Две самые дорогие ошибки в технологиях:
"Мы уже все это видели раньше"
и
"На этот раз все по-другому"
Сложная часть заключается в том, чтобы понять, какая из них верна.
Если вам больше 40 лет, возможно, вам стоит сдержать желание сказать «мы уже все это видели», пытаясь разобраться в трендах AI.
История может рифмоваться. Но она никогда не повторяется.
Две силы — снижение уровня экспертов и рост AI — работают вместе.
Снижение требований к AI не только ускорит его внедрение благодаря тому, что технология станет полезной раньше, чем ожидалось, но и **необходимость в ней** станет гораздо больше.
Одной из необычных особенностей истории станет упадок класса экспертов всего за год или два до рождения современного искусственного интеллекта.
Историки, вероятно, объединят эти два момента — институциональный крах эпохи Covid, похоже, оставил огромную брешь для широко используемого потребительского ИИ, но это явно разные движения. Многие из самых важных игроков в ИИ были (и есть) явными институционалистами и сторонниками правил, и с радостью подчинялись классу экспертов и менеджеров во время Covid и истерии начала 2020-х.
Но дико думать, что это будет выглядеть так, будто мы заменили аккредитованных экспертов на интеллектуальные машины одновременно, и что все это было задумано.
100%
Здравоохранению нужен AI — AI может превратить услуги в вычисления, переходя от закона Эрума к закону Мура.
Но также ...
AI нуждается в здравоохранении — здравоохранение — это рынок стоимостью более 10 триллионов долларов по всему миру, с малым количеством реальных технологий, полон данных и оказывает значительное влияние на мир.