самом деле не «думает» глубоко. Об этом интересно подумать, но вопрос о том, обладают ли ИИ подлинным пониманием, здесь не так важен. Важно, какие задачи они могут выполнять и насколько хорошо они справляются с ними. И дело в том, что они просто продолжают становиться лучше. Неважно, действительно ли ИИ понимает шахматы так, как это делают люди. Важно то, что они могут легко сокрушать человеческих чемпионов мира.

Другая основная причина сомнений заключается в идее, что ИИ достигнет некоего барьера, и некоторые задачи просто окажутся слишком сложными. Но даже если это произойдет, очень трудно сказать, когда. И люди годами ошибались в своих прогнозах. От шахмат до открытого диалога и сложных изображений — люди продолжают ожидать, что прогресс ИИ вот-вот достигнет предела, и они продолжают ошибаться. Способ, которым мы обучаем ИИ, основан на фундаментальных принципах вычислений, которые предполагают, что любая интеллектуальная задача, которую могут выполнять люди, должна быть под силу достаточно большой модели ИИ. И прямо сейчас несколько крупнейших и самых ценных компаний в мире вкладывают десятки миллиардов долларов, чтобы это произошло.

Рекурсивное самосовершенствование и суперинтеллект

Искусственный общий интеллект приводит к рекурсивному самосовершенствованию. В определенный момент эта линия, вероятно, начнет изгибаться вверх. Почему? Потому что ИИ станет достаточно способным, чтобы помочь нам создавать лучший ИИ. Это рекурсивное самосовершенствование. Каждое поколение ИИ делает следующее поколение более мощным. Это произойдет очень легко, как только у нас появится AGI. Если искусственный общий интеллект может выполнять любую компьютерную задачу, которую может выполнять человек, то он может работать над созданием лучшего ИИ.

Но на самом деле, ИИ уже начинает вносить свой вклад в собственное развитие. Например, генерируя лучшие подсказки и создавая лучшие обучающие данные, разрабатывая лучшие графические процессоры, пишущие код для экспериментов, и даже генерируя исследовательские идеи. Со временем мы будем видеть все больше и больше этого. ИИ будет работать лучше и более независимо, и даже делать такие вещи, как разработка новых алгоритмов и открытие новых способов взаимодействия с миром. Насколько мы можем судить, не будет какого-то одного конкретного дня, когда ИИ скажет исследователям отойти от компьютера. Скорее всего, это будет выглядеть так, как мы видим сейчас. Люди намеренно все больше и больше передают управление системам ИИ, потому что они становятся все быстрее, дешевле и умнее. После определенной точки они будут делать то, что люди не могут. Они будут гораздо более способными, придумывая инновации, о которых мы не смогли бы и подумать, и, возможно, даже не смогли бы понять, и каждая инновация будет делать их лучше в открытии следующей.

Рекурсивное самосовершенствование приводит к искусственному суперинтеллекту (ASI). Что же дальше? Что произойдет, если ИИ начнут создавать лучшие ИИ? Следующим шагом после искусственного общего интеллекта является искусственный суперинтеллект, ASI. ASI не просто более способный, чем любой человек, он более способный, чем каждый человек вместе взятый. И после AGI это может не занять много времени. В конце концов, как только у вас есть один AGI, очень легко сделать больше. Вы можете просто скопировать код и запустить его на другом сервере. Это уже происходит сейчас.

Как только OpenAI завершила обучение Chat GPT, она смогла выпустить миллионы его копий, работающих параллельно. И у ИИ есть другие преимущества. Во-первых, они намного быстрее. ИИ, такой как Chat GPT, может легко создать страницу плотного технического текста менее чем за минуту и прочитать тысячи слов за секунды. Лучший шахматный ИИ может победить лучших человеческих игроков, даже если ИИ дается всего одна секунда на выбор каждого хода. Кроме того, ИИ гораздо легче обмениваться улучшениями. Если один из этих ИИ сможет найти способ сделать себя умнее, он может скопировать это на другие миллионы ИИ, которые заняты чем-то другим.

Более того, нет причин думать, что отдельные ИИ остановятся на том уровне, которого могут достичь люди. Исторически это просто не так. Если мы посмотрим на задачи, в которых ИИ достиг человеческого уровня более 5 лет назад - настольные игры, распознавание лиц, определенные типы медицинской диагностики, они все еще продолжают совершенствоваться. Если вы просто представите обычного человека, который чудесным образом имел бы способность запоминать весь интернет, читать и писать в 10 раз быстрее, а также клонировать себя по желанию, то довольно очевидно, как это могло бы выйти из-под контроля. Теперь представьте, что клоны могли бы придумывать способы редактировать свои собственные мозги, чтобы сделать каждого из них более способным. Легко понять, как они могли бы быстро стать могущественными, чем все человечество вместе взятое.

Божественный ИИ и риски для человечества

ASI приводит к богоподобному ИИ. ИИ не начнет творить магию. Мы можем быть уверены, что они не изобретут вечные двигатели или сверхсветовую скорость, потому что существуют физические пределы возможного. Но мы абсолютно нигде не близки к этим пределам. Современные смартфоны имеют в миллион раз больше памяти, чем компьютер, используемый в миссии "Аполлон" на Луну. Но они все еще в миллион раз менее плотны, чем ДНК, которая все еще не достигла физического предела.

Давайте подумаем, как наша нынешняя технология выглядела бы даже для лучших ученых 100 лет назад. Они поняли бы, что гипотетически возможно создать миллиарды устройств, которые почти мгновенно передают гигабайты информации по всему миру, используя мощные радиостанции в космосе. Но они все равно были бы очень удивлены, услышав, что у каждого есть телефон, который они могут использовать для просмотра видео с мультяшными собаками. Мы не знаем, что сможет делать искусственный суперинтеллект, но, вероятно, это будет звучать для нас еще безумнее, чем современный мир для человека из 1920 года. Подумайте об этом так.

Прогресс происходит все быстрее и быстрее по мере совершенствования ИИ. Где это закончится? Процесс самосовершенствования не остановится, пока не останется никаких улучшений, которые можно было бы сделать. Попробуйте представить себе систему ИИ настолько мощную, что ее невозможно сделать умнее, даже используя невообразимо продвинутые инженерные навыки самого мощного из возможных ИИ. Такая система будет упираться в единственные оставшиеся пределы — сами законы физики. В этот момент способности ИИ все еще не будут магией, но они могут показаться нам таковыми. Если это произойдет, мы будем полностью бессильны по сравнению с ними.

Путь по умолчанию и выживание человечества

Чтобы это пошло хорошо, нам нужно выяснить, как сделать ИИ, которые хотят делать то, что мы хотим. Наши лучшие попытки заставить ИИ не делать то, что мы не хотим, все еще довольно ненадежны и легко обходятся. Наши лучшие методы понимания того, как ИИ делает выбор, позволяют нам лишь мельком взглянуть на части их рассуждений. У нас даже нет надежных способов выяснить, на что способны системы ИИ. Мы уже с трудом понимаем и контролируем нынешние ИИ. По мере того, как мы будем приближаться к AGI и ASI, это станет намного сложнее.

Помните, ИИ не нужно ненавидеть человечество, чтобы его уничтожить. Проблема в том, что если мы действительно создадим ИИ, которые создают AGI, которые создают ASI, то для этих возвышающихся машинных богов мы будем выглядеть как ошибка округления. Для ИИ мы можем просто выглядеть как кучка примитивных существ, стоящих на пути множества действительно полезных ресурсов. В конце концов, когда мы хотим построить небоскреб, а на пути муравейник, что ж, плохо для муравьев. Дело не в том, что мы их ненавидим. У нас просто есть более важные вещи для рассмотрения. Мы не можем просто игнорировать проблему. Просто надеяться, что мощные ИИ не причинят нам вреда, буквально означает ставить на кон судьбу всего нашего вида.

Необходимость контроля и регулирования

Другой вариант — остановить или хотя бы замедлить развитие, пока мы не разберемся, что происходит. Мы далеки от того, чтобы контролировать миллионы ИИ, которые так же умны, как мы, не говоря уже об ИИ, которые для нас так же, как мы для муравьев. Нам нужно время, чтобы создать институты для управления этой технологией, несущей риск вымирания. Нам нужно время, чтобы разобраться в науке и инженерии, чтобы создать ИИ, которые мы сможем контролировать. К сожалению, гонка уже идет, и многие разные компании и страны вкладывают десятки миллиардов долларов, чтобы создать самый мощный ИИ, который они могут. У нас даже нет тормозов, на которые можно было бы нажать, если нам понадобится. И мы быстро приближаемся к обрыву.

Мы находимся в критическом моменте, когда наши решения о развитии ИИ будут эхом отзываться в истории. Сделать это правильно — не просто вариант, это необходимость. Инструменты для создания суперинтеллектуального ИИ появляются. Институты для его контроля должны появиться первыми. Каждое действие имеет значение. И у нас заканчивается время.

07.06.2025 г.

Чем отличается ИИ от человека: философия, сознание, эмоции и творчество

Искусственный интеллект стремительно развивается: современные нейросети (ChatGPT, DALL·E, Midjourney и т.д.) способны генерировать тексты, изображения, музыку и видео. Но чем отличается ИИ от человека на самом деле?

В отличие от биологического мозга, нейросети лишь оперируют статистическими паттернами и алгоритмами обучения, тогда как человеческое познание опирается на опыт, тело, эмоции и сознание. Даже самые мощные системы машинного обучения при миллиардах параметров «всё ещё отстают от мозга в эффективности обработки информации и её адаптации под жизненный опыт».

Как отмечают исследователи, современные модели требуют «гораздо, гораздо больше тренировки, чем получают люди» и при этом не способны «понимать» в человеческом смысле. Эти различия принципиальны: пока мозг человека эволюционно наделён субъективным восприятием мира и внутренними мотивациями, ИИ остаётся безэмоциональным «черным ящиком», который предсказывает вероятные слова или изображения по шаблонам.

Сознание и искусственный интеллект: философские аргументы

В философии сознание человека долгое время считалось «неуловимым» явлением: у нас нет строгого определения, что такое субъективный опыт. Но известно, что сознание включает нечто большее, чем обработку данных. С точки зрения многих философов, самосознание и субъективный опыт у ИИ отсутствуют: машина не «чувствует» и не «переживает» мир.

Уже Лейбниц заметил: если представить себе гигантскую машину, «мы бы обнаружили лишь частицы, а ничего, что могло бы объяснить восприятие». Проще говоря, разрозненный набор механизмов не сумеет воссоздать живой опыт.

Классический аргумент Джона Серла («Китайская комната») подчёркивает этот разрыв между формальными операциями и смыслом. Как писал Сёрл, программа как таковая сама по себе недостаточна для сознания: «вычисление определяется чисто формально (синтаксически), тогда как у разума есть семантическое содержание, и нельзя получить семантику только синтаксисом». Даже если ИИ полностью повторит внешнее поведение человека (сможет проходить тест Тьюринга), у него не возникнет внутреннего понимания или намерений. Машина лишь манипулирует символами (словами, пикселями и т.д.) по заранее заданным правилам, но не связывает их с реальными ощущениями и значениями.

Таким образом, ключевой философский аргумент в пользу того, что у ИИ нет сознания, заключается в том, что логическая структура и статистическая природа алгоритмов не порождают субъективного опыта. Человеческий разум обладает «нематериальными» свойствами (качества ощущений, «квалиа»), которые не сводятся к вычислениям. Без физической эмпатии к миру и без биологической основы эти свойства не появляются. Это подчёркивает, почему ИИ и человек мыслят по-разному: машины работают с вероятностями и шаблонами, а не с переживаниями и интенциями.

Эмоции человека и ИИ: мотивация и эмпатияЛюди мотивированы эмоциями, потребностями и социальными связями. Наш мозг использует нейромедиаторы (дофамин, серотонин и др.) как внутреннюю систему вознаграждения, благодаря чему успешное действие вызывает удовлетворение и усиливает мотивацию. Например, исследования показывают, что при получении результата лучше ожидаемого уровень дофамина повышается, что «усиливает мотивацию» человека. Мы стремимся к целям в соответствии с внутренними потребностями (голод, безопасность, любознательность, признание и т.д.).

ИИ же не обладает внутренними чувствами и стремлениями. Алгоритм получает лишь внешние «фидбэки» (награды) в рамках обучения (reinforcement learning), и пытается максимизировать заранее определённый показатель, но при этом ему не важно, ради чего он это делает. Как подчёркивает Энтони Чемеро, современные языковые модели «не являются воплощёнными существами» – они не находятся в мире и «никаких личных переживаний или выживания» у них нет. Другими словами, для ИИ «ничего не имеет значения»: ему безразлично, верно ли сгенерированное им высказывание или нет. Машина не испытывает тревоги за будущее, не опасается боли и не радуется хорошему.

Это же касается эмпатии. Люди могут сопереживать другим благодаря сенсорным и зеркальным механизмам мозга: видя боль или радость другого, мы сами проходим через подобные ощущения и корректируем своё поведение. Алгоритмы обработки изображений или текста могут распознавать эмоции (например, по фото человека) и присваивать метки («улыбка», «печаль»), но их «реакция» заранее запрограммирована и не основана на понимании причин. Как отмечают эксперты, такой алгоритм не в состоянии определить глубинную причину эмоций и правильно отреагировать с учётом контекста, как это сделал бы человек. Поэтому ИИ не умеет по-настоящему сочувствовать: у него нет интуитивного понимания человеческих чувств.

Творчество: может ли ИИ быть творческим?

Генеративные ИИ (текстовые, художественные, музыкальные) порождают новые комбинации данных — но возникает вопрос: является ли это реальным творчеством или лишь сложной имитацией? Современные исследования показывают, что ИИ ограничен в творчестве теми же статистическими механизмами, которые лежат в его основе. Роберт Рут-Бернштейн отмечает, что искусственный интеллект «практически исключительно» оперирует распознаванием и формированием паттернов. Другими словами, он находит в огромных выборках данных привычные закономерности и воспроизводит их по новым запросам, но не ставит новых творческих задач сам по себе.

Специфика человеческого творчества связана с воображением, телесным восприятием и эмоциональным погружением. Человек может преднамеренно увлечься идеей, поставить вопрос иначе, интуитивно связать разрозненные концепции — и тем самым создать нечто действительно новое. ИИ же пока не умеет «играть» с идеями подобным образом. Как пишут исследователи, текущие системы «имитируют лишь очень ограниченный набор человеческих творческих процессов, главным образом распознавание и формирование паттернов», но неспособны, например, «игриво представлять другие миры, в которых информация интерпретируется совсем иначе». Они не выдумывают новые проблемы или уникальные концепции — всегда полагаются на уже существующие данные.

Таким образом, творчество ИИ — это прежде всего стихийная имитация человеческих образцов. Модель GPT может написать текст в стиле Стивена Кинга, а DALL·E — сгенерировать картину в манере Ван Гога, но это не означает, что ИИ «чувствует» эти стили или задумал ими что-то сказать. В отличие от художника, который экспериментирует с материалом и пронизан собственным опытом, машина просто вычисляет наиболеем правдоподобное продолжение шаблонов из обучающей базы. Короче говоря, как поясняет Рут-Бернштейн, «ИИ-программы имитируют, но не создают».

Примеры: генеративный ИИ может составить мелодию, комбинируя музыкальные фрагменты из базы данных, но не сочинить музыку «изнутри» под влиянием чувства. Артист же, например, вдохновленный природой или эмоцией, создает неповторимый ритм. Аналогично, человек пишет роман, переживая сюжет и мотивы героев, тогда как языковая модель лишь подбирает связки слов по статистике. Поэтому при всей впечатляющей мощи генеративных систем их «творчество» остается отражением накопленного опыта (data), а не порождением внутреннего мира.

Этика искусственного интеллекта: риски и границы

Массовое распространение генеративного ИИ породило серьёзные этические вопросы. Во-первых, модели обучаются на больших наборах данных с интернетом, где содержатся искажённая или вредоносная информация. Поэтому уже наблюдаются случаи «галлюцинаций» — когда ИИ создает правдоподобные, но полностью вымышленные факты. Это ведёт к дезинформации: человек легко может воспринять сгенерированный текст за истину, особенно если он выглядит убедительно. Эксперты предупреждают, что системы ИИ порождают «дезинформацию и «галлюцинации», плагиат, нарушения авторских прав и опасный контент». Например, алгоритм безжалостно повторит стереотипы из обучающих данных или выдаст отредактированное фото как реальное.

Кроме того, есть риски нарушения приватности и авторских прав. Генераторы текстов или изображений, созданные на основе чужих работ (требуются массовые данные), могут непреднамеренно воспроизводить фрагменты защищённой информации. Это уже вызывает споры: кому принадлежит произведение, созданное нейросетью? Может ли ИИ-взятый из сети рисунок считаться плагиатом оригинала? Пока что законодательство в этом отношении отстаёт, и компании призывают проверять выходные данные моделей.

Фальсификация и злоупотребления. Очень опасным становится создание фейковых медиа с помощью ИИ. Недавний пример — скандал в США: школьницы из Нью-Джерси оказались героинями фальшивых порнографических изображений, сгенерированных нейросетью. Подобные сервисы легко доступны, и как отмечают журналисты, сколько таких случаев ещё будет — неизвестно. Более того, генеративные ответы могут убедительно имитировать человеческую речь или манеру написания, что затрудняет распознавание фейков и может подорвать доверие к информации.

Важное этическое ограничение — учёт человеческих ценностей. ИИ не обладает моралью: он не понимает, что для людей хорошо или плохо. Поэтому многие специалисты настаивают на ответственном подходе — чётком контроле и фильтрах. Например, компания Яндекс признаёт, что ИИ «отражает интернет», и вводит механизмы, чтобы понижать (но не удалять) опасный контент, угрожающий жизни и здоровью. В общем, в обществе обсуждают необходимость этических регламентов: кто будет отвечать за ошибки ИИ, какие данные считать допустимыми для обучения и где провести грань «санкционированного творчества».

Ключевые этические риски генеративного ИИ: дезинформация и «галлюцинации» выдаваемого контента; нарушение авторских прав и лицензий из-за неясного происхождения обучающих данных; распространение оскорбительного или опасного контента (например, DeepFake), как показал эпизод с поддельными порнографическими фото подростков; возможные утечки конфиденциальной информации (ИИ может непреднамеренно «вспоминать» личные данные из обучения).

Все эти факторы подчёркивают: ИИ пока не заменяет человеческую ответственность и мораль. Он лишь инструмент, и именно люди решают, как его использовать. Поэтому важно сочетать технологический прогресс с развитием «философии ИИ» и этических норм.

Искусственный и человеческий интеллекты принципиально отличаются по своей основе. Человек — это тело, мозг, эмоции, опыт и сознание: мы воспринимаем мир через чувства, действуем по своим желаниям и переживаниям, а в творчестве опираемся на интуицию и воображение. ИИ же представляет собой набор алгоритмов, который учится на данных и оперирует статистикой и паттернами. Он не обладает сознанием, переживаниями или внутренней мотивацией. Как показали философские аргументы, никакая сложность программы не гарантирует появления «психики». Его «понимание» всегда имитация, а «творчество» — комбинация уже известных элементов.

Тем не менее искусственный интеллект остаётся мощным инструментом. При разумном использовании он помогает решать сложные задачи и вдохновляет новые идеи. Важнее помнить, что глубины человеческого интеллекта лежат за пределами машинной статистики. Наше сознание и эмоции по-прежнему уникальны, а этические риски и ограничения ИИ требуют сознательного контроля. Отвечая на ключевые вопросы «чем отличается ИИ от человека» и «может ли ИИ быть творческим», мы видим: пока что ИИ остаётся зеркалом наших паттернов, но не источником самостоятельного понимания или самосознания.