Если GPT4 действительно может проходить экзамены в университетах и справляется лучше людей
То почему мы до сих пор не видим автоматизации профессий? Где? Прошло 2+ года, а даже частичной автоматизации нет. Знаете хоть один случай? Типа уволили человека, заменили моделью и она справляется. Многие из работающих людей так то вообще без профильного образования, и сравляются отлично.
Пожалуйста не начинайте говорить что это только начало, прошло мало времени и тому подобное. С каждым годом такие аргументы будут звучать смешнее и смешнее.
это только начало, прошло мало времени
И тому подобное
Чтобы заставить работать нейронку нужно чтобы ей задачу ставили грамотно, а если начальство всех поуволянет, то им придётся самим работать ставя эти задачи нейронке. А они этого априори делать не умеют, ибо залезли туда благодаря папе, целованию в задницы вышестоящшего начальства или чего-то подбного, НО не благодаря умению ставить задачи :)
Поэтому проще сказать нижестоящему подчинённом "я хочу так", а тот потом сам разберётся. Нейронка так не умеет ещё :)
Думаю это проще объясняется такой концепцией как GIGO - Garbage in, garbage out или по русски из говна пулю не сделаешь.
Вопрос об автоматизации профессий с использованием моделей искусственного интеллекта, таких как GPT-4, довольно сложный и многогранный. На сегодняшний день нет широко известных случаев, когда ИИ полностью заменил людей на их рабочих местах, но это не значит, что ИИ не используется активно. Есть несколько причин, почему мы не видим массовой автоматизации профессий:
Сложность задач: Несмотря на то, что GPT-4 и другие модели ИИ могут проходить университетские экзамены и выполнять определенные задачи лучше людей, многие профессии требуют не только знаний, но и практических навыков, эмпатии, креативности и физического присутствия. Заменить людей в таких профессиях полностью ИИ пока не способен.
Технологические ограничения: Текущие модели ИИ, включая GPT-4, все еще имеют ограниченные возможности. Они могут генерировать текст, анализировать данные и помогать в принятии решений, но их сложно интегрировать в сложные системы, требующие высокой степени автономности и надежности.
Правовые и этические вопросы: Автоматизация профессий требует решения множества правовых и этических вопросов, таких как ответственность за действия ИИ, защита данных и соблюдение прав работников. Эти вопросы требуют времени и обсуждения на уровне законодательства.
Экономические факторы: Массовая автоматизация требует значительных инвестиций в технологии и инфраструктуру. Многим компаниям пока экономически выгоднее продолжать использовать человеческий труд.
Социальные аспекты: Увольнение людей и замена их ИИ может вызвать значительное социальное напряжение. Многие компании и правительственные организации стремятся избежать таких ситуаций и стараются находить компромиссные решения, такие как использование ИИ для повышения эффективности труда, а не для замены людей.
Примеры частичной автоматизации и использования ИИ:
Юриспруденция: ИИ уже используется для анализа юридических документов, поиска прецедентов и создания черновиков договоров. Например, компания Ross Intelligence разрабатывает ИИ для помощи юристам в исследовании законов и судебной практики.
Медицина: ИИ помогает врачам анализировать медицинские изображения, ставить диагнозы и разрабатывать планы лечения. Компании, такие как IBM Watson Health, активно разрабатывают такие решения.
Финансы: ИИ используется в сфере финансов для анализа рынка, прогнозирования трендов и автоматической торговли. Многие банки и финансовые учреждения применяют ИИ для улучшения своих услуг.
Таким образом, ИИ активно используется для улучшения эффективности и качества работы в различных сферах, но его полная замена людей требует еще значительного времени и ресурсов.
Хуйня, переделывай
Я в нейросетках картинки апскейлю когда мемы делаю
По работе текст ботом озвучиваю, что бы самому его не произносить