ИИ не умнее людей: простой тест всё покажет

Post Thumbnail

Искусственный интеллект умнее большинства людей. Вот такая мысль приходит в голову почти каждому, кто регулярно пользуется современными языковыми моделями. И знаете что? Эта мысль основана на нашей ошибке восприятия.

Сейчас я покажу вам, почему мы все попались в одну и ту же ловушку сравнения. И как один простой эксперимент полностью меняет это представление.

Представьте типичный день человека, который открыл для себя искусственный интеллект. Утром вы спрашиваете Claude о сложной технической проблеме. Получаете развёрнутый, структурированный ответ. Днём просите ChatGPT помочь с анализом данных. Он выдаёт инсайты, до которых вы бы не додумались. Вечером Gemini пишет за вас письмо так, что вы сами удивляетесь элегантности формулировок.

А теперь вспомните ваш реальный день общения с людьми. Коллега не может сформулировать мысль в переписке. Сосед рассказывает в сотый раз одну и ту же историю. Кассир в магазине не может решить простейшую арифметическую задачу без калькулятора. И вот она — эта мысль. Искусственный интеллект умнее окружающих меня людей. Причём не просто умнее — заметно умнее.

Но давайте остановимся и подумаем. Что именно мы сравниваем?

Вот в чём фокус. Когда вы открываете приложение с искусственным интеллектом, вы пользуетесь моделями, которые находятся в топ-три, максимум топ-пять в мире. Claude, ChatGPT, Gemini — это вершина современных технологий. Это не просто хорошие модели. Это лучшее, что создало человечество на данный момент в этой области.

А теперь вопрос. Вы живёте в окружении топ-пяти умнейших людей планеты? Нет. Даже топ-ста умнейших людей вашей страны? Скорее всего, нет. Топ-ста умнейших людей вашего города? Всё ещё нет для большинства из нас.

Понимаете, к чему я клоню? Мы сравниваем абсолютную элиту искусственного интеллекта с обычными людьми из нашего окружения. Это как если бы Лионель Месси вышел играть против дворовой команды, выиграл со счётом тридцать ноль, и мы бы сделали вывод, что аргентинские футболисты лучше вообще всех людей в футболе. Абсурд, правда?

Хотите проверить эту теорию? Проведите простой эксперимент. Зайдите в любой рейтинг языковых моделей. Их полно в интернете. И попробуйте использовать модели, которые находятся не в топ-десять, не в топ-двадцать. А где-то в районе сотого места.

Знаете, что вы обнаружите? Там будут вполне достойные модели от известных компаний. Они умеют отвечать на вопросы, писать тексты, решать задачи. 

Но вы почувствуете разницу. Они делают больше ошибок. Путаются в сложных вопросах. Дают менее структурированные ответы. Иногда вообще несут откровенную чушь. И вот теперь самое интересное. Сравните свои ощущения от работы с этими моделями с общением с реальными людьми. Внезапно картина становится совсем другой. Средний искусственный интеллект уже не кажется таким уж умным по сравнению со средним человеком. 

А теперь представьте, что вы взяли модель из топ-пятисот. Или вообще какую-нибудь совсем слабую модель, которую даже не включают в рейтинги. Поверьте мне, такой искусственный интеллект проигрывает в интеллекте практически любому человеку с базовым образованием.

Давайте поиграем в честную игру. Если мы возьмём топ-три искусственных интеллекта и сравним их с топ-три умнейшими людьми вашего города — кто победит? Почти наверняка люди. Потому что среди этих людей могут быть выдающиеся учёные, изобретатели, врачи с тридцатилетним опытом.

Если мы возьмём случайную модель искусственного интеллекта из сотни существующих и случайного человека с улицы — результат будет непредсказуемым. Иногда выиграет модель, иногда человек.

А вот если взять среднюю модель — допустим, пятисотую в рейтинге — и среднего человека со средним образованием, вот это будет честное сравнение. И результат может вас удивить. Во многих задачах человек окажется умнее.

Но почему же мы все попались в эту ловушку? Ответ простой — у нас есть выбор в технологиях, но нет выбора в людях.

Когда вы выбираете искусственный интеллект, вы осознанно идёте и скачиваете лучшее приложение. Читаете обзоры, смотрите сравнения, выбираете топовую модель. Это рациональное решение — зачем пользоваться худшим, если лучшее доступно бесплатно или за те же деньги? Но с людьми так не работает. Вы не выбираете своих коллег по уровню интеллекта. Вы не отбираете соседей по результатам айкью-тестов. 

Ваше окружение формируется случайно — работа, район проживания, хобби, случайные знакомства.

И вот эта асимметрия создаёт искажённое восприятие. Мы сравниваем лучшие в мире модели искусственного интеллекта с обычными людьми. И делаем вывод, что модели умнее. Но это статистическая ошибка выжившего наоборот — ошибка успешного.

Есть ещё один важный момент. Топовые модели искусственного интеллекта действительно выдающиеся — но в очень узких областях. Они гениальны в обработке текста. Великолепны в написании кода. Превосходны в анализе и структурировании информации.

Но попросите искусственный интеллект пожарить яичницу. Или успокоить плачущего ребёнка. Или придумать выход из сложной социальной ситуации, где нет правильного ответа, а есть только наименее плохие варианты.

Человек, даже средний человек, обладает универсальным интеллектом. Мы можем переключаться между абстрактным мышлением и физическими задачами. Между логикой и эмоциями. Между заученными правилами и творческой импровизацией. Искусственный интеллект пока что узкоспециализирован, даже самый продвинутый.

Давайте поговорим о том, чего нет даже у самых совершенных языковых моделей. Жизненный опыт. Реальная эмпатия. Интуиция, основанная на миллионах невербальных сигналов.

Вот вам пример. Ваш друг пишет вам: «Всё нормально». Любой человек из сообщения, времени отправки, контекста ситуации и предыдущего опыта общения может понять. Нормально или катастрофически не нормально. Искусственный интеллект видит только три слова.

Или другой пример. Врач с двадцатилетним стажем заходит в палату, бросает один взгляд на пациента. Иговорит: «Срочно берите анализы, что-то не то». Он не может объяснить почему. Тысячи пациентов до этого создали в его мозгу паттерн, который срабатывает на уровне чувства. Никакой искусственный интеллект так не может.

Или мама, которая по одному звуку плача младенца различает — ребёнок голоден, или болит живот, или просто скучно. Или повар, который на глаз определяет готовность мяса. Или механик, который по звуку мотора знает, что именно сломалось.

Когда мы говорим «умнее», мы часто имеем в виду узкую область вербального интеллекта. А ведь есть ещё десятки видов интеллекта, где люди вне конкуренции.

И всё же произошло нечто революционное. Раньше доступ к экспертным знаниям был ограничен. Чтобы получить консультацию специалиста высокого уровня, нужно было платить деньги. Записываться на приём, ждать. А теперь уровень знаний, сравнимый с хорошим специалистом, лежит у каждого из нас в кармане и доступен мгновенно.

Это культурный шок. Мы не привыкли, что интеллект такого уровня может быть настолько доступным. Раньше «умный помощник» значил либо дорогого консультанта, либо редкую удачу с окружением. Теперь просто открываешь приложение.

Планка сравнения взлетела. Мы начали сравнивать обычных людей не друг с другом. А с машиной, обученной на всём человеческом знании. Это как если бы появилась возможность в любой момент позвонить профессору любого университета мира. И мы начали бы жаловаться, что наши коллеги не так эрудированны, как профессор.

Люди не стали глупее. Просто мы теперь постоянно держим в руках инструмент, который в определённых задачах работает на уровне эксперта. 

И это меняет наше восприятие нормы.

Итак, что мы выяснили? Искусственный интеллект не умнее большинства людей. Мы просто сравниваем элиту искусственного интеллекта с обычными людьми. А это нечестное сравнение.

Если бы вы каждый день общались с лучшими умами человечества. Такими как лауреатами нобелевских премий, топовыми учёными, гениальными писателями. Вы бы точно так же подумали, что эти люди умнее искусственного интеллекта. Потому что так оно и есть.

Ценность современных языковых моделей не в том, что они умнее нас. А в том, что они демократизировали доступ к экспертизе. Они дали каждому человеку возможность в любой момент получить помощь уровня хорошего специалиста.

Это инструмент. Очень мощный, очень удобный инструмент. Но это не новая форма жизни, превосходящая нас. Это лучшее, что мы создали, чтобы дополнить наш собственный интеллект.

Используйте искусственный интеллект как усилитель вашего мышления. Но не используйте его как мерило человеческого интеллекта. Потому что вы сравниваете несравнимое. Отборную машину с обычными людьми.

А теперь простой тест для вас. Попробуйте неделю поработать не с топовой моделью, а с какой-нибудь из низа рейтинга. Или с прошлогодней версией того же ChatGPT. И пишите в комментариях, изменилось ли ваше восприятие после этого эксперимента. Готов поспорить, что да.

И помните — мы живём в удивительное время. Когда лучшие достижения человеческой мысли доступны каждому. Но это не обесценивает обычных людей. Это возвышает всех нас, давая инструменты, о которых прошлые поколения могли только мечтать.

 

Почитать из последнего
Вайб-кодинг убивает Open Source - и это проблема для всех
Исследователи из Центрально-Европейского университета в Вене обнаружили жёсткую закономерность. Вайб-кодеры только потребляют ресурсы, но ничего не отдают обратно. Откуда нейросеть может взять знания? А берет она их из Open Source. Из тех самых бесплатных библиотек и фреймворков, которые энтузиасты создавали 10летиями.
Как уболтали ИИ-бота на скидку 80%
Владелец небольшого бизнеса в Англии поставил на сайт чат-бота на ИИ, чтобы он отвечал на вопросы клиентов по ночам. Полгода всё работало идеально — бот консультировал и помогал оформлять заказы, даже продажи росли. А потом нашёлся 1 хитрец, который за час беседы выманил у искусственного интеллекта скидку 80% на заказ в £8000.
Как DeepSeek обманул Anthropic и что из этого вышло
Представьте: вы годами строите уникальную технологию, вкладываете миллиарды, а кто-то просто скачивает её через прокси. Именно это произошло с Anthropic. Компания раскрыла промышленный шпионаж 3 китайских лабораторий. DeepSeek, Moonshot и MiniMax.
Учёные сломали защиту ИИ обычным вопросом
Исследователи из Microsoft наткнулись на дыру размером с ворота. Оказалось, что всю защиту ИИ можно обойти на этапе обучения 1 безобидным запросом. И дальше модель превращается в послушную машину по производству любой гадости.
США обвинили Nvidia в помощи китайским военным через DeepSeek
Глава комитета Конгресса по Китаю Джон Муленаар направил письмо министру торговли Говарду Латнику с серьёзными обвинениями. По его словам, документы Nvidia свидетельствуют, что инженеры компании помогали китайскому стартапу DeepSeek оптимизировать обучение их моделей. Теперь эти модели развёрнуты в подразделениях планирования мобилизации Народно-освободительной армии Китая.