Эволюция человека не успевает за развитием ИИ, считают ученые

Авторы новой аналитической статьи, опубликованной в журнале Science China Information Sciences, обращают внимание на серьезный разрыв в скорости — человеческий мозг меняется по меркам эволюции, то есть тысячелетиями, а технологии искусственного интеллекта обновляются буквально за годы, порой за месяцы.

Это несовпадение темпов авторы называют одним из главных вызовов ближайшего будущего.

Мозг почти не изменился за 300 000 лет

Объем мозга современного человека приблизился к нынешнему уровню примерно 300 000 лет назад, а базовая структура мозга и способы передачи сигналов с тех пор изменились совсем незначительно. Мозг потребляет всего около 20 ватт энергии, нервные сигналы движутся со скоростью от 1 до 100 метров в секунду, а нейроны срабатывают не чаще 100–200 раз в секунду. Размер черепа и метаболический баланс совместно ограничивают объем рабочей памяти и скорость параллельных вычислений мозга. Нейропластичность — способность мозга перестраиваться — работает через медленные, локальные изменения связей между нейронами и угнаться за темпами технологий не может при всем желании.

ИИ обновляется за недели

Системы ИИ, напротив, сейчас меняются в масштабе месяцев, а иногда и недель. Современные системы обучения координируют работу десятков тысяч процессоров, а архитектуру моделей можно переработать и заново развернуть по всему миру буквально за считаные недели. При этом энергоэффективнее ИИ от такой скорости не становится — обучение крупных моделей по-прежнему требует колоссальных объёмов электричества и мощностей дата-центров.

Авторы называют этот разрыв «несоответствием темпов эволюции» — технологические возможности растут стремительно, а биология человека и общественные институты просто не успевают меняться с той же скоростью. В ответ предлагается концепция «преодоления естественной эволюции» — использовать технологии, чтобы развивать человеческие способности быстрее, чем это делает естественный отбор.

Когда ИИ выходит из экрана в реальный мир

Долгое время ИИ существовал преимущественно в цифровой среде, обрабатывая текст, изображения и код, не образуя замкнутого цикла с реальным миром. Развитие робототехники и биоэлектроники начинает стирать эту границу — авторы называют момент, когда ИИ формирует значимый замкнутый контур с телом или нервной тканью человека, «порогом воплощения». Это не четкая граница, а плавный переход — от носимых устройств, отслеживающих физиологические показатели, до интерфейсов мозг-компьютер, которые напрямую считывают нейронную активность.

Ключевую роль здесь играет гибкая биоэлектроника — материальный «мост» между ИИ и телом человека. Жёсткие устройства и мягкие живые ткани сильно различаются по жесткости, поэтому инженеры разрабатывают гибкие наноленты, самовосстанавливающиеся материалы и текстильную электронику. Среди примеров — «умные» ткани, отслеживающие уровень глюкозы и кортизола, искусственные гортани, улавливающие мышечные сигналы, и электродные системы, которые вводят через сосуды к двигательной коре мозга. У всех этих разработок остаются проблемы с массовым производством, биосовместимостью и энергоснабжением.

Риск нового расслоения общества

Сближение человека и машины не гарантирует лучшего будущего само по себе. Доступ к таким технологиям упирается в ограниченные ресурсы и цепочки поставок, а значит, напрямую определяет, кто получит контроль над ними. Авторы называют возможное последствие «биолого-технологической стратификацией» — если продвинутая когнитивная поддержка останется доступна лишь состоятельным людям, неравенство выйдет далеко за пределы доходов и затронет сами когнитивные и физические возможности человека. Отдельная угроза — конфиденциальность нейронных данных, если сигналы мозга начнут собирать и продавать как обычные потребительские данные.

Как предлагают регулировать риски

Авторы предлагают гибкую дорожную карту с уровнями надзора, которые включаются в зависимости от конкретных технологических показателей, а не жестких дат.

• Первый этап касается прозрачности — раскрытия данных о вычислительных мощностях и происхождении обучающих данных еще на стадии экспериментальных моделей.
• Второй, после «порога воплощения», смещает акцент на безопасность взаимодействия и право пользователя в любой момент отключить устройство.
• Третий этап посвящен равенству на международном уровне — опираясь на опыт таких организаций, как ЦЕРН и МАГАТЭ, авторы предлагают продумать механизмы трансграничного надзора и снизить зависимость мира от горстки компаний, контролирующих ключевые технологии.

Главный вопрос — не скорость, а цель

Ценность этой работы не в предсказании конкретных технологических прорывов, а в том, что она возвращает в центр дискуссии самого человека. Авторы настаивают — целью не должно быть безграничное наращивание возможностей машин. Куда важнее сохранить в центре технологического развития улучшение человеческого восприятия и мышления, а само регулирование ИИ выстраивать так, чтобы человечество не потеряло возможность влиять на собственное будущее.