Министр коммуникаций и цифровых технологий Солли Малаци высказывает мнение, что будущее не будет принадлежать исключительно искусственному интеллекту (ИИ), а скорее дополненному интеллекту, где ИИ служит для усиления человеческих способностей, а не для их замещения.
Вопрос о человеческом уникальном вкладе
Во время панельной дискуссии на Шестом саммите правительства по социальным медиа был поставлен вопрос о том, что должно оставаться уникально человеческим по мере роста возможностей ИИ. Хотя современный разговор часто сосредоточен на возможностях ИИ — анализе данных, распознавании образов, генерации контента и переводе в реальном времени — автор дискуссии считает, что задается не совсем верный вопрос.
Отличие делегирования от отказа
Долгое время дебаты строились на предположении о конкуренции между ИИ и человеческим интеллектом (ЧИ), предполагая, что чем умнее становятся машины, тем менее ценным становится человеческий интеллект. Однако автор полагает, что ситуация обстоит наоборот. Он приводит примеры исторических инструментов, таких как калькуляторы, GPS и поисковые системы, которые не делали людей менее умными, а позволяли им концентрироваться на более сложных задачах.
Психологи Эван Риско и Сэм Гилберт называют это явление когнитивным выгрузкой — намеренным использованием внешних средств для снижения когнитивной нагрузки при сохранении способности к суждению, творчеству и рассуждению. Искусственный интеллект рассматривается как очередная глава в этой истории.
Риски чрезмерной зависимости
Стивен Шоу и Гидеон Наве утверждают, что появление генеративного ИИ порождает новый вызов, который они называют когнитивным отказом. Проблема заключается не просто в том, что люди передают когнитивные задачи технологиям, а в том, что они начинают принимать выводы, сгенерированные машиной, без должной проверки или независимого мышления.
Автор подчеркивает критическое различие: когнитивная выгрузка — это делегирование, тогда как когнитивный отказ — это отречение. При использовании калькулятора человек делегирует арифметику, но сохраняет право решать, имеет ли ответ смысл. Аналогично, при использовании GPS человек остается ответственным за оценку безопасности маршрута, даже если технология выполняет расчеты.
Суть проблемы — утрата суждения
Искусственный интеллект становится проблематичным лишь тогда, когда мы начинаем делегировать само суждение. Основной риск, по мнению ученых, состоит не в том, что машины становятся умнее, а в том, что люди становятся менее интеллектуально вовлеченными, принимая алгоритмические результаты без сомнений, понимания или контекстуализации.
История показывает, что величайшие провалы общества редко связаны с недостатком информации; чаще они обусловлены ошибками в суждении. Ни один алгоритм не способен понять легитимность, ни одна машина не испытывает эмпатии, и ни одна модель не может взвесить конкурирующие конституционные права или оценить социальные последствия решения. ИИ может оценивать вероятности, но не может определить, что следует делать.
Применение в аналитике рисков
В компании Sasria, в сотрудничестве с Советом по научным и промышленным исследованиям (CSIR), разрабатываются предиктивные аналитические системы риска. Эти системы объединяют машинное обучение, поведенческую науку, анализ настроений и геопространственную разведку для лучшего понимания возникающих социальных угроз. Была разработана модель «Четыре уровня защиты», призванная не просто прогнозировать беспорядки, но и повышать устойчивость общества к ним.
Технология способна находить закономерности в миллионах точек данных, что недоступно для одного аналитика. Однако она не может объяснить значение этих паттернов. Рост негативных настроений может свидетельствовать о реальной социальной нестабильности, политической мобилизации или просто о временной реакции общественности на изолированное событие. Алгоритм обнаруживает сигнал, а человеческий интеллект интерпретирует контекст, что является примером дополнения, а не замены.
Будущее гибридного интеллекта
Это также область, где пересекается исследование гибридного интеллекта. Наиболее сильные результаты достигаются не тогда, когда люди соревнуются с ИИ, а когда каждый вносит свой наилучший вклад. ИИ расширяет наши познавательные возможности, в то время как человеческий интеллект остается ответственным за интерпретацию этих знаний через призму этики, контекста и подотчетности.
Это имеет глубокие последствия для руководства. Процветать будут те организации, которые сочетают технологические возможности с здравым суждением, эффективным управлением и этическим лидерством, а не обязательно те, у кого самые сложные алгоритмы.
Смена фокуса развития
Возможно, стоит изменить вопрос. Вместо того чтобы измерять ИИ по тому, сколько человеческого труда он может автоматизировать, следует спрашивать, насколько он может поднять человеческие возможности. Существует существенная разница: одно будущее заменяет людей, другое дает им силы.
Поскольку правительства, бизнес и общество продолжают инвестировать в ИИ, необходимо уделять равное внимание инвестициям в человеческий интеллект. Хотя ИИ может трансформировать способы нашей работы, общения и управления, он не может заменить качества, которые делают лидерство по-настоящему человеческим. Будущее будет формироваться не теми, кто создает самые умные машины, а теми, кто продолжает задавать самые умные вопросы. В этом и заключается истинное обещание дополненного интеллекта: не в том, что машины однажды начнут думать как люди, а в том, что люди, поддерживаемые интеллектуальными машинами, будут мыслить лучше, чем когда-либо прежде.
