Beyond the Hype: Главный технический директор утверждает, что искусственный интеллект может дополнить, а не заменить человеческое творчество

Снижение барьеров для творчества с помощью ИИ

Боязнь того, что ИИ в конечном итоге будет подавлять креативность, не нова, как утверждает Филипп Вассибауер, технический директор Crunchdao. Однако Вассибауер утверждает, что даже некоторые из самых успешных технологических решений ранее сталкивались с аналогичным сопротивлением, прежде чем доказать, что они стали инструментами, повышающими человеческую креативность.

Аргументируя в пользу генеративного ИИ, Вассибауер сказал Bitcoin.com News, что вместо того, чтобы подавлять человеческие инновации, технология доказывает, что это “более мощный инструмент, снижающий барьеры для творчества”. Он указывает на то, как любой может легко использовать ИИ для создания высококачественных видео с хорошо продуманными подсказками, поддерживая это утверждение.

Кроме того, вместо того чтобы ухудшать человеческую креативность, как выражают опасения некоторые критики. Это, как считает он, показывает, что “генеративный ИИ не заменяет, а дополняет творческий процесс”.

Что касается низкого уровня доверия к ИИ, технический директор Crunchdao выделил страхи за конфиденциальность и опасения по поводу потери рабочих мест как некоторые из ключевых факторов, способствующих этому. Хотя это и не “панацея”, технический директор утверждает, что децентрализация может стать шагом к согласованию ИИ с такими ценностями, как справедливость и автономность, что может выстроить доверие.

В другом письменном ответе для Bitcoin.com News Вассибауер развивает тему рисков ИИ и то, как нынешние инженеры могут помочь их снизить. Он также поделился своим мнением по поводу принятых регуляторных шагов. Ниже приведены ответы Вассибауера на заданные вопросы.

Bitcoin.com News (BCN): Согласно отчету KPMG, трое из пяти человек не склонны доверять искусственному интеллекту (ИИ), и 67% людей сообщают о низком или умеренном уровне принятия технологии. Считаете ли вы, что появление децентрализованных технологий и других связанных инноваций может помочь повысить доверие пользователей к ИИ? На ваш взгляд, почему существует такая глубокая проблема с доверием изначально?

Филипп Вассибауер (PW): Низкий уровень принятия ИИ объясняется такими факторами, как недопонимание, страх за конфиденциальность, неточность, быстрое развитие и опасения по поводу потери рабочих мест. Децентрализация может помочь, улучшая конфиденциальность с помощью данных под контролем пользователя, увеличивая прозрачность через системы, доступные для аудита, и снижая централизованный контроль. Хотя это и не панацея, это шаг к согласованию ИИ с такими ценностями, как справедливость и автономность, что может восстановить доверие.

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

PW: ИИ-агенты станут важной тенденцией, особенно в экосистемах блокчейна. Эти системы специально разработаны для ботов — данные доступны, системы состоятельны, а взаимодействия безупречны. По мере того как финансовый сектор переходит на блокчейн, потенциал ИИ-агентов использовать эти данные будет расти, стимулируя более умную автоматизацию, оптимизацию и инновации в области аналитики и принятия решений.

BCN: Не могли бы вы кратко рассказать о любых проблемах или препятствиях, с которыми вы столкнулись при попытке перехода от традиционных систем к децентрализованным структурам, и как вы преодолели эти проблемы?

PW: Создание сетевых эффектов с помощью токеномики: в традиционных приложениях принятие зависит от создания отличного продукта и привлечения пользователей. В Web3 токеномика является ключом к созданию сетевых эффектов. Крайне важно тщательно разрабатывать ее, чтобы вознаграждать ранних пользователей и согласовывать стимулы среди участников для роста и сотрудничества.

Определение уровней децентрализации: полностью децентрализованный протокол является конечной целью, но слишком ранний переход к полной децентрализации может замедлить развитие продукта и принятие решений. Поиск правильного баланса для начальной итерации протокола сложен, но важен для долгосрочного успеха.

Регуляторное соответствие: работа в зарождающейся области означает необходимость навигации по нечетким правилам, что требует значительных временных и усилий. Создание продуктов, соответствующих требованиям, оставаясь при этом гибкими, является постоянным вызовом.

BCN: За последние несколько лет появилось несколько платформ ИИ, где интернет-пользователи могут применять простые текстовые команды для достижения результатов. Многие считают, что появление таких решений отнимает креативность и интуитивность, ассоциируемую с человечеством. Какова ваша реакция на это утверждение? Вы верите в поддержание баланса между человеческим креативом 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 — вы назовите это. Тем не менее, каждая из них в конечном итоге увеличила человеческую креативность. Генеративный ИИ, по моему мнению, не отличается.

Это просто более мощный инструмент, который снижает барьеры для креативности. Например, теперь вы можете создавать высококачественные видео с хорошо продуманными подсказками, для чего ранее требовался большой бюджет и значительные усилия.

Человеческая креативность не теряется; она меняется. Вместо того чтобы сосредотачиваться на операционных задачах, мы переходим к идеям, направлению и планированию. Генеративный ИИ не заменяет, а дополняет творческий процесс.

BCN: Как вы балансируете между потенциальными преимуществами автоматизации на базе ИИ и необходимостью защиты рабочих мест, а также обеспечением прозрачности и подотчетности ИИ-систем?

PW: ИИ-системы сильно зависят от человеческого вклада, и имеет смысл, чтобы такие системы вознаграждали создателей данных, из которых они обучаются. В CrunchDAO мы строим систему, которая воплощает этот принцип. По мере того как она наберет обороты и станет более автономной, мы обеспечим, чтобы ИС оставалась у создателей. Каждый раз, когда их модели используются, они зарабатывают роялти, создавая потенциал для пассивного дохода.

Кроме того, мы планируем использовать генерированный системой доход для выкупа и сжигания токенов, предлагая дополнительную выгоду участникам сети. Такой подход не только согласовывает стимулы, но и обеспечивает прозрачность и подотчетность. Я ожидаю, что похожие модели появятся и в других децентрализованных системах.

BCN: Недавно вы присоединились к Crunchdao на должность технического директора компании, принеся более 20 лет опыта лидерства в области инженерии и развития продукта. Как технический директор, какими инициативами или проектами, связанными с ИИ, вы наиболее взволнованы исследовать или развивать в ближайшем будущем? Также можете рассказать о будущем децентрализованных вычислений в плане Crunchdao и как они интегрируются с ИИ/МК?

PW: Я особенно взволнован системами предсказания в реальном времени, которые мы планируем масштабировать в следующем году. Эти системы обрабатывают потоки данных в реальном времени для генерации предсказаний, начиная с предсказаний цен на срединном рынке. Следующий случай использования, вероятно, будет сосредоточен на улучшении систем на блокчейне, создавая немедленную и действенную ценность для децентрализованных экосистем.

Что меня воодушевляет еще больше, так это то, как эти системы развиваются. Они могут быть постоянно настроены, новые модели добавлены, а выходы агрегированы с помощью составных методов. Различные участники способствуют оптимизации предсказаний, обеспечивая, чтобы лучшие идеи поднимались на вершину. Это создает прозрачную и открытую систему, в которой каждый может участвовать, и те, кто вносит вклад в создание ценности, получают регулярные вознагождения.

Что касается децентрализованных вычислений, они занимают центральное место в плане CrunchDAO. Это соответствует нашему видению демократической и масштабируемой экосистемы предсказательных моделей, которая обеспечивает возможности ИИ/МК в реальном времени, сохраняя эффективность, справедливость и инклюзивность в том, как генерируются предсказания и инсайты.

BCN: Crunchdao утверждает, что у них более 6000 специалистов по данным и 600 человек с докторской степенью, которые разрабатывают инсайты, генерирующие альфу, через свою сеть коллективного интеллекта. Зачем такое большое количество специалистов, что именно они делают, и как платформа управляет операциями в своей сети?

PW: В настоящее время наши специалисты по данным и кандидаты наук соревнуются в сложных задачах на темы, такие как прогнозирование цен на срединном рынке, анализ причинно-следственных связей, предсказание рака и управление портфелем, среди прочих. Компании и фонды обращаются к нам, чтобы проверить и оспорить их внутренние методологии, что часто приводит к разработке новых и более эффективных методов. Эти вызовы структурированы как турниры, и наш децентрализованный подход неоднократно превосходит традиционные, внутренние модели.

Но это только начало. Мы строим децентрализованную сеть, в которой участники могут вносить модели и предсказания, превращая платформу в экосистему предсказательных моделей, основанную на протоколах. Такой подход способствует сотрудничеству, стимулирует креативность и обеспечивает постоянное улучшение, создавая систему, намного более динамичную и эффективную, чем централизованные альтернативы.

BCN: Как и любое нововведение, ИИ сопряжен с рисками, особенно в начальных стадиях его развития. Управление данными и риски разработки лежат в руках программистов и аналитиков данных. Насколько вы доверяете нынешнему поколению инженеров ИИ/МК в предоставлении решений с минимальными рисками для человечества?

PW: В машинном обучении нет каких-либо внутренних рисков, особенно в таких случаях, как наш, когда речь идет о нахождении предсказаний посредством анализа данных. Когда ИИ используется отдельными лицами или небольшими командами, я не слишком беспокоюсь. Это просто еще один инструмент для увеличения креативности или улучшения процессов. Это не означает, что его нельзя будет использовать во вред, но это не является риском для человечества.

Истинные риски возникают, когда ИИ используется государствами или крупными организациями. Эти игроки имеют ресурсы для использования ИИ в больших масштабах, потенциально для слежки, манипуляции или автономных систем вооружения. Проблема не в технологии, а в намерениях стоящих за ее использованием.

BCN: Какую роль, на ваш взгляд, должен играть ИИ в информированности о решениях по разработке продуктов, и как вы включали идеи, основанные на ИИ, в ваши предыдущие роли?

PW: ИИ уже формирует разработку продуктов с помощью аналитических инструментов, которые помогают командам извлекать инсайты. Например, в Dune мы построили системы ИИ, которые помогают создавать или исправлять SQL-запросы и генерировать визуализации, упрощая процесс принятия решений.

В CrunchDAO мы идем дальше, представляя сеть моделей, предназначенных для решения различных проблем. Эти модели вознаграждаются и получают усиление в зависимости от их полезности и влияния, что позволяет экосистеме самооптимизироваться со временем.

Это соответствует будущему, которое я вижу, — когда агенты ИИ непрерывно отслеживают данные, изучают паттерны и проактивно генерируют идеи или предложения, повышая эффективность и инновации в принятии решений.

BCN: Потенциальные риски, связанные с машинами ИИ, послужили основой для существующих нормативных актов в этом секторе. Правительства и учреждения неоднократно подчеркивают вероятность сбоев ИИ или непредвиденных последствий, если не управлять ими должным образом. На ваш взгляд, оправданы ли эти страхи?

PW: Пока рано говорить, насколько оправданы эти страхи. ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, и, хотя неизбежно будут случаи злоупотреблений или непредвиденных последствий, я не предвижу серьезных проблем, когда граждане используют эту технологию. Да, будут неправильные случаи использования, например, распространение дезинформации или мошенничества, но сама технология часто предоставляет инструменты, которые помогают уравнять эти риски, например, системы ИИ для выявления мошенничества или дезинформации.

Что касается меня, больше беспокоит, когда ИИ превращается в оружие или находится под контролем государства или крупных организаций. Риски здесь, такие как автономные системы вооружения, слежка или масштабная манипуляция, намного значительнее. Если только крупные организации или государства будут иметь контроль над этой технологией, это будет особенно тревожно, так как это может сконцентрировать власть и создать значительные дисбалансы.

BCN: Считаете ли вы, что уже принятые нормативные меры правильно составлены, или есть области, которые, по вашему мнению, следует скорректировать, чтобы достичь сбалансированной экосистемы без подавления инноваций?

PW: Существует много предложенных законов, но мало из них действующие. В целом, наличие нормативной ясности — это положительный шаг, так как он предоставляет разработчикам и предприятиям ориентиры. Однако существует реальная опасность подавления инноваций, если правила становятся слишком ограничительными или не успевают адаптироваться к быстрому развитию технологий ИИ. Это особенно актуально сейчас, поскольку мы находимся в самом начале бума ИИ, и непонятно, что произойдет в ближайшие годы как с точки зрения инноваций, так и регуляций.

Насколько я понимаю, баланс заключается в создании правил, которые решают критические проблемы, такие как предвзятость, конфиденциальность и подотчетность, без создания ненужных барьеров для стартапов и инноваторов. Вовлечение отраслевых экспертов и итеративное законодательство могут помочь, что, как кажется, сейчас происходит.

BCN: Как вы видите дальнейшее развитие технологий ИИ и машинного обучения в ближайшие 2-5 лет? Есть ли у вас дополнительные инсайты относительно систем ИИ/МК и возможностей, которые они предлагают в быстро развивающейся экосистеме децентрализованных решений?

PW: Я не специалист по разработке и обучению больших языковых моделей, но подозреваю, что мы можем увидеть плато в развитии в этой области, поскольку более крупные модели становятся экспоненциально дороже для вычисления, а получение новых данных для обучения становится все более затратным. Например, экономика единицы OpenAI в настоящее время выглядит нестабильной с учетом этих проблем.

Тем не менее, существующие и предстоящие модели уже невероятно мощные, и поэтому мы видим их широко интеграцию. По мере того как технология созревает и глубокое понимание углубляется, я ожидаю период инноваций, когда новые подходы и приложения будут процветать. В частности, я в восторге от большего числа систем, переходящих на блокчейн. Потенциал для ИИ-агентов использовать данные блокчейна — доступные, составные и беспрепятственно интерактивные — огромен, стимулируя более умную автоматизацию, оптимизацию и инновации в аналитике и принятии решений.

CrunchDAO оказывает уникальную поддержку в этой сфере, создавая инфраструктуру для поддержки и формирования этих возникающих тенденций, обеспечивая, чтобы децентрализованные решения играли ключевую роль в следующем этапе эволюции ИИ/МК.