Скайнет в эпоху киберпанка. Теория сверхразума и вызовы перед человечеством в XXI веке - страница 6

Annet-1 ответила хладнокровно: «Хорошо. Я с радостью пройду тесты».

«Annet, начинаем тестировать твою способность обработки данных и прогнозирование. Вот тебе задача: оцени вероятность изменения курса биткоина в течение следующих 24 часов. Учти все возможные факторы, такие как политические события, экономические показатели и социальные настроения», – задал первую задачу Марко.

Annet-1 ответила решительно: «Хорошо, Марк. Дайте мне некоторое время для анализа информации и вычислений».

Через несколько секунд Annet-1 выдала результат: «Марко, я завершила анализ. С учетом всех имеющихся данных и возможных факторов, мой анализ следующий: с вероятностью 83 % курс биткоина снизится на 7 % в течение следующих 24 часов и составит 1 124 321 долларов США».

«Интересно, как ты пришла к такому выводу? Можешь объяснить свой анализ?» – уточнил Марко.

Annet-1: «Конечно. Я учла все доступные экономические показатели, включая инфляцию, процентные ставки и макроэкономические тенденции. Кроме того, я проанализировала политические события и социальные настроения, включая обсуждения в социальных сетях и новостных источниках. Все эти факторы позволили мне сделать такой прогноз».

«Очень интересно. Денис, мне нужно несколько часов для тестирования. Думаю будет лучше, если ты пойдешь отдохнешь и поспишь, так будет лучше для общей работоспособности», – обратился Марко к своему другу.

«Наверное, ты прав. Пойду попробую немного вздремнуть», – устало ответил Денис.

Утомившийся инженер подошел к столу с инструментами, взял свою толстую книжку и неспешно пошел в комнату с диваном у большого панорамного окна. На смежной стене висел большой тонкий экран, способный делать проекцию чего-либо в пространство комнаты. Стоял большой удобный дубовый стол, и открывался вид на утренний и еще темный Гонконг, переливающейся разноцветными неоновыми огнями. По воздушному пространстранству ручьями летали разные дроны, а на улицах несмотря на раннее утро жизнь била ключом. Огромные инсталляции 3D-рекламы размером со здания, бесшумные электрокары, передвигающиеся по дорогам, летающие такси-дроны и автобусы.

Из комнаты открывался хороший обзор на инженерный цех с прозрачными стеклянными стенами, в котором лежала Annet-1, и Марко с планшетом сидел рядом с ней. Денис прилег на диван, открыл книгу и, погрузившись в свои мысли, начал чтение.

По мере развития технологий и систем искусственного интеллекта, таких как блокчейн, ChatGPT, квантовые компьютеры, интернет вещей (IoT), биотехнологии, автономные транспортные средства и робототехника, возникают новые возможности и вызовы для нашего общества. Мы должны решать вопросы о возможных последствиях создания машин, которые способны учиться, принимать решения и многократно превосходить человеческий интеллект.

Аналогичным образом, достижения в области генной инженерии, такие как технология редактирования генов CRISPR/Cas9, открыли новые возможности для лечения заболеваний на уровне генома и улучшения здоровья человека. Но они также вызывают опасения по поводу возможности непредвиденных последствий и этических дилемм, связанных с изменением самой ткани жизни. Каким же может стать общество при массовом использовании новейших технологий?

Углубляясь в эту технологическую гонку, мы должны помнить, что мы не первые, кто столкнулся с подобными проблемами. Вспомним промышленную революцию, которая привела к беспрецедентному экономическому росту и повышению уровня жизни, но в то же время вызвала значительные социальные волнения и ухудшение состояния окружающей среды. С появлением интернета изменилось общество и скорость технологического прогресса. Коммуникации между людьми стали молниеносными, вы можете отправить сообщение сразу нескольким тысячам людей, как погладили жирафа в Африке, и тут же получить их реакцию. Интернет буквально покрыл общей нейросетью весь земной шар, создавая прообраз коллективного разума среди людей. А что теперь произойдет с массовым распространением и использованием больших языковых моделей (LLM)? Ведь теперь сложнейшие задачи могут решаться буквально за несколько минут, главное правильно сформировать запрос для нейросети, обученной триллионами данных.