Рамиль Сулейменов 
В мире искусственного интеллекта мы научились виртуозно бить тревогу. Каждая конференция, статья и дискуссия кричит о насущных проблемах: предвзятость в алгоритмах, сбои в логике ИИ, цифровое выгорание и тотальная слежка. Сирены звучат громче, чем когда-либо. Но вот вопрос, над которым стоит задуматься: не привязались ли мы к самому звуку этой тревоги?
Обозначить проблему — не значит ее решить. Легко почувствовать мнимое движение, просто указывая на недостатки. В критике и разговорах есть своеобразный комфорт, однако простое привлечение внимания к «пожару» не тушит пламя и не помогает начать восстановление. Мы стали экспертами в анализе дисфункций, но в какой-то момент начали путать осознание проблемы с ее решением. Постоянное пребывание в состоянии озабоченности притупляет нашу способность действовать.
Эта тенденция порождает явление, которое можно назвать «системной уверенностью», когда технологические компании начинают приравнивать отточенную презентацию к надежности. Чем более гладко и убедительно звучит система, тем больше мы склонны ей доверять. Этот тезис подтверждает и глава компании Anthropic Дарио Амодеи, который в интервью Financial Times признал сложность полного понимания работы передовых ИИ. По его словам, «дикость и непредсказуемость ИИ необходимо укротить». Это признание должно отрезвлять не только разработчиков, но и всех, кто полагается на ИИ в критически важной работе.
Когда уверенность заменяет компетентность, возникает «пробел в мудрости», как его называют в Центре гуманных технологий. Системы подают информацию с такой самоуверенностью, что мы безропотно им доверяем. Технический отчет OpenAI о GPT-4 прямо подтверждает: модель «может галлюцинировать факты и совершать ошибки в рассуждениях», даже выдавая ответы, которые кажутся безупречными. Эта гладкость без достоверности — серьезный риск для руководителей, особенно в таких областях, как здравоохранение, юриспруденция и образование, где ставки чрезвычайно высоки.
Выход из этого цикла постоянной критики — создание безопасных «песочниц» для практических экспериментов. Это пространства, где можно пробовать, задавать вопросы и ошибаться, получая при этом поддержку, а не осуждение. Здесь поощряются не только идеальные результаты, но и сам процесс обучения через пробы и ошибки. Именно в такой среде рождаются настоящие инновации и практические решения.
Одним из примеров такого подхода является фреймворк SSA, что расшифровывается как Sense, Shape, Adapt (Почувствуй, Сформируй, Адаптируй). Сначала необходимо проанализировать и «почувствовать», что на самом деле происходит. Затем — «сформировать» ответ, исходя из реальных возможностей команды, а не из абстрактных идеалов. И наконец, «адаптироваться»: изменить свой подход, пересмотреть систему и двигаться вперед с ясным планом.
Представим сценарий: медицинская компания обнаруживает, что ее новая система сортировки пациентов на базе ИИ систематически занижает приоритет определенным демографическим группам. Вместо того чтобы просто зафиксировать предвзятость (сигнал тревоги), команда переходит к действиям (пожарные учения). Используя фреймворк SSA, они сначала анализируют данные, чтобы выявить закономерности (Почувствуй). Затем они формируют ответ, привлекая консультативную группу пациентов и технических специалистов (Сформируй). Наконец, они переобучают модель на расширенных данных и вводят человеческий контроль на ключевых этапах (Адаптируй). Результат — не просто этическое соответствие, а более эффективная и справедливая система.
Мы не можем позволить себе застревать в циклах бесконечной критики, когда на карту поставлено так много. Нам нужны не просто пища для размышлений, а конкретные инструменты и методики. Важно помнить: сигнал тревоги был предназначен для того, чтобы разбудить нас, а не для того, чтобы парализовать. Пришло время действовать.