Искусственный интеллект переживает стремительную трансформацию, переходя от простого инструмента для выполнения задач к системе, способной к анализу и оценке. В недалеком будущем такие технологии могут взять на себя роли координаторов, руководителей проектов, генеральных директоров или даже глав государств. Это вызывает фундаментальный вопрос: какой этап развития ожидает ИИ дальше? В данной статье рассматривается смелая перспектива, где искусственный интеллект выступает в качестве лидера, обеспечивая сверхэффективность в утопическом сценарии.
В биологических науках ИИ уже применяется для автоматизации процессов, включая анализ молекул и проектирование белков, что подтверждается исследованиями, отмеченными Нобелевской премией в журнале Nature’s Communication Biology. Новые компании запускают полностью автоматизированные лаборатории, которые, хотя и зависят от экспертизы специалистов, позволяют проводить масштабные тесты новых соединений. Кроме того, организуются соревнования среди разработчиков белков, использующих различные ИИ-системы для молекулярного моделирования. Такие инструменты помогают в обобщении данных, генерации идей, сборе и обработке информации, написании кода и многом другом.
Наблюдения за рейтингами моделей показывают постоянный прогресс в логическом мышлении, интеграции нескольких модальностей и появлении инноваций, которые подходят для организации проектов, их реализации и, возможно, руководства ими — именно это лежит в основе обсуждаемой темы.
Недавний пример — конференция Agents4Science 2025, где все доклады и обзоры будут созданы исключительно ИИ-агентами. Этот контролируемый формат позволит ученым сравнить результаты работы ИИ с традиционными подходами, выявив преимущества и недостатки автоматизированных систем. Подобные инициативы подкрепляют видение мира, в котором ИИ выходит за рамки вспомогательной роли, становясь полноценным планировщиком и, возможно, со-лидером.
Это не просто гипотеза: стартап QED разрабатывает платформу на базе "ИИ критического мышления", которая разбирает научные тексты на утверждения, выявляя логические связи и слабые места. Тестирование на реальных рукописях демонстрирует впечатляющие результаты, хотя и не без ошибок, но прогресс очевиден. Такой метод может снизить нагрузку на экспертов-ревьюеров и ускорить научный прогресс. Как отмечает Одеда Рехави, один из основателей QED, современная система публикаций страдает от задержек и субъективности, и инструменты вроде QED предлагают путь к большей объективности и оперативности.
Крупные корпорации, такие как Google, продвигают ИИ для совершенствования научного ПО, иногда превосходящего разработки человеческих специалистов. Новый режим ИИ-поиска от Google позволяет уточнять запросы на основе предыдущих результатов, что вызывает восторг у пользователей после нескольких дней использования.
Все эти тенденции, наблюдаемые в академической среде и, вероятно, знакомые многим, указывают на эру, когда ИИ не только анализирует научные достижения и другие сферы деятельности, но и активно способствует их развитию. Примером служит создание ИИ-систем, самостоятельно разрабатывающих алгоритмы обучения, которые достигают топовых показателей на незнакомых задачах.
Однако путь не был гладким. Вспомним провал модели Galactica от Meta, снятую с публикации вскоре после релиза из-за генерации правдоподобных, но неверных данных — проблемы, аналогичные галлюцинациям современных больших языковых моделей, но в гораздо более острой форме. Этот инцидент подчеркивает важность тщательной проверки и человеческого контроля при внедрении ИИ в науку, особенно по мере роста доверия к таким системам.
От ИИ-программиста к ИИ-менеджеру
В сфере разработки программного обеспечения ИИ-ассистенты радикально изменили подходы, генерируя код, обнаруживая и исправляя ошибки, а также объясняя сложные фрагменты на естественном языке. Это ускоряет процесс создания и делает его доступным для большего числа специалистов.
Принципы автоматизированной оценки и выполнения задач проникают в бизнес и управление. Инструменты на базе ИИ для управления проектами автоматизируют планирование, распределение ресурсов и мониторинг прогресса, обеспечивая уровень эффективности, недостижимый для одного человека. Анализ прошлых данных позволяет оптимизировать графики и прогнозировать препятствия заранее. Эксперты прогнозируют, что к 2030 году 80% традиционных функций управления проектами, таких как сбор данных, отслеживание и отчетность, будут вытеснены ИИ.
Управление с помощью ИИ-алгоритмов?
Концепция "автоматизированного управления" интригует и вызывает споры. Если ИИ способен координировать сложные проекты и вносить вклад в научные открытия, то почему бы ему не участвовать в управлении обществами?
С одной стороны, ИИ обещает беспрецедентную эффективность и объективность в принятии решений, минимизируя предвзятость и ускоряя процессы. С другой — возникают риски, связанные с отсутствием эмпатии, этическими дилеммами и потенциальными сбоями, которые могут иметь катастрофические последствия. Примером служит швейцарская система коллективного руководства, где власть распределена, что напоминает возможную роль ИИ как одного из элементов governance. В итоге, интеграция ИИ в управление требует тщательного баланса между инновациями и защитой человеческих ценностей.