Стаття, написана генеральним директором Microsoft Сатьєю Нараяною?

Стаття, написана генеральним директором Microsoft Сатією Наделлою, саме такі матеріали справді варто читати, не варто дивитися те, що більша частина китайсько-підігріває (псевдо) AI пише.

Сатія:

Я весь час думаю про майбутній напрям розвитку компанії в умовах економіки, керованої штучним інтелектом.

Ця трансформація разюче відрізняється від будь-яких попередніх змін платформи. Раніше ми використовували цифрові системи, щоб підвищувати людський капітал. А тепер уперше ми можемо вибудувати справжній когнітивний замкнений цикл між людиною та цифровою системою. Це надихає, адже кардинально змінює наше розуміння того, як влаштована робота всередині компанії.

Ключове не в тому, якісь конкретні цифрові інструменти чи системи та їх використання, а в тому, як організації продовжуватимуть вчитись, будувати об’єкти інтелектуальної власності, забезпечувати диференціацію та процвітати у світі, де AI-моделі можуть безперервно вбирати професійні знання людей і організацій та перетворювати їх на товар.

Кожна компанія має побудувати, я це називаю, людський капітал і токенний (代币) капітал. Людський капітал включає знання працівників, судження, ділові зв’язки, креативність і здатність розпізнавати патерни, тоді як токенний капітал — це можливості штучного інтелекту, які компанія створює й якими володіє.

Найважливіше те, що зі зростанням токенного капіталу цінність людського капіталу не падає — вона лише зростає! Я вірю, що ініціатива людей буде рушійною силою зростання токенного капіталу. Люди ставитимуть перед собою масштабні цілі, пов’язуватимуть інформацію з різних сфер, налагоджуватимуть зв’язки та визначатимуть найважливіші патерни. Якщо немає людського керівництва, комп’ютер крутиметься на місці.

Це означає, що справжня можливість полягає не у виборі найкращої моделі, а у побудові циклу навчання на основі моделей, щоб людський капітал і токенний капітал могли нарощуватися за принципом складних відсотків. Ви можете віддати на аутсорсинг завдання, навіть роботу, але ви ніколи не зможете передати на аутсорсинг навчання. Майбутнє компаній залежить від того, чи зможуть вони отримувати навчальні результати, що накопичуються за принципом складних відсотків, і робити це за рахунок працівників та штучного інтелекту.

Для цього потрібен зовсім новий підхід до архітектури, щоб кожна компанія могла створити інтелектуальні системи, які з часом безперервно вдосконалюються, і водночас зберігати контроль над своєю інтелектуальною власністю. Компанії мають мати змогу замінювати наявні «універсальні» моделі, не втрачаючи при цьому «досвідчених фахівців компанії» — професійні знання, вбудовані в їхню систему навчання. Це стане ключовим «випробуванням» майбутньої епохи для контролю та автономії компаній.

Компанії потрібно перетворити власні робочі процеси, знання в предметній області та накопичені судження на системи штучного інтелекту та забезпечити, щоб вони щоразу вдосконалювалися під час використання. Приватна оцінка має вміти фіксувати, чи модель справді поліпшує результати, які критично важливі для бізнесу (а не лише зовнішні еталони!). Приватне середовище підкріплювального навчання має дозволити моделі безперервно зростати на основі реальних даних, наявних всередині організації. Її база знань робить інституційну пам’ять доступною для запиту та підвищує ефективність використання токенів.

Цей цикл стане новою інтелектуальною власністю компанії. Я порівнюю його з гірським підйомником. На відміну від більшості активів, він має ефект складних відсотків. Кожне поліпшення робочого процесу дає кращі сигнали для тренування, що прискорює накопичення унікальних прихованих знань компанії. Ті компанії, які раніше за інших вибудують цей цикл, матимуть переваги, які важко відтворити, незалежно від того, які нові окремі можливості моделей вони матимуть.

Найменше, чого ми хочемо, — це щоб усі галузі й усі компанії віддали цінність у руки кількох моделей, які забирають усе. Якщо вся цінність зосередиться в руках кількох моделей, політико-економічна система не зможе це терпіти. Суспільство ніколи не дозволить майбутньому штучного інтелекту вирити й витиснути весь індустріальний сектор.

Уявіть, що сталося на першому етапі глобалізації: тоді аутсорсинг спорожнив промислові економіки. На поверхні дані ВВП виглядали гарно, але реальне перенесення виробництва існувало, і його наслідки досі проявляються. Ми не можемо допустити, щоб така сама модель повторилася в епоху штучного інтелекту: щоб кілька систем штучного інтелекту забрали всі економічні вигоди, а вся галузь байдуже спостерігала, як її знання перетворюються на товар, і врешті-решт це все повністю руйнується.

Я вважаю, що наш першочерговий обов’язок — побудувати передовий екосистемний простір, а не лише передову модель, щоб цінність широко розтікалася по кожній компанії, кожній галузі та кожній країні. У цій екосистемі кожна організація зможе мати цикл навчання, який кодує її інституційні знання, і таким чином безперервно накопичувати свій людський капітал та токенний капітал.

Я з дитинства дотримувався такої ідеї: платформа здатна створювати набагато більшу додану цінність, ніж та, яку сама платформа може надавати, і що кожна компанія може безперервно інноваціонувати та створювати власну цінність.

Коли це станеться, компанія зможе не тільки створювати цінність для себе, а й створювати цінність для навколишньої економіки. Професійні знання працівників підвищуватимуться, їхні судження інтегруватимуться в відтворювані й масштабовані системи, а компанії та ширші спільноти також отримають від цього користь.

Ось як компанії створюють цінність і для себе, і для ширшої економіки. І саме це — стабільна рівновага, яку ми повинні будувати разом.