По мнению 24-летней Киары Ниргин, сооснователя и главного технического директора лаборатории прикладного искусственного интеллекта Chima, утверждение о том, что ее поколение использует искусственный интеллект в качестве чит-кода, не только неверно: оно игнорирует фундаментальный сдвиг в человеческом познании.
Студент и научный сотрудник Стэнфордского университета в области информатики Питер Тиль утверждает, что, хотя старшие поколения рассматривают ИИ как инструмент, который нужно принять, поколение Z считает его своим родным языком. Однако эта изменчивость сопряжена с уникальным бременем: «тревогой ИИ» по поводу того, чтобы идти в ногу с технологией, которая в настоящее время является «худшей», какой она когда-либо будет.
Выступая на Fortune Brainstorm AI в Сан-Франциско, Ниргин затронул противоречие между восприятием поколения Z и их реальностью как строителей. «Правда в том, что молодое поколение не принимает ИИ», — сказал он. «Мы плавно развиваемся в сфере ИИ». Это различие имеет важное значение на рабочем месте. Хотя менеджер может видеть, что сотрудник использует агента искусственного интеллекта как способ срезать путь, Ниргин говорит, что он видит изменения в самой архитектуре работы.
«Мы не думаем о кодировании с нуля», — пояснил он. «Мы думаем о кодировании с помощью параллельного агента шифрования». По его мнению, поколение Z — это далеко не сокращение поколений, оно является пионером.
«Это фундаментально меняет то, как вы пишете, как проходите тесты, как подаете заявление о приеме на работу или различных приложениях, потому что это не с нуля», — сказал Ниргин о работе бок о бок с агентом. «Я думаю, что на самом деле это означает, что этот широкий уровень вариантов использования и приложений, который мы видим, действительно разрабатывается молодым поколением».
Миф о «ленивости» и глубоком мышлении
Одна из наиболее распространенных критических замечаний в адрес поколения цифровых аборигенов заключается в том, что использование больших языковых моделей (LLM) подрывает навыки критического мышления. Ниргин категорически отвергает это. «Я думаю, что самая большая ошибка заключается в том, что молодые люди используют ИИ, чтобы не думать о вещах», — сказал он, и что они используют его «как ярлык».
Вместо этого, по словам Ниргина, опытные пользователи используют эти инструменты для разгрузки когнитивной работы и более интенсивного изучения сложных тем. Он сказал, что это не так просто, как перенести «когнитивную нагрузку» на модель ИИ, а, скорее, речь идет о том, чтобы думать «по-другому… даже «глубже»» о конкретной теме, потому что агент отнимает у вас часы черной работы.
В качестве примера он привел отчеты об углубленных исследованиях финансовых рынков, создание которых вручную может занять несколько часов. По его словам, автоматизируя эту работу, пользователь может анализировать последствия, а не просто собирать данные. «Что это вам открывает?» — спросил он аудиторию, призывая их задуматься, сколько еще они могут сделать, используя эти инструменты, находящиеся у них «на кончиках пальцев».
Тревога бесконечного улучшения
Ниргин сказал, что его поколение сталкивается с пугающей реальностью, которую люди не понимают: неустанной скоростью устаревания и собственным осознанием этого факта. Он сказал, что опасения по поводу ИИ имеют некоторое сходство с «климатической тревогой». Отметив, что некоторые из его ранних исследований были посвящены изменению климата, он объяснил климатическую тревогу идеей о том, что «приближается движение за изменение климата, и мы на самом деле не знаем, что делать, но мы знаем, что оно приближается, и никто не движется так быстро, чтобы решить проблему».
Это связано с пониманием того, что нынешние технологии, какими бы впечатляющими они ни казались, примитивны по сравнению с тем, что будет дальше. «Нынешние модели тупее, чем когда-либо», — предупредил Ниргин. «Отныне каждая модель будет быстрее, совершеннее и умнее».
Для работников поколения Z, по его словам, это создает напряженную среду, в которой оставаться впереди становится ежедневным требованием. Ниргин отметил, что недавние запуски моделей «настолько сильно посягают на эталонные стандарты», что предыдущие возможности теперь могут «в десять раз увеличиться» за одну ночь; Представьте, что завтра вы придете на работу и сможете производить в 10 раз больше, чем вчера. Если работник не знает постоянно об этих обновлениях, они «остаются позади». Страх заключается не в том, чтобы использовать слишком много коротких путей, а в том, чтобы не обнаружить каждый путь и каждое улучшение для достижения этой цели в 10 раз больше.
Вкус как новый IQ
Если интеллект становится товаром посредством экспоненциально улучшающихся моделей, что станет новым показателем человеческой ценности? По словам Ниргина, это «вкус».
Ниргин, чей опыт включает работу в Стэнфордских лабораториях искусственного интеллекта, ориентированных на человека, утверждает, что критерии точности больше не отражают то, что делает продукт успешным. Он привел пример программистов, которые без человеческого руководства могут бесконтрольно добавлять «яркие смайлы» в пользовательский интерфейс, потому что им «нравятся» определенные дизайнерские приемы.
«Если вы когда-либо работали с агентом шифрования, вы знаете, что что-то зашифровано с помощью вибрации», — пошутил он. Отличительной чертой рабочей силы будущего будет не способность генерировать код или текст, а ориентированное на человека суждение, позволяющее определить, что пользователи действительно хотят видеть. «По мере того, как меняются модели, варианты использования и эффективность, — сказал Ниргин, — ключевым отличием является вкус».
Советы Ниргина выходят за рамки его сверстников и достигают старшего поколения, которое в настоящее время их возглавляет. Он подчеркнул, что «свободное владение искусственным интеллектом одинаково важно для людей, уже работающих», и призвал их вооружиться такими инструментами, как ChatGPT или Gemini, в качестве ежедневных «вторых пилотов».
В конечном итоге Ниргин сказал, что он рассматривает быструю эволюцию ИИ не как угрозу занятости, а как вызов адаптации. Будь то автоматизация административных процессов или запуск «агентов глубоких исследований», экономическая «разблокировка», которую обеспечивают эти модели, уже невероятна, даже если они больше никогда не улучшатся. Но беспокойство о том, чтобы не отставать, — это новая плата за доступ к будущей работе.
