Вже тривалий час в інформаційному просторі не вщухають розмови щодо наближення масового безробіття через штучний інтелект. Зокрема, як попереджають експерти та представники технологічних гігантів, ШІ вже може замінити представників деяких професій. Дослідники вирішили перевірити популярні ШІ-сервіси, змусивши їх виконувати реальні проєкти. Стало відомо про результати експерименту.
Про це повідомляє видання Washington Post.
Компанія Scale AI разом із представниками Центру безпеки ШІ вирішили з’ясувати, чи справді сучасний штучний інтелект здатен впоратися з реальними проєктами. Дослідники перевірили такі відомі сервіси, як ChatGPT, Gemini та Claude. Для тестування ШІ було відібрано сотні проєктів із фріланс-платформ. Зокрема, йдеться про 3D-анімацію продуктів, транскрибування музики, розробку веб-ігор та форматування наукових праць.
Як з’ясувалося, загроза безробіття через штучний інтелект є значно перебільшеною. Виконання майже кожного другого проєкту виявилося низькоякісним, а 30% завдань ШІ взагалі не зміг завершити. Нерідко згенеровані штучним інтелектом файли були пошкодженими. Також ШІ часто ігнорував вимоги замовників.
Зокрема, ШІ провалив проєкт з дизайну інтер’єру. Згенерований штучним інтелектом план поверху містив суттєві технічні недоліки та не мав необхідної деталізації.
Проблеми виникли й у проєкті, пов’язаному з аналітикою даних. Під час створення панелі візуалізації штучний інтелект не лише накладав текст на графіки та плутав кольори, а й узагалі "загубив" частину інформації.
Не зміг ШІ коректно виконати й замовлення з розробки гри. Штучний інтелект осилив створення гри, проте вона зовсім не відповідала тематиці, визначеній замовником.
Як зазначає співавтор дослідження Джейсон Хаузенлой, нині існує два суттєвих обмеження, які не дозволяють ШІ замінити людську працю. По-перше, сучасний штучний інтелект не має довгострокової пам’яті, а отже не здатний ефективно виконувати тривалі проєкти.
По-друге, новітня технологія не має повноцінного візуального сприйняття. Тому ШІ створює 3D-моделі шляхом генерації програмного коду. Як наслідок, один і той самий об’єкт у кожному кадрі відеоролика може виглядати по-різному.
Водночас дослідники відзначають, що ШІ-моделі з часом поступово вдосконалюються. Наприклад, модель Gemini 3 Pro змогла виконати 1,3% завдань, тоді як її попередня версія — лише 0,8% проєктів. Однак про повну заміну людської праці наразі не йдеться.
