💬 За пределами шумихи: технический директор утверждает, что ИИ может дополнить, а не заменить человеческую креативность

За пределами шумихи: технический директор утверждает, что ИИ может дополнить, а не заменить человеческую креативность

Технический директор утверждает, что генеративный искусственный интеллект (ИИ) повышает креативность, снижая барьеры и переключая внимание человека на задачи более высокого уровня.

Снижение барьеров для творчества с помощью ИИ

Подпитываемые страхами, что ИИ в конечном итоге подавит креативность, предсказания конца света не являются чем-то новым, как утверждает Филипп Вассибауэр, главный технический директор (CTO) Crunchdao. Однако Вассибауэр утверждает, что даже некоторые из самых успешных технологических решений сталкивались с аналогичным сопротивлением, прежде чем в конечном итоге оказались инструментами, которые усиливают креативность человека.

Обосновывая необходимость генеративного ИИ, Вассибауэр заявил Bitcoin.com News, что вместо того, чтобы сдерживать человеческие инновации, эта технология оказывается «более мощным инструментом, который снижает барьеры для творчества». Он указывает на то, как любой может легко использовать ИИ для создания высококачественных видеороликов с хорошо продуманными подсказками, поддерживая это утверждение.

Более того, вместо того, чтобы принижать человеческую креативность, как указывают некоторые критики. Это, утверждает он, показывает, что «генеративный ИИ усиливает, а не заменяет творческий процесс».

Что касается низкого доверия к ИИ, технический директор Crunchdao назвал страхи за конфиденциальность и опасения по поводу потери работы одними из ключевых факторов. Хотя это и не «панацея», технический директор утверждает, что децентрализация может стать шагом, который приведет ИИ в соответствие с такими ценностями, как справедливость и автономия, которые могут укрепить доверие.

В другом письменном ответе, которым поделился с Bitcoin.com News, Вассибауэр рассмотрел риски ИИ и то, как нынешние инженеры могут помочь их снизить. Он также высказал свою точку зрения на принятые на данный момент меры регулирования. Ниже приведены ответы Вассибауэра на отправленные вопросы.

Bitcoin.com News (BCN): Согласно отчету KPMG, трое из пяти человек опасаются доверять искусственному интеллекту (ИИ), а 67% людей сообщают о низком или среднем принятии этой технологии. Считаете ли вы, что появление децентрализованных технологий и других связанных с ними инноваций может помочь повысить доверие пользователей к ИИ? По вашему мнению, почему изначально существует такая глубокая проблема доверия?

Филипп Вассибауэр (PW): Низкое принятие ИИ обусловлено такими факторами, как непонимание, страхи за конфиденциальность, неточность, быстрое развитие и опасения потери работы. Децентрализация может помочь, улучшив конфиденциальность с помощью контролируемых пользователем данных, увеличив прозрачность с помощью проверяемых систем и сократив централизованный контроль. Хотя это и не панацея, это шаг к согласованию ИИ с такими ценностями, как справедливость и автономия, которые могут восстановить доверие.

BCN: Есть ли какие-либо тенденции или инновации, связанные с ИИ, которые, по вашему мнению, игнорируются или недооцениваются? Как, по вашему мнению, эти тенденции или инновации можно использовать для стимулирования роста или улучшения в области аналитики данных?

PW: Агенты ИИ должны стать основным трендом, особенно в экосистемах блокчейна. Эти системы созданы специально для ботов — данные доступны, системы компонуются, а взаимодействия бесшовны. По мере перехода финансового сектора на блокчейн потенциал агентов ИИ для использования этих данных будет расти, что приведет к более интеллектуальной автоматизации, оптимизации и инновациям в аналитике и принятии решений.

BCN: Можете ли вы кратко рассказать о проблемах и препятствиях, с которыми вы столкнулись при попытке перехода от традиционных систем к децентрализованным фреймворкам, и как вы преодолели эти проблемы?

PW: Создание сетевых эффектов с помощью токеномики: В традиционных приложениях принятие зависит от создания отличного продукта и поиска принятия. В Web3 токеномика является ключом к управлению сетевыми эффектами. Крайне важно разрабатывать их продуманно, чтобы вознаграждать ранних последователей и согласовывать стимулы среди участников для роста и сотрудничества.

Выбор уровней децентрализации: Полностью децентрализованный протокол — это конечная цель, но слишком ранний переход к полной децентрализации может замедлить разработку продукта и принятие решений. Найти правильный баланс для начальной итерации протокола — сложная задача, но она необходима для долгосрочного успеха.

Соответствие нормативным требованиям: работа в зарождающейся области подразумевает необходимость ориентироваться в неясных правилах, что требует значительного времени и усилий. Создание соответствующих требованиям продуктов с сохранением гибкости — это постоянная проблема.

BCN: За последние несколько лет появилось несколько платформ ИИ, где интернет-пользователи могут применять подсказки на простых языках для достижения результатов. Многие считают, что появление таких решений отнимает креативность и интуитивность, присущие человечеству. Какова ваша реакция на это утверждение? Верите ли вы в достижение баланса между человеческим творчеством и возможностями ИИ, или вы считаете, что человечество находится на необратимом пути к доминированию ИИ?

PW: Этот страх возникает с каждой новой технологией — книги, компьютеры, интернет — как хотите. Тем не менее, каждая из них в конечном итоге увеличила человеческую креативность. Генеративный ИИ, по моему мнению, ничем не отличается.

Это просто более мощный инструмент, который снижает барьеры для творчества. Например, теперь вы можете создавать высококачественные видеоролики с хорошо продуманными подсказками, которые раньше требовали большого бюджета и значительных усилий.

Человеческое творчество не теряется, оно меняется. Вместо того, чтобы сосредоточиться на оперативных задачах, мы движемся к идее, направлению и планированию. Генеративный ИИ улучшает, а не заменяет творческий процесс.

BCN: Как вы сбалансируете потенциальные преимущества автоматизации на основе ИИ с необходимостью сохранения рабочих мест и обеспечения прозрачности и подотчетности систем ИИ?

PW: Системы ИИ в значительной степени полагаются на человеческий вклад, и для таких систем имеет смысл вознаграждать создателей данных, на которых они учатся. В CrunchDAO мы создаем систему, которая воплощает этот принцип. По мере того, как она становится более зрелой и автономной, мы гарантируем, что интеллектуальная собственность останется у создателей. Всякий раз, когда их модели используются, они получают роялти, создавая потенциал для пассивного дохода.

Кроме того, мы планируем использовать системный доход для выкупа и сжигания токенов, предлагая участникам сети дополнительные преимущества. Такой подход не только выравнивает стимулы, но и обеспечивает прозрачность и подотчетность. Я ожидаю, что подобные модели появятся и в других децентрализованных системах.

BCN: Недавно вы присоединились к Crunchdao в качестве технического директора компании, принеся с собой более 20 лет лидерства в области инжиниринга и разработки продуктов. Какие инициативы или проекты, связанные с ИИ, вы как технический директор больше всего хотите исследовать или разрабатывать в ближайшем будущем? Также, можете ли вы пролить свет на будущее децентрализованных вычислений в дорожной карте Crunchdao и на то, как они интегрируются с ИИ/МО?

PW: Я особенно взволнован системами прогнозирования в реальном времени, которые мы масштабируем в следующем году. Эти системы обрабатывают потоки данных в реальном времени для генерации прогнозов, начиная с прогнозов цен в среднем сегменте рынка. Следующий вариант использования, скорее всего, будет сосредоточен на улучшении систем в цепочке, создавая немедленную и практическую ценность для децентрализованных экосистем.

Что меня еще больше волнует, так это то, как развиваются эти системы. Их можно постоянно настраивать, добавляя новые модели и объединяя результаты с помощью компонуемых методов. Множество участников вносят вклад в оптимизацию прогнозов, гарантируя, что лучшие идеи попадут наверх. Это создает прозрачную и открытую систему, в которой может участвовать каждый, а те, кто вносит вклад в создание ценности, постоянно вознаграждаются.

Что касается децентрализованных вычислений, то они занимают центральное место в дорожной карте CrunchDAO. Они соответствуют нашему видению демократической и масштабируемой экосистемы предиктивного моделирования, которая обеспечивает возможности AI/ML в реальном времени, обеспечивая при этом эффективность, справедливость и инклюзивность в том, как генерируются прогнозы и идеи.

BCN: Crunchdao утверждает, что имеет более 6000 специалистов по данным и 600 лиц с докторской степенью, которые разрабатывают альфа-генерирующие идеи через свою сеть коллективного интеллекта. Почему такое большое количество экспертов, что именно они делают и как платформа управляет операциями в своей сети?

PW: В настоящее время наши специалисты по данным и доктора наук соревнуются в сложных задачах по таким темам, как прогнозирование цен на среднем рынке, анализ причинности, прогнозирование рака и управление портфелем, среди прочих. Компании и фонды обращаются к нам, чтобы протестировать и оспорить свои внутренние методологии, что часто приводит к разработке новых и более эффективных методов. Эти задачи структурированы как турниры, и наш децентрализованный подход неоднократно превосходил традиционные внутренние модели.

Но это только начало. Мы создаем децентрализованную сеть, где участники могут вносить модели и прогнозы, превращая платформу в инновационную экосистему предиктивного моделирования на основе протоколов. Такой подход способствует сотрудничеству, стимулирует креативность и обеспечивает постоянное совершенствование, создавая систему, которая гораздо более динамична и эффективна, чем централизованные альтернативы.

BCN: Как и любая инновация, ИИ несет с собой риски, особенно на нынешних начальных этапах своей эволюции. Риски обработки данных и разработки находятся в руках инженеров-программистов и аналитиков данных. Насколько вы доверяете нынешнему поколению инженеров ИИ/МО в предоставлении решений с минимальными рисками для человечества?

PW: В самом машинном обучении нет неотъемлемого риска, особенно в таких случаях, как наш, когда речь идет о поиске прогнозов путем анализа данных. Когда ИИ используется отдельными лицами или небольшими командами, я не слишком обеспокоен. Это просто еще один инструмент для повышения креативности или улучшения процессов. Это не значит, что это не будет использоваться для неправильных результатов здесь, но это не риск для человечества.

Реальные риски возникают, когда ИИ используется национальными государствами или крупными образованиями. У этих игроков есть ресурсы для использования ИИ в масштабах, потенциально для наблюдения, манипуляции или автономных систем оружия. Проблема не в технологии, а в намерении ее использования.

BCN: Какую роль, по вашему мнению, должен играть ИИ в принятии решений о разработке продуктов, и как вы использовали идеи, полученные с помощью ИИ, в своей предыдущей работе?

PW: ИИ уже формирует разработку продукта с помощью аналитических инструментов, которые помогают командам получать информацию. Например, в Dune мы создали системы ИИ, которые помогают создавать или исправлять SQL-запросы и генерировать визуализации, делая принятие решений более рационализированным.

В CrunchDAO мы идем дальше, представляя сеть моделей, разработанных для решения различных проблем. Эти модели вознаграждаются и развиваются на основе их полезности и воздействия, что позволяет экосистеме самооптимизироваться с течением времени.

Это соответствует тому будущему, которое я предвижу: агенты ИИ будут постоянно отслеживать данные, изучать закономерности и активно генерировать идеи или предложения, повышая эффективность и инновации в процессе принятия решений.

BCN: Потенциальные риски, связанные с машинами ИИ, легли в основу существующих правил в секторе. Правительства и учреждения неоднократно подчеркивали возможность сбоев ИИ или непреднамеренных последствий, если не управлять ими должным образом. По вашему мнению, оправданы ли эти опасения?

PW: Пока еще рано говорить, насколько оправданы эти страхи. ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, и хотя неизбежно будут злоупотребления или непреднамеренные последствия, я не предвижу серьезных проблем при использовании этой технологии гражданскими лицами. Да, будут неправильные варианты использования, такие как дезинформация или мошенничество, но сама технология часто предоставляет инструменты для противодействия этим рискам, например, системы обнаружения мошенничества или дезинформации на основе ИИ.

Меня больше беспокоит, когда ИИ становится оружием или контролируется на государственном уровне или крупными субъектами. Риски, такие как автономное оружие, наблюдение или масштабная манипуляция, здесь гораздо выше. Если бы только крупные субъекты или государства имели контроль над этой технологией, это было бы особенно тревожно, поскольку это могло бы концентрировать власть и создавать значительный дисбаланс.

BCN: Считаете ли вы, что предпринятые до сих пор меры регулирования продуманы надлежащим образом, или есть области, которые, по вашему мнению, следует скорректировать, чтобы достичь сбалансированной экосистемы, не подавляя инновации?

PW: Есть предлагаемые законы, но пока не многие из них активны. В целом, наличие нормативной ясности является позитивным шагом, поскольку она дает рекомендации разработчикам и предприятиям. Однако существует реальная опасность подавления инноваций, если правила станут слишком строгими или не смогут адаптироваться к быстрому развитию технологий ИИ. Это особенно актуально в данном случае, поскольку мы находимся в самом начале бума ИИ, и неясно, что произойдет в ближайшие годы, как со стороны инноваций, так и со стороны регулирования.

Насколько я понимаю, баланс заключается в разработке правил, которые решают критические проблемы, такие как предвзятость, конфиденциальность и подотчетность, не создавая ненужных барьеров для стартапов и новаторов. Привлечение отраслевых экспертов и итеративное принятие решений может помочь, что, похоже, и происходит в настоящее время.

BCN: Как вы видите развитие технологий ИИ и машинного обучения в ближайшие 2-5 лет? Есть ли у вас еще идеи о системах ИИ/МО и возможностях, которые они предлагают в быстро развивающейся экосистеме децентрализованных решений?

PW: Я не эксперт по развитию и обучению LLM, но я подозреваю, что мы можем увидеть плато в прогрессе в этом направлении, поскольку более крупные модели становятся экспоненциально более дорогими для вычисления, а получение новых данных для обучения становится более затратным. Например, юнит-экономика OpenAI в настоящее время не выглядит устойчивой, если учитывать эти проблемы.

Тем не менее, существующие и будущие модели уже невероятно мощные, поэтому мы видим широкую интеграцию. По мере развития технологии и углубления понимания я ожидаю период инноваций, когда будут процветать новые подходы и приложения. В частности, я взволнован тем, что все больше систем перейдут на блокчейн. Потенциал агентов ИИ для использования данных блокчейна — доступных, компонуемых и бесшовно интерактивных — огромен, что приводит к более разумной автоматизации, оптимизации и инновациям в аналитике и принятии решений.

CrunchDAO занимает уникальное положение, позволяющее ей лидировать в этой области, создавая инфраструктуру для поддержки и формирования новых тенденций, гарантируя, что децентрализованные решения будут играть ключевую роль на следующем этапе эволюции ИИ/МО.