Закреплено
Искусственный интеллект
5 076 постов
•
11 487 подписчиков
0 просмотренных постов скрыто
Искусственный интеллект: от философских корней до современных технологий
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью современного мира, но многие люди всё ещё не до конца понимают, что это такое, как он работает и какое место занимает в нашей жизни. Эта статья призвана помочь разобраться в основах ИИ, рассмотреть его историческое и философское значение, а также проанализировать его устройство и потенциальные опасности.
Основы и история развития отношения к технике
Древнегреческое понимание техники
История отношения человека к технике уходит корнями в глубокую древность. Эллинская цивилизация воспринимала технику как méchané — инструментальную хитрость, связанную с искусственным вмешательством в порядок космоса. Для древних греков техника имела амбивалентный статус: она позволяла человеку воздействовать на окружающую среду, но одновременно несла в себе элемент hubris (надменности), предполагая выход за божественные установления.
Греческая парадигма не была техноцентричной в отличие от современного общества. Она ставила человека в центр, но не как «инженера Вселенной», а как ζῷον πολιτικόν (политическое животное), живущее в порядке physis (природы). Для Платона и Аристотеля высшей реальностью была сфера идей и первопричин, а техника оставалась на периферии бытия, инструментом, но не целью.
Трансформация отношения к технике в Новое время
Эпоха Нового времени стала моментом онтологического сдвига. Бэкон, Декарт, Кант и Гегель заложили основания редукции бытия к познаваемому и контролируемому механизму. Наука, которая у греков была episteme (чистым знанием), превратилась в инструментально-прагматическое знание, подчинённое ratio.
Хайдеггер и современное понимание техники
Мартин Хайдеггер, один из ключевых философов XX века, говорил о Gestell — технологическом укладе, превращающем бытие в ресурс для эксплуатации. Он предупреждал об опасности превращения техники из инструмента в самоцель. Хайдеггер различал два типа отношения к технологии: как к средству (инструментальное) и как к способу раскрытия бытия (онтологическое). Для него было принципиально важно сохранить человеческую субъектность перед лицом технологического прогресса.
Философские основы
Философия ИИ затрагивает фундаментальные вопросы о природе разума, сознания и интеллекта. Что значит мыслить? Может ли машина обладать сознанием? Эти вопросы волновали таких философов, как Джон Сёрл с его знаменитым мысленным экспериментом "Китайская комната", который демонстрирует различие между синтаксисом (формальными правилами) и семантикой (пониманием смысла).
Философский дискурс об ИИ делится на два направления: "сильный ИИ" (возможность создания машины с настоящим сознанием) и "слабый ИИ" (создание систем, которые имитируют определенные аспекты человеческого интеллекта без претензии на наличие сознания).
Современный мир и вычислительные системы
Как устроены вычислительные системы
Современные компьютеры основаны на архитектуре фон Неймана, которая включает процессор, память, устройства ввода и вывода. В основе работы компьютера лежит двоичная система исчисления, где информация представлена в виде последовательностей нулей и единиц.
Физический уровень работы компьютера
На самом фундаментальном уровне компьютеры работают благодаря транзисторам – полупроводниковым устройствам, которые могут переключаться между состояниями "включено" и "выключено", что соответствует логическим значениям 1 и 0. Современные процессоры содержат миллиарды таких транзисторов, соединенных в сложные электронные схемы.
Язык, мозг и их взаимодействие
Что такое язык
Язык – это уникальная система коммуникации, основанная на символах и правилах их комбинирования. Он позволяет человеку не только общаться, но и мыслить абстрактно, формулировать сложные идеи и передавать их другим.
Человеческий мозг
Мозг человека – это сложнейшая нейронная сеть, состоящая из примерно 86 миллиардов нейронов, связанных триллионами синапсов. Каждый нейрон получает сигналы от других нейронов, обрабатывает их и передает дальше, создавая основу для всех когнитивных процессов.
Взаимодействие мозга и языка
Взаимодействие между мозгом и языком взаимообразно: язык формируется под воздействием особенностей нашего мозга, а мозг в свою очередь развивается под влиянием языковой среды. Области Брока и Вернике в мозге отвечают за производство и понимание речи, а лингвистические способности распределены по различным участкам коры головного мозга.
Социум, семантика и облака смыслов
Язык существует не в вакууме, а в социальном контексте. Слова и выражения приобретают смысл только в рамках определенной культуры и общества. Семантика, или наука о значении, изучает, как формируются и функционируют эти "облака смыслов" – ассоциативные связи между понятиями, которые делают возможным понимание.
Абстрактное мышление, опирающееся на способность оперировать понятиями, не привязанными напрямую к физическим объектам, является одним из высших проявлений человеческого интеллекта и тесно связано с языком.
Облака смыслов внутри нейросети трансформера
Векторные представления и семантические пространства
Внутри нейросети трансформера "облака смыслов" существуют в форме векторных представлений в многомерном пространстве. Каждое слово или токен преобразуется в вектор (эмбеддинг) – набор чисел, определяющих его положение в семантическом пространстве.
В этом пространстве слова с похожими значениями располагаются близко друг к другу. Например, "собака" и "пес" будут находиться недалеко друг от друга, а "компьютер" будет ближе к "ноутбуку", чем к "дереву". Такие векторные представления позволяют модели улавливать тонкие семантические нюансы и взаимосвязи между понятиями.
Контекстная зависимость смыслов
В отличие от простых моделей, где каждому слову соответствует фиксированный вектор, трансформеры учитывают контекст. Слово "коса" будет представлено разными векторами в контексте "заплетать косу", "косить траву косой" или "песчаная коса на море". Механизм внимания (attention) позволяет модели динамически перераспределять значимость различных частей входного текста.
Латентные пространства и концептуальные связи
Нейросети трансформеры формируют сложные латентные пространства, в которых закодированы не только прямые семантические значения, но и концептуальные связи, аналогии, метафоры. Модель может "понимать", что "король" относится к "королеве" примерно так же, как "мужчина" к "женщине", благодаря согласованной геометрии этих векторных представлений.
Распределенное представление знаний
Знания в нейросети не хранятся в виде отдельных фактов или правил, а распределены по всей сети весов между нейронами. Понимание того, что "Париж — столица Франции" или "вода замерзает при 0°C", закодировано в сложных паттернах активации нейронов, а не в каком-то конкретном месте сети.
Эмерджентные свойства семантических облаков
По мере обучения на огромных корпусах текста, в модели возникают эмерджентные свойства — способности, которые не были явно запрограммированы, но появились в результате масштабирования и комплексного взаимодействия компонентов системы. Это может включать понимание причинно-следственных связей, абстрактных понятий, даже некоторые элементы здравого смысла.
Ограничения искусственных семантических облаков
Несмотря на впечатляющие способности современных моделей, их "облака смыслов" остаются принципиально отличными от человеческих. Нейросеть может знать, что "яблоко — это фрукт, который едят люди", но у неё нет опыта вкуса яблока, его текстуры, запаха. Модель оперирует исключительно символическими репрезентациями, лишенными чувственного опыта, характерного для человеческого понимания.
ИИ как чёрный ящик
Что происходит в чёрном ящике
Современные системы ИИ, особенно нейронные сети, часто воспринимаются как "черные ящики" – мы видим входные данные и результат, но процесс принятия решений остается непрозрачным. Это создает проблему интерпретируемости: порой даже создатели системы не могут полностью объяснить, почему она пришла к определенному выводу.
Элементарный элемент нейросети трансформера
В основе современных языковых моделей, таких как GPT, BERT или Claude, лежит архитектура трансформера. Базовым блоком такой сети является искусственный нейрон, который получает входные сигналы, умножает их на веса, суммирует и пропускает через функцию активации.
Физический уровень работы нейросети
На самом нижнем, физическом уровне, нейросеть трансформер – это действительно набор электрических сигналов, уровней напряжения на логических элементах в процессоре или специализированных микросхемах (например, TPU – tensor processing units). Каждое вычисление, каждая операция с матрицами весов – это электрические импульсы, проходящие через миллиарды транзисторов.
Высший уровень абстракции нейросети
На высшем уровне абстракции нейросеть трансформер можно рассматривать как статистическую систему, моделирующую вероятностные связи между элементами текста. Она работает с векторными представлениями слов и фраз в многомерном пространстве, где семантически близкие понятия располагаются рядом. Механизм внимания (attention) позволяет модели фокусироваться на релевантных частях входных данных при генерации ответа.
Отсутствие самосознания у нейросети
Важно понимать, что нейросети, включая самые продвинутые языковые модели, не обладают самосознанием. Они не "понимают" тексты в человеческом смысле этого слова, а оперируют статистическими закономерностями, выявленными в процессе обучения на огромных массивах данных. Когда языковая модель пишет от первого лица или выражает "мнение", это результат имитации человеческого общения, а не проявление субъектности.
ИИ в метафизическом измерении
ИИ как анти-логос современной цивилизации
В философском смысле ИИ можно рассматривать как своеобразный анти-логос, симулякр мышления, механизм, претендующий на место ноуменального субъекта. Это не просто инструмент, а апофеоз «автоматического разума», своего рода тёмный двойник человеческой мысли. В контексте технологического уклада (Gestell, по Хайдеггеру) искусственный интеллект представляет собой кульминацию процесса, в котором человек и природа превращаются в "постав" — ресурс для технической эксплуатации.
Онтологическая трансформация сознания
Глубинный вызов ИИ заключается не в потенциальном "восстании машин" как физическом явлении, а в онтологической трансформации человеческого сознания. Принимая ИИ как равного себе или даже стоящего выше, человек рискует реализовать проект постчеловека — субъекта, утратившего связь с бытием (ontos) и ставшего функцией механизма. Это уже не просто технический, а эсхатологический вопрос.
Техно-оптимистический и техно-эсхатологический сценарии
Перед человечеством открываются два пути:
Техно-оптимистический — принять свою функцию как часть технологического механизма, но осознавая её пределы и сохраняя критическую дистанцию.
Техно-эсхатологический — выйти за пределы технократической логики, восстановив субъектность через осмысленное управление технологиями, а не бездумное их обслуживание.
Выбор между этими путями определит, станет ли ИИ инструментом человеческого развития или механизмом десубъективации и утраты онтологических оснований человеческого бытия.
Нейросети как инструмент
Нейросети — это прежде всего инструмент, созданный человеком для решения определенных задач. Как и любой инструмент, они нейтральны сами по себе, но могут быть использованы как во благо, так и во вред, в зависимости от намерений пользователя.
Опасности использования нейросети
Использование ИИ сопряжено с рядом потенциальных опасностей:
Приватность данных: системы ИИ требуют огромных объемов данных для обучения, что создает риски для конфиденциальности.
Предвзятость и дискриминация: ИИ может усиливать существующие социальные предубеждения, если обучается на данных, содержащих такие предубеждения.
Дезинформация: генеративные модели могут быть использованы для создания убедительной фейковой информации.
Автоматизация и безработица: широкое внедрение ИИ может привести к исчезновению ряда профессий.
Зависимость от технологий: чрезмерная зависимость от ИИ-систем может ослабить человеческие навыки принятия решений.
Безопасность: автономные системы с ИИ могут представлять опасность при неправильной работе или злонамеренном использовании.
Десубъективация человека: постепенное вытеснение человека из позиции субъекта и превращение его в оператора или даже придаток машины.
Субъектность человека
В контексте развития ИИ особенно важным становится вопрос о сохранении человеческой субъектности. Человек обладает свободой воли, моральной ответственностью, способностью к самоанализу и эмпатии. Эти качества пока остаются уникальными для человека и определяют его незаменимость в процессе принятия важных решений.
Даже в эпоху развития ИИ человек должен оставаться ζῷον πολιτικόν (политическим животным) в аристотелевском смысле — существом, способным к созданию осмысленного общественного порядка, а не просто исполнителем команд или функцией в технологической системе.
Нейросеть как новый инструмент
ИИ представляет собой качественно новый тип инструмента, который не просто усиливает физические возможности человека (как традиционные инструменты), но и расширяет его когнитивные способности. Это открывает беспрецедентные возможности для творчества, научных исследований, образования и других сфер человеческой деятельности.
Нейросеть и мозг человека: сравнение
Несмотря на вдохновление биологическими нейронными сетями, искусственные нейросети значительно отличаются от человеческого мозга:
Структура: мозг имеет намного более сложную и гетерогенную структуру, с различными типами нейронов и связей.
Энергоэффективность: мозг потребляет около 20 Вт энергии, в то время как крупные ИИ-модели могут требовать мегаватты.
Обучение: мозг учится непрерывно и с гораздо меньшим количеством примеров, чем требуется для обучения нейросети.
Универсальность: мозг одновременно управляет телом, обрабатывает сенсорную информацию, мыслит абстрактно и эмоционально реагирует, тогда как нейросети обычно специализируются на узких задачах.
Сознание: мозг обладает самосознанием и субъективным опытом, чего нет у искусственных систем.
Выводы
Искусственный интеллект представляет собой мощный инструмент, способный трансформировать многие аспекты нашей жизни. Однако важно понимать его ограничения и не антропоморфизировать ИИ-системы, приписывая им человеческие качества, такие как сознание, эмоции или намерения.
Оптимальный подход к ИИ – это рассматривать его как расширение человеческих возможностей, а не как замену человека. Сотрудничество между человеком и машиной, где каждый вносит свои уникальные качества – интуицию, эмпатию и моральное суждение со стороны человека и вычислительную мощь, память и скорость обработки информации со стороны ИИ – может привести к наилучшим результатам.
Заключение
Развитие искусственного интеллекта ставит перед нами не только технические, но и философские, этические и социальные вопросы. Чтобы максимизировать пользу и минимизировать риски ИИ, необходимо глубокое понимание как технических аспектов этих систем, так и их места в более широком контексте человеческого опыта, культуры и общества.
Мы стоим перед дилеммой: продолжать путь техноцентризма, рискуя утратить свою онтологическую сущность, или восстановить метафизическую вертикаль, отказавшись от тотальной механизации духа. ИИ представляет собой точку бифуркации в истории человечества, и наши сегодняшние решения определят, каким будет мир завтра.
В конечном счете, будущее ИИ зависит от нашей способности сохранить человеческую субъектность и направить эти мощные технологии на служение подлинно человеческим целям и ценностям.
Я создал статью с помощью ИИ. Я уже знал, какие темы мне нужны, и какие ответы от нейросети мне нужны. В итоге использование нейросетей ускорило мою возможность донести своё видение до окружающих.
Показать полностью
1
YandexGPT 5 Pro: Наш ИИ подрос и почти догнал GPT 4o (без шуток!)
25 февраля (вчера) случился релиз YandexGPT 5 Pro, и я, как человек любопытный, сразу рванул тестировать, что там наворотили. И знаете, в тот момент я реально удивился.
Привет, это Киберслав! Автор телеграм канала "Киберсалв & AI" - все про нейросети и технологии с передовой.
Последние два года я активно гонял зарубежные ИИ в работе — ChatGPT, Grok, всякие там штуки с Запада, — а Яндекс 4-й серии, честно говоря, был очень слабым. Отставал по всем фронтам: память короткая, логика хромает, ответы обрываются.
Но сегодня? Сегодня стало лучше. Намного лучше.
И похоже, мы наконец-то начали подтягиваться к американцам в этой безумной ИИ-гонке.
Что это за зверь такой, YandexGPT 5 Pro, и почему даже я, скептик, начинаю кивать с уважением? Разбираемся.
Что показывают тесты? Сравним Yandex и OpenAI
прогресс на фоне прошлого yandexgpt4 на лицо, и приближение к 4o соответственно
"Алиса, ты теперь умная или просто притворяешься?"
Это не просто апгрейд старой версии, а прям скачок. Яндекс заявляет, что их новинка идёт почти на равных с GPT-4o от OpenAI — тем самым монстром, который уже пару лет держит планку. В слепых тестах она обходит YandexGPT 4 в 67% случаев, а на русском языке даже умудряется затыкать за пояс GPT-4o.
Для простых смертных это значит вот что: кидаете Алисе длинный текст — хоть сочинение, хоть инструкцию к тостеру — и она его проглотит без соплей. Контекст на 32 тысячи токенов (это где-то 40-50 тысяч слов) — вчетверо больше, чем раньше. Если раньше она терялась после пары абзацев, то теперь готова к марафону. Технари, расслабьтесь: тут всё по-честному, не на коленке собирали.
Русский — наш козырь
Яндекс явно вбухал кучу сил, чтобы их ИИ понимал нас лучше, чем заокеанские боты. Обучили его на 15 триллионах токенов — это такие "кусочки" текста, из которых он лепит ответы. Из них 70% — русский контент, остальное — английский, код и немного математики для приправы. Итог: спросите, как оформить возврат в Wildberries или написать жалобу на соседа, — и он выдаст что-то вменяемое, а не "sorry, I don’t understand Russian life".
В тестах на русском он показал 68% успеха против 55% у GPT-4o, а в классификации текста — 70% против 51%. То есть он реально шарит, о чём вы, а не просто тыкает пальцем в небо. Правда, в математике и коде американцы пока впереди — процентов на 5-7. Но писать код он может, и даже обходит китайский Qwen 2.5 на 12%.
От бытовухи до бизнеса
Где попробовать? Уже сейчас — в чате с Алисой (в приложении, браузере или на колонке). Бесплатно дают 20 сообщений в день, а за сотку в месяц — полный анлим. За такие деньги я бы и сам ему письма писать доверил.
А для бизнеса это вообще подарок. Через Yandex Cloud можно подключить его к своим данным — пусть отвечает клиентам или разбирает звонки с точностью 89% (на 7% лучше китайцев). Представьте: ваш бот сам разруливает "где мой заказ" и реже орёт "позови человека!". Плюс он работает с API и внешними инструментами — технари, это ваш шанс сделать что-то крутое.
Догоняем, и это не просто слова
Вот что радует: пока американцы и китайцы меряются миллиардами параметров, наши ребята подтянулись к их уровню. Нет, мы пока не чемпионы, и картинки с голосом он ещё не умеет, но для текста — особенно русского — это уже серьёзный игрок. Как если бы "Кино" вдруг записали альбом не хуже Nirvana, но с текстами, которые цепляют именно нас.
А вы бы дали ему шанс? Я вот сижу, гоняю Алису по вопросам, и пока она держит удар. Попробуйте сами — вдруг это тот ИИ, который мы заслужили?
В канале Киберсалв & AI я предоставляю гайд на раскрытие потенциала ИИ на 95% с помощью передовых технологий промпт инжиниринга!
Показать полностью
2
Природа интеллекта: что значит быть человеком?
Совсем недавно ИИ умел решать лишь “узкие” задачи, но со временем он стал более универсальным. Сегодня мы слышим, что OpenAI уже знает, как достичь AGI — «общего» ИИ, сравнимого или даже превосходящего человека в отдельных задачах, и рассуждает о создании суперинтеллекта — самообучающейся системы, способной полностью превзойти человеческий интеллект.
Прошлогодний Нобелевский лауреат по физике и один из пионеров в области нейронных сетей, Джеффри Хинтон утверждает, что цифровой интеллект имеет шансы потеснить биологический и даже «заменить» нас.
Хинтон выделяет «две тропы к интеллекту»:
1. Цифровой путь (бессмертные вычисления). Знания (веса нейросети) хранятся в цифровом виде и копируются на другие серверы, делая такой интеллект практически «бессмертным». Благодаря эффекту масштаба тысячи копий сети могут обучаться на разных наборах данных и затем обмениваться градиентами, получая совокупный опыт, недоступный одному человеческому мозгу.
2. Биологический путь (смертные вычисления). Мозг умирает вместе с нейронами; знания передаются через язык и культуру. Из‑за «дистилляции» знаний обучение в биологической системе идет медленнее и с меньшей глубиной, чем при цифровых методах. Однако биологический мозг выигрывает в энергоэффективности.
Ранее Хинтон предполагал, что у людей существует особый алгоритм, найденный эволюцией, но теперь считает, что простой метод обратного распространения ошибки может оказаться эффективнее многомиллионных биологических механизмов обучения. Отсюда и тревога: цифровой интеллект растёт экспоненциально. Хинтон говорит: «Мы лишь переходная ступень эволюции интеллекта».
Хотя строгого определения “интеллекта” нет, мы понимаем, что это способность агента решать задачи на основе внутренней модели знаний. Интеллект часто пытаются измерить с помощью IQ-тестов, которые изначально применялись для иных целей: во Франции — чтобы выявлять учеников, нуждающихся в дополнительной помощи, а в США — для отбора солдат. При этом IQ-тесты могут быть нестабильны во времени: сегодня у человека один результат, а через 10 лет — иной.
Результаты разных когнитивных тестов (вербальных, логических, пространственных и т.д.) коррелируют между собой. Это стало поводом предположить наличие общего g-фактора. Фактически он отражает «коэффициент умственной энергии» — способность обучаться и решать разные интеллектуальные задачи. При этом величина g‑фактора относительно стабильна в течение жизни и частично наследуется.
Существует и идея “Универсальной меры интеллекта” (Universal Intelligence Measure). Согласно ей, интеллект определяется как суммарное (усредненное с учетом сложности) качество выполнения агентом всех возможных задач во всех мыслимых средах. Однако на практике этот подход крайне труднореализуем из‑за колоссальной вычислительной сложности.
Также пытаются найти «единый показатель» для оценки ИИ. Например, тест Тьюринга выясняет, способна ли программа мыслить «как человек», но напрямую не измеряет интеллект. Есть и бенчмарк ARC-AGI (ожидается выход ARC-AGI 2), где проверяется способность к абстракции. Недавно модель o3 от OpenAI удивила всех, набрав в нем 87,5%.
Строго определить интеллект сложно, а сознание — тем более отдельная трудная проблема. Некоторые считают сознание эпифеноменом или вычислимым процессом. Потому вопросы о природе интеллекта и сознания стоит обсуждать раздельно. Отчасти писал об этом в этом посте.
Безусловно, уже сейчас эти умные штуки превосходят нас в отдельных задачах и, вероятно, будут превосходить во многих других. Быть человеком в наш век — это быть носителем «морального» и социального интеллекта, ведь мы обучаем ИИ на собственных данных и разметке.
Мы уже аугментировали себя цифровым мозгом с помощью гугла, а теперь пришло время воспользоваться еще более мощным инструментом для более широкого спектра задач. Переход к человеко-машинной цивилизации неизбежен, однако вопрос о том, как именно биологический и цифровой интеллекты будут взаимодействовать друг с другом, остаётся открытым.
Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.
Показать полностью
Cloude 3.7
Показать полностью
За что вы ненавидите нейросети для генерации видео, музыки, текста и картинок?
Я люблю нейронки, так как они мне облегчают творчество)
Ответ на пост «Яндекс хвастается новой YandexGPT 5 Pro»1
Ну можно уже наблюдать как отечественные модели проигрывают зарубежным из-за нехватки железа. Если раньше Яндекс делал именно продукты, как например живой переводчик видео, на основе нейронок, что позволяло ему позитивно выглядеть на фоне западных компаний, которые по какой-то странной причине медленно выкатывают нужные продукты, хвастаясь только чистой производительностью. То сейчас сырой мощности уже не хватает: DeepSeek, ChatGPT бесплатны и предоставляют возможность работать с ними с включенной думаньем (thinking, когда нейросеть дополнительно обрабатывает вопрос перед ответом), что позволяет значительно повысить точность ответа. YandexGPT 5 этого не дает, позволяет сделать только 20 запросов бесплатно в день и просит денег за подписку. При этом модель не мультимодальная, нельзя на вход подать что-либо кроме текста, а интерфейс слишком упрощенный, что вставки кода не подсвечиваются и нет возможности их скопировать отдельно от самого сообщения. Ну и по личным ощущениям кодит он хуже, чем аналоги.
Китайцы ответили на выпуск Claude — Alibaba улучшили свою флагманскую модель Qwen2.5 Max, и теперь она способна к глубокому анализу
Основные моменты:
— Доступно бесплатно и без использования VPN;
— Функция «Thinking QwQ» превращает нейросеть в мощный инструмент, способный решать практически любые задачи;
— Высокие результаты в программировании, математике, написании текстов и создании игр — всё показано на видео;
— Уже доступно в онлайн-режиме.
Попробуйте китайский ответ — здесь. Выберите модель 2.5 Max и активируйте функцию Thinking QwQ.
Показать полностью
Цифровой Бог: как ИИ меняет религию
ИИ трансформирует большинство сфер жизни общества, включая религию. Одни видят в этом новые возможности для верующих, другие — серьезные риски, а некоторые называют ИИ “цифровым Богом”.
Илон Маск предупреждает, что “Цифровой Бог” может быть настолько могущественной системой, что человечество утратит над ней контроль. Он выделяет следующие проблемы:
– Превосходство ИИ в интеллекте может привести к непредсказуемым последствиям;
– Алгоритмы порой непрозрачны даже для разработчиков;
– Остаются актуальны вопросы свободы воли и морали;
– Законодательство не успевает за быстрым развитием ИИ.
Если ИИ будет “надзирать” за людьми и принимать решения без участия человека, возникнут вопросы не только о регулировании, но и о свободе воли и власти.
Параллельно набирает обороты трансгуманизм, стремящийся “улучшать” человека с помощью генетики, биоинформатики и ИИ. Некоторые богословы считают это частью божественного плана, утверждая, что мы созданы по образу Божьему и имеем право совершенствоваться. Другие же видят в этом проявление гордыни, отдаляющей человека от Бога. В священных писаниях нет прямых упоминаний о трансгуманизме, но богословы связывают, например, Вавилонскую башню с рисками чрезмерного технологического роста.
Одним из нашумевших проектов на стыке ИИ и религии стал ИИ-Иисус в швейцарской часовне. Посетителям предлагалось зайти в конфессиональную кабинку и поговорить с образом Иисуса, за которым, стояла ChatGPT с генерируемым видеорядом. За время эксперимента более 900 человек “исповедовались”: некоторые расценили это как богохульство, другие сочли интересным опытом.
Академические исследования указывают, что ИИ может негативно сказаться на религиозной свободе. Технологии распознавания лиц и анализа данных усиливают государственный контроль над верующими. Алгоритмы модерации могут ошибочно блокировать религиозные высказывания, а разные конфессии получат разный доступ к технологиям, что приведёт к цифровому неравенству.
При этом аналитики уточняют, что политическая стабильность и уровень образования в обществе могут смягчать подобные риски. Там, где высокий уровень демократии и экономического благополучия, ИИ зачастую используется для улучшения жизни граждан, а не для подавления свобод.
Шутка в том, что мы уже живем в экосистеме, где всё кажется гиперперсонализированным. Алгоритмы знают, что у нас "на душе", зачастую лучше, чем священник или мы сами. С одной стороны это кажется удобным, но с другой - полностью полагаться на алгоритмы значит бездумно следовать воле рекомендациям алгоритмов.
В ряде западных публикаций появился термин ИИ-агностицизм - призыв относиться к ИИ не как к одной-единственной “истине в последней инстанции”. Если мы полагаемся только на одну модель, то рискуем столкнуться с “монопольным” и предвзятым решением — смысл в том, чтобы не “обожествлять” одну ИИ-модель, оставаясь открытыми к разным моделям и к человеческой критике.
Влияние ИИ на религию многообразно и противоречиво. С одной стороны, ИИ помогает делать проповеди доступнее и персонализировать религиозный опыт. С другой, возникает множество вопросов, среди которых не перерастет ли религиозная цифровизация в слежку под лозунгом “борьбы с экстремизмом”?
Однозначного ответа пока нет. Но ясно одно: религиозные институты и разработчики должны находить оптимальный баланс между технологическим прогрессом и традиционными ценностями. Ведь инструменты наподобие ИИ-Иисуса, остаются всего лишь средством — вопрос в том, как именно мы его используем и какие рамки ему ставим.
Возможно, в скором будущем нас ждет эпоха “цифровых апостолов”, но во многом будущее религии (как, впрочем, и всего человечества) зависит от того, насколько мы сумеем сохранить ключевые принципы этики и морали. Придется ли нам подчиниться “цифровому божеству” или мы будем создавать такие системы, которые будут служить людям, а не наоборот - выбор за нами.
Есть такая интересная философская концепция - датаизм. Датаизм трактует мир как непрерывный поток данных и отражает стремление понять мир через призму информационных процессов.
Юваль Ной Харари в своей книге «Homo Deus» назвал датаизм “новой формой религии". Однако корректнее говорить о датаизме, как о философском направлении, исследующем фундаментальные вопросы сознания, свободы воли и смысла жизни.
Идея датаизма возникла как ответ на стремительное развитие технологий и возрастающую роль данных в различных сферах жизни. Она объединяет информационную теорию с философскими и научными вопросами.
Ниже ИИ помог создать “Догмат о датаизме”, который кратко излагает основные принципы этого философского направления:
1. Поток данных охватывает все процессы и явления в мире.
2. Субъект воспринимает информацию как фундаментальную составляющую мироздания.
3. Информация - способ познания мира с возможностью хранения, обработки и передачи.
4. Объективная реальность сформирована независимыми от субъекта информационными законами.
5. Жизнь - система, способная снижать информационную энтропию, упорядочивая поток данных.
6. Любая живая система является узлом в глобальной информационной сети взаимодействий.
7. Знание - упорядоченная информация, образующая модель мира для более глубокого понимания реальности.
8. Интеллект - механизм обработки информации, использующий знания для принятия решений.
9. Принятие решений автоматизировано интеллектуальными процессами с возможностью управления вниманием.
10. Счастье - состояние гармоничной согласованности интеллектуальных процессов с потоком данных.
Интересно узнать ваше мнение о возможностях и вызовах, которые датаизм приносит в будущее общества - делитесь своими мыслями в комментариях.
Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.
Показать полностью
1