Granice sztucznej inteligencji w zmianie społecznej

W systemach zmiany społecznej zmagamy się z nieustającym napięciem: połączenie kontra abstrakcja. Połączenie jest powolne, ludzkie i relacyjne. Rozwija się dzięki zaufaniu, słuchaniu i współpracy. Abstrakcja natomiast upraszcza złożoność do wzorców, spostrzeżeń i modeli. Jest szybka, skalowalna i wydajna. Oba służą celowi, ale działają w przeciwnych kierunkach. A teraz, wraz z rozwojem narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak duże modele językowe (LLM), napięcie to osiągnęło nowy poziom. LLM rozwijają się dzięki abstrakcji; redukują interakcję międzyludzką do punktów danych, uwidaczniają wzorce i generują wyniki. Chociaż LLM nie są inteligentne w sensie rozumowania ani samoświadomości, mogą służyć jako narzędzia, które przeformułowują, przeformułowują i reorganizują ludzkie idee w sposób, który wydaje się ekspresyjny. Może to sprzyjać kreatywności i refleksji, ale powiedzmy sobie jasno: to nie jest sprawczość. Narzędzie przekształca dane wejściowe, ale nie nadaje im znaczenia. W systemach rynkowych, gdzie wydajność jest najważniejsza, to może działać. Ale w