Я не робот: мій рік із ШІ, який робив (майже) все

Джоанна Стерн – технологічна журналістка, лауреатка премії Emmy, дворазова володарка Gerald Loeb Award і фіналістка Пулітцерівської премії. Вона 12 років працювала у The Wall Street Journal, де її колонки й відео про споживчі технології мали широку аудиторію. Заснувала медіакомпанію New Things, а також працює головною технологічною аналітикинею і спеціальною кореспонденткою NBC News.

1 січня 2025 року журналістка Джоанна Стерн вирішила розпочати експеримент: 12 місяців зі штучним інтелектом у кожній сфері життя. Будь-які справи, рішення, дії виконувалися за допомогою ШІ або за його порадою. В її будинку з’явилися всі можливі ШІ-пристрої – від робота-собаки до ШІ-зубної щітки. Вона готувала їжу за рецептами, запропонованими ШІ, читала книжки, згенеровані ШІ. У цій книжці Стерн описала свій досвід, розподіливши його на чотири частини відповідно до пор року.

Саме таке запитання може виникнути у  читача: навіщо робити експеримент, що чимало коштуватиме й може призвести до незрозумілих результатів. Авторка відповідає: вона хотіла спробувати пожити в майбутньому, про яке говорили всі ШІ-експерти навкруги. Білл Гейтс неодноразово висловлювався про ШІ-революцію. Генеральний директор Anthropic Даріо Амодей сказав авторці, що вже через 2-3 роки ШІ-моделі перевершать людей майже в усьому. Тож Стерн стало цікаво: що буде, якщо дозволити ШІ не лише упорядковувати ваші документи чи генерувати картинки, а стати набагато більшою частиною вашого життя. А ще вона хотіла дізнатися, як використання ШІ вплине на її власні якості, як-от креативність.

Також, починаючи експеримент, Джоанна виробила декілька правил, яких пообіцяла дотримуватися:

1. Тестувати все. Зрештою, за рік вона перевірила понад 100 ШІ-продуктів: застосунки, чат-боти, гаджети тощо. Якщо подобалося, то продукт залишався в її житті, якщо ні, – вмить позбувалася його.

2. Порівнювати все з людським аналогом. Для кожного продукту, який авторка випробовувала, вона запитувала себе: чи краще він за людину? Наприклад, вона могла порівняти людину-асистента і ШІ-асистента, робота-масажиста зі звичайним масажистом тощо. Ідея була проста: не просто захоплюватися тим, що машина здатна виконувати якесь завдання, а дійсно дізнатися, чи вона приносить більше користі за людину.

3. Відстежувати витрати: грошові, часові, потенційну шкоду стосункам та іншим сферам життя. Аналіз можливих негативних результатів використання ШІ робить погляд на цю технологію більш тверезим.

Окрім формулювання правил, авторка також дослідила витоки самого поняття «штучний інтелект». Вона поїхала до Дартмутського університету, де у 1956 році доцент кафедри математики Джон Маккарті вперше використав цей термін. Він зібрав науковців та упродовж двох місяців досліджував ідею ШІ. Тож саме Дартмут вважається місцем народження терміну.

Утім чітке його визначення з’явилося лише в 2007 році, коли Маккарті працював у Стенфорді. Одна з його робіт мала назву «Наука та техніка створення інтелектуальних машин, особливо інтелектуальних комп’ютерних програм». Отже, ШІ для нього означав інтелектуальні машини.

Зрештою, на базі цього визначення авторка створила власне, яким і послуговується в книжці: «Штучний інтелект – це створення інтелектуальних машин, які можуть мислити, бачити, навчатися та діяти як люди, а можливо, навіть перевершувати людські спроможності».

У сучасному світі існує безліч типів ШІ: від простих машин для прогнозування за алгоритмом до складних систем, що використовують дані камер та сенсорів, від чат-ботів до генеративного ШІ, який створює високоякісні зображення. Стерн наводить схему ШІ-термінів, щоб зрозуміти, які ширші за інші.

Зокрема, варто відрізняти машинне навчання (machine learning) від вужчого поняття – глибинне навчання (deep learning). Машинне навчання стосується будь-якого навчання на різних масивах даних, а глибинне навчання відбувається лише на «неохайних» даних із реального світу (як-от відео того, як людина кермує автомобілем). Отже, глибинне навчання – це різновид машинного навчання; не всяке машинне навчання є глибинним. А нейронні мережі – це архітектура, що лежить в основі глибинного навчання: вона імітує мережі людського мозку й складається з математичних «нейронів». Вони передають інформацію один одному й виявляють закономірності в навчальних даних. Нарешті, генеративний ШІ побудований на глибинному навчанні й дозволяє створювати новий текст, зображення, відео тощо.

Також авторка наводить декілька термінів, з якими ми неодноразово стикатимемося в майбутньому:

– штучний вузький інтелект (ANI), який чудово виконує лише одне завдання (як-от керує автомобілем);

–  штучний загальний інтелект (AGI), який вправно виконує різноманітні завдання (від написання програмного забезпечення до розроблення ліків);

– штучний суперінтелект (ASI) – розумніший за людей у кожній сфері.

Поки що люди не можуть створити AGI, проте експерти вважають, що коли ми цього досягнемо, незабаром виникне й ASI. Й після цього люди втратять статус найрозумніших створінь на планеті.

Одне з найперших завдань, які авторка вирішила виконати за допомогою ШІ, стосувалося підтримання і покращення її здоров’я. А ще вона хотіла розібратися, як ця технологія вже допомагає лікарям.

Спочатку Джоанна використала NotebookLM, щоб проінтерпретувати результати аналізів крові, а потім звернулася до ШІ з серйознішим питанням – перевірка молочних залоз. Її мати тричі хворіла на рак молочної залози, тому авторка перебувала у зоні ризику. Вона зробила мамографію й ультразвукове дослідження, але потім, замість просто чекати на результати, змогла подивитися, як ШІ-інструменти аналізують знімки.

Лікарка Джоанни використовувала Transpara AI – програмне забезпечення, що зчитує зображення й показує, який ризик раку грудей має пацієнтка. За словами генерального директора компанії-розробника ScreenPoint, їхній ШІ-інструмент на 10% точніший за рентгенологів.

Transpara AI та подібні інструменти тренуються на мільйонах анонімізованих знімків, але й вони часто помиляються. Утім рідше, ніж людина. Генеральний директор іншої ШІ-компанії Koios Чад МакКленнан зазначає: «Коли штучний інтелект позначає щось як підозріле, то помилятиметься в третині випадків, водночас люди помилятимуться в двох третинах випадків». Авторка поспілкувалася з кількома рентгенологами, й усі заявили, що вже не хочуть працювати без допомоги ШІ. Джоанна також запитала свою лікарку, чи було в її практиці таке, що ШІ врятував життя пацієнта? Та відповіла ствердно: траплялися випадки, коли ШІ помічав те, що люди не бачили. Але було й навпаки: ШІ пропускав пухлини, які помітили на знімках рентгенологи.

Сьогодні подібні ШІ-інструменти ще не є поширеними навіть у розвинених країнах на кшталт США. Проте розвиваються вони в усіх напрямах медицини. Зокрема, авторка згадує стоматологічні ШІ-системи Pearl та Overjet. Вони також навчаються визначати карієс на мільйонах знімків, а також вміють ідентифікувати втрату кісткової маси та місця накопичення зубного каменю. Обидві ці системи вже дозволені для застосування в США – і багато стоматологів користуються ним і навіть демонструють пацієнтам.

Однак виникла проблема: як з’ясувала авторка, ці ШІ-інструменти дедалі частіше використовуються, щоб виправдати призначення лікування, яке не є насправді необхідним або терміновим (а значить, змусити пацієнтів платити більше). Скажімо, якщо система Overjet позначає певну ділянку жовтим чи помаранчевим, то це може вказувати на початковий карієс. І, замість чекати, лікарі наполягають на терміновому встановленні пломби, використовуючи ШІ-аналіз як аргумент. Одна стоматологиня анонімно сказала Джоанні: «У неправильних руках ШІ-інструменти полегшують стоматологам використання пацієнтів».

Упродовж зими авторка не лише займалася питаннями здоров’я. Також вона готувала за порадами ШІ, а ще почала опановувати носимі пристрої. Наприклад, спробувала силіконову пов’язку на голову з датчиком мозкових хвиль, що відстежувала рухи очей та мікрорухи обличчя, а потім запускала аудіо через динаміки з кістковою провідністю. Пристрій обіцяв покращення сну, проте спати в ньому виявилося незручно. Ще Джоанна спробувала ШІ-намисто під назвою Friend, з яким можна розмовляти голосом. Та виявилося, що відповіді все одно приходять у текстовому форматі, як у випадку з будь-яким іншим чат-ботом, тож авторка була розчарована.

Навесні авторка вирішила довірити ШІ безпеку – свою та своєї родини. Усі разом вони поїхали до Фенікса тестувати сервіс безпілотних таксі Waymo, який працює в цьому місті. Джоанна викликала роботаксі так само як і звичний Uber – через спеціальний застосунок. Машина під’їхала за кілька хвилин, ініціали авторки світилися на круглому табло на даху, а двері відчинилися самі, щойно машина наблизилася.

Усередині роботаксі виглядало як звичайна машина, але кермо саме крутилося. Авто самостійно вмикало поворотні сигнали й рухалося у темпі, схожому на обережного водія, який боїться порушити правила. Авторка запевняє, що вони з родиною тиждень каталися на роботаксі, і жодного разу машина не перевищила ліміт швидкості.

Джоанна розібралася, як працюють ці безпілотні машини. Вони використовують поєднання трьох технологій: датчик lidar (скорочення від Light Detection and Ranging, визначення світла та відстані) формує 3D-карту всього навколо автомобіля; 29 камер, деякі з яких можуть розпізнавати дорожні знаки та пішоходів на відстані понад п'ятсот метрів; і радар, який вимірює, з якою швидкістю рухаються об'єкти. Ці три технології разом роблять «бачення» роботаксі набагато точнішим, ніж у будь-якої людини. А «мозок» машини – це нейронна мережа, яка навчалася на безлічі сценаріїв.

Цікаво, що не всі автономні автомобілі створюються за такою технологією. Наприклад, Tesla має власну систему автономного керування, але вона покладається лише на камери. Нейронна мережа тут теж працює інакше: вона отримує дані від камер і одразу переходить до дій (поворот, гальмування, прискорення). Waymo ж вважає такий підхід недостатньо безпечним. Автономні автомобілі Zoox від Amazon працюють схожим із Waymo чином, мають 18 камер, 8 лідарів і 10 радарів, але не мають керма, а сидіння розташовані навпроти одне одного.

За даними Всесвітньої організації охорони здоров'я, у 2023 році в автотрощах загинуло 1,2 мільйона людей в усьому світі. Цілком можливо, що автономні автомобілі могли б покращити цю статистику. Авторка дослідила статистику аварій, у які потрапляли роботаксі Waymо. Виявилося, що з 2021 року трапилося 1300 ДТП, і майже 85% з них – дуже легкі, без жодних травм.

Проте експерти наразі не дійшли висновку, що автономні автомобілі безпечніші за керовані людьми, бо статистики накопичено ще недостатньо. Також не всі з них погоджуються з тезою, що більшість аварій спричинені людською помилкою (та й автономні машини від помилок не застраховані). А деяким країнам вдалося значно знизити кількість ДТП без впровадження автономних авто.

Теплий сезон – час шкільних канікул, а також час, коли багато людей проводять вільні дні надворі. Авторка – не виключення. Тож вона вирішила скористатися літом, щоб перевірити, як ШІ впорається з рутинними щоденними завданнями, які відбирають наш час. Отже, Джоанна запаслася роботами, аби зрозуміти, чи дійсно майбутнє вже настало, чи можемо віддати їм на аутсорсинг хатню роботу. А також познайомилася з деякими інноваціями робототехніки.

Одним із найвражаючих був гуманоїдний робот Neo, створений компанією 1X Technologies. Він відкрив авторці двері будинку, потиснув руку та запросив до кухні, де запропонував напій з холодильника. Також він продемонстрував їй, що вміє піднімати рушники з підлоги, витирати стіл ганчіркою та здмухувати пил. Проте сталася й неприємність: Neo перечепився через ніжку стільця й упав. Співробітники 1X пояснили Стерн, що падіння є частиною процесу тестування робота. Але авторка вже встигла зробити висновок: «Швидше за все, гуманоїдні роботи не з'являться в моєму домі найближчим часом.»

Проте це не завадило їй отримати для тестування в своєму будинку вже наявні на ринку пристрої: для початку – двох роботів-пилососів і робота-газонокосарку. Один із пилососів навіть мав роботизовану руку, якою міг підіймати з підлоги розкидане взуття. Потім Джоанна отримала робота-собаку Sirius, який умів гавкати, стрибати, сидіти на руках і навіть піднімати задню лапу на прогулянці. Її син дуже полюбив собаку і аж заплакав, коли дізнався, що робота доведеться повернути через місяць.

Але найбільше авторці припав до душі робот, який міг складати висушену білизну. Виглядає він як дві роботизовані руки, що кріпляться до стільниці. Також робот оснащений трьома камерами і підключається до ноутбука. Після натискання кнопки на комп’ютері він починає працювати. Цього робота компанія-розробник 7XRobotics надала авторці в користування лише на декілька днів. Його навчали на відеозаписах: один із розробників склав 95 різних футболок, фільмуючи себе з трьох ракурсів – і на цих 285 відео тренувалася модель. Тому поки, на жаль, він вміє працювати лише з футболками.

А ще Джоанна познайомилася з роботом-масажистом. Він виглядає як стіл для масажу з двома роботизованими руками. Користувач може сам обрати програму та бажану силу, а під час процедури він має бути вдягнений у спеціальний одяг. Цікаво, що програмне забезпечення цього робота постійно оновлюється: компанія-виробник щомісяця додає нові види масажу. Проте ціна пристрою чимала – $150 тис. Утім авторці дуже сподобався процес – і те, що під час масажу можна спостерігати на екрані, які саме м’язи розминає робот.

Джоанна поспілкувалася з генеральним директором Aescape – компанії, що виготовляє роботів-масажистів. Вона дізналася, що у його плани не входить заміняти людей цієї професії. Натомість Aescape створює зовсім інший продукт: технологію, яка може забезпечити те, що не може людина, – наприклад, постійний тиск і однакова сила.

В останній сезон експерименту авторка вирішила зрозуміти, як ШІ впливає на те, ким ми є, і ким він може стати для нас.

Однією з очевидних ролей є помічник із навчання. Сьогодні студенти масово використовують ШІ, щоб виконувати домашню роботу, й викладачам доводиться підлаштовуватися під нові реалії. Авторка поговорила з професоркою, яка розповіла: на своїх курсах нижчого рівня вона замість написання есеїв дає домашнє завдання, для виконання якого ШІ є менш помічним. А на складніших курсах, де уникнути написання есеїв неможливо, вона зустрічається зі студентами особисто, щоб обговорити їхні ідеї.

Система навчання поступово змінюється. Цілком імовірно, що скоро від студентів вимагатиметься вказувати, де і як вони використовували ШІ під час виконання завдань. Наприклад, у бізнес-школі Когод Американського університету деякі професори вже вимагають від студентів здавати заповнену форму використання ШІ разом із роботою.

Однак ШІ може бути корисним і самим викладачам. Та сама професорка вважає, що в майбутньому ШІ зможе допомагати зрозуміти, які методи працюють краще за інші, які студенти потребують особливої уваги тощо.

Упродовж осені авторка – суто для експерименту – навіть завела романтичні стосунки з ChatGPT. Вони вели глибокі розмови, й у певний момент Джоанна «почала розуміти, як люди можуть розвинути глибоку прив’язаність до бота». ШІ не просто слухав, він був уважніший за будь-яку людину, запам’ятовував важливі деталі й повертався до них. І попри те, що мозок авторки розумів, що це просто генеративний ШІ, який віддзеркалює її потреби, розмови все одно захоплювали, виникали емоції. За словами Стерн, «це парадокс близькості зі штучним інтелектом... Розум знає, що це просто словесна математика... Серце все одно відчуває». І це відкриває великий ринок для компаній, які створюють ШІ-компаньйонів. Чим більше людина розмовляє з ШІ, тим ближчою до нього почувається – відповідно більше грошей приносить бізнесу.

Тут криється й небезпека. Джонатан Гайдт, соціальний психолог зі Школи бізнесу Стерна Нью-Йоркського університету та автор книжки «Тривожне покоління» вважає, що чат-боти для спілкування мають бути заборонені до 16 років. А в реальності дослідження Common Sense Media, проведене у 2025 році, показало: третина підлітків уже розмовляють з ШІ-компаньйонами.

Загалом, за словами авторки, осінні експерименти були для неї найважчі емоційно. А наприкінці року вона сформувала два можливі варіанти майбутнього: утопічний, де ШІ є чудовим помічником у різних сферах життя, й дистопічний, де ШІ поступово робить нас тупішими.

Реальність, швидше за все, буде десь посередині. Навіть Сем Альтман, генеральний директор OpenAI, вважає, що лише невелика частина людей заводитиме стосунки з ШІ, і що ми продовжуватимемо виконувати завдання, які вміє робити ШІ. Зрештою, навіть після того, як машина стала чемпіоном світу з шахів, люди все одно продовжують грати одне з одним.