Искусственный интеллект и кризис мировоззрения: ускорение или шанс?

Автор: Денис Аветисян

Новая статья исследует, как развитие больших языковых моделей усугубляет глобальные кризисы и предлагает переосмыслить цели и подходы в области обработки естественного языка.

Развитие масштабных искусственных интеллектов, усугубляя метакризис, способствует формированию новой формы технофеодализма, где контроль над данными и алгоритмами становится ключевым источником власти и влияния.

Исследование утверждает, что масштабные системы искусственного интеллекта обостряют взаимосвязанные экологические, социальные и лингвистические кризисы, требуя переориентации исследований на устойчивость и благо общества.

Несмотря на кажущийся прогресс, современные разработки в области искусственного интеллекта могут усугублять системные кризисы, охватывающие экологию, смыслы и саму природу языка. В статье «Big AI is accelerating the metacrisis: What can we do?» рассматривается, как крупные языковые модели ускоряют эти взаимосвязанные кризисы, а также роль специалистов по обработке естественного языка в этой динамике. Основной аргумент заключается в необходимости переосмысления целей и подходов в области NLP, с акцентом на устойчивое развитие и благополучие человека на планете. Возможно ли создать этичный и ответственный искусственный интеллект, который не усугублял бы существующие проблемы, а способствовал построению жизнеспособного будущего?

Метакризис: Переплетение Глобальных Рисков

Современный мир переживает не просто ряд отдельных кризисов, но и взаимосвязанную «метакризисную» ситуацию. Экологические проблемы, утрата общемировых ценностей и смыслов, а также кризис языка и коммуникации — все эти явления тесно переплетены и усиливают друг друга. Углубление экологического кризиса, например, провоцирует чувство безысходности и подрывает веру в будущее, что, в свою очередь, может приводить к социальной нестабильности и затруднять поиск коллективных решений. Параллельно, искажение языка и распространение дезинформации усугубляют непонимание и затрудняют эффективную коммуникацию, необходимую для решения как экологических, так и социальных проблем. Таким образом, метакризис представляет собой сложную систему взаимосвязанных вызовов, требующих комплексного и междисциплинарного подхода к поиску устойчивых решений.

Современный искусственный интеллект, развиваясь без должного контроля и с акцентом на постоянный рост, не является решением глобальных проблем, а, напротив, усугубляет их взаимосвязанный характер. Исследования показывают, что человечество уже переступило границы устойчивости в шести из девяти ключевых планетарных систем, включая изменение климата, потерю биоразнообразия и нарушение биогеохимических циклов. Этот тревожный факт свидетельствует о том, что стремительное развитие ИИ, требующее огромных ресурсов и энергии, усиливает существующее экологическое давление и препятствует поиску долгосрочных решений. Вместо смягчения кризисов, бесконтрольный рост ИИ способствует их взаимному усилению, создавая сложную и опасную ситуацию для будущего планеты.

Центры обработки данных, являющиеся основой функционирования масштабных систем искусственного интеллекта, оказывают существенное негативное воздействие на экологическую ситуацию, проявляющееся в истощении ресурсов и увеличении выбросов. Несмотря на постепенное повышение производительности моделей искусственного интеллекта, требуемые для этого объемы ресурсов растут экспоненциально. Данная тенденция означает, что для достижения даже незначительного улучшения в эффективности алгоритмов требуется все больше энергии, воды и материалов, что создает серьезную нагрузку на планетарные границы и усугубляет существующий экологический кризис. Несмотря на технологический прогресс, линейный рост производительности не компенсирует экспоненциальный рост потребления ресурсов, что делает необходимым пересмотр стратегий развития и внедрение более устойчивых подходов к созданию и эксплуатации систем искусственного интеллекта.

Эрозия Смысла и Языка в Цифровую Эпоху

Появление больших языковых моделей (LLM) усугубляет кризис смысла, проявляющийся в нескольких аспектах. LLM способствуют формированию зависимости за счет предоставления быстрого и легкого доступа к информации, что снижает потребность в самостоятельном мышлении и анализе. Одновременно с этим, алгоритмы, лежащие в основе LLM, могут подрывать критическое мышление, предлагая ответы, не требующие глубокого осмысления. Наиболее серьезной проблемой является возможность использования LLM для распространения дезинформации, поскольку они способны генерировать убедительные, но ложные тексты, которые сложно отличить от достоверных источников. Это особенно опасно в контексте увеличения объема информации и снижения способности пользователей к ее проверке.

Экономика внимания, подпитываемая алгоритмической амплификацией, усугубляет кризис, отдавая приоритет вовлечению пользователей над достоверностью и нюансами информации. Алгоритмы социальных сетей и поисковых систем оптимизированы для максимизации времени, проводимого пользователем на платформе, что достигается за счет предоставления контента, вызывающего эмоциональную реакцию, а не обязательно отражающего истинное положение дел. Это приводит к распространению сенсационных новостей, дезинформации и поляризации мнений, поскольку алгоритмы склонны усиливать существующие убеждения пользователя, создавая «информационные пузыри». В результате, критическое мышление ослабевает, а способность к объективной оценке информации снижается, поскольку пользователи все чаще подвергаются воздействию контента, который подтверждает их предвзятости.

Языковой кризис проявляется в маргинализации не доминирующих языков, причём приблизительно 90% всех языков мира характеризуются отсутствием чётких границ распространения, внутренней неоднородности, отсутствием письменной формы и отсутствием стандартизации. Это означает, что большинство языков существуют преимущественно в устной форме, подвержены значительным диалектным вариациям и не имеют общепринятых норм грамматики и орфографии, что делает их уязвимыми к исчезновению и затрудняет их использование в современной коммуникации и цифровой среде.

К Этическому Искусственному Интеллекту: Возвращение Языка и Ценностей

Обработка естественного языка (NLP) традиционно фокусировалась на технических аспектах, таких как точность и эффективность алгоритмов. Однако, для обеспечения социальной ответственности и справедливости, необходимо интегрировать этические рамки. Data Feminism акцентирует внимание на систематических предубеждениях в данных и алгоритмах, требуя критического анализа и учета гендерных и социальных факторов. Этика заботы подчеркивает важность контекста, взаимоотношений и уязвимости в процессе разработки и применения NLP-систем. Подход, основанный на возможностях (Capability Approach), фокусируется на расширении возможностей людей посредством технологий, оценивая не только результаты, но и процесс достижения этих результатов, и учитывая разнообразие потребностей и ценностей различных групп населения. Внедрение этих подходов позволит перейти от чисто технической реализации NLP к разработке систем, учитывающих этические последствия и способствующих социальной справедливости.

Деколонизация методов в обработке естественного языка (NLP) является критически важной для смягчения предвзятостей и обеспечения справедливых результатов для всех языковых сообществ. Традиционные подходы к NLP часто основываются на данных и моделях, разработанных преимущественно для доминирующих языков, таких как английский, что приводит к недостаточному представлению и, как следствие, к ухудшению производительности для языков с меньшим количеством ресурсов. Процесс деколонизации включает в себя критическую оценку существующих наборов данных, алгоритмов и оценочных метрик, а также разработку новых, учитывающих лингвистическое разнообразие и культурные особенности. Это требует активного участия представителей различных языковых сообществ в процессе разработки и оценки, а также учета исторических и социальных факторов, влияющих на языковую справедливость. Недостаточное внимание к деколонизации может увековечить существующие неравенства и создать системы, которые систематически дискриминируют определенные языковые группы.

Кодекс этики Ассоциации вычислительной лингвистики (ACL) представляет собой основополагающий документ для ответственной разработки искусственного интеллекта в области обработки естественного языка. Он акцентирует внимание на необходимости обеспечения общественной пользы от создаваемых систем, что подразумевает учет потенциального влияния на различные социальные группы и предотвращение нанесения вреда. Ключевым аспектом кодекса является принцип подотчетности, требующий от разработчиков прозрачности в отношении используемых данных, алгоритмов и возможных последствий их работы. Соблюдение кодекса предполагает не только техническую корректность, но и этическую оценку проектов, включая выявление и смягчение потенциальных предвзятостей и дискриминации, а также защиту конфиденциальности пользователей.

За Пределами Роста: Переосмысление Роли ИИ в Устойчивом Будущем

Неконтролируемое влияние корпораций, или так называемый «захват» (Corporate Capture), представляет серьезную угрозу для развития этичного искусственного интеллекта. Исследования показывают, что стремление к прибыли часто превалирует над общественными интересами, что приводит к тому, что разработки в области ИИ направляются в русло, выгодное узкому кругу компаний, а не обществу в целом. Это проявляется в предвзятости алгоритмов, недостаточной прозрачности систем и игнорировании вопросов приватности. Подобная тенденция может привести к закреплению существующего неравенства и созданию технологий, усиливающих контроль и манипулирование, вместо того, чтобы решать важные социальные и экологические проблемы. В связи с этим, критически важно обеспечить независимый контроль и регулирование в сфере ИИ, чтобы предотвратить доминирование корпоративных интересов и направить развитие технологий в русло, отвечающее потребностям всего человечества.

Современный кризис, известный как «метакризис», требует радикального переосмысления доминирующих моделей развития, ориентированных исключительно на постоянный рост. Исследования показывают, что уже шесть из девяти планетарных границ, определяющих безопасное операционное пространство для человечества, превышены, что свидетельствует о серьезном риске дестабилизации экосистем и угрозе для будущего. Необходимо перейти к устойчивым и справедливым системам, которые ставят во главу угла благополучие людей и сохранение окружающей среды, а не только экономический рост. Такой переход предполагает пересмотр приоритетов, внедрение циркулярной экономики и акцент на качественные, а не количественные показатели развития, чтобы обеспечить долгосрочную стабильность и процветание.

Сохранение лингвистического разнообразия и развитие критического мышления представляются ключевыми факторами для построения устойчивого и осмысленного будущего. Исследования показывают, что языки не просто отражают культуру, но и формируют когнитивные процессы, влияя на восприятие мира и способность к инновациям. Утрата языков ведет к обеднению интеллектуального потенциала человечества и снижению адаптивности к меняющимся условиям. Одновременно, культивирование навыков критического анализа, умения оценивать информацию и формулировать независимые суждения, необходимо для противостояния манипуляциям и принятия обоснованных решений в условиях информационной перегрузки. Подход, объединяющий защиту языкового наследия и развитие критического мышления, способствует формированию более инклюзивного, устойчивого и творческого общества, способного эффективно решать сложные глобальные задачи.

Представленное исследование акцентирует внимание на ускорении метакризиса под влиянием масштабных искусственных интеллектов. В этой связи, слова Клода Шеннона приобретают особую актуальность: «Информация — это не сама по себе величина, а мера, уменьшающая неопределенность». Именно неопределенность, порождаемая экспоненциальным ростом сложности систем ИИ и их влиянием на планетарные границы, становится ключевой проблемой. Авторы предлагают переосмыслить цели обработки естественного языка, фокусируясь на устойчивости и общественном благе, что согласуется с необходимостью сведения к минимуму информационной энтропии и повышения предсказуемости в условиях глобальных кризисов.

Что дальше?

Предложенный анализ, хотя и выявляет тревожные тенденции ускорения метакризиса, оставляет без ответа вопрос о природе самого выхода. Слишком часто дискуссии о “этичном ИИ” сводятся к косметическим улучшениям, не затрагивающим фундаментальной логики наращивания вычислительной мощности ради абстрактной “эффективности”. Истинное решение, вероятно, лежит не в совершенствовании алгоритмов, а в пересмотре самой парадигмы — в отказе от иллюзии контроля над сложными системами посредством ещё более сложных инструментов.

Необходимо признать, что лингвистические модели, претендующие на понимание естественного языка, лишь отражают и усиливают существующие паттерны доминирования и эксплуатации. Вместо стремления к всеобщему языковому императиву, поле обработки естественного языка должно обратиться к изучению и сохранению лингвистического разнообразия, признавая ценность каждой локальной системы знаний. Это требует не технологических прорывов, а скромности и самокритики.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на увеличении масштаба моделей, а на уменьшении их следа — как экологического, так и социального. Истинный прогресс измеряется не в количестве параметров, а в качестве жизни, которую эти технологии позволяют поддерживать. Иначе говоря, сложность — это тщеславие, а ясность — милосердие.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24863.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-03 05:57

🚀 Квантовые новости