Нас не заменят
Найдено обоснование «парадокса Дедала для ИИ»
✔️ Дан ответ на вопрос стоимостью триллионы долларов.
✔️ Оказывается, сила нашего разума далеко не только в высоком интеллектуальном уровне отдельных способностей и умений, а в их комплексности и направленной иерархической вложенности слоев.

Прорывное междисциплинарное исследование 3-х международных институтов сложности и 3-х университетских школ бизнеса и менеджмента даёт структурное объяснение того, почему даже очень «умные» алгоритмы не заменяют специалистов в профессиях, где они формально «прошли тесты» не хуже человека.

Я назвал это «парадокс Дедала для ИИ» (ибо Дедал — символ трагической ограниченности сверх гениального изобретателя, создавшего сложнейший лабиринт, однако в конечном итоге оказавшегося не способным уберечься от ряда фундаментальных ограничений, и как результат - утрата сына Икара, невозможность найти «абсолютное» решение и т. п.)

Так и современные ИИ «строят» впечатляюще сложные решения, демонстрируя выдающиеся узкие навыки, но им не хватает «общего фундамента» человеческого опыта и гибкости — что и порождает наблюдаемый парадокс отсутствия массовой замены людей, несмотря на формально высокие результаты ИИ в ряде задач.

Авторы нового исследования выявили во многих профессиях вложенные иерархии профессиональных навыков, где продвинутые навыки зависят от предшествующего освоения более широких навыков.

Многие навыки не просто дополняют друг друга — они взаимозависимы в определенном направлении, выступая в качестве предпосылок для других, наслаиваясь слой за слоем, чтобы достичь более специализированных знаний и умений.

Это похоже на модель сукцессии в экологии.
• Хищники зависят от добычи, которая зависит от растительности, которая, в требует почвы, созданной микробами и грибками, разрушающими горные породы
• Так же и когнитивное развитие разворачивается слоями в рамках своего рода ментальной экосистемы.
Например, продвинутое умение решать уравнения в частных производных, зависит от освоения арифметики, понимания математической нотации и усвоения логических принципов. Базовые образовательные навыки являются когнитивным эквивалентом ранних организмов, создавая условия в ментальной экосистеме для возникновения рассуждений более высокого порядка и имея важное значение для развития продвинутых навыков.

Ключевой момент исследования в том, что многие «интеллектуальные» виды деятельности строятся на системе вложенных навыков: чтобы применить узкоспециализированные умения (например, решение конкретных задач по шаблону), нужно располагать широким слоем базовых компетенций и уметь «соединять» разные области знаний, гибко использовать контекст и понимать скрытые зависимости.

Алгоритмы вроде LLM уверенно справляются с тестовыми заданиями и демонстрируют качества, которые внешне напоминают человеческий интеллект (логика, творчество, генерация текстов). Однако в реальной работе требуются сразу несколько разных слоёв навыков — от общих коммуникативных и аналитических умений до конкретных профессиональных тонкостей.
• Тесты обычно проверяют лишь часть такого спектра.
• Тогда как в профессии важна совокупная, увязанная деятельность: умение оценивать риски, вести переговоры, выстраивать отношения в коллективе, отвечать за результаты, работать в неопределённых или стрессовых условиях и т. д.

Именно поэтому системы, демонстрирующие результат «на уровне людей» на тестах (узкая верхушка специализированных компетенций), пока не вытесняют специалистов, у которых в реальной практике задействуются фундаментальные «вложенные» компетенции.

Эти более широкие навыки редко поддаются формальному описанию и тестированию и, согласно выводам авторов, крайне важны для карьерного роста и высокого дохода.

Более того, без сочетания разнообразных «общих» умений и их непрерывного совершенствования продвинутые (специфические) навыки не дают полного эффекта.

Всё это сильно усложняет и отдаляет перспективу массовой замены человека на должностях, требующих комплексного «человеческого» подхода.

#LLMvsHomo