Dla 24-letniej Kiary Nirghin, współzałożycielki i dyrektora ds. technologii w laboratorium sztucznej inteligencji stosowanej Chima, narracja jakoby jej pokolenie używa sztucznej inteligencji jako kodu do oszukiwania jest nie tylko błędna: ignoruje także fundamentalną zmianę w ludzkim poznaniu.
Student informatyki na Uniwersytecie Stanforda i jego kolega Peter Thiel argumentował, że podczas gdy starsze pokolenia postrzegają sztuczną inteligencję jako narzędzie, które należy zastosować, pokolenie Z postrzega ją jako swój język ojczysty. Jednak ta płynność wiąże się z wyjątkowym obciążeniem: „niepokojem AI” związanym z dotrzymaniem kroku technologii, która jest obecnie „najgorsza” ze wszystkich.
W przemówieniu podczas Fortune Brainstorm AI w San Francisco Nirghin odniosła się do napięcia między postrzeganiem pokolenia Z a rzeczywistością, w której żyją jako budowniczowie. „Prawda jest taka, że młodsze pokolenie nie akceptuje sztucznej inteligencji” – powiedział. „Płynnie rozwijamy się w zakresie sztucznej inteligencji”. To rozróżnienie jest niezbędne w miejscu pracy. Choć menedżer może widzieć, że pracownik korzysta z agenta AI jako sposobu na pójście na skróty, Nirghin powiedział, że widzi zmianę w architekturze samej pracy.
„Nie myślimy o kodowaniu od zera” – wyjaśnił. „Zastanawiamy się nad kodowaniem za pomocą agenta szyfrującego side-by-side”. Pokolenie Z nie jest bynajmniej skrótem pokoleniowym, jest pionierem – argumentował.
„To zasadniczo zmienia sposób, w jaki piszesz, jak podchodzisz do testów, aplikujesz o pracę lub inne aplikacje, ponieważ nie jest to robione od zera” – Nirghin powiedział o pracy ramię w ramię z agentem. „Myślę, że tak naprawdę oznacza to, że tak szeroki zakres zastosowań i zastosowań, jaki obserwujemy, jest tak naprawdę pionierem młodszego pokolenia”.
Mit „lenistwa” kontra głębokiego myślenia
Jedną z najbardziej rozpowszechnionych krytyki pokolenia cyfrowych tubylców jest to, że poleganie na dużych modelach językowych (LLM) podważa umiejętności krytycznego myślenia. Nirghin stanowczo to odrzuca. „Myślę, że największym błędem jest to, że młodzi ludzie używają sztucznej inteligencji, aby o niczym nie myśleć” – powiedział, i używają jej „jako skrótu”.
Zamiast tego Nirghin powiedział, że doświadczeni użytkownicy korzystają z tych narzędzi, aby odciążyć pracę poznawczą i móc intensywniej zgłębiać złożone tematy. Powiedział, że nie jest to tak proste, jak przeniesienie „obciążenia poznawczego” na model sztucznej inteligencji, ale raczej polega na myśleniu „inaczej… nawet „głębiej” na konkretny temat, ponieważ agent zabiera ci godziny ciężkiej pracy.
Jako przykład podał prowadzenie szczegółowych raportów z badań na temat rynków finansowych, których ręczne wygenerowanie mogło zająć wiele godzin. Według niego automatyzując tę pracę, użytkownik może swobodnie analizować konsekwencje, zamiast po prostu zbierać dane. „Co to dla ciebie odblokowuje?” – zapytał słuchaczy, zachęcając ich, aby zastanowili się, o ile więcej mogą zrobić, mając te narzędzia na wyciągnięcie ręki.
Lęk przed nieskończoną poprawą
Nirghin powiedział, że jego pokolenie stoi w obliczu zniechęcającej rzeczywistości, której ludzie nie doceniają: nieubłaganego tempa starzenia się i ich własnej świadomości tego faktu. Powiedział, że obawy związane ze sztuczną inteligencją są w pewnym stopniu podobne do „lęku klimatycznego”. Zauważając, że niektóre z jego wczesnych badań dotyczyły zmian klimatycznych, wyjaśnił niepokój klimatyczny jako ideę, że „nadchodzi ruch na rzecz zmiany klimatu i tak naprawdę nie wiemy, co robić, ale wiemy, że nadchodzi i nikt nie działa tak szybko, aby rozwiązać problem”.
Wiąże się to ze zrozumieniem, że obecna technologia, choć może się wydawać imponująca, jest prymitywna w porównaniu z tym, co nadejdzie. „Obecne modele są głupsze niż kiedykolwiek” – ostrzegł Nirghin. „Odtąd każdy model będzie szybszy, bardziej zaawansowany i inteligentniejszy”.
Stwierdził, że dla pracowników pokolenia Z stwarza to środowisko charakteryzujące się dużą presją, w którym utrzymywanie przewagi jest codziennym wymogiem. Nirghin zauważył, że niedawne premiery modeli „naruszyły standardy w tak ogromnym stopniu”, że poprzednie możliwości mogą teraz „dziesięciokrotnie” z dnia na dzień zostać „dziesięciokrotnie większe”; Wyobraź sobie, że jutro przyjdziesz do pracy i będziesz w stanie wyprodukować 10 razy więcej niż wczoraj. Jeśli pracownik nie jest stale świadomy tych aktualizacji, zostaje „pozostawiony w tyle”. Strach nie polega na chodzeniu na skróty, ale na odkrywaniu każdej ścieżki i każdego ulepszenia, aby osiągnąć cel 10x.
Smakuj jak nowe IQ
Jeśli inteligencja zostanie utowarowiona poprzez wykładniczo ulepszane modele, co stanie się nowym miernikiem wartości ludzkiej? Według Nirghina jest to „smak”.
Nirghin, którego doświadczenie obejmuje pracę w skupionych na człowieku laboratoriach sztucznej inteligencji w Stanford, argumentowała, że testy porównawcze dotyczące dokładności nie odzwierciedlają już tego, co decyduje o sukcesie produktu. Podał przykład agentów kodujących, którzy bez ludzkiego nadzoru mogą w niekontrolowany sposób dodawać „jasne emotikony” do interfejsu użytkownika, ponieważ „uwielbiają” pewne motywy projektowe.
„Jeśli kiedykolwiek pracowałeś z agentem szyfrującym, wiesz, że coś jest szyfrowane wibracją” – zażartował. Wyróżnikiem pracowników przyszłości nie będzie umiejętność generowania kodu lub tekstu, ale ocena skupiona na człowieku, pozwalająca określić, co użytkownicy naprawdę chcą zobaczyć. „W miarę zmiany modeli, przypadków użycia i wydajności” – powiedział Nirghin – „kluczowym wyróżnikiem jest smak”.
Rady Nirghina wykraczają poza jego rówieśników i docierają do starszych pokoleń, które obecnie nimi przewodzą. Podkreślił, że „biegłość w posługiwaniu się sztuczną inteligencją jest równie ważna dla osób już pracujących”, zachęcając ich do uzbrojenia się w narzędzia takie jak ChatGPT lub Gemini w roli codziennych „drugich pilotów”.
Ostatecznie Nirghin powiedział, że postrzega szybką ewolucję sztucznej inteligencji nie jako zagrożenie dla zatrudnienia, ale jako wyzwanie dla adaptacji. Niezależnie od tego, czy chodzi o automatyzację procesów administracyjnych, czy uruchomienie „agentów głębokich badań”, ekonomiczne „odblokowanie”, jakie zapewniają te modele, jest już niewiarygodne, nawet jeśli nigdy więcej nie uległy one poprawie. Ale obawa o dotrzymanie kroku jest nową ceną wstępu na przyszłość pracy.
