Джек Дорси вновь открыл базовый вопрос о самом известном термине в технологической индустрии. В посте от 6 августа генеральный директор Блока написал: «Искусственный интеллект» — худшее определение. Его краткое замечание переводит внимание с производительности модели на язык, связанный с ИИ. Это также вызывает вопросы о том, как имена формируют доверие, принятие и коммерческие ожидания.
Формулировка Дорси соответствует усилиям Блока по созданию «разведывательного слоя» во всей своей деятельности. Он и его партнёр Роэлоф Бота описывают компанию, организованную вокруг общих моделей, а не управленческих цепочек. Их структура ставит людей на периферию, где они принимают контекст, суждения и трудные решения. Это описание представляет ИИ как инфраструктуру, поддерживающую работу, а не как отдельного искусственного актора.
Почему искусственность вызывает тревогу
Merriam-Webster определяет термин «искусственный» как то, что создают люди, часто напоминающее что-то естественное. В его список синонимов входят фейк, синтетический, ненатуральный и симулированный. Эти значения не описывают каждое применение современного ИИ, но они сопровождают этот термин в повседневной речи. В отличие от этого, цифровой формат описывает формат, а умный обычно сигнализирует о дополнительной функции или возможности.
Слово «интеллект» тоже тяжёлое, так как оно обычно относится к человеческому мышлению и пониманию. NIST использует менее широкую терминологию для систем ИИ. Они описываются как системы, использующие машины для предсказаний, рекомендаций или решений по целям, поставленным человеком. Такое техническое описание делает цели и выводы фокусными, но не означает, что программное обеспечение думает как человек.
Было проведено несколько исследований, подтверждающих идею, что метки влияют на оценку автоматизированных систем. Существуют исследования, подтверждающие идею, что метки действительно влияют на оценку автоматизированной системы.
В исследовании CHI использовались следующие термины: ИИ, алгоритм, компьютерная программа, автоматизированная система и статистическая модель. Язык повлиял на воспринимаемую сложность, справедливость и доверие в обоих исследованиях (397 и 622 субъекта). Однако одно имя не удалось быть подтверждено как надёжное имя в каждом контексте исследования.
Общественная осторожность создаёт жёсткую атмосферу для любого бренда ИИ . Pew Research Center сообщил, что половина взрослых в США испытывала больше беспокойства, чем воодушевления более широким применением ИИ. Только 10% чувствовали себя более взволнованными, а 38% сообщили о одинаковом уровне обоих чувств. Эти результаты измеряют представления об ИИ в целом и не выделяют слово «искусственный».
Старые технологические имена сформировали ожидания
Тем временем ранние технологические ярлыки показывают, как названия могут упростить сложные системы. Облачные вычисления заменили описания удалённых серверов, общего хранилища и интернет-обработки одной компактной метафорой. Позже NIST стандартизировал облако вокруг доступа по запросу к общим вычислительным ресурсам. Стандарт также включает быстрое масштабирование и измеренное обслуживание среди определяющих признаков.
Большие данные шли по другому пути и сделали масштаб центральным посланием. NIST описывает это как большой объём информации, создаваемой в сетевом и наполненном сенсорами мире. Позже агентство разработало общую структуру, использующую этот термин для всех архитектур данных. Однако название описывает масштаб, а не точный инструмент, метод или бизнес-результат.
Криптовалюта напрямую связывала криптографию с деньгами, придавая незнакомому программному обеспечению привычную экономическую рамку. Это слово объединяет технический метод с финансовой функцией. Позже регуляторы приняли более широкие термины, включая криптоактивы и цифровые активы, для юридических и рыночных документов. SEC теперь определяет криптоактив через свой криптографически защищённый распределённый реестр.
Block переосмысливает ИИ как операционный слой
Примечательно, что предпочитаемый язык Дорси уже присутствует в новой модели работы Блока. Фреймворк компании размещает возможности, корпоративные данные, данные клиентов и интерфейсы вокруг уровня интеллекта. Этот слой формирует сервисы, когда его модели определяют конкретную потребность клиента. Он функционирует как координирующее программное обеспечение внутри бизнеса, а не как один продукт, продаваемый под брендом ИИ.
Блок также организует персонал вокруг индивидуальных участников, непосредственно ответственных лиц и игроков-тренеров. Её опубликованный фреймворк назначает рутинные работы по потоку информации и выравниванию на общую систему. Люди занимаются специализированной работой, контактом с клиентами, культурным контекстом, этическими решениями и ситуациями с высокими ставками. В описании подкаста Sequoia говорится, что Block сократила 40% сотрудников в ходе этой более широкой реструктуризации.
Формулировка Block отделяет программный уровень от окружающих его ролей работников. «Искусственный интеллект» может предложить замену человеческому интеллекту, особенно когда компании обсуждают сокращения рабочих мест. «Уровень разведки» вместо этого описывает центральную операционную функцию, соединяющую данные, сервисы и сотрудников. Тем не менее, изменение формулировки не влияет на численность персонала, затраты, контроль или производительность системы.
Новые имена имеют разное значение
Однако несколько альтернатив предлагают разные рамки, и каждый из них меняет ожидаемый смысл. Машинный интеллект определяет происхождение системы, хотя всё равно сравнивает программное обеспечение с человеческими способностями. Когнитивные вычисления делают упор на рассуждение и поддержку принятия решений. IBM использует этот термин для систем, моделирующих части человеческого познания.
Интеллектуальное программное обеспечение звучит более знакомо, но оно охватывает продукты с разными возможностями и рисками. Более узкое название продукта может предоставить более чёткую информацию, чем то, что заменяет всё поле. Компании могут использовать такие термины, как «модель прогнозирования», «помощник по написанию», «рекомендательная система» или «детектор мошенничества». Эти метки описывают задачу системы, прежде чем объяснять её технический дизайн.
Сам по себе ребрендинг не решает глубинные вопросы, связанные с системами ИИ. Исследования показывают, что маркировка может влиять на доверие пользователей, но их влияние зависит от контекста, пользовательского опыта и способа применения технологии. Изменение названия может формировать восприятие, однако прозрачность, эффективность и подотчётность остаются основными факторами, определяющими общественное доверие.
Регуляторы также подчеркнули необходимость точного представительства. Федеральная торговая комиссия предприняла меры против компаний, делающих необоснованные заявления о возможностях ИИ, что подтверждает, что терминология должна соответствовать реальной функциональности. Высказывания Дорси подчёркивают продолжающуюся дискуссию о том, как индустрия описывает свои инструменты, но любое изменение языка должно сбалансировать ясность, точность и общественные ожидания.
Связанно: Майкл Сэйлор говорит, что биткоин — это цифровой капитал, а ИИ — цифровой интеллект
Disclaimer: The information presented in this article is for informational and educational purposes only. The article does not constitute financial advice or advice of any kind. Coin Edition is not responsible for any losses incurred as a result of the utilization of content, products, or services mentioned. Readers are advised to exercise caution before taking any action related to the company.
