Коли ШІ стає інфраструктурою: бачення Сема Альтмана в інтерв'ю з Роуеном Ченгом та реорганізація цифрової економіки

Незворотні зміни не починаються завтра, а вже відбуваються – лише мало хто помічає їх вчасно

Часи, коли штучний інтелект вважався футуристичною технологією майбутнього, минули. Те, що Сем Альтман представив у своєму інтерв'ю з Роуеном Ченгом на початку жовтня 2025 року, вже не є баченням, а радше оцінкою трансформації, яка вже розпочалася. Маючи 800 мільйонів активних користувачів щотижня, ChatGPT досяг критичної маси, необхідної для еволюції від продукту до платформи. П'ять центральних тез цієї розмови – ChatGPT як платформа розповсюдження, Agent Builder як інструмент демократизації, бачення компаній з нульовою кількістю працівників, наукові прориви на основі штучного інтелекту та нормалізація синтетичних медіа – знаменують поворотні моменти у тому, як компанії створюватимуть, розподілятимуть та масштабуватимуть цінність у майбутньому. Цей аналіз досліджує історичне коріння цього розвитку, його сучасні механізми та стратегічні наслідки для компаній, які хочуть не лише вижити, а й процвітати в цю нову еру.

Детальніше про це тут:

• Інтерв'ю на YouTube з Роуеном Ченгом: Сем Альтман про компанії зі штучним інтелектом без персоналу, Sora, прориви в галузі штучного інтелекту та багато іншого

Еволюція моделей розповсюдження: від магазинів додатків до розмовних екосистем

Щоб зрозуміти значення ChatGPT як платформи розповсюдження, варто поглянути на історію цифрових каналів розповсюдження. Прорив iPhone у 2007 році та запуск App Store у 2008 році створили абсолютно нову парадигму: програмне забезпечення більше не продавалося в магазинах, а знаходилося та завантажувалося на цифрових торгових майданчиках. Apple контролювала розповсюдження та збирала 30 відсотків з кожної транзакції. Ця модель стала зразком практично для всіх наступних платформ.

Наступний етап еволюції стався з появою соціальних мереж, таких як Facebook, які дозволили розповсюдження безпосередньо в стрічці новин, а не через окремий магазин. Реклама стала домінуючою бізнес-моделлю, оскільки увага генерувалася там, де вже були користувачі. Принцип: Приносити функціональність туди, де є користувачі, а не відправляти їх в окреме місце.

ChatGPT зараз знаменує третій етап своєї еволюції. На DevDay 2025 OpenAI не лише представив нові моделі, але й ініціював фундаментальне переосмислення. За допомогою Apps SDK розробники можуть інтегрувати інтерактивні додатки безпосередньо в чат. Користувачі можуть створювати плейлисти Spotify, шукати ресурси за допомогою Zillow або створювати дизайни за допомогою Canva, навіть не виходячи з ChatGPT. Сама розмова стає інтерфейсом, операційною системою, платформою розповсюдження. Ця розробка принципово відрізняється від попереднього GPT Store, який існував як окремий елемент. Додатки тепер безперешкодно вбудовані в потік розмови. Таким чином, OpenAI дотримується стратегії iOS: контролює рівень інтелектуальності, надає інструменти для розробників та розповсюджує їх серед величезної бази користувачів із 800 мільйонів активних користувачів щотижня.

Історичний розвиток демонструє чітку закономірність: кожна нова платформа зменшує тертя між наміром та виконанням. App Store зменшив тертя порівняно з фізичними магазинами, соціальні мережі зменшили його порівняно з окремими додатками, а ChatGPT тепер зводить його до природної мови. Вам більше не потрібно знати, який додаток вам потрібен — ви просто формулюєте, чого хочете досягти.

Паралельно з цим розвитком відбувалася еволюція бізнес-моделей. У той час як ранні компанії-розробники програмного забезпечення покладалися на продаж ліцензій, пізніше домінували підписки та моделі на основі реклами. OpenAI зараз впроваджує новий вимір з протоколом Agentic Commerce: транзакції можна здійснювати безпосередньо в чаті. Instant Checkout дозволяє здійснювати покупки без переривання роботи медіа. Це створює нову категорію комерції, яка не є ні електронною комерцією, ні соціальною комерцією, а розмовною комерцією. Компанії, які не присутні в цій екосистемі, ризикують втратити величезну базу користувачів. Лише за перші кілька тижнів після анонсу Apps SDK зареєструвалося понад 50 000 розробників. Ця динаміка нагадує ранні дні iPhone, коли розробники зрозуміли, що з'являється нова платформа, на якій їм потрібно бути присутніми.

Стратегічне значення для компаній величезне. Той, кого сьогодні не можна знайти в чаті, просто не існує для зростаючої кількості користувачів. Питання вже не в тому, чи потрібен вам веб-сайт чи додаток, а в тому, чи маєте ви присутність у розмові. Дистрибуція переосмислюється – від воронок продажів, SEO та оптимізації магазинів додатків до видимості природною мовою та контекстної релевантності.

Конструктор агентів: демократизація автоматизації та її руйнівні наслідки

Друга центральна теза з інтерв'ю Альтмана стосується значного зниження бар'єру входу для розробників агентів штучного інтелекту. За допомогою Agent Builder OpenAI створила візуальний інструмент без коду, який дозволяє будь-якому працівнику інтелектуальної роботи створювати, тестувати та розгортати автономних агентів. Ця демократизація — це не просто маркетингова риторика, а фундаментальний зсув у питанні про те, хто може формувати автоматизацію.

Історично автоматизація завжди була сферою діяльності спеціалістів. Індустріалізація 18-го та 19-го століть вимагала інженерів та інженерів-механіків. Цифровізація кінця 20-го століття вимагала програмістів та ІТ-відділів. Роботизована автоматизація процесів 2010-х років зменшила технічні вимоги, але залишилася інструментом для цілеспрямованих команд. Конструктор агентів радикально порушує цю традицію. Менеджер з маркетингу може створити агента, який створює щотижневі звіти. Торговий представник може налаштувати агента, який генерує котирування. Юрист може розробити агента, який перевіряє контракти на наявність певних пунктів. Бар'єр між ідеєю та впровадженням зведено до мінімуму.

Цей розвиток відповідає знайомій схемі з історії програмного забезпечення: абстракція дозволяє масштабування. У міру розвитку мов програмування від машинного коду до мов вищого рівня, більше людей отримали можливість розробляти програмне забезпечення. У міру розвитку електронних таблиць від VisiCalc до Excel, мільйони людей, які не є програмістами, отримали можливість виконувати складні обчислення. Конструктор агентів – це наступний рівень цієї абстракції. Він абстрагує не лише код, а й цілі робочі процеси, логіку рішень та інтеграції.

Наслідки будуть далекосяжними. Протягом наступних дванадцяти місяців компанії інтенсивно досліджуватимуть використання агентів. Не тому, що це технологічно захопливо, а тому, що їхні конкуренти це роблять. Ранні користувачі вже повідомляють про значне підвищення продуктивності. Іспанський банк BBVA створив понад 2900 налаштованих GPT за шість місяців, і 80 відсотків користувачів повідомляють про щотижневу економію часу понад дві години. Ці цифри можуть здатися консервативними, але помножені на тисячі співробітників, вони призводять до величезного підвищення ефективності.

В інтерв'ю Альтман наголосив, що пересічний працівник інтелектуальної роботи тепер може самостійно створювати агентів. Наслідок: кожен відділ може розробляти власну автоматизацію, не покладаючись на централізовані ІТ-ресурси. Це призводить до децентралізації інноваційного потенціалу. Автоматизація більше не визначається ІТ-бюджетом, а радше ініціативою окремих команд. Конкурентна перевага належить тим, хто швидко експериментує. Компанії, які все ще чекають на ідеальні, централізовано керовані рішення, поступаються гнучким командам, які починають з простих агентів та ітеративно їх удосконалюють.

Однак, цей розвиток також несе ризики. Децентралізована розробка агентів може призвести до фрагментації процесів, прогалин у безпеці та проблем управління. Хто має право використовувати які дані? Як проводиться аудит агентів? Які стандарти якості застосовуються? Компанії повинні розробляти структури, які дозволяють впроваджувати інновації без втрати контролю. Успішними організаціями будуть ті, які знайдуть баланс між експериментуванням та управлінням, між швидкістю та безпекою.

Конструктор агентів також є сигналом для індустрії програмного забезпечення. Такі інструменти, як Zapier, Make та традиційні RPA-рішення, стикаються з проблемою, коли їхня основна функція — автоматизація робочих процесів — тепер інтегрується безпосередньо в розмовні інтерфейси. Питання не в тому, чи зникнуть ці інструменти, а в тому, як їм потрібно перепозиціонувати себе, щоб залишатися актуальними.

Від компаній з однією людиною до компаній з нульовою кількістю працівників: реорганізація створення цінності та роботи

Третя теза є найбільш провокаційною: Альтман говорив про парі серед керівників технологічних компаній щодо того, коли з'явиться перша компанія з нульовою кількістю працівників вартістю в мільярд доларів. Спочатку парі було спрямовано на першу компанію з однією людиною вартістю в мільярд доларів. Але події відбуваються швидше, ніж очікувалося. Альтман прогнозує, що це може стати реальністю через роки, а не десятиліття.

Щоб зрозуміти масштаб, потрібно врахувати історичний розвиток розміру компанії та створення вартості. В індустріальну епоху дохід і кількість працівників були тісно пов'язані. Більше виробництво вимагало більшої кількості працівників. Цифрова ера почала порушувати цю кореляцію. Instagram було продано Facebook за один мільярд доларів у 2012 році – з 13 співробітниками. WhatsApp досяг оцінки в 19 мільярдів доларів у 2014 році – з 55 співробітниками. Ці приклади продемонстрували, що програмне забезпечення та мережеві ефекти можуть створювати надзвичайний важіль впливу.

Наступний етап — це компанії з однією особою, які масштабуються за допомогою агентів штучного інтелекту. Підприємець використовує агентів для обслуговування клієнтів, маркетингу, розробки продуктів, продажів та фінансів. Це бачення звучить футуристично, але вже технологічно здійсненне. Штучний інтелект може писати код, створювати дизайн, писати маркетингові тексти, відповідати на запити клієнтів та аналізувати дані. Обмежувальні фактори вже не мають переважно технічного характеру, а радше стратегічного: яку проблему ви вирішуєте? Для кого? І як ви охоплюєте цю цільову аудиторію?

Альтман йде ще далі: компанії з нульовим персоналом. Агенти, які працюють автономно, приймають рішення, розподіляють ресурси та створюють цінність – без участі людини в операціях. Люди не зникнуть, а радше перейдуть на координаційні, стратегічні ролі. Вони визначатимуть цілі, встановлюватимуть рамки та контролюватимуть результати. Агенти візьмуть на себе виконання.

Це бачення порушує фундаментальні питання. Якщо агент може керувати компанією, який залишається людський внесок? Альтман стверджує, що людська мотивація, креативність та судження не зникають, а навпаки, перетікають у нові сфери. Робота змінюється від виконавчої до творчої, від реактивної до далекоглядної. Але ця трансформація не безболісна. Цілі профілі посад застарівають. Працівники інтелектуальної праці, чия діяльність переважно полягає в обробці інформації, стикаються з викликом переосмислення своєї ролі.

Альтман використав цікаву метафору в інтерв'ю: фермер 50 років тому, ймовірно, не сприймав би сучасну офісну роботу як справжню роботу. Сільське господарство виробляє їжу, щось необхідне для життя. З цієї точки зору, багато сучасних професій здаються іграми, щоб заповнити час. В епоху ЗШІ ця схема може повторитися. Майбутні покоління можуть сприймати нашу нинішню роботу як менш реальну, ніж те, що вони вважають значущим.

Цей філософський вимір торкається основного питання: що таке праця? І чому люди працюють? Якщо матеріальні потреби можна ефективно задовольняти за допомогою штучного інтелекту та автоматизації, питання зміщується з необхідності на сенс. Люди продовжуватимуть прагнути значущості, визнання та самореалізації. Однак форми, в яких це відбувається, кардинально зміняться.

Для компаній це означає: конкурентна перевага майбутнього полягає не в ідеї, а в швидкості, з якою вона впроваджується за допомогою агентів. Традиційне масштабування вимагало капіталу, талантів і часу. Агенти зі штучним інтелектом зменшують усі три фактори. Потрібно менше капіталу, оскільки зменшуються операційні витрати. Талант потрібен інакше – менше виконавчих, більше стратегічних. Час скорочується, оскільки агенти працюють цілодобово, не втомлюються і їх можна швидко відтворити.

Наслідок: ринки стають динамічнішими, конкурентні переваги зменшуються, а бар'єри для входу зменшуються. Встановлені компанії повинні запитати себе, як вони можуть адаптувати свої процеси, культуру та бізнес-моделі до світу, в якому невелика команда інтелектуальних агентів може порушити ринок, на якому вони домінували десятиліттями.

Сигнал AGI: Коли машини створюють нові знання

Четверта теза стосується якісного стрибка: ШІ починає робити справжні наукові відкриття. Альтман описав це як момент, коли ШІ вже не просто реорганізує існуючі знання, а генерує нові знання – нові відкриття. Ця здатність є ключовою рисою штучного інтелекту.

Історично науковий прогрес був виключно людською справою. Дослідники формулювали гіпотези, проводили експерименти, аналізували дані та робили висновки. Машини надавали підтримку, наприклад, за допомогою розрахунків або моделювання, але творчі кроки, що сприяли формуванню гіпотез, залишалися людськими. Ця межа дедалі розмивається.

AlphaFold від DeepMind здійснив революцію в згортанні білків, передбачивши структури, на створення яких людям знадобилися б десятиліття. Генеративні моделі штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту розробили нові класи антибіотиків, ефективних проти стійких бактерій. o3 та Gemini Deep Think від OpenAI здобули статус золотої медалі на Міжнародній математичній олімпіаді — не завдяки запам'ятовуванню, а завдяки автономному розв'язанню задач. Ці приклади демонструють, що штучний інтелект дедалі більше здатний орієнтуватися на незнайомій території та знаходити оригінальні рішення.

Альтман наголосив, що цей розвиток лише починається. Він прогнозує, що ШІ досягне наукових проривів у таких галузях, як медицина, матеріалознавство та фізика, у найближчі роки. Ці прориви будуть не лише поступовими, але й потенційно змінять фундаментальні парадигми. Якщо ШІ зможе проводити дослідження швидше та точніше, ніж люди, науковий прогрес прискориться експоненціально.

Наслідки для компаній величезні. Цикли досліджень та розробок скорочуються. Фармацевтичні компанії можуть швидше відкривати та розробляти нові ліки. Виробники матеріалів можуть моделювати нові сплави або пластмаси перед їх виробництвом. Енергетичні компанії можуть розробляти ефективніші батареї або сонячні елементи. Конкурентна перевага зміщується від тих, хто має найбільше ресурсів, до тих, хто має найінтелектуальніші системи.

Але ця зміна також порушує етичні та стратегічні питання. Коли ШІ робить наукові відкриття, хто ними володіє? Компанія, яка експлуатує ШІ? Розробник ШІ? Суспільство? Відповіді на ці питання нечіткі та будуть предметом інтенсивних дискусій у найближчі роки.

Крім того, змінюється роль дослідників-людей. Замість того, щоб самостійно проводити експерименти, вони стають кураторами, генераторами гіпотез та інтерпретаторами. Вони визначають питання, оцінюють результати та встановлюють етичні межі. Робота стає більш творчою та стратегічною, менш рутинною та повторюваною. Це вимагає переорієнтації навчання. Вчені повинні навчитися співпрацювати з системами штучного інтелекту, розуміти їхні сильні та обмежені сторони, а також розвивати власні додаткові навички.

Альтман зробив цікавий прогноз: людство звикне до наукових проривів, зумовлених штучним інтелектом. Спочатку буде двотижневий період захоплення, потім відкриття стане нормою. Цей процес нормалізації характерний для технологічного прогресу. Те, що сьогодні здається надзвичайним, завтра стане звичайним явищем. Завдання для компаній полягає в тому, щоб засвоїти цю швидкість змін і відповідно адаптувати свої стратегії.

Синтетичні медіа: Коли реальність та штучний інтелект розмиваються

П'ята теза стосується синтетичних медіа та швидкої нормалізації контенту, згенерованого штучним інтелектом. Альтман описав, як дивно було спочатку дивитися відео, згенеровані Sora, і як швидко ця дивність зникла. Через три хвилини це був просто додаток, повний згенерованих відео. Така швидкість нормалізації має глибокі наслідки для брендів, медіа та суспільства.

Історично виробництво медіаконтенту було складним і дорогим. Для фотографій потрібні були камери, для фільмів — студії та знімальні групи, а для музики — інструменти та обладнання для запису. Ці бар'єри забезпечували певний рівень контролю якості та автентичності. З появою цифрових технологій ці бар'єри поступово зникли. Смартфони дозволили будь-кому створювати фотографії та відео. Платформи соціальних мереж дозволили будь-кому поширювати їх. Однак, незважаючи на цю демократизацію, ядро ​​автентичності залишилося: фотографія показувала щось, що існувало перед камерою.

Синтетичні медіа принципово руйнують це припущення. Sora 2 може створювати відео, які є фотореалістичними, але ніколи не були записані. Обличчя, голоси, сцени — все можна синтезувати. Завдяки функції Cameo OpenAI представив можливість вбудовувати власне обличчя та голос у відео, згенеровані штучним інтелектом. Це відкриває творчі можливості, але також несе значні ризики.

Діпфейки вже є добре відомою проблемою. Маніпульовані відео політиків, фальшива реклама знаменитостей, синтетичний порнографічний контент без згоди суб'єктів – можливості для зловживання численні. OpenAI намагається протидіяти цим ризикам за допомогою багаторівневих заходів безпеки. Фільтри швидкого реагування блокують створення контенту за участю політиків чи знаменитостей без дозволу. Кожне відео Sora містить цифрові водяні знаки та метадані, що ідентифікують його як створене штучним інтелектом. Класифікатори та модератори-люди контролюють згенерований контент.

Незважаючи на ці заходи, залишковий ризик залишається. Reality Defender продемонстрував, що механізми безпеки Sora можна обійти. У тестах вони успішно пройшли глибокі фейки відомих осіб, а їхні власні інструменти виявлення ідентифікували їх з точністю понад 95 відсотків. Це демонструє, що безпека синтетичних медіа – це гонка озброєнь між захисними заходами та спробами їх обійти.

Для компаній це означає, що чіткі рекомендації щодо ШІ та процеси безпеки бренду є надзвичайно важливими. Бренди повинні визначити, як вони використовують синтетичні медіа, і як вони гарантують, що цінності їхніх брендів не постраждають від маніпульованого контенту. Прозорість стає ключовим принципом. Користувачі повинні знати, коли контент створено ШІ. Такі правила, як Закон ЄС про ШІ, вже вимагають маркування синтетичних медіа. Компанії, які проактивно встановлюють прозорі стандарти, будують довіру. Ті, хто нехтує цим, ризикують втратити репутацію.

Водночас, синтетичні медіа відкривають величезні творчі та економічні можливості. Маркетингові кампанії можна персоналізувати: відео, яке дещо змінюється для кожного глядача, щоб виглядати більш релевантним. Візуалізації продукту можна створювати за лічені секунди, без дорогих фотосесій. Навчальний контент можна автоматично перекладати різними мовами та культурними контекстами. Підвищення продуктивності є величезним.

Альтман наголосив на необхідності сміливо тестувати нові формати контенту. Компанії, які покладаються на перевірені методи, будуть випереджені тими, хто експериментує. Завдання полягає в тому, щоб збалансувати інновації та відповідальність. Ті, хто занадто обережний, втрачають можливості. Ті, хто занадто недбалий, ризикують потрапити в скандали.

Не слід недооцінювати соціальний вимір. Якщо хтось зможе створювати фотореалістичні відео, довіра до візуальних медіа зникне. Те, що колись вважалося доказом — фото, відео — стає дедалі сумнівнішим. Це має наслідки для журналістики, судової системи та публічного дискурсу. Організації повинні розробити механізми для перевірки автентичності. Коаліція за походження та автентичність контенту працює над стандартами цифрового підтвердження походження. Компанії, які підтримують та впроваджують такі стандарти, сприяють стабілізації цифрової екосистеми.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Практичне впровадження: Як компанії інтегрують п'ять точок зору

Теоретичні висновки цінні, але практичне впровадження має вирішальне значення. Два конкретних випадки використання ілюструють, як компанії вже використовують ці п'ять тверджень.

Перший приклад походить з фінансового сектору. Іспанський банк BBVA впровадив ChatGPT Enterprise і дозволив співробітникам створювати власні GPT. Протягом шести місяців було створено понад 2900 індивідуальних додатків. Юридичні відділи використовують агентів для перегляду контрактів, маркетингові команди створюють персоналізовані кампанії, а фінансові аналітики автоматизують звітність. Результат: 80 відсотків користувачів заощаджують понад дві години на тиждень. Розповсюдження відбувається безпосередньо в робочому середовищі – співробітникам не потрібно відкривати окремі інструменти, а працюють у знайомому інтерфейсі ChatGPT. Завдання полягає в інтеграції з існуючими системами. BBVA працює над підключенням ChatGPT до внутрішніх баз даних, щоб забезпечити ще глибше розуміння. Цей приклад демонструє, як демократизація розробки агентів та платформізація ChatGPT працюють разом для досягнення значного підвищення ефективності.

Другий приклад походить з автомобільної промисловості. Toyota використовує прогнозне обслуговування за допомогою штучного інтелекту для скорочення простоїв. Датчики на виробничому обладнанні збирають дані, які аналізуються моделями штучного інтелекту. Ці моделі виявляють закономірності, що вказують на неминучі збої, та дозволяють проводити профілактичне обслуговування. Результат: скорочення простоїв на 25 відсотків, підвищення загальної ефективності обладнання на 15 відсотків та щорічна економія коштів у розмірі десяти мільйонів доларів. ROI становила приблизно 300 відсотків. Цей приклад ілюструє, як ШІ може не лише оптимізувати адміністративні процеси, але й інтегруватися у фізичне виробниче середовище. Здатність ШІ отримувати аналітичні дані та робити прогнози з величезних обсягів даних відповідає четвертому твердженню: ШІ генерує нові знання — у цьому випадку про те, коли машини можуть вийти з ладу.

Обидва приклади демонструють спільні фактори успіху. По-перше, культура експериментів. Компанії, які надають співробітникам свободу експериментувати з інструментами штучного інтелекту, швидше знаходять корисні програми. По-друге, структури управління. Без чітких рекомендацій щодо захисту даних, безпеки та якості виникають ризики. По-третє, ітеративний підхід. Очікування ідеальних рішень з самого початку нереалістичне. Натомість компанії повинні починати з простих програм, навчатися та постійно вдосконалюватися. По-четверте, інтеграція. Інструменти штучного інтелекту досягають свого повного потенціалу, коли вони безперешкодно інтегровані в існуючі робочі процеси, а не існують як окремі острови.

Суперечки та критичні дебати: ризики дивного нового світу

Хоч ці п'ять гіпотез і є багатообіцяючими, вони також викликають значні питання та суперечки. Перша стосується втрати робочих місць. Якщо агенти візьмуть на себе завдання, які раніше виконували працівники знань, що станеться з цими людьми? Аргумент Альтмана про те, що робота трансформується, є оптимістичним, але не без суперечок. Історично склалося так, що технологічні зриви створювали нові робочі місця, але часто недостатньо швидко або в тих самих секторах. Перехідний етап може спричинити соціальні потрясіння. Goldman Sachs оцінює, що автоматизація знань за допомогою штучного інтелекту може заощадити 1,5 трильйона доларів на світових витратах на робочу силу – евфемізм для потенційної втрати робочих місць. Компанії та суспільства повинні розробити програми перепідготовки, системи соціального захисту та нові освітні концепції для управління цим переходом.

Друга суперечка стосується концентрації влади. За допомогою ChatGPT OpenAI контролює платформу з 800 мільйонами користувачів і будує на ній екосистему, яка охоплює розробників, користувачів та транзакції. Ця концентрація нагадує ринкову владу Google, Apple або Amazon. Небезпека: OpenAI може диктувати умови, підвищувати комісії або надавати перевагу певним розробникам. Регулятори дедалі більше скептично ставляться до цього розвитку подій. За цим можуть послідувати антимонопольні розслідування. Компанії, які сильно залежать від ChatGPT, ризикують стати залежними від платформи, майбутнє якої невизначене.

Третя суперечка стосується діпфейків та дезінформації. Незважаючи на заходи безпеки, синтетичні медіа можуть бути використані зловживанням. Політичні маніпуляції, фінансові шахрайства, шкода репутації – ризики реальні. Власні тести OpenAI показали 1,6-відсотковий рівень помилок у блокуванні сексуальних діпфейків, що порушують правила. Навіть невеликий рівень помилок може призвести до появи тисяч проблемних фрагментів контенту для мільйонів користувачів. Суспільство повинно розробити технології виявлення, правові рамки та освітні заходи, щоб впоратися з цією новою реальністю.

Четверта суперечка стосується захисту даних та спостереження. Агентам ШІ потрібен доступ до даних для ефективної роботи. Компанії повинні забезпечити захист конфіденційної інформації. Корпоративні пропозиції OpenAI обіцяють не використовувати корпоративні дані для навчання публічних моделей. Однак довіру до таких обіцянок все ще потрібно формувати. Існує також ризик того, що широке використання ШІ призведе до культури спостереження, в якій кожна дія документується та аналізується.

П'ята суперечка стосується впливу на навколишнє середовище. Навчання великих моделей штучного інтелекту вимагає величезної обчислювальної потужності, а отже, і енергії. OpenAI інвестує значні кошти в центри обробки даних та чіпи. Сам Сем Альтман переключив свою увагу на придбання більшої обчислювальної потужності. Це розширення має екологічний слід. Компанії, які використовують штучний інтелект, повинні враховувати аспекти сталого розвитку та шукати енергоефективні рішення.

Ці суперечки демонструють, що трансформація, яку описує Альтман, не є чистим прогресом. Вона несе з собою виклики, ризики та етичні дилеми. Компанії повинні діяти відповідально, створювати прозорість та активно брати участь у пошуку рішень.

Майбутні перспективи: тенденції та потенційні потрясіння

Яких подій ми можемо очікувати в найближчі роки? По-перше, подальша демократизація. Інструменти без коду та з низьким кодом стануть ще доступнішими. Бар'єр для створення власних додатків штучного інтелекту продовжуватиме падати. Це призведе до вибухового зростання кількості додатків, а також до фрагментації та проблем із якістю. Платформи, що пропонують курування, забезпечення якості та інтеграцію, стануть більш цінними.

По-друге, рівень автономії зросте. Агенти зможуть все частіше автономно виконувати завдання, що тривають кілька днів або тижнів. Альтман припустив, що Codex незабаром зможе автономно виконувати тижневу роботу. Це ще більше змістить роль людських працівників у бік моніторингу, стратегії та креативності. Робота стане менш транзакційною та більш трансформаційною.

По-третє, мультимодальність стане стандартом. GPT-5 та Sora 2 демонструють, що ШІ розуміє та генерує не лише текст, а й зображення, відео та аудіо. Майбутні системи будуть плавно перемикатися між цими модальностями. Користувач може описати концепцію, а ШІ генеруватиме відео, дизайнерський документ та презентацію — все за один прохід.

Четверте: Персоналізація на індивідуальному рівні. Штучний інтелект зможе дедалі більше розуміти вподобання, стилі навчання та контексти окремих користувачів і відповідно адаптувати відповіді. Це призводить до гіперперсоналізованого досвіду, але також ставить питання про фільтри та маніпуляції.

По-п'яте, регулювання посилюється. Уряди всього світу працюють над законодавством щодо штучного інтелекту. Закон ЄС про штучний інтелект, китайські нормативні акти, ініціативи США – усі вони спрямовані на мінімізацію ризиків та сприяння інноваціям. Компанії повинні не лише дотримуватися цих правил, а й активно формувати їх для створення практичної бази.

По-шосте, з'являються нові бізнес-моделі. Розмовна комерція, штучний інтелект як послуга, агентські ринки — монетизація штучного інтелекту стає все більш різноманітною. Компанії, які експериментують на ранній стадії, можуть отримати перевагу першопрохідців.

Сьоме: Гібридні команди людини та штучного інтелекту стануть нормою. Майбутнє не за людиною проти машини, а за людиною та машиною. Найуспішнішими компаніями будуть ті, хто оптимально формує цю співпрацю. Це вимагає нових концепцій лідерства, організаційних структур та культурних змін.

Восьме: інтеграція обладнання. Альтман працює з Джоні Айвом над новими пристроями. Коли штучний інтелект буде інтегровано в носимі пристрої, розумні окуляри чи інші форм-фактори, спосіб нашої взаємодії з технологіями докорінно зміниться. Розмовний інтерфейс стане повсюдним, завжди доступним та контекстно-залежним.

Синтез: Рекомендації щодо дій у нову еру

П'ять точок зору з інтерв'ю Альтмана – це не ізольовані тенденції, а сили, що сходяться, що змінюють основи цифрової економіки. ChatGPT, як платформа розповсюдження, змінює, де і як компанії охоплюють свою цільову аудиторію. Agent Builder демократизує автоматизацію та переносить інноваційну силу з центрів на окремих осіб. Компанії з нульовим штатом кидають виклик взаємозв'язку між працею та створенням цінності. Наукові прориви на основі штучного інтелекту експоненціально прискорюють дослідження та розробки. Синтетичні медіа відкривають творчі можливості, але вимагають дотримання суворих етичних норм.

Це створює чіткі напрямки дій для компаній. По-перше: Експериментуйте. Запускайте невеликі пілотні проекти зі штучним інтелектом, навчайтеся та впроваджуйте ітерації. Чекати не можна. По-друге: Встановіть управління. Створіть рамки для захисту даних, безпеки, етики та якості, перш ніж виникнуть проблеми. По-третє: Розвивайте таланти. Працівники повинні навчитися працювати зі штучним інтелектом, використовувати свої сильні сторони та розвивати додаткові навички. По-четверте: Встановлюйте партнерські відносини. Жодна компанія не може впоратися з усім самостійно. Екосистеми, співпраця та відкриті стандарти мають вирішальне значення. По-п'яте: Візьміть на себе відповідальність. Прозорість перед клієнтами, справедливе ставлення до працівників та внесок у соціальні рішення – компанії повинні свідомо формувати свою роль у трансформації.

Епоха, яку описує Альтман, — це не далеке майбутнє, а сьогодення, що розгортається. Переможцями стануть не найбільші чи найтрадиційніші компанії, а найадаптивніші. Ті, хто швидко навчається, сміливо експериментує та діє відповідально. Трансформація від продуктивності до креативності, від інструментів до інфраструктури, від керованої людиною до керованої людиною — це відбувається зараз. І кожна компанія повинна вирішити: формувати її чи бути сформованою.

Хто такий Роуен Чеун?

Роуен Чеунг — канадський підприємець, технічний комунікатор та один із найвпливовіших голосів у сфері штучного інтелекту. Він є засновником і генеральним директором The Rundown AI, найшвидше зростаючого у світі інформаційного бюлетеня про штучний інтелект, який має понад 350 000 підписників і мільйони читачів у соціальних мережах. Родом з Ванкувера, Британська Колумбія, він з 2023 року зарекомендував себе як ключова медіа-фігура, представляючи знання про штучний інтелект у зрозумілий, доступний та стратегічний спосіб.

Ченг розпочав свою кар'єру не в технологіях, а як спортсмен-плавець. Після проблем зі здоров'ям під час пандемії COVID-19 він звернувся до світу технологій та штучного інтелекту як підприємець-самоучка. Протягом року він навчився програмувати, а згодом заснував Supertools, платформу баз даних для додатків штучного інтелекту, яка щомісяця користується понад 250 000 користувачів. Його контент та аналіз розробок у сфері генеративного штучного інтелекту, автоматизації та бізнесу на базі штучного інтелекту швидко зробили його невід'ємною частиною світової технологічної арени.

У 2023 році він переміг у конкурсі Twitter Growth Challenge як найшвидше зростаючий технологічний комунікатор у світі на платформі X (раніше Twitter). Сьогодні він є одним із десяти найвпливовіших засновників технологій у соціальних мережах — у категорії з такими постаттю, як Ілон Маск, Гері Вайнерчук та Сем Альтман.

Окрім своїх медіапроектів, Роуен Чеунг веде подкаст «Стан ШІ», у якому він регулярно бере інтерв'ю у провідних діячів у сфері технологій, зокрема у Сема Альтмана, Марка Цукерберга та Дженсена Хуанга. Подкаст і розсилка «The Rundown» зараз вважаються ключовими джерелами інформації для менеджерів, підприємців та розробників у сфері ШІ.

Чеунг відомий своїм практичним поглядом на штучний інтелект: як компанії можуть досягти конкретних переваг у продуктивності, як агенти можуть бути розгорнуті на робочому місці та як окремі особи можуть масштабуватися за допомогою штучного інтелекту, не створюючи великих команд. В інтерв'ю він регулярно наголошує, що його невелика команда з приблизно 15 співробітників працює як компанія з 50 осіб завдяки інтелектуальним робочим процесам на базі штучного інтелекту.

Коротко кажучи, Роуен Чеунг представляє нове покоління засновників штучного інтелекту: самоуки, орієнтовані на дані, надзвичайно обізнані з онлайн-технологіями та здатні перетворювати складні технологічні розробки на конкретні, застосовні стратегії для компаній.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць