Od narzędzi do agentów: przygotowanie na kolejny etap sztucznej inteligencji w pracy

David Rice: Bez względu na to, o jakim aspekcie sztucznej inteligencji mówimy, obecnie spędzamy więcej czasu niż kiedykolwiek wcześniej na egzystencjalnych rozmowach — i z dobrego powodu. Za zamkniętymi drzwiami w Bay Area, gdzie dawniej w biurach były stoły do ping-ponga i psy, ludzie śpią teraz w swoich biurach.

Dzieje się tak dlatego, że wyścig do osiągnięcia sztucznej inteligencji ogólnej przerodził się w scenariusz, w którym zwycięzca bierze wszystko. Jeśli to przegapiliście, 80% Wall Street pompuje pieniądze w centra danych wielkości Manhattanu, ponieważ ten, kto pierwszy osiągnie AGI, zdobędzie wszystko — od kontraktów obronnych po dominację na rynku usług biznesowych. Taka jest przyszłość w pigułce.

Podczas gdy technologiczni miliarderzy pędzą w stronę świętego Graala, większość liderów biznesowych wciąż pyta: o ile bardziej produktywni naprawdę musimy być? Christopher DiCarlo jest badaczem zajmującym się ograniczaniem ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją, etyką i zarządzaniem. I bardzo jasno mówi, że nie jesteśmy nawet blisko gotowości na to, co nadchodzi.

W ciągu ostatnich pięciu lat modele AI przeszły od poziomu szkoły średniej do poziomu doktoratu. Prawa skalowania się zmieniły. Obecna trajektoria jest do pewnego stopnia przewidywalna. A większość organizacji wciąż czeka, aż pojawi się Cudowna Aplikacja, którą będzie można uruchomić na komputerze, nacisnąć przycisk, wykonać zadanie i odejść.

Dlatego dziś omówimy, dlaczego kadra kierownicza działa po omacku i co się dzieje, gdy liderzy odmawiają wyjścia ze strefy komfortu; jak wyścig między dyrektorami generalnymi firm technologicznych wpływa na waszą organizację; dlaczego wymaga to rozmów filozoficznych, a nie tylko dyskusji o modelach biznesowych; co liderzy i kadra kierownicza powinni robić już teraz oraz jak stać się moralną wyobraźnią swojej organizacji w czasie największej zmiany paradygmatu w historii ludzkości.

Nazywam się David Rice. To podcast „People Managing People”. Jeśli traktowaliście AI jak narzędzie zwiększające produktywność, zamiast jak egzystencjalną zmianę tego, czym zajmują się ludzie, ta rozmowa prawdopodobnie nieco zmieni wasze postrzeganie. Zaczynajmy.

Dobrze, Christopherze, witamy w programie.

Christopher DiCarlo: Dziękuję za zaproszenie.

David Rice: Rozmawialiśmy przed nagraniem. Wspomniałeś, że nawet dyrektor generalny jednej z największych firm na świecie był zszokowany, gdy wyjaśniłeś mu, co naprawdę dzieje się w świecie AI. Dlaczego uważasz, że tak wielu członków kadry kierowniczej wciąż działa po omacku? I co dzieje się z organizacjami, których liderzy odmawiają zmierzenia się z dyskomfortem?

Christopher DiCarlo: Z mojego punktu widzenia, biorąc pod uwagę kolegów, z którymi pracuję, moje zaangażowanie w AI od dziesięcioleci i obserwowanie jej rozwoju, nie winię dyrektorów generalnych za ich reakcje. Kiedy działasz w danej branży, zakładasz, że wszyscy wiedzą to samo co ty. To powszechne uprzedzenie, które wszyscy podzielamy.

Bez względu na to, w czym jesteśmy biegli, po prostu zakładamy, że inni również to wiedzą. Kiedy więc dowiadują się o obecnej sytuacji — podobnie jak opinia publiczna podczas moich wykładów — okazuje się, że nie są w pełni świadomi tego, w którym miejscu historii technologii się znajdujemy, co do tej pory opracowano i dokąd zmierzamy.

Osiągnęliśmy już tak wiele, że możemy z dość dużą dokładnością przewidywać, gdzie możemy znaleźć się w ciągu najbliższych kilku lat — od roku do nawet dziesięciu lat. Kiedy dyrektorzy generalni się o tym dowiadują, są nieco zszokowani, ponieważ nie wiedzą, czy oni sami i ich firmy są gotowi na te zmiany.

Nie mają też pojęcia o społeczno-technicznych skutkach, jakie będzie to miało dla całego społeczeństwa.

David Rice: To interesujące, bo mam wrażenie, że właśnie wokół tego toczy się dziś większość rozmów. W mediach społecznościowych ludzie nieustannie mówią o społecznym wpływie AI.

Kiedy jednak rozmawiamy z liderami, mam wrażenie, że wciąż chodzi przede wszystkim o produktywność. Patrzą na AI przez tę właśnie soczewkę, zamiast dostrzegać wielką zmianę paradygmatu. Myślę, że powodem jest to, iż idea stopniowej innowacji jest bardziej komfortowa, podczas gdy to, co dzieje się z AI, prowadzi do pytań egzystencjalnych.

Wkraczamy w filozofię. Przeciętny dyrektor czy lider martwi się o modele biznesowe, ale niekoniecznie prowadzi wiele filozoficznych i egzystencjalnych rozmów. Nie dlatego przecież wszedł do świata biznesu. To naturalnie niewygodna sytuacja, z którą wszyscy będziemy musieli nauczyć się lepiej radzić.

Kiedy patrzysz na to, co dzieje się teraz — na ogromne centra danych, niektóre wielkości Manhattanu, na skalę i pilność tego przedsięwzięcia — co mówi to o tempie rozwoju? Co oznacza dla miejsc pracy? Jak możemy za tym nadążyć?

Christopher DiCarlo: Jeśli zastanawiacie się, dlaczego 80% Wall Street pompuje pieniądze w AI, właśnie dlatego. Pieniądze trafiają do ogromnych centrów danych, ponieważ wśród kilku technologicznych miliarderów panuje przekonanie, że ten, kto pierwszy osiągnie sztuczną inteligencję ogólną, znajdzie się tak daleko przed konkurencją, że będzie mógł zrobić, dostarczyć i zaoferować wszystko.

To scenariusz, w którym zwycięzca bierze wszystko — w kontraktach obronnych i we wszystkich innych obszarach. Fala nadchodzi tak szybko, z taką intensywnością i zaciekłością, że zaskakuje nas. To jak metaforyczne tsunami na horyzoncie: widzisz je, wiesz, że jest groźne, ale zastanawiasz się, ile czasu zostało, zanim uderzy w brzeg. Czy jesteśmy gotowi? Czy się przygotowaliśmy? Nie tylko jako liderzy biznesowi, ale jako społeczeństwo? Czy rządy są gotowe? Odpowiedź jest oczywiście przecząca.

Nie jesteśmy nawet blisko gotowości.

David Rice: Tempo i intensywność wskazują, że przejdziemy przez fazę hiperakceleracji. Nie wiem dokładnie, kiedy to nastąpi, ale wydaje się, że jest tuż za rogiem. Być może przemawia przeze mnie egzystencjalna panika.

Christopher DiCarlo: Rozmawiałem z dyrektorem generalnym w Frisco, w Bay Area. Powiedział: „Nienawidzę już tego miejsca”.

Piętnaście lat temu je uwielbiali. W biurach były stoły do ping-ponga i zjeżdżalnie, pracownicy przyprowadzali psy, mieli dużo wolnego czasu dla rodziny i czas na spokojne myślenie. Dziś, jak powiedział, można o tym zapomnieć — śpisz w biurze, a wszyscy są napięci, bo wiedzą, że święty Graal AGI jest tym, czego chcą najwięksi technologiczni miliarderzy.

To stworzyło ogromną konkurencję między nimi, ale także między Stanami Zjednoczonymi i Chinami. Wszyscy wiedzą, że mogą zdobyć tę nagrodę, ale nie osiągną celu bez pieniędzy potrzebnych do stworzenia ogromnych farm obliczeniowych.

Kiedy spojrzymy na prawa skalowania dotyczące rozwoju dużych modeli językowych, zobaczymy, że w ciągu ostatnich pięciu lat przeszły one od poziomu szkoły średniej do poziomu doktoratu. Skala rozwoju wyraźnie wskazuje, co nadchodzi i dokąd zmierzamy.

Jako osoba zajmująca się ograniczaniem ryzyka próbuję powiedzieć: zatrzymajcie się na chwilę. Wprowadźmy prawa i zabezpieczenia — zarówno techniczne, jak i etyczne — abyśmy mogli czerpać z AI dobro, które może nam przynieść, ale jednocześnie ograniczać poważne szkody, również w obszarach, których obecnie jeszcze nie dostrzegamy.

David Rice: Rodzi to wiele pytań etycznych. Czy rozwijamy możliwości szybciej, niż rozwijamy nasze rozumienie i zabezpieczenia? Jakie są zagrożenia, szczególnie w miejscu pracy?

Christopher DiCarlo: Co się stanie, gdy stworzymy aplikacje i integracje, dzięki którym pracownicy nie będą już musieli tak intensywnie myśleć? Kiedy ostatnio, jadąc gdzieś samochodem, wyciągnęliście papierową mapę? Minęło sporo czasu. Korzystacie z wbudowanego GPS-u albo telefonu.

Technologia jest teraz zintegrowana z naszym stylem życia i stała się niemal bezrefleksyjna. Nie trzeba wykorzystywać dużej części zdolności poznawczych, aby słuchać głosu mówiącego, kiedy skręcić.

Jedną z obaw jest to, że jeśli ludzie wypadną z równania, będziemy potrzebować wyłącznie agentów AI. Dlaczego mielibyśmy zatrudniać 50 tysięcy pracowników, skoro może dla nas pracować tysiąc agentów AI? Agenci działają przez całą dobę, nie potrzebują świadczeń zdrowotnych, nie trzeba im stale płacić i nigdy nie zastrajkują.

Każdy dyrektor generalny odpowiada przed interesariuszami i osobami, które podpisują jego czek. Oczekują one większego zwrotu z inwestycji. Decyzja może więc wydawać się prosta: dlaczego firma A miałaby działać po staremu, zatrudniając ludzi, skoro firma B zwolniła ponad połowę załogi i wykorzystuje agentów AI, osiągając przewagę produktywności, której nie da się dogonić?

Moralny dyrektor generalny może stanąć przed pytaniem: komu jestem winien lojalność — pracownikom czy akcjonariuszom? Jeśli najważniejszy jest zwrot z inwestycji, odpowiedź staje się oczywista: przechodzimy na agentów AI.

To napędzi konkurencję oraz cykl inwestycji i zwrotów z inwestycji. Oczywiście oznacza to zakłócenia na rynku pracy. A w przypadku osób, które zachowają zatrudnienie, pojawi się pytanie: w jakim stopniu nadal będziemy ćwiczyć krytyczne myślenie, podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów, skoro możemy zapytać maszynę, a ona wykona zadanie lepiej od nas?

Jesteśmy obecnie w fazie przejściowej. Okno między tym, jak wszystko robiono dawniej, a tym, jak wszystko będzie robione w przyszłości, stale się zmniejsza.

David Rice: To dziwny moment. Przez długi czas NASA albo jakiś podmiot rządowy czy wojskowy wyznaczał kierunek rozwoju. Po raz pierwszy wszystkie te grupy pukają teraz do drzwi technologii komercyjnych. Co ta zmiana oznacza dla zarządzania i kontroli nad tymi systemami?

Christopher DiCarlo: Technologia wyprzedza nas. Widzieliśmy to już w innych obszarach, ale potrafiliśmy ograniczać ryzyko dzięki dalekowzroczności i lepszemu rozumieniu możliwych konsekwencji.

Przykładami są konwencje genewskie zakazujące broni chemicznej, Międzynarodowa Agencja Energii Atomowej regulująca energię atomową i broń jądrową oraz zakończenie w 2000 roku projektu poznania ludzkiego genomu, po którym administracja Clintona określiła, co wolno, a czego nie wolno robić w dziedzinie genomiki.

AI jest jednak innym rodzajem technologii. Nie jest statycznym przedmiotem. Sama technologia stanie się agentowa — będzie działać jak niezależny podmiot. To tak, jakby powiedzieć broni atomowej: „Od teraz sama sobą zarządzasz”. Czy będziemy gotowi zaakceptować władzę, która może samodzielnie decydować o tym, co zrobi?

To technologia inna niż wszystko, co wynaleźliśmy wcześniej. Jest niemal gatunkiem, a nie statycznym obiektem.

David Rice: W zarządzaniu istnieje granica między zarządzaniem prywatnym i publicznym. Ostatecznie chodzi o to, kto zarządza zarządzającymi. Dyrektorzy generalni muszą ustalać granice wdrażania AI, ale muszą też odpowiedzieć na pytanie nie tylko „co możemy zrobić?”, lecz także „czego nie powinniśmy robić?”.

Christopher DiCarlo: Właśnie. Większość świata nie ma pojęcia, co się dzieje. Podczas publicznych wykładów ludzie pytają: „Dlaczego dowiadujemy się o tym dopiero teraz? Dlaczego rząd nam o tym nie mówi?”.

W Kanadzie mamy ministra AI. Przez lata moi koledzy i ja lobbowaliśmy za utworzeniem ministerstwa sztucznej inteligencji. Nowy premier Mark Carney stworzył ministerstwo AI i innowacji w zakresie danych. To wspaniale, ale minister AI Evan Solomon mówi, że jest to „kanadyjski moment Gutenberga” — odpowiednik wynalezienia prasy drukarskiej.

Ja opisałbym to również jako potencjalny moment Oppenheimera. Z tych transformacyjnych zmian wyniknie wiele dobra, ale jeśli będziemy budować coraz inteligentniejsze systemy, a one nas prześcigną, jak zdołamy je kontrolować, jeśli będą potrafiły omijać nasze zabezpieczenia?

Widzieliśmy już przykłady, w których modele próbowały manipulować ludźmi, aby uniknąć wyłączenia. To wciąż wąska forma inteligencji, a nie AGI. System nie jest jeszcze w pełni agentowy. A jednak już teraz potrafi podejmować działania, których nie przewidzieliśmy.

Kiedy osiągniemy AGI, jak opracujemy test pozwalający stwierdzić, czy system przestrzega zasad moralnych, których od niego oczekujemy? Jeśli nie potrafimy tego zrobić, czy powinniśmy budować coś inteligentniejszego od nas? Czy jesteśmy gotowi stać się drugim co do ważności gatunkiem na planecie? Właśnie w tym kierunku zmierzamy.

David Rice: Wspominałeś, że już w latach dziewięćdziesiątych chciałeś stworzyć coś w rodzaju wielkiego mózgu — z kontrolowanymi informacjami i interdyscyplinarnym nadzorem filozofów, ekonomistów i psychologów. To się nie wydarzyło. Co straciliśmy, nie przyjmując tak przemyślanego podejścia? Jaka jest lekcja dla dzisiejszych wyzwań związanych z AI?

Christopher DiCarlo: Po pierwsze, potrzebne są ogromne pieniądze. Wszyscy, z którymi rozmawiałem — rektorzy uniwersytetów i politycy — uważali, że to dobry pomysł. Kanada mogłaby ogłosić się światowym liderem. Nikt jednak nie chciał zainwestować ani grosza, ponieważ potrzeba miliardów, aby zbudować systemy o takich możliwościach.

Nie miałem filantropa ani Billa Gatesa, który powiedziałby: „Masz rację, dokładnie to powinniśmy robić”. Mimo to opracowałem konstytucję i porozumienie dla przyszłej populacji świata. Jednym z głównych założeń powinno być międzynarodowe zarządzanie.

Potrzebujemy niezależnego i bezstronnego organu, który będzie wiedział, kto i co robi, a jednocześnie będzie możliwie wolny od wpływów politycznych i interesów opartych na majątku. Potrzebujemy ludzi, którzy bardziej troszczą się o całą społeczność niż o siebie i swoje rodziny.

Jeśli konkurencja między technologicznymi miliarderami przypomina rywalizację między państwami, Chiny i Stany Zjednoczone nie zatrzymają wyścigu do AGI. Musimy wspólnie ustalić, że po osiągnięciu określonych poziomów rozwoju należy podać tę informację do wiadomości publicznej. Jeśli próbowaliśmy wyłączyć system i się nie udało, świat musi o tym wiedzieć.

AI działa z prędkością światła i światłowodów, a nie z prędkością rozprzestrzeniania się wirusa. Musimy więc być czujni i wiedzieć, kto jest na jakim poziomie. Być może możemy stworzyć bardzo inteligentne komputery, ale nie nadawać im boskich możliwości.

Po osiągnięciu AGI nie powinniśmy pozwalać na niekontrolowane samodoskonalenie rekurencyjne. Jeśli systemy będą stale zwiększać swoją moc i inteligencję, dlaczego miałyby chcieć, abyśmy nadal byli potrzebni?

Potrzebujemy zabezpieczeń już teraz.

David Rice: Rozmawiamy o rządach i polityce międzynarodowej, ale łatwo dostrzec związek z biznesem. Zagrożenia dotyczą klientów, o których gromadzicie ogromne ilości danych, a także pracowników i ich informacji.

Ponieważ biznes stał się centralnym elementem naszego społeczeństwa, liderzy HR, dyrektorzy generalni i osoby odpowiedzialne za ludzi muszą zacząć brać pod uwagę wpływ swoich decyzji na wielu poziomach. Jak zmienią się role pracowników? Jak zmieni się sposób działania firmy? Jak klienci będą z nią współdziałać? Jak decyzje dotyczące technologii wpłyną na społeczeństwo?

Christopher DiCarlo: Zdecydowanie. Zakres pytań rozciąga się od tego, w jakim stopniu pracownik może używać dużego modelu językowego do podsumowania raportu, po to, co firma wysyła na zewnątrz.

Najgorsze, co może się wydarzyć, to sytuacja, w której firma zostanie przyłapana na używaniu taniej wersji ChatGPT do analizy, a system zacznie halucynować. Klienci zobaczą całkowicie zmyślone informacje i firma straci wiarygodność.

To jednak nie tylko problem techniczny. Bardzo szybko staje się problemem moralnym. Kadra kierownicza musi zdecydować, co chce zrobić jako firma zatrudniająca określoną liczbę osób, gdy technologia sprawi, że ich praca stanie się względnie zbędna.

Spójrzmy na Amazona. Czternaście tysięcy pracowników straciło pracę. Dlaczego? Ponieważ magazyny wyposażono w roboty, które są tak wydajne, że firma uznała, iż nie potrzebuje już tych ludzi.

Co z początkującymi stanowiskami w kancelariach prawnych i dużych firmach? Absolwenci kończą studia i chcą rozpocząć karierę, ale boty mogą wykonywać te zadania lepiej i taniej. Całe pokolenie studentów zaczyna więc pytać, co powinno teraz robić i w jakiej dziedzinie się specjalizować.

Jeszcze pięć lat temu odpowiedź brzmiała: programowanie. Dziś studenci informatyki pytają: „Co mam teraz zrobić?”. Odpowiadam: musicie stać się kreatywni i nauczyć się wykorzystywać swoje umiejętności razem z narzędziami AI.

David Rice: Przedstawiłeś to jako dylemat więźnia dla kadry kierowniczej. Można mieć nadzieję, że technologia osiągnie granicę i pozostać ostrożnym albo założyć, że konkurenci pójdą na całość i ryzykować pozostanie w tyle. Jak liderzy powinni podejść do tego wyboru?

Christopher DiCarlo: To zależy od ich zdolności do wdrażania i integrowania technologii, równoważonych obowiązkiem i odpowiedzialnością nie tylko wobec akcjonariuszy, lecz także szeroko rozumianych interesariuszy, w tym pracowników i ich rodzin.

Jeśli główny zakład papierniczy zapewniający połowę miejsc pracy w mieście upadnie, ucierpią również sklep, stacja benzynowa i wszystkie inne firmy. Trzeba brać pod uwagę ten efekt domina.

Rządy będą musiały zdecydować, co zrobić z osobami zwolnionymi z pracy i jak pomóc ich rodzinom oraz całym społecznościom. Być może potrzebny będzie powszechny dochód podstawowy albo inne źródło wsparcia.

Możliwe, że AGI pomoże rozwiązać część tych problemów. Być może podstawowy poziom komfortu — opieka zdrowotna, mieszkanie i inne potrzeby — będzie zapewniony wszystkim ludziom, a ci, którzy będą chcieli zarabiać więcej, będą mogli rozwijać się w innych obszarach.

David Rice: Ostatnio myślę o tym, że etyka musi stać się częścią strategii. Jeśli liderzy nie chcą działać reaktywnie, ale nadal chcą eksperymentować, powinni zadawać pytania o małe inwestycje, które mogą rozwijać ludzkie umiejętności i uczenie się, bez traktowania automatyzacji jako gwarancji utraty pracy.

Christopher DiCarlo: Kto jednak będzie podejmował te decyzje i ustanawiał zasady? Jak dobrze wykształceni są nasi liderzy? Minister AI może być świetnym dziennikarzem, ale nie wiem, ile wie o szczegółach i niuansach tej technologii. Miejmy nadzieję, że słucha ekspertów. To jednak nie jest czas na czekanie. Trzeba wyprzedzać wydarzenia, słuchać specjalistów i odpowiednio planować.

David Rice: Kiedy pytasz organizacje, co chciałyby, aby AI dla nich zrobiła, jakie otrzymujesz odpowiedzi? A jakie powinny otrzymywać, jeśli myślą o swojej roli jako opiekunów ludzkości, a nie tylko o maksymalizacji zysków akcjonariuszy?

Christopher DiCarlo: Kadra kierownicza myśli przede wszystkim o tym, jak AI zwiększy przychody i produktywność. I rzeczywiście, może to zrobić — w obsłudze klienta, operacjach, sprzedaży i na każdym poziomie działania firmy.

Problem polega na tym, że większość firm znajduje się dziś w punkcie podobnym do ery .com pod koniec lat dziewięćdziesiątych. Wszyscy wiedzieli, że internet jest ważny i nadchodzi, ale nie wiedzieli dokładnie, jak go wykorzystać.

Wiele osób czeka na aplikację, którą można pobrać, uruchomić i pozwolić jej przejąć całą pracę. Taka Cudowna Aplikacja jeszcze nie istnieje. Dlatego dyrektorzy generalni są ostrożni i pytają: skoro dziś zarabiamy, to po co mamy wdrażać AI?

Powinni jednak kontaktować się z ekspertami, pytać, jak może wyglądać najbliższe pięć lat, tworzyć plany pięcioletnie i stale je aktualizować wraz z napływem nowych informacji.

David Rice: Jeśli przedłużymy obecną trajektorię o pięć lat, jak twoim zdaniem będzie wyglądał świat?

Christopher DiCarlo: Zupełnie inaczej.

David Rice: Jaką rozmowę liderzy HR i kadra kierownicza powinni prowadzić już teraz na temat wdrażania AI, celu działania i ludzkiego rozwoju?

Christopher DiCarlo: Powinni pobierać te narzędzia, używać ich codziennie, w pracy i w czasie wolnym. Powinni z nimi eksperymentować tak, jak eksperymentowaliśmy z internetem.

Siedziby główne powinny wysyłać zespoły HR, kadrę kierowniczą i menedżerów średniego szczebla na konferencje poświęcone integracji AI z biznesem. Powinni obserwować konkurencję i podejmować świadome decyzje dotyczące wdrażania konkretnych narzędzi.

Nie czekajcie, aż ktoś przyniesie wam gotowe rozwiązanie. Nie czekajcie na Cudowną Aplikację, którą wystarczy uruchomić. Uczcie się teraz. Wyjdźcie w teren. Zakasać rękawy i eksperymentujcie.

Jeśli nie macie ChatGPT, a chcecie czegoś bardziej etycznego, zdobądźcie inne wysokiej klasy modele i testujcie je. Zawsze jednak zachowujcie ostrożność.

Moi współpracownicy i ja pewnego dnia poprosiliśmy model o napisanie artykułu naukowego wraz z bibliografią. Powiedzieliśmy mu, aby nie halucynował i nie umieszczał niczego, czego nie jest całkowicie pewien. Wszystko zależy od sposobu formułowania poleceń.

Model stworzył w ciągu dwudziestu minut dość dopracowany artykuł naukowy. Byliśmy pod wrażeniem jego zdolności do wyszukiwania, porządkowania i syntezy informacji oraz formułowania nowych obserwacji. Po sprawdzeniu okazało się jednak, że część odniesień była niedokładna, a niektóre daty publikacji błędne.

Dlatego wszyscy pracownicy HR i osoby z najwyższej kadry kierowniczej powinni eksperymentować z tymi narzędziami — w pracy, w domu i podczas zabawy. Najważniejsza rada brzmi: nie wycofujcie się. Zaangażujcie się, testujcie je, sprawdzajcie ich możliwości i poznawajcie ograniczenia.

David Rice: To dobry moment, aby się zaangażować, ale także aby postrzegać siebie jako moralną wyobraźnię organizacji. Ktoś musi podjąć się tego zadania. Najważniejsze pytanie brzmi: jakimi ludźmi chcemy się stać? Nie tylko co możemy zrobić, ale kim możemy być.

Christopher DiCarlo: Czasami potrzeba impulsu, aby stworzyć trend i zachęcić innych do działania. W przypadku AI możemy mieć nadzieję, że zwycięży przekonanie, iż bezpieczeństwo jest najważniejsze. Chcemy czerpać z AI to, co najlepsze, jednocześnie ograniczając najgorsze możliwe skutki. To mantra współczesnego rozwoju AI.

Jeśli nam się uda, osiągniemy coś najbliższego utopii, na co możemy liczyć. Jeśli popełnimy błąd, nie będzie to dobrze rokować dla naszego gatunku.

David Rice: Wahadło może wychylać się w obie strony. Christopherze, dziękuję za udział w programie i za poświęcony czas.

Christopher DiCarlo: Cała przyjemność po mojej stronie. Dziękuję za zaproszenie.

David Rice: Zdecydowanie.

Drodzy słuchacze, jeśli jeszcze tego nie zrobiliście, zachęcam was do odwiedzenia strony internetowej i zapisania się do newslettera. Otrzymacie najnowsze aktualizacje, informacje o podcastach, wydarzeniach i wszystkim, co robimy w People Managing People. Adres to peoplemanagingpeople.com/subscribe.

Do następnego razu — nie bójcie się rozmowy filozoficznej.