#человек_и_машина — Public Fediverse posts

Почему ИИ опасен для психически уязвимых: разбор механизма

Мораль можно представить в виде набора правил и установок, помогающих создать наиболее благоприятные условия для полного, эффективного и положительного взаимодействия для всех членов социума. Право – это установленные правила, имеющие определённого силового гаранта, письменную форму и зачастую вполне конкретную формулировку. Право прежде всего нацелено на сохранение общественного порядка и вторично берёт корни уже из моральных, общечеловеческих ценностей, а мораль определяется конкретной культурой. В последнее же время у привычных средств урегулирования появился конкурент. Возрадуйтесь или вознегодуйте, наверное: название сценарного приёма, метафорично прозванного же «deus ex machina» или «богом из машины», становится буквальным в современном его восприятии! Теперь люди идут искать богословские и юридические ответы в ИИ, предпочитая их узконаправленным специалистам. Он снял психологические барьеры и стал доступным, превратившись из инструмента в ресурс для исчерпания новых знаний, что часто же – ложная либо непроверенная, либо недостаточно точная информация. Контекст, личная ответственность, «дух закона» уже часто представляются невидимыми стенами между людьми и нужным пониманием. А без нужного понимания «Deus ex machina» – не более чем красивый торжественный вердикт нерабочей системе. «Deus ex machina» стал «богом», собранным по нашему образу и подобию, но лишённым эмпатии. «Данное выдано алгоритмом» становится чем-то похожим на «на то воля божья», вот только за алгоритмом не скрывается ни морали, ни нравственности, ни закона, ни уж тем более человечности в привычном понимании.

https://habr.com/ru/articles/1088390/

#ИИ #нейросети #LLM #психология #этика #сикофантия #безопасность #человек_и_машина #критика_ИИ #сезон_код_будущего

Искусственный интеллект: смерть учителя — или рождение нового?

Что останется от профессии учителя, когда машина научилась объяснять, проверять и создавать учебные материалы быстрее Дмитрий Полетаев Скажем это сразу: если работа учителя сводится к объяснению правила, пересказу учебника, проверке стандартного упражнения и составлению теста, то такой учитель уже технологически устарел. Не когда-нибудь через десять лет, не после появления искусственного общего интеллекта и не в тот торжественный день, когда министерство образования наконец выпустит соответствующую инструкцию. Уже сейчас. Искусственный интеллект выполняет эту часть работы быстрее, терпеливее и дешевле, не устаёт повторять одно и то же, способен за несколько секунд изменить уровень сложности, придумать ещё двадцать примеров и быть доступным ученику в три часа ночи. Можно сколько угодно возражать против качества отдельных ответов, вспоминать галлюцинации моделей и справедливо требовать проверки фактов, но профессиональную судьбу рутинной функции решает не совершенство технологии. Достаточно, чтобы она оказалась удобнее и доступнее человека в большинстве обычных случаев. Значит ли это, что заканчивается преподавание? Возможно. Но только то преподавание, которое мы слишком долго соглашались считать профессией: учитель говорит, ученик записывает, затем воспроизводит услышанное, а учитель измеряет точность воспроизведения. Именно эта модель сегодня рушится у нас на глазах. И если мы по привычке станем защищать её как незаменимую, то защитим не учителя, а самый легко заменяемый набор его функций.

https://habr.com/ru/articles/1082402/

#искусственный_интеллект #ИИ_в_образовании #будущее_образования #цифровая_педагогика #трансформация_преподавания #нейросети #персонализированное_обучение #AIассистент #образовательные_технологии #человек_и_машина

Слова, которых нет

LLM генерирует ответ за две секунды, но говорит «эта задача займёт две недели». За этой странностью — что-то более глубокое, чем просто эхо обучающих данных: у языковой модели вообще нет того, что мы называем временем. Первая статья из цикла о совместном мышлении человека и LLM.

https://habr.com/ru/articles/1033578/

#LLM #искусственный_интеллект #время #философия_ИИ #когнитивистика #нейросети #машинное_обучение #человек_и_машина #темпоральность #языковые_модели

Когда робот учится чувствовать: имитируемые эмоции и этика взаимодействия с машинами

Можно ли научить машину не просто распознавать эмоции, а действительно чувствовать ? Что вообще значит “эмоция” для нейронной сети, у которой нет тела, боли и страха? В статье разбираюсь, как инженеры, программисты и философы одновременно пытаются встроить человечность в код, что из этого выходит на практике, и почему всё это не только про технологии, но и про нас самих.

https://habr.com/ru/articles/958284/

#эмоции #искусственный_интеллект #эмпатия #робот #нейросети #машинное_обучение #HRI #имитация_чувств #этика #человек_и_машина