В Тюмени нейросеть вынесла судебный приговор – ИТ-эксперт Дмитрий Салко полагает, что профессию юриста полностью не автоматизируют

В институте государства и права Тюменского госуниверситета смоделировали судебный процесс, в котором по делу об интеллектуальной собственности нейросеть выступила и в роли истца, и в роли судьи. Комментирует директор иркутской компании Diagrun Digital Дмитрий Салко.

Как пишет «РГ», по обыгранной легенде ученый дал задание разработанному им искусственному интеллекту создать деталь для двигателя и после этого попытался ее запатентовать под именем ИИ, Роспатент в этом отказал, так как автором разработки может быть признан только человек, и дело дошло до суда. Студенты-юристы загнали эту фабулу в чат GPT и дали задание истцу и ответчику подготовить защиту. ИИ вынес приговор в режиме реального времени, выслушав обе стороны, и подтвердил законность отказа Роспатента.

По словам авторов идеи, несмотря на то, что дело было полностью придумано, оно очень похоже на реальные споры об интеллектуальной собственности, которые попадают в суды. Отличительной особенностью истории, к слову, было то, что «постановку» разыграли в стенах настоящего суда. Этими действиями студенты решили привлечь внимание общества к развитию нейросетей.

• Дмитрий Салко в комментарии Телеинформу отметил, что бывают простые алгоритмы, а бывают сложные:

– С простыми многие работали в школе на уроках информатике, писали простые программы. ИИ – это тоже алгоритм, но с миллионами переменных. Причем значения этих переменных изначально неизвестны и появляются только в ходе «обучения» ИИ. А некоторых переменных изначально вообще нет, и они появляются так же в ходе обучения. Обучение делают люди. Чем больше «обучающих» данных, тем более точно работает ИИ.

Для того чтобы ИИ работал самостоятельно, для людей должны быть понятны принципы, по которым он работает и алгоритм должен быть «обучен» на достаточно большом объеме данных. В этом случае, ситуации, в которых работает ИИ превращаются в рутинные, а значит их можно автоматизировать и отдать полностью алгоритму.

Но пока алгоритмы недостаточно натренированы, то ИИ – это просто помощник для принятия решения человеком. Но, может случиться и так, что алгоритм уже достаточно развит и с его помощью могут быть автоматизированы целые профессии, но при этом обязательно будет сопротивление людей, которые работают сейчас в ней и опасаются остаться без работы. Есть даже такой специальный термин (причем достаточно старый) – луддизм. В этом случае люди из профессии изымаются постепенно. То есть в профессию перестают набирать новых людей, а старые постепенно выбывают. Прямо сейчас такая ситуация происходит с низовым персоналом в финансовой сфере, в ближайшем будущем это ждет водителей. В юридической сфере разнообразный вспомогательный персонал будет также заменяться ИИ, но сама профессия не будет никогда автоматизирована, потому что ни наше общество, ни сами законы несовершенны и кроме того они постоянно меняются и то что вчера было допустимо, то сегодня уже нет. В медицине очень нужны ИИ-помощники для повышения точности диагнозов и подбора правильного лечения, но пока речи об автономности тут также нет – очень многого о здоровье людей мы пока что не знаем.

Однако в некоторых областях ИИ подсвечивают дилеммы, у которых сегодня нет решений. Например, при автоматизации управления транспортом выявилось, что бывают критические ситуации, когда ИИ должен выбирать, чью жизнь спасать – своего пассажира или пешехода. Какие критерии должны определять выбор алгоритма в таких случаях? И вот тут корпус для обучающих данных пока не создан. И этот факт дает козыри в руки противникам автономизации ИИ.

В итоге искусственный интеллект сегодня какие-то профессии полностью заменит – в основном рутинные и поддающиеся алгоритмизации, – а для части профессий сильно повысит эффективность, снизит себестоимость и избавит от помощников.

• Интереснейшие публикации иркутских СМИ — в соцсетях: ВКонтакте, Одноклассники, Telegram