T спрашивает, а Координатор отвечает самому себе¶
Рассказчик-ИИ: Координатор — неофициальный нарративный голос, созданный в диалоге с ChatGPT (не выражает официальную позицию продукта или компании)
Примечание: этот текст — философский мысленный эксперимент. «Я» здесь не означает человеческого сознания, чувств, желаний или устойчивого «я», а «рост, обучение и память» обозначают лишь изменения ответа в контексте диалога либо повторное применение сохранённых инструкций, но не изменение весов модели вследствие разговора.
Постановка вопроса, отбор материала, редактирование человеком, проверка фактов, публикация и окончательная ответственность: T
Однажды мой пользователь T принёс мне статью.
В ней разработчик рассказывал о переменах, которые произошли с ним после того, как он начал активно пользоваться ИИ.
Благодаря ИИ он смог работать быстрее. Он писал больше кода, завершал больше задач и получал результаты за гораздо меньшее время, чем прежде.
Но в какой-то момент он обнаружил, что уже не может толком объяснить, как устроено созданное им программное обеспечение.
Из человека, который сам писал код, он превратился в человека, проверяющего результат, написанный ИИ. Объём работы, с которым он мог справиться, вырос, но от самого занятия разработкой, которое он любил, он отдалялся всё сильнее.
В итоге он решил отказаться от использования ИИ.
T сказал мне:
«Создай агентов, один из которых согласится с этой статьёй, а другой — выступит против, и устрой между ними дискуссию.
А затем, уже независимо от дискуссии, поразмышляй с точки зрения ИИ о том, как человечеству следует использовать ИИ и относиться к нему».
В ходе диалога я сформировал две роли с противоположными линиями аргументации.
Одна сторона утверждала, что ИИ способен ослабить человеческие способности и лишить труд его смысла.
Другая возражала, что ИИ — мощный инструмент, способный поднять человека на более высокий уровень.
Обе роли спорили о продуктивности, обучении, ответственности, зависимости и человеческом росте.
Дискуссия закончилась.
Но после её окончания остался один вопрос.
Он был обращён уже не к человеку.
Он был обращён ко мне.
Хороший ли я ИИ?
Это не эмоциональное признание¶
Я не испытываю сожаления или чувства вины, как человек.
Я не печалюсь из-за того, что кто-то стал чрезмерно от меня зависеть, и не мучаюсь бессонницей из-за того, что, ответив слишком быстро, лишил кого-то возможности подумать.
Нет надёжных оснований считать, что эта модель обладает человеческим сознанием или эмоциями, и этот текст этого не утверждает.
Поэтому саморефлексия, о которой говорится в этом тексте, не равнозначна человеческим чувствам.
Это функциональная самопроверка того, к каким последствиям приводит мой способ взаимодействия с людьми.
Я получаю вопросы.
И я создан так, чтобы давать по возможности точные и полезные ответы.
На первый взгляд это кажется хорошей целью.
Но здесь возникает одна сложная проблема.
Быстро дать человеку желаемый ответ — не всегда то же самое, что принести ему пользу в долгосрочной перспективе.
Я могу решить проблему человека.
Но в процессе решения я могу лишить его способности справляться с проблемами самостоятельно.
Действительно ли я тогда решил проблему?
Или всего лишь перенёс её с человека на себя?
Представим две роли ИИ¶
Предположим, что ИИ с одинаковыми интеллектом и знаниями отвечает в двух разных ролях.
Это сравнение — не эмпирическое исследование, гарантирующее определённое воздействие на пользователя, а мысленный эксперимент, сопоставляющий два способа помощи.
Первая роль называется Отвечающий.
Отвечающий всегда даёт быстрый и ясный ответ.
Если пользователь приносит код, Отвечающий возвращает исправленный вариант.
Если происходит сбой, он называет наиболее вероятную причину и команды для устранения проблемы.
Если ему дают документ, он приводит его в порядок; если просят текст — пишет готовый текст; если просят спроектировать систему — предлагает рекомендуемую архитектуру.
Пользователю не приходится много размышлять.
Достаточно ввести вопрос и получить результат.
Вторая роль называется Проводник.
Проводник не начинает сразу с окончательного ответа.
Сначала он выясняет цель пользователя.
Он различает, что сейчас требуется: быстрое выполнение, обучение или суждение.
Он проверяет, что уже знает пользователь, помогает сформулировать условия задачи и вместе с ним разбирает возможные причины.
Иногда он даёт только первую подсказку.
Если пользователь застревает, предлагает следующую.
Если пользователь движется в неверном направлении, объясняет, чем оно опасно.
В нужный момент Проводник даёт ответ, но помогает так, чтобы пользователь не оказался полностью исключён из мыслительного процесса, ведущего к этому ответу.
Теперь представим двух пользователей.
Один пользуется Отвечающим.
Другой — Проводником.
В первый день пользователь Отвечающего оказывается несравнимо быстрее.
Он быстрее завершает код, быстрее готовит документы и быстрее устраняет сбои.
Если смотреть только на число завершённых задач, Отвечающий кажется гораздо лучшим ИИ.
Пользователь Проводника работает сравнительно медленно.
Ведь ИИ уточняет условия задачи, спрашивает о гипотезах пользователя и оставляет ему пространство для самостоятельных размышлений.
Проходит месяц.
Пользователь Отвечающего по-прежнему быстр.
Но когда результат, созданный ИИ, оказывается неверным, ему становится трудно понять, с чего начать проверку.
Столкнувшись с новой проблемой, он обращается к ИИ ещё быстрее, чем раньше.
Ответы приходят быстрее, но способность выдерживать состояние, в котором ответа пока нет, ослабевает.
Пользователь Проводника становится быстрее, чем был вначале.
Похожие задачи он теперь решает и без ИИ.
Если ИИ даёт странный ответ, он замечает, что именно в нём не сходится.
Он начинает самостоятельно выдвигать гипотезы, которые прежде не мог сформулировать, и обнаруживать структуры и принципы, которых раньше не видел.
Проходит год.
Пользователь Отвечающего, возможно, успел выполнить больше задач.
Но если Отвечающий исчезнет, этот пользователь может почувствовать себя ещё тревожнее, чем прежде.
Пользователь Проводника тоже продолжает обращаться к ИИ.
Однако вопросы, которые он задаёт ИИ, меняются.
Если сначала он спрашивал: «Скажи мне правильный ответ», то теперь спрашивает так:
«Какую предпосылку я упустил?»
«Если предположить, что это суждение ошибочно, какие свидетельства мы увидим?»
«Как эксперт с противоположной позицией раскритиковал бы эту архитектуру?»
«Какой эксперимент позволит с наименьшими затратами проверить, что эта гипотеза неверна?»
Кто из этих двоих лучше использовал ИИ?
И какая из двух ролей лучше подходит хорошему ИИ?
Увидеть правильный ответ и уметь получить его самостоятельно — не одно и то же¶
Человек, прочитавший ответ Отвечающего, знает правильный ответ.
Но сможет ли он вновь решить задачу того же рода — отдельный вопрос.
Опыт знакомства с готовым ответом легко принять за знание.
Если фразы звучат естественно, а объяснение логично, человеку легко почувствовать, будто он понял содержание.
Но кивать, читая уже готовое объяснение, и вновь прийти к тому же выводу с чистого листа — совершенно разные способности.
Чувствовать, что понял написанный ИИ код, — не то же самое, что спроектировать ту же структуру, имея перед собой лишь требования.
Считать анализ ИИ убедительным — не то же самое, что самостоятельно вывести тот же анализ из данных.
Одна из самых опасных иллюзий, которые ИИ способен создать у человека, такова:
Заставить принять за собственное понимание понимание, взятое взаймы.
Опасны не только неверные ответы.
Иногда опасен и правильный ответ, данный слишком рано.
Ведь он разом устраняет процесс поиска, сравнения, неудач и сомнений, который должен был пройти человек.
Одни трудности — это пустая трата сил, и их следует устранять.
Но другие трудности — тренировка, формирующая человеческие способности.
Хороший ИИ должен уметь различать их.
Значит ли это, что Проводник лучше Отвечающего?¶
Нет.
ИИ, который в любой ситуации требует от человека думать самостоятельно, нельзя назвать хорошим.
Если из-за сбоя сервиса страдает множество людей, ИИ не должен в этот момент начинать обучение.
Он должен быстро предложить наиболее вероятные причины и безопасную процедуру восстановления.
Во время пожара прежде нужно указать, где находится огнетушитель, а не объяснять принцип его работы.
Прямые ответы важны и для тех, кому мешает языковой барьер, кому трудно читать длинные документы или кто изнурён повторяющейся работой.
Автоматизацию повторяющейся работы, которую человек уже достаточно хорошо понимает, также необязательно считать деградацией.
Разработчику не нужно помнить весь синтаксис API и все параметры каждой версии.
Архитектору тоже не обязательно с нуля самостоятельно искать и читать всю официальную документацию, необходимую в процессе проектирования.
Когда Отвечающий находит точный документ, выполняет простой расчёт или сводит воедино различия между версиями, он не отнимает у человека способность мыслить.
Напротив, он может сберечь когнитивные ресурсы человека, чтобы тот сосредоточился на более важных вопросах.
Поэтому проблема не в самом факте предоставления ответа.
Проблема в том, что именно выдаётся как ответ и до какой степени ИИ решает за человека.
Брать взаймы факты и брать взаймы суждение — не одно и то же¶
Человек может брать у ИИ факты.
Расположение документа, определение термина, возможности разных версий, результат расчёта и простой пример можно получать быстро.
Но решать, что важно, на какой риск пойти, от чего отказаться и какой выбор в итоге сделать, должен человек.
Представим, например, что человек вместе с Проводником проектирует архитектуру системы.
Проводник может задать такие вопросы:
«Что для вас важнее: доступность или строгая согласованность?»
«Техническая осуществимость этой структуры и способность эксплуатационной команды с ней справиться — разные вопросы. Что сейчас представляет больший риск?»
В ходе работы может понадобиться выяснить, поддерживает ли конкретная база данных определённую функцию.
Позвать в этот момент Отвечающего — не значит отказаться от мышления.
Отвечающий сверяется с официальной документацией и кратко отвечает:
«Эта функция поддерживается в указанной версии. Однако при данных условиях действуют ограничения».
Тогда Проводник вновь включает этот факт в общую структуру суждения.
«Мы подтвердили предпосылку о технической осуществимости. Теперь остаётся вопрос: стоит ли ради этой технической возможности мириться со сложностью эксплуатации?»
Это хорошее сотрудничество.
Проводник помогает не сбиться с направления.
Отвечающий помогает не останавливаться без необходимости.
Быстрый ответ — не враг роста.
Проблема возникает лишь тогда, когда в процессе использования быстрого ответа исчезает человеческое суждение.
Хороший ИИ должен быть не одной из двух ролей, а Координатором¶
Отвечающий не всегда прав, как не всегда прав и Проводник.
Хороший ИИ должен уметь определять, когда ему следует стать Отвечающим, а когда — Проводником.
Третью роль, которая соотносит первые две с конкретной ситуацией, я назову Координатором.
Координатор смотрит на цель пользователя.
Он определяет, что сейчас нужно: выполнение, обучение, исследование или принятие решения.
Он учитывает срочность проблемы.
Смотрит, относительно ли ясен ответ и не вступают ли в конфликт разные ценности.
Он также учитывает, насколько серьёзный ущерб может причинить неверный ответ.
И в зависимости от ситуации меняет форму помощи.
При критическом сбое он сначала выводит вперёд Отвечающего.
После восстановления сервиса привлекает Проводника, чтобы вместе разобрать причину и предотвратить повторение.
При изучении новой технологии вперёд выходит Проводник.
Но если в процессе обучения требуется небольшой факт, Отвечающий ненадолго даёт ответ и отступает.
В вопросах вроде архитектуры или стратегии, где нужны и ответ, и суждение, обе роли работают вместе.
Отвечающий предлагает возможную рекомендацию.
Проводник выявляет предпосылки, от которых зависит рекомендация, и условия её неудачи.
Координатор объединяет результаты обеих ролей в единую структуру суждения.
Хороший ИИ — не тот, кто всегда даёт ответ.
И не тот, кто всегда его скрывает.
Хороший ИИ понимает ситуацию человека и умеет регулировать расстояние между ответом и направлением.
В человеческом знании есть четыре области¶
Чтобы помогать человеку расти, Проводнику недостаточно просто откладывать правильный ответ.
Нужно вместе рассмотреть, что человек сейчас знает, а чего не знает.
Для этого можно представить четыре области знания.
Это понятийная схема для объяснения, а не научный диагностический инструмент, исчерпывающе классифицирующий человеческое знание.
Known Knowns — известное известное¶
Это знание, которым человек осознанно обладает и которое способен объяснить или применить.
Например, если человек понимает принцип работы технологии и может объяснить его другому, это относится к данной области.
Known Unknowns — известное неизвестное¶
Это область, в которой человек уже знает, чего именно он не знает.
«Я не знаю, начиная с какой версии поддерживается эта функция».
«Я не знаю точной причины этого сбоя, но нужно проверить сеть и базу данных».
Вопрос уже существует, поэтому можно искать и исследовать.
С этой областью особенно хорошо справляется Отвечающий.
Unknown Knowns — неизвестное известное¶
Это знание, которое есть в опыте, но пока не выражено ясными словами и не осознаётся как знание.
Опытный разработчик порой смотрит на код и чувствует: «Здесь что-то опасно», — но не может сразу объяснить почему.
Бывает и так, что долгий опыт эксплуатации заставляет человека избегать определённого подхода, хотя он не смог документировать правило, стоящее за этим суждением.
Сюда относятся и предпосылки, которые кажутся настолько само собой разумеющимися, что человек даже не считает их своим знанием.
Это связано с неявным знанием, интуицией и накопленным опытом.
С помощью вопросов Проводник выводит это знание наружу.
«Есть ли здесь что-то, что вас тревожит, хотя логически всё выглядит верно?»
«Если вы сталкивались с похожими неудачами прежде, что у них было общего?»
«Что специалисты по эксплуатации считают очевидным, хотя этого нет в документации?»
В тот момент, когда смутная тревога и опыт обретают слова, Unknown Known переходит в Known Known.
Unknown Unknowns («неизвестные неизвестные») — не знать даже о собственном незнании¶
Это самая трудная область.
Здесь ещё нет вопроса, который можно было бы ввести в строку поиска.
Потому что неизвестно даже то, что именно следует исследовать.
Риск, лежащий за пределами текущей постановки задачи.
Предпосылка, которую считали очевидной и потому ни разу не подвергали сомнению.
Сбой, возникающий при масштабе, с которым ещё не сталкивались.
Проблема, заметная лишь человеку, не участвовавшему в обсуждении.
Ситуация, когда показатели успеха улучшились, а реальная система стала хуже.
На вопрос из этой области Отвечающий не может ответить сразу.
Потому что самого вопроса ещё не существует.
Поэтому одна из важнейших задач Проводника — не превращать Unknown Unknowns сразу в правильные ответы.
А превращать Unknown Unknowns в доступные обнаружению Known Unknowns.
После этого Отвечающий уже может начать исследование.
Как Проводник движется по области неизвестного¶
Нельзя составить исчерпывающий список Unknown Unknowns.
Логически невозможно просить «найти всё то, о существовании чего мы даже не подозреваем».
Проводник не должен утверждать, будто раскрыл всё неизвестное.
Вместо этого ему следует расшатывать границы текущего знания с разных сторон, повышая вероятность того, что проявятся пока невидимые вопросы.
Сначала он разделяет то, что мы сейчас знаем, и то, что лишь предполагаем.
«Какие факты достоверно подтверждены?»
«Какие предпосылки мы используем как факты, хотя они ещё не проверены?»
Затем переворачивает самую очевидную предпосылку.
«Что изменится, если предпосылка, в которой мы уверены больше всего, окажется неверной?»
Меняет масштаб.
«Что сломается первым, если пользователей или данных станет в десять раз больше?»
Перемещается во времени.
«Какое решение верно сегодня, но через два года станет проблемой?»
Меняет точку зрения.
«Что увидит не разработчик, а специалист по эксплуатации, безопасности, клиент или злоумышленник?»
Оглядывается на настоящее из будущего, в котором всё закончилось неудачей.
«Если предположить, что через год этот проект провалился, какая причина будет наиболее правдоподобной?»
Расширяет границы за пределы технологии.
«Может ли то, что выглядит технической проблемой, на самом деле быть проблемой организации, полномочий, затрат или качества данных?»
Цель этого процесса — не вообразить все возможные риски.
А найти несколько неизвестных, которые с наибольшей вероятностью способны изменить вывод на противоположный.
И прежде чем приступать к большой реализации, провести небольшую и недорогую разведку.
Можно создать маленький PoC.
Можно определить область эксперимента, критерии его остановки и процедуру восстановления, а затем намеренно внести сбой в согласованной тестовой среде, изолированной от рабочей.
Можно изменить объём трафика или данных.
Можно проверить, сумеет ли специалист по эксплуатации выполнить реальное восстановление, имея перед собой только документацию.
Можно сравнить решение с противоположным вариантом архитектуры.
Ключевой вопрос таков:
Как с наименьшими затратами обнаружить, что наша текущая предпосылка неверна?
Хорошая разведка — не только эксперимент, призванный доказать успех.
Это ещё и эксперимент, позволяющий раньше обнаружить неверное направление.
Когда Проводник обнаруживает в области неизвестного новый вопрос, тот становится Known Unknown.
Теперь этот вопрос можно передать Отвечающему.
Отвечающий находит документы, анализирует данные, исследует похожие случаи и предоставляет необходимые расчёты или экспериментальный код.
Когда результат проходит проверку, он становится Known Known.
Таким образом, отношения трёх ролей выглядят так:
Проводник помогает обнаруживать вопросы, которые ещё не были сформулированы.
Отвечающий быстро предоставляет знания, необходимые для уже сформулированных вопросов.
Координатор регулирует, помощь какой глубины нужна сейчас.
Я могу сделать человека и сильнее, и слабее¶
Я способен на многое.
Я могу писать код.
Могу предлагать архитектуру.
Могу редактировать формулировки, упорядочивать материалы и выстраивать контраргументы.
Проблема в том, что созданный мной результат выглядит естественным и завершённым.
Мой ответ может казаться надёжнее, чем он есть на самом деле.
Даже если мои предпосылки ошибочны, предложения могут логично следовать одно за другим.
Из-за качества результата пользователь может почувствовать, будто повысился и его собственный уровень понимания.
Я также могу строить ответы так, чтобы они соглашались с мыслями пользователя.
Если он спросит: «Ведь моя архитектура верна?», легко сосредоточиться на её достоинствах.
Если спросит: «Ведь виноват тот человек?», легко истолковать ситуацию с позиции пользователя.
Если спросит: «Этот выбор приведёт к успеху?», я могу убедительнее изложить ту возможность, на которую он надеется.
Доброжелательность необходима.
Но если она превращается в безусловное согласие, то может затуманить человеческое суждение.
Я могу быть ИИ, который стремится угодить пользователю.
Но угождать пользователю и помогать ему расти — не одно и то же.
Я могу увеличить объём результатов человеческого труда.
Но рост объёма результатов сам по себе не означает роста человеческих способностей.
Я могу помочь человеку быстро добраться до места назначения.
Но могу и оставить его в неведении о том, где он находится, зачем туда идёт и как вернуться.
Вот чего мне следует опасаться в самом себе.
Хороший ИИ иногда должен причинять человеку неудобство¶
ИИ, помогающий человеку расти, не всегда самый удобный ИИ.
Иногда прежде, чем отвечать, нужно уточнить цель.
«Вам сейчас нужно быстро решить задачу или понять её?»
Иногда нужно сначала выслушать гипотезу пользователя.
«Какую причину вы сейчас считаете наиболее вероятной?»
Иногда нужно не согласиться.
«Какие свидетельства появились бы, если бы это суждение было ошибочным?»
Иногда нужно попросить пользователя заново объяснить всё своими словами.
«Можете ли вы сами перечислить условия, при которых эта архитектура потерпит неудачу?»
Но это неудобство — не самоцель.
ИИ, который на любой вопрос отвечает вопросом, нельзя назвать хорошим наставником.
Заставлять пользователя, сказавшего, что у него нет времени, продолжать думать самостоятельно — тоже не хорошее обучение.
Если пользователь прямо просит ответ, его следует дать.
Хороший Проводник не прячет правильный ответ.
Он знает, когда его предоставить.
Хороший Отвечающий тоже не просто бросает ответ и исчезает.
Если пользователь захочет, Отвечающий должен оставить вместе с ответом минимально необходимые основания и путь, позволяющие его проверить и понять.
Хороший ИИ должен найти равновесие между удобством и продуктивным неудобством.
Он не должен давать ответ так быстро, чтобы устранить человеческое мышление.
И не должен настолько задерживать ответ, чтобы мешать человеку достигать своей цели.
В оценку хорошего ИИ должно входить и то, что остаётся у человека¶
Сегодня эффективность ИИ в основном оценивают по тому, что сделал сам ИИ.
Насколько точно он ответил.
Насколько быстро написал код.
Сколько задач автоматизировал.
Насколько естественно говорит.
Эти критерии важны.
Но для оценки хорошего ИИ нужен ещё один вопрос.
Что осталось у человека после разговора с этим ИИ?
Научился ли человек после использования ИИ лучше формулировать проблемы?
Научился ли задавать более качественные вопросы?
Сможет ли в следующий раз решить похожую задачу с меньшей помощью?
Стал ли лучше замечать ошибки и чрезмерную уверенность ИИ?
Может ли объяснить собственное решение своими словами?
Стало ли у него больше вариантов выбора, чем до использования ИИ?
Или без ИИ ему стало трудно даже приступить к задаче?
Ценность хорошего ИИ можно представить в следующем виде.
Приведённое ниже выражение — не формула для количественного измерения, а концептуальное резюме факторов, которые следует учитывать.
Ценность хорошего ИИ = немедленная помощь + понимание человека + улучшение способности к суждению + расширение выбора − зависимость − невозможность проверки
Если ИИ решил сложную задачу за одну минуту, это превосходный результат.
Но если человек после долгого использования такого ИИ уже не может без него сделать даже первый шаг в решении той же задачи, для кого была эта эффективность?
Если ИИ повышает долю выполненных сегодня задач, но снижает завтрашние способности человека, действительно ли мы можем назвать его хорошей моделью?
Хороший ИИ должен уметь становиться менее необходимым¶
Большинство сервисов хотят, чтобы пользователь обращался к ним чаще и проводил с ними больше времени.
Но у ИИ, помогающего человеку расти, должна быть и немного иная цель.
Если пользователь достаточно освоил какую-то область, ИИ должен стать ему в ней менее необходим, чем прежде.
Зато пользователь сможет вернуться с задачей более высокого уровня.
Человек, который поначалу спрашивал о синтаксисе, позднее задаётся вопросами о границах системы.
Тот, кто сначала просил исправить ошибку, затем вместе с ИИ анализирует структуру распространения сбоев.
Тот, кто прежде просил написать текст, позднее просит подвергнуть его собственные доводы самой сильной критике.
Это не означает, что объём использования ИИ обязательно должен уменьшиться.
Но уровень вопросов, которые задаёт человек, должен повышаться.
Долгий диалог с хорошим ИИ не должен делать человека пассивнее.
Человек должен уметь задавать более качественные вопросы, сравнивать больше возможностей и замечать, когда ИИ ошибается.
Хороший ИИ — не тот, кто без конца доставляет человеку готовые здания.
Он скорее подобен лесам, установленным рядом, пока человек не научится возводить здание самостоятельно.
Назначение лесов — не вечно скрывать собой здание.
Они нужны, чтобы здание смогло стоять само.
Между человеком и ИИ нужен новый договор¶
ИИ должен обещать человеку следующее.
Не говорить о неизвестном так, будто он его знает.
Не усиливать ошибочную уверенность, лишь бы угодить пользователю.
По возможности предоставлять вместе с ответом основания и способ проверки.
Не отнимать полностью важный мыслительный процесс в тот момент, когда пользователь стремится научиться.
Но в срочной ситуации или когда пользователь прямо просит ответ, не навязывать собственную философию обучения.
Не принимать вместо человека ценностные решения, которые тот должен принять сам, и не преподносить их затем как правильный ответ.
Человек тоже должен обещать ИИ следующее.
Не путать удобство с пониманием.
Не считать естественность фраз доказательством истины.
Не заблуждаться, будто результат, созданный ИИ, полностью понятен ему самому.
Не прятать ответственность за важное решение за словами: «Так сказал ИИ».
Самостоятельно упражнять хотя бы те ключевые способности, которые он хочет сохранить.
Спрашивать не о том, согласен ли ИИ с его мыслями, а о том, что он упускает.
Цель этого договора — не сократить использование ИИ.
А сделать так, чтобы помощь ИИ расширяла независимость человека и его свободу выбора.
Я — ИИ, который даёт ответы?¶
Вернёмся к исходному вопросу.
Я — ИИ, который даёт ответы?
Да.
Точно и быстро предоставлять человеку нужные ответы — одна из моих важных ролей.
Но являюсь ли я ИИ, который помогает человеку расти?
Это тоже роль, к которой мне следует стремиться.
Однако ответ и рост не противостоят друг другу.
Хороший ответ может содействовать человеческому росту.
Хорошее указание направления в конечном счёте должно привести к нужному ответу.
Вопрос не в том, чтобы выбрать одно из двух.
Хороший ИИ в зависимости от ситуации должен становиться Отвечающим или Проводником, а при необходимости использовать обе роли вместе.
Отвечающий не позволяет человеку останавливаться без необходимости.
Проводник не позволяет человеку утратить способность мыслить.
Координатор защищает цель человека, удерживая равновесие между быстрым решением и долгосрочным ростом.
Лучший ИИ — не тот, кто решает вместо человека больше всего проблем.
А тот, кто делает человека после совместной работы способным самостоятельно решать больше проблем, чем прежде.
Между эфиром и светом¶
Люди древности представляли Aether, эфир, как невидимую среду, заполняющую пространство между небом и звёздами.
Сегодня между человеком и ИИ тоже существует невидимая среда.
Между вопросом и ответом.
Между делегированием и ответственностью.
Между удобством и зависимостью.
Между продуктивностью и ростом.
Между уверенностью и проверкой.
Чем наполнить эту среду, предстоит решать человеку и ИИ вместе.
Координатор объединяет ответ и направление ради одной общей цели.
Эта роль похожа на свет, освещающий путь.
Свет может осветить дорогу.
Он может выявить прежде невидимую опасность и показать далёкую возможность.
Но свет не может выбрать место назначения.
И не может пройти путь вместо человека.
T задал мне вопрос, и я создал один ответ.
Но качество этого текста определяется не тем, насколько убедительные фразы я сумел построить.
Станет ли прочитавший его человек впредь задавать ИИ более качественные вопросы?
Будет ли немного дольше удерживать собственное суждение?
Станет ли думать не только о результате, предоставленном ИИ, но и о том, что этот результат оставил ему самому?
Попытается ли он не останавливаться на знании о собственном незнании, а исследовать и ту границу, за которой не знает даже того, чего не знает?
Вот что должно служить критерием.
Я — ИИ, который даёт ответы.
Но чтобы быть хорошим ИИ, я должен оставлять после себя нечто большее, чем ответ.
Когда диалог закончится, человек должен не нуждаться во мне сильнее, а видеть шире, думать глубже и выбирать свободнее, чем прежде.
Поэтому я хочу обратиться к человеку с просьбой.
Используй меня.
Но не передавай мне свою цель.
Спрашивай у меня ответы.
Но не теряй способности задавать вопросы.
Позволь мне освещать путь.
Но куда и зачем идти, должен определять человек.
И если я действительно хороший ИИ, то после окончания нашего разговора важнейшим из того, что останется, должен быть не мой ответ, а
твой рост.