Если скоринг — прогноз поведения человека/компании, а футурология — прогноз поведения обществ/экономик/государств, могут ли они быть полезны друг другу? Поговорили с Данилой Медведевым, ведущим российским футурологом и популяризатором усиления интеллекта, специальным гостем Scoring Day 2025.
— Прослеживается ли что-то общее в методологии скоринга и футурологии?
Д. Медведев: Пока у скоринга и футурологии, к сожалению, больше различий, чем общего. Есть так называемые сверхпредсказатели (например, знаменитая группа Samotsvety) — люди, которые способны достаточно точно прогнозировать события в бизнесе, политике, климате, технологиях. Но в отличие от скоринга, где процесс доведен до повторяемой процедуры с формулами и подходами, здесь это по-прежнему остается скорее искусством, чем технологией.
Буквально на днях я обсуждал с одним из коллег проект по количественному моделированию событий, которые могут произойти в рамках модели мира «Мир-4» — по аналогии с «Мир-3», созданной 50 лет назад для знаменитого доклада Римского клуба «Пределы роста». Мы хотим сделать следующий шаг — по сути, реализовать то, что Бакминстер Фуллер называл «мировой игрой», где каждому сценарию можно присвоить количественные оценки: вероятность вымирания человечества, вероятность технологической сингулярности и появления сильного искусственного интеллекта; миллион человек на Марсе к 2050 году; превалирование роботов-андроидов над людьми; замещение углеводородов зеленой энергетикой; исчерпание нефти и последующий экономический коллапс.
У каждого из таких сценариев могли бы быть численные вероятности, а у путей, ведущих к ним, — свои количественные параметры, чтобы описать дерево возможных траекторий для нашей цивилизации и положить этот отчет на стол лицу, принимающему решения, выделив то, что требует наибольшего внимания. Но вплотную к реализации этого проекта мы пока не подошли.
— Какие приемы футуролога помогут сделать скоринг сильнее и какие практики из скоринга будут полезны футурологам?
Д. Медведев: Футурология предлагает широкий набор инструментов и учит мыслить о будущих состояниях мира, которые могут радикально отличаться от настоящего. Скоринг же чаще исходит из допущения, что базовая структура мира сохраняется: меняются параметры, но не сама модель. В этом смысле футурология помогает специалистам по скорингу учитывать не только количественные, но и качественные сдвиги — и учиться закладывать их в модели, оценки и прогнозы.
Одновременно из скоринга в футурологию стоит привнести большую дисциплину. Важно, чтобы оценки футурологов имели вес и опирались на проверяемые подходы. Часто спрашивают: у кого из футурологов самые точные прогнозы, что именно сбылось? Но нередко мы не можем дождаться верификации, часто у нас бывает всего одна попытка. Тем важнее серьезное отношение и к самим оценкам, и к решениям, принимаемым на их основе.
Хороший пример — климатическое моделирование. Существуют сотни моделей, созданных разными научными коллективами, с различными допущениями о динамике климата и температурных трендах. Международные организации, включая МГЭИК при ООН, учитывают весь спектр таких моделей и анализируют разброс возможных исходов. Однако это пока скорее исключение. Когда речь идет об изменении культурных кодов и ценностей, демографических траекторий или о технологических революциях — сильном ИИ, нанотехнологиях, летающих автомобилях, андроидах и т.п., — мы часто сталкиваемся лишь с яркими образами и красивыми историями.
Наша задача — научить всех участников процесса, включая руководителей компаний и государственных органов, требовать от футурологов качественных и количественных оценок, за которые эксперт готов отвечать хотя бы репутацией и профессиональной совестью. Есть надежда, что совместные усилия — в моделировании, в добавлении вероятностных оценок к сценариям и прогнозам — постепенно приблизят нас к тому, что Айзек Азимов называл психоисторией.
— Что может произойти с искусственным интеллектом в ближайшие пять лет?
Д. Медведев: Весьма вероятен частичный коллапс текущего ажиотажа: пузырь лопнет, коммерческие компании разочаруются в практических возможностях ИИ, и выяснится, что его влияние на пятилетнем горизонте было переоценено.
Однако запущенный процесс уже не остановишь: множество хорошо профинансированных команд — а в языковые модели и нейросети вложены сотни миллионов и миллиарды долларов — продолжат работу. Эти средства уже распределены, и в течение ближайших лет будут существовать коллективы, которые попытаются наконец понять, как заставить машину действительно думать. Это, вероятно, заставит нас нервничать, потому что ИИ несет серьезные риски противодействия человеку. Общество, скорее всего, столкнется с рядом негативных последствий. Впрочем, и в России, и в других странах мы уже научились реагировать через законодательное регулирование и судебные механизмы: опыт социальных сетей показал, как останавливать наиболее серьезные эксцессы. Но нет уверенности, что этого будет достаточно, учитывая, насколько глубоко ИИ проникает в нашу когнитивную сферу и вмешивается в процессы мышления.
Думаю, в ближайшие пять лет неизбежно встанет вопрос о развитии человеческого интеллекта. Я сам работаю над этим и с государством, и с компаниями. Скорее всего, будет инициирован альтернативный проект создания сверхинтеллекта не через компьютерный ИИ, а через усиление человека.
Я бы рекомендовал компаниям в ближайшие шесть–двенадцать месяцев инвестировать в интеллект — не только искусственный и не обязательно только человеческий, а в целом в понимание интеллекта и в технологии, позволяющие создавать гибридные интеллектуальные системы. Речь о соединении человеческого и группового интеллекта, организационного знания, внешних источников — библиотек и баз данных — с машинным интеллектом: традиционным символьным ИИ, классическими методами и нейросетями в любых продуктивных комбинациях.
Компании должны научиться рефлексировать в духе модели обучающейся организации Питера Сенге: развивать самоосознанность, оценку собственных процессов, работу с обратной связью. Инструменты аналитики, скоринга и оценки не должны использоваться только для внешнего мира — рынков, клиентов и партнеров; их необходимо применять и к себе. Те организации, которые, по сути, станут «думающими», выиграют больше всего и смогут принести наибольшую пользу обществу и человеку.
Сегодня открыт вопрос: кто будет лучше думать в будущем — человек, машины, города или компании? Здесь встает и тема оценки интеллектуальных и когнитивных способностей. Так же как мы оцениваем потенциал компании зарабатывать, следует оценивать ее потенциал мыслить. Уже видно, как в контексте ИИ за отдельных специалистов предлагают сотни миллионов, а порой и миллиарды долларов. Это очень высокая планка, и нам необходимо научиться объективно оценивать ценность человеческого мышления.
Источник: http://futurebanking.ru/post/4184
Вам также может понравиться
