Нейросети: настоящее и будущее

Евгения Печерских, 17 ноября 2023

Последнее время многие из нас используют нейросети для выполнения различных задач, в том числе рабочих. Нам доступны боты в Telegram и даже отдельные приложения для генерации текстов, иллюстраций, дизайнерских проектов и фотографий. Более того, с помощью одних только нейросетей можно написать с нуля целую курсовую работу. Этот список бесконечен. Сейчас нейросети во многом упрощают нам жизнь, но могут ли они и их использование привести к каким-либо фатальным последствиям? Наступит ли когда-нибудь время, когда искусственный интеллект отберёт у нас работу? Попытаться разобраться в этом вопросе нам помог инженер-программист компании «Рексофт» Егор Цибин.

– Егор, вначале хочется уточнить: нейросети — это не искусственный интеллект. Однако во многих не научных статьях эти термины употребляются как синонимы. В чём же разница?

– Действительно, многие путают эти понятия. Искусственный интеллект предполагает, что он будет изобретать и придумывать что-то новое самостоятельно. Нейросети же существуют благодаря уже сформированным массивам данных. Есть даже такая специальность, как Data Scientist. Эти люди обучают нейросети так, чтобы она выдавала правильный ответ. Следовательно, это не то же самое, что искусственный интеллект.

– В чём заключается принцип работы нейросетей?

– Вообще, нейросети появились очень давно, просто не было достаточно вычислительных мощностей для того, чтобы они корректно работали. Даже сейчас компания Nvidia* тратит миллион долларов на поддержание работы того же ChatGPT. Идея в том, что нейросеть обрабатывает огромное количество данных и даёт приблизительный ответ, который ожидает увидеть пользователь. Но ничего нового, в отличие от искусственного интеллекта, она создать не может. Вариантов подбора информации существует очень много.

*Американская компания, занимающаяся разработкой графических ускорителей

– Я не раз на практике замечала, что нейросети, например, известная ChatGPT, может совершать ошибки и выдавать некорректную информацию. Почему это происходит?

– Важно понимать сам принцип работы нейросетей. Более наглядной иллюстрацией будут системы компьютерного зрения, которые, к примеру, определяют дефект изделия на конвейере. В данном кейсе мы заранее показываем десятки тысяч полностью исправных деталей и говорим ей заранее, что «вот это деталь без дефектов»; и также показываем детали с дефектами — говорим «вот это деталь с дефектом». Такой процесс ещё называют «тренировкой/обучением нейросети». Так вот, суть в том, что эта нейросеть на протяжении обучения сама находит какие-то закономерности в этих снимках и после сама может предположить, что определенная деталь не бракованная, например, на 85% при пороге в 70%, и значит она не дефектна, но это на практике может оказаться не так.

– Сейчас появляется тенденция использовать нейросети для делегирования каких-либо профессиональных задач. Например, в СберБанке была уволена часть штата юристов, и сейчас их обязанности выполняет нейросеть. Может ли этот пример служить доказательством того, что в будущем нейросеть заменит человека?

– Действительно, какие-то простые и монотонные задачи нейросети сильно упрощают и, возможно, скоро мы увидим такие профессии, как писатель промтов* для каких-то нейросетей, чтобы та лучше понимала, что от неё хотят. И, скорее всего, появятся вакансии «надсмотрщика» над нейростью, который будет проверять качество работы и тренировать её на ходу. Мы можем увидеть подобный пример на производстве Philip Morris. Там есть система контроля климата на складах, потому что табак требует определённых условий хранения, и регулировкой температурных особенностей занимается именно нейросеть; раньше это была задача людей. Теперь на производстве специалисты наблюдают и корректируют работу нейросети, обучая её прямо в моменте. Так что нейросети не могут заменить человека полностью.

*promt – запрос пользователя при общении с нейросетью

– Егор, вы сказали, что нейросеть может обучаться. Может ли она совершенствовать саму себя в техническом плане? И как проходит её обучение?

– Нейросеть – это алгоритм, и улучшить его она не может. Только уменьшить процент погрешности своего ответа. Этим как раз и занимаются Data Scientists. Так что восстания машин можно пока не ждать. Спусковой крючок всё ещё в наших руках, и мы можем в любой момент нажать кнопку «выключить». В той же ChatGPT нельзя развивать темы сексизма, расизма и так далее, потому что разработчики заложили в её принцип работы правила этики. Это «стоп-краны», дальше них ни одна нейросеть зайти не может. Здесь вопрос скорее в том, ошибется ли программист.

– О программистах. Они разрабатывают нейросети, но может ли нейросеть помочь разрабатывать себя?

– Вполне, ещё году в 2018 сервис GitHub* в тестовом режиме выпустил нейросеть, которая, на основе существующей открытой кодовой базы на сервисе, могла помочь написать алгоритм. Это очень экономит время для разработчиков. ChatGPT сложный код не напишет, но может помочь при рутинных моментах программирования, например, подсказать базовые конструкции кода или какие-нибудь формулы.

*GitHub – хостинг для репозиториев, которые содержат всю историю изменений кода.

– Правильно ли люди используют нейросети? Или всё же не стоит вверять свои обязанности программе?

– Я отношусь к людям, которые считают, что прогресс неизбежен и все мы рано или поздно столкнемся с ним. Человечество не раз проходило через это. Когда изобрели паровой двигатель или ту же прялку, люди десятками, если не сотнями, теряли работу. Сейчас профессий и людей стало гораздо больше, а общий уровень безработицы упал. И это несмотря на то, что сейчас два человека может заменить одна табличка в Excel. Нейросети — новый виток развития человечества, к которому мы все рано или поздно придём и привыкнем: нужно лишь немного подождать.

Иллюстратор: Елизавета Салямова