Итан Моллик: Дивный новый мир генеративного искусственного интеллекта
ДомДом > Новости > Итан Моллик: Дивный новый мир генеративного искусственного интеллекта

Итан Моллик: Дивный новый мир генеративного искусственного интеллекта

Jul 15, 2023

В этом эпизоде Соведущий подкаста «Дальновидное мышление» Глобального института McKinsey Майкл Чуи беседует с профессором бизнеса Итаном Молликом. Он является доцентом Уортонской школы Пенсильванского университета. Моллик освещает следующие темы:

Майкл Чуи (соведущий):Джанет, вы пробовали использовать ChatGPT?

Джанет Буш (соведущая): На самом деле я этого не делал. Я очень нервничал по этому поводу, но ты уговорил меня подписаться на это прямо перед нашим разговором. И я был просто ошеломлен — это английское слово, означающее «удивленный». Поэтому мне интересно услышать об этом больше.

Майкл Чуй: Что ж, как вы знаете, в июне мы фактически опубликуем исследование об экономическом потенциале генеративного искусственного интеллекта, включая его влияние на рабочую силу. Но сегодняшний гость также был поражен огромным потенциалом генеративного ИИ в бизнесе. И он не только думал об этом и писал об этом в Твиттере, но и экспериментировал с этими идеями. И как профессор бизнеса, преподающий предпринимательство, он фактически требует от студентов использовать генеративный искусственный интеллект при разработке бизнес-планов на его курсах.

Джанет Буш: Что ж, мне это нравится, потому что это означает, что если я пишу, используя ChatGPT, я не буду жульничать. Мне интересно услышать, что он говорит.

Майкл Чуй:Итан, добро пожаловать на подкаст.

Итан Моллик: Я так рад быть здесь. Спасибо, что ты у меня есть.

Майкл Чуй: Большой. Начнем с вашего прошлого. Где ты вырос? Что ты учишь? Как вам удалось сделать то, что вы делаете сегодня?

Итан Моллик: Я могу говорить как житель Восточного побережья, но я родился и вырос в Милуоки, штат Висконсин, что всех удивило. Но моя любовь к сыркам доказывает это. А затем поступил на бакалавриат в Гарвард, вместе с соседом по комнате в колледже основал компанию после обязательной работы в сфере управленческого консультирования.

Мы изобрели платный доступ, из-за которого я до сих пор чувствую себя виноватым. И тогда я решил, поскольку я ничего не знал о том, что делаю — мы придумывали это по ходу дела — я получу степень MBA, чтобы научиться делать это правильно. Пошел в Массачусетский технологический институт, чтобы получить степень MBA, а затем остался там, чтобы получить докторскую степень, когда понял, что никто не знает, что они делают со стартапами.

В это же время я также начал работать в Медиа-лаборатории с некоторыми людьми, интересующимися искусственным интеллектом. Я тоже некоторое время работаю над играми. После этого я поступил в Уортон и с тех пор преподаю там, запуская внутренние стартапы Уортона и исследуя эффективность отдельных людей и, по сути, то, как улучшить преподавание.

Майкл Чуй: Что там с платным доступом? Что ты там придумал?

Итан Моллик: Мой сосед по комнате в колледже, который был техническим гением, фактически разработал первый платный доступ, первую плату за доступ. Итак, The New York Times, The Wall Street Journal — какое-то время они использовали именно это, были нашим временным программным обеспечением.

И мне было 22 года, и я ходил к крупным издателям и пытался сказать им, что им следует зайти в Интернет, но не понимал, что это, вероятно, плохая идея. В то время мы подключили всех к сети, и это было хорошо. Мы прошли весь процесс. Нас приобрели. Я был на другой стороне этого процесса.

Майкл Чуй: Все в порядке. С этого момента мы будем винить тебя. Замечательно. Ну, недавно вы сказали мне, что всю свою карьеру делаете ставку на генеративный искусственный интеллект. Итак, для наших слушателей, что такое генеративный ИИ?

Итан Моллик: Я думаю, что из двух вещей я могу поспорить, что карьера кажется гораздо более зловещей, но сначала я расскажу о генеративном ИИ. Генеративный ИИ — это категория, которую мы относим к тому типу искусственного интеллекта, который вы видите в ChatGPT, Midjourney или DALL-E.

Это нечеткое определение, но можно подумать, что весь ИИ делает одно и то же: пытается предсказать будущее на основе прошлых данных. Раньше речь шла о том, чтобы предсказать, сколько виджетов мы собираемся продать или где должны находиться наши грузовики UPS.