მიუხედავად კაშკაშა ციფრული მიღწევებისა, კომპიუტერულ ტექნოლოგიაზე დახარჯული ტრილიონი დოლარით თითქმის არაფერი გაუკეთებიათ იმისთვის, რომ მსოფლიო უფრო პროდუქტიული გამხდარიყო. ეკონომისტმა რობერტ სოლოუმ ამ პრობლემას „პროდუქტიულობის პარადოქსიც“ კი უწოდა — მან 1987 წელს, კომპიუტერის რევოლუციის ათწლეულში, შენიშნა, რომ პროდუქტიულობის ზრდა რეალურად შენელდა.
ეკონომისტებმა და ისტორიკოსებმა დიდი დრო დაუთმეს იმის გარკვევის მცდელობას, თუ რატომ ხდება ეს. პასუხი კი ასე ჟღერს: პროგრამული უზრუნველყოფა უნდა გვაჩქარებდეს, მაგრამ ხშირად გვანელებს. ნახევარ საათს ვხარჯავთ PDF ფაილების შევსებაში, რომელთა გაკეთებასაც ფურცლითა და ფანქრით ერთ წუთს ვანდომებდით; ერთი საათი გვჭირდება მეილის გაგზავნა/წაკითხვა და პასუხის გაცემაში, როცა ტელეფონის მეშვეობით ყველაფერს 30-დან 60 წამამდე ინტერვალში გავარკვევდით. გამოდის, ციფრულმა ეპოქამ ბევრი ყოველდღიური სამუშაო უფრო გაართულა და ნაკლებად სწრაფი გახადა, ვიდრე 30 წლის წინ იყო.
ინდუსტრიული ეპოქაში პროდუქტიულობის უზარმაზარი ზრდა არ მომხდარა მხოლოდ იმიტომ, რომ ვიღაცამ ახალი ტექნოლოგია გამოიგონა; ამის მიზეზი მარტივია: ადამიანებმა გაარკვიეს, როგორ იქნებოდა უმჯობესი რეორგანიზაცია ამ ტექნოლოგიის გარშემო. ამ შემთხვევაშიც პრობლემა არა კომპიუტერებში, არამედ ჩვენშია — არ გვსურს ავტომატიზაციის გამოყენება.
ChatGPT-ის გამოჩენას კი შეუძლია, ეს ყველაფერი შეცვალოს. რეალურად, პროგრამა არ გვემუქრება ადამიანების ჩანაცვლებით, უბრალოდ, მოსაწყენ სამუშაოებს შეგვიმსუბუქებს — უფრო კონკრეტულად, აღმოფხვრას ის, რაც სამსახურებში ზედმეტად შემაწუხებელია; გაგვათავისუფლოს, რათა მეტად კრეატიულები ვიყოთ და ა. შ. მთლიანობაში, მსგავს სისტემებს შეუძლია, მკვეთრად გაზარდოს ჩვენი პროდუქტიულობა.
მაგალითისთვის, საოფისე სამუშაოების უმეტესობა მონაცემების მანიპულაციაზეა დაფუძნებული. ხელოვნურ ინტელექტს კი ბევრი კუთხით შეუძლია მუშაობა — მაგალითად, კოდის გაწერა, დიდი რაოდენობის მონაცემების დამუშავება და სხვა. როგორც ისტორიკოსი ლუი ჰაიმენი აღნიშნავს, ChatGPT-ს არ შეუძლია ისტორიული მოვლენების მიზეზების ინტერპრეტაცია, მაგრამ ხელშემწყობი ფაქტორების ჩამონათვალს მარტივად გვაწვდის, რომელთა ანალიზიც უკვე ადამიანურ გონებაზეა დამოკიდებული.
„ChatGPT-ს შეუძლია, კომპიუტერული კოდის გაწერაში და მონაცემების ანალიზში დამეხმაროს, რაც ჩემთვის, როგორც ისტორიკოსისთვის, საკმაოდ შრომატევადი საქმეა. არის რაღაცები, რაც ვისი და არის რაღაცები, რის ცოდნასაც ვისურვებდი. ამ სისტემას კი ორივეს გაკეთება შეუძლია — რომ აღარაფერი ვთქვათ, მოსაწყენ, განმეორებით დავალებებზე“, — ამბობს ლუი ჰაიმენი.
ცოტა ხნის წინ მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის მკვლევრებმა ჩაატარეს ექსპერიმენტი, რომლის ფარგლებშიც მონაწილეების ნაწილმა ChatGPT გამოიყენა სტატიების, რელიზებისა და ელ.ფოსტების დასაწერად. როგორც აღმოჩნდა, ისინი უკეთ წერდნენ ტექსტებს და მეტ სიამოვნებასაც იღებდნენ იმათგან განსხვავებით, ვისაც მოდელის გამოყენების უფლება არ ჰქონია. ამავდროულად, ჩეტბოტი ეხმარებოდა „დაბალი შესაძლებლობების მქონეებს“ — მათ, ვისაც წერის სუსტი უნარ-ჩვევები აქვთ; კარგი იდეები კი შთაგონების წყაროდ ექცათ.
მიუხედავად ამ შედეგებისა, გადაჭრით ვერაფერს ვიტყვით იმასთან დაკავშირებით, რომ ჩეტბოტთან ერთად უკეთესად ვწერთ… შესაძლოა, ეს სიახლის გამოცდით იყო გამოწვეული და ადამიანებიც მეტად მოწადინებულნი იყვნენ, ხელოვნური ინტელექტის ინოვაციურ პროგრამასთან ერთად, მეტად ეცადათ; მეტად კრეატიულები ყოფილიყვნენ და შემოქმედებითი ენერგიაც არ დაეზოგათ.
უბრალოდ, როგორც ექსპერტები და სხვადასხვა დარგში დასაქმებული პროფესიონალები გვარწმუნებენ, შიში მიუღებელია. სანაცვლოდ, ინდუსტრიული რევოლუციის მსგავსად, ახლაც „საჩვენოდ“ უნდა მივუდგეთ სიტუაციას — AI გამოვიყენოთ იმ დოზით, რა დოზითაც გვჭირდება და მოვიხმაროთ ისე, როგორც ჩვენი პროდუქტიულობისთვის იქნება უმჯობესი.