NVIDIA сейчас — самый прибыльный производитель чипов в мире: спрос на GPU для задач искусственного интеллекта бьёт рекорды, а среди клиентов компании числятся Microsoft и OpenAI. Недавно генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг лично привёз главе OpenAI Сэму Альтману и сооснователю компании Грегу Брокману сервер DGX H200 с тензорными GPU H200 — систему, которую в NVIDIA называют «самым быстрым ИИ-комплексом в мире».
Наблюдая за развитием технологии буквально из первого ряда, Хуанг регулярно делает громкие прогнозы. Ранее он заявил, что программирование как карьера может «умереть» для следующего поколения из-за повсеместного распространения ИИ, и посоветовал молодым людям присмотреться к биологии, образованию, производству или сельскому хозяйству.
Люди остаются частью «ИИ-пазла»
Тем не менее, по данным издания Cryptopolitan, в своём недавнем выступлении Хуанг подчеркнул: человеческий труд — один из главных двигателей прогресса в области ИИ. По его словам, люди остаются незаменимым звеном именно благодаря «превосходным» аналитическим способностям и здравому суждению. Аргумент звучит особенно актуально на фоне скандала вокруг OpenAI: компанию критиковали за «эпизоды галлюцинаций» ChatGPT и неспособность чат-бота самостоятельно исправлять сгенерированную им неверную информацию.
Многие опасаются, что ИИ отнимет у людей работу, — среди тех, кто открыто говорит о таком риске, называют и Билла Гейтса. Хуанг смотрит на ситуацию иначе: по его мнению, рост производительности в компании обычно приводит не к сокращениям, а к найму дополнительных специалистов, что в итоге делает бизнес прибыльнее.
Где ИИ пока пасует
С рутинными и повторяющимися задачами нейросети справляются легко: мир уже привыкает к тому, что чат-боты способны писать код, а в редакциях появляются инструменты на базе ИИ. Аналитики советуют людям осваивать новые навыки и менять карьерные траектории, чтобы оставаться востребованными.
Показательный пример — сфера архитектуры и строительства. Инструменты вроде Image Creator от Microsoft Designer и ChatGPT умеют за секунды генерировать эскизы конструкций, что заставляет нервничать специалистов built environment: их работа выглядит уязвимой. Но у этих же продвинутых систем случаются провалы на элементарных задачах — например, они испытывают сложности с созданием обычного белого изображения.
Итог, к которому подводит Хуанг: как бы далеко ни продвинулся ИИ, окончательные решения по-прежнему требуют человеческого вмешательства — технологию лучше воспринимать как дополнение к людям, а не их замену.
Источник: Windows Central.