OpenAI o ulozi AI u izvršavanju složenih poslova
Hemanth Asirvatham i Elliott Mokski, autori eseja objavljenog na OpenAI platformi Intelligence Age, razmatraju mogućnost da najveća vrednost napredne i superinteligentne veštačke inteligencije neće biti samo u novim idejama, već u rutinskom izvršavanju poslova. Kao pokazatelj rastuće složenosti napretka navode da je za održavanje Murovog zakona danas potrebno više od 18 puta istraživača nego početkom 1970-ih, dok je efektivni istraživački napor u američkoj ekonomiji od 1930-ih porastao 23 puta, uz pad merene produktivnosti za faktor 41.
Autori naglašavaju da tekst predstavlja njihova lična stanovišta, a ne stavove kompanije OpenAI ili njihovih kolega. Polazište eseja je razlika između sposobnosti da se dođe do uvida i sposobnosti da se taj uvid pretvori u stvaran rezultat.
Ideje zavise od kapaciteta za izvršenje
Briljantna hipoteza, objašnjavaju autori, nije sama po sebi napredak. Potrebni su dokazi, instrumenti, finansiranje, lanci snabdevanja, propisi i organizacije koje mogu da sprovedu niz lokalnih zadataka bez prekida. Oni taj skup sposobnosti opisuju kao institucionalnu inteligenciju: često nevidljivu sposobnost sistema da ideju pretvori u izvediv projekat.
Poređenje teleskopa Galileja i svemirskog teleskopa James Webb pokazuje razmeru promene. Galilejev instrument zahtevao je nekoliko sočiva i mali broj ljudi, dok je Webb, čija je vrednost navedena kao deset milijardi dolara, razvijen uz učešće 300 organizacija iz 14 zemalja. Njegovih 18 segmenata ogledala izrađeno je uz preciznost od 50 nanometara, a opservatorija je poslata na udaljenost od milion milja.
Zato se inteligencija i kapacitet za realizaciju posmatraju kao komplementi: bolji instrument čini dobro pitanje vrednijim, a bolje pitanje povećava vrednost instrumenta. AI već smanjuje oskudicu u izvršavanju tako što piše kod, pretražuje stručnu literaturu i pretvara skicu u prototip. Time pojedinci mogu da pokrenu projekte za koje je ranije bila potrebna čitava organizacija.
Dva moguća pravca razvoja
Autori opisuju „civilizaciju dubine“ i „civilizaciju širine“. U prvom slučaju, veoma sposobna AI smanjuje broj potrebnih fizičkih eksperimenata: simulacije i razmišljanje sužavaju izbor, pa se stvarnost proverava kroz mali broj pažljivo odabranih testova. Matematika i rad sa već prikupljenim podacima predstavljaju oblasti u kojima se znanje može brzo širiti bez mnogo novih fizičkih resursa.
Drugi pravac je civilizacija širine. Tada bolja inteligencija proizvodi još više vrednih hipoteza, dizajna i kandidata za ispitivanje, ali fizički svet ostaje ograničenje. Hemijske reakcije zahtevaju vreme, organizmi moraju da rastu, mašine da se izgrade, a klinička ispitivanja lekova ostaju neophodna i kada simulacije pomažu u izboru kandidata. U tom scenariju rastu značaj laboratorija, fabrika, energije, logistike i administracije.
Poslovni zaključak
Za poslovanje je važna razlika između generisanja predloga i njihove pouzdane primene. AI može da ubrza analizu, razvoj softvera i pripremu odluka, ali vrednost nastaje tek kada su procesi, odgovornosti, podaci i operativni kapacitet usklađeni sa sprovođenjem. Zato ulaganja u AI treba posmatrati zajedno sa sposobnošću organizacije da izabrane ideje pretvori u merljive rezultate.