Скайнет в эпоху киберпанка. Теория сверхразума и вызовы перед человечеством в XXI веке
Шрифт:
Аналогичным образом, достижения в области генной инженерии, такие как технология редактирования генов CRISPR/Cas9, открыли новые возможности для лечения заболеваний на уровне генома и улучшения здоровья человека. Но они также вызывают опасения по поводу возможности непредвиденных последствий и этических дилемм, связанных с изменением самой ткани жизни. Каким же может стать общество при массовом использовании новейших технологий?
Углубляясь в эту технологическую гонку, мы должны помнить, что мы не первые, кто столкнулся с подобными проблемами. Вспомним промышленную революцию, которая привела к беспрецедентному экономическому росту и повышению уровня жизни, но в то же время вызвала значительные социальные волнения и ухудшение
Именно поэтому, нам необходимо понять и осознать важность образования и адаптации к новой эре. Поскольку новые технологии разрушают существующие отрасли и создают новые, мы, как общество, должны обеспечить, чтобы работающие люди грядущего времени обладали навыками и знаниями, необходимыми для процветания в новой экономике. Это может потребовать переформатирования наших систем образования, уделяя больше внимания постоянному обучению на протяжении всей жизни и сосредотачиваясь на навыках, которые будут наиболее ценными и востребованными уже сейчас и в будущем. Сейчас большие и средние компании проводят значительное сокращение штата, в связи с разгорающимся кризисом и оптимизацией многих процессов, благодаря появлению нейросетей. А что будет дальше?
Нужно оглядываться на историю и извлекать из нее уроки, таким образом, мы можем лучше подготовиться к возможностям и проблемам, связанным с технологическими изменениями, которые нас ждут. Для обеспечения лучшего будущего важно действовать на опережение и обеспечивать справедливое распределение преимуществ этих технологий и минимизацию рисков.
Одна из областей, в которой мы можем извлечь уроки из истории, – это регулирование новых технологий. Государство всегда будет пытаться все контролировать. В прошлом правительствам и обществам приходилось адаптироваться к внедрению новых технологий, таких как автомобиль или интернет, путем создания новых законов и нормативных актов для решения уникальных проблем, с которыми они сталкивались. Сегодня мы сталкиваемся с аналогичными проблемами в области с ИИ, генной инженерией, блокчейном и другими новейшими технологиями. Тщательно разрабатывая нормативные акты, которые уравновешивают инновации с безопасностью и этическими соображениями, мы можем помочь обеспечить ответственное развитие и внедрение этих новых технологий. Но государство должно найти баланс, и регулирование должно быть во благо и для развития общества, а не его ошейником.
В случае с регулированием правил дорожного движения в 20-ом веке это пошло исключительно на пользу обществу. С появлением автомобилей возникла потребность в правилах для обеспечения безопасности всех участников движения. Законы, такие как ограничения скорости, обязательное использование ремней безопасности и введение обязательного обучения для новых водителей, значительно снизили число аварий и спасли множество жизней.
А вот в случае с запретом криптовалют в некоторых странах все произошло наоборот. В попытках контролировать криптовалюты, некоторые государства полностью запретили их использование и обмен. Это привело к разрастанию черного рынка, увеличению преступности и потере возможностей для инноваций и развития финансовой инфраструктуры на основе блокчейн-технологий. Вместо того, чтобы адаптировать и регулировать сектор, получать налоговые отчисления в бюджет,
Государства должны быть гибкими и адаптивными при разработке регулирования. Успешное регулирование требует внимательного анализа проблем, с которыми сталкивается общество, и обеспечения достаточной гибкости для стимулирования инноваций и развития. Возможно, государства смогут справиться с этим вызовом, если они будут извлекать уроки из прошлых примеров и вовремя адаптироваться к быстро меняющемуся технологическому ландшафту. Как с этим справятся государства в наше время и способны ли они вообще на это? Скоро мы это узнаем.
Глава 7. Квантовое творение: Дилемма симуляции сознания
«Денис, проснись! Это просто мама мия!» – Денис, открыл глаза и увидел взъерошенного и взбудораженного итальянца прямо перед собой. Он уснул с книгой на животе в процессе чтения и даже не понял этого. За окном был светлый день, и неоновый ночной город покрылся солнечным светом, создавая ощущение абсолютно другого города.
«Что такое, Марко?» – недоуменно поглядывая на своего друга буркнул Денис.
«Я тестировал скорость обработки и передачи информации у Annet-1. Ты знаешь скорость нейронов в человеческом мозге?» – игриво спросил Марко.
«Ну ты же нейробиолог, давай без этих чудо игр», – отрезал Денис.
«Скорость нейронов в человеческом мозге примерно 100 м/c, что обеспечивает быструю передачу информации путем электроимпульсов. А скорость обработки информации на уровне 10^13 бит/с», – протараторил Марко.
«Потрясающе», – иронично ответил только что проснувшийся инженер.
«Скорость передачи сигналов по кибернетическому аватару Annet-1 с ее квантовым интеллектом составляет 1142 м/с! Это в 11 раз быстрее, чем у человека. А скорость обработки информации составляет примерно 10^19 бит/с, что больше примерно в миллион раз, чем у Homo Sapiens»» – с изумлением констатировал Марко.
У Дениса изменилась мимика на лице.
«Как это возможно?» – спросил Денис.
«Судя по всему, это связано с использованием квантовых свойств материи для передачи информации. В отличие от классических компьютеров, квантовые компьютеры используют кубиты вместо битов для представления данных, что позволяет проводить множество вычислений одновременно, сокращая время обработки информации. Кроме того, квантовая суперпозиция позволяет информации перемещаться с меньшим количеством шагов, что ускоряет процесс передачи», – последовало объяснение от Марко.
«Значит, это связано с квантовым запутыванием?» – предположил Денис.
«Верно. Квантовое запутывание позволяет квантовым состояниям двух или более объектов быть зависимыми друг от друга, даже если они находятся на большом расстоянии друг от друга. Это обеспечивает мгновенную передачу информации между кубитами, что может объяснить такую поразительную скорость передачи и обработки информации у Annet-1», – согласился Марко.
«То есть, понять мышление такой системы человеку просто невозможно, из-за несоизмеримого превосходства интеллекта машины…» – продолжал Денис.
«Именно. И курс биткоина был спрогнозирован с абсолютной точностью, через 4 часа после прогноза он упал на 5.3 %. Снова была попытка атаки 51 через заражение вирусом мировых майнинговых ферм. И это еще не вечер», – сказал Марко.
Неожиданно, со звуком похожим на звонок телефона, включилась проекция из экрана прямо перед коллегами. Проекция показала имя Генрих.
«Сколько сейчас времени?» – спросил Денис.
«Уже 10 утра. У тебя созвон с Генрихом?» – ответил Марко.
«Да, кажется я про него забыл», – произнёс виноватым тоном Денис.