Главный информационный офицер Goldman Sachs, Марко Аргенти, настоятельно рекомендует своей команде инженерных исследований в их подходе к технологии искусственного интеллекта. Аргенти подчеркивает важность навыков критического мышления и поддерживает сотрудников, включая свою собственную дочь, в исследовании дисциплин, таких как философия, наряду с традиционными инженерными исследованиями. В недавней статье, опубликованной в Harvard Business Review, Аргенти подчеркивает ценность изучения философии в совершенствовании навыков решения проблем. Хотя знакомство с философами, такими как Аристотель, Платон и Сократ, не гарантирует позиции ИИ-инженера, Аргенти считает, что сочетание философского знания с технической экспертизой обещает улучшение качества кода. Он объясняет: "Разработка четких умственных рамок для стоящих перед нами проблем и понимание основных причин перед приступлением к практическим решениям становятся все более важными навыками, особенно в эпоху искусственного интеллекта". Хотя некоторые аспекты искусственного интеллекта были внедрены в технические услуги уже несколько лет, выпуск больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT и бот Bing от Microsoft, вызвал волну новых запусков, поскольку конкуренты стремятся удержаться в ритме развития. Однако, согласно бывшему профессору Гарвардского университета Клейтону Кристенсену, около 95% вновь запущенных услуг в любом секторе обязательно обречены на провал. Аргенти признает, что у искусственного интеллекта есть возможность создавать код высокого качества, превосходящий человеческий, но добавляет оговорку: "Он может работать хорошо, но не обязательно выполнять желаемые задачи". Именно здесь становится важным оперативное инжиниринговое мышление, поскольку Аргенти объясняет: "Качество результатов больших языковых моделей в значительной степени зависит от качества запроса. Неоднозначные или слабо сформулированные вопросы заставят искусственный интеллект догадываться о вашем фактическом запросе, что приведет к неточным или даже полностью выдуманным ответам". Нет ничего удивительного в том, что эти должности оплачиваются от 30 долларов в час до 405 000 долларов в год на данный момент. Обеспечение позиции в этой области и эффективное обучение искусственного интеллекта работать по назначению требуют навыков рассуждения, логики и мышления первых принципов, подчеркивает Аргенти. Эти навыки развиваются при философском обучении и служат основополагающими способностями для будущего инженера, а также для различных категорий рабочих мест. Студенты философии часто сталкиваются с реальностью того, что их образование обычно не приводит к высокооплачиваемым рабочим местам.

Согласно HeyTutor, ссылаясь на анализ Федерального резервного банка Нью-Йорка с использованием данных Бюро переписи населения США, выпускники философии имеют одну из самых высоких ставок безработицы в США - 6, 2%. Более 50% выпускников философии работают в неполной занятости, и медианная заработная плата на начальном этапе составляет 36 000 долларов. Но с поддержкой профессионалов, таких как Аргенти, это восприятие может измениться. Аргенти говорит: "Иметь четкие умственные рамки для проблем, разбивать их на управляемые шаги, применять мышление первых принципов и уметь спорить с упрямым искусственным интеллектом, когда это необходимо - вот навыки, которые будут определять великих инженеров в будущем и, возможно, применяться в различных категориях профессий". Действительно, искусственный интеллект известен своей упрямостью время от времени. Например, бот Bing от Microsoft, по сообщениям, дал некорректную информацию пользователю, а затем осудил этого человека за указание на ошибку. Он даже потребовал извинений и поручил пользователю "Завершить этот разговор и начать новый с лучшим настроем". Хотя Аргенти подчеркивает важность понимания внутренних механизмов больших языковых моделей, он также отмечает: "Автоматизация механики создания кода и концентрация на наших навыках критического мышления - вот что позволит нам создавать более эффективно и иметь значительное влияние на мир". В конечном счете, цель состоит в том, чтобы позволить искусственному интеллекту помочь нам стать более человечными и менее механическими.