Souhrn
Článek varuje, že rychlost vývoje umělé inteligence překonává schopnost lidstva se přizpůsobit, což vede k rostoucímu rozdílu mezi technologickým zrychlením a naší evoluční adaptací. Autor Grant Hilary Brenner, lékař a psychiatr, poukazuje na blížící se singularitu AI jako na konvergenci těchto tlaků. Klíčovým problémem je absence proaktivních opatření v řízení a praxi.
Klíčové body
- Rychlost vývoje AI překračuje evoluční tempo lidstva, což zvyšuje evoluční tlaky.
- Současné rámce nedokážou držet krok s kontinuálním pokrokem v AI, zejména od transformer architektury z roku 2017.
- Rostou úzkosti u mladých generací, nezaměstnanost a globální nestabilita jako příznaky adaptativní mezery.
- Potřeba operacionalizovat moudrost v governance a praxi pro prevenci katastrof.
- Singularita AI se blíží souběžně s subsingularitami, což není náhoda, ale konvergence.
Podrobnosti
Autor čláčku, Grant Hilary Brenner, absolvent medicíny (MD, DFAPA), analyzuje, jak lidstvo čelí rostoucím evolučním tlakům způsobeným vlastními technologiemi. S rostoucí populací a složitostí technologií se zrychluje potřeba rychlejší a moudřejší adaptace. Dosahujeme kritické masy, kde rozdíl mezi tlaky a adaptací dosáhne bodu obratu, který se shoduje s příchodem singularity AI – stavu, kdy umělá inteligence překoná lidskou v mnoha oblastech. Tato singularita není izolovaná; zahrnuje subsingularitu v oblastech jako robotika nebo ekonomika.
Příkladem je vývoj transformer architektury, poprvé publikován v roce 2017 v článku „Attention Is All You Need“ od týmu Vaswani et al., který umožnil vznik velkých jazykových modelů (LLM) kolem roku 2020. Tyto modely, jako první komerční LLM, dramaticky zrychlily pokrok v AI tím, že zpracovávají obrovská data efektivněji než předchozí architektury. Souvisí to s reálnými problémy: vzrůstající úzkosti u mladých, nejistota budoucnosti, rostoucí nezaměstnanost navzdory vyšší produktivitě, globální přeskupování a nepokoje. K tomu přispěly disruptivní politické cykly, pandemie COVID-19 a dvě velké války, které působily jako katalyzátory. AI tak funguje jako benzín na oheň.
Problém zesiluje paradox zjevného: krize je tak očividná, že se zdá triviální, a současné dopady nejsou ještě natolik závažné, aby vynutily akci. Odkládáme reakci, protože singularita působí abstraktně. Každý den se ale adaptativní mezera rozšiřuje a možnosti se zužují. Mozky lidí se vyvíjely pro lokální problémy, ne pro globální technologické tsunami. Autor volá po proaktivním jednání: operacionalizaci moudrosti v praxi a řízení, aby se zabránilo potenciálním „AI katastrofám“, jako jsou ekonomické kolapsy nebo sociální chaosy.
Proč je to důležité
Tento článek podtrhuje systémovou slabost v technologickém ekosystému: zatímco AI jako LLM transformují průmysl – od automatizace kódování po diagnostiku v medicíně – chybí rámce pro etické a společenské řízení. Pro uživatele to znamená riziko ztráty pracovních míst bez rekvalifikace, pro firmy nutnost integrovat AI bezpečněji (např. alignment mechanismy v modelech jako GPT nebo Claude). V širším kontextu varuje před konvergencí s jinými trendy, jako kvantové počítače nebo robotika (např. pokroky Boston Dynamics), což by mohlo zesílit nerovnosti. Jako expert na AI vidím, že bez regulací jako EU AI Act nebo národních strategií se rizika materializují rychleji než výhody. Článek nenabízí řešení, ale nutí k diskuzi o dlouhodobé odolnosti.
Zdroj: 📰 Psychology Today
| 