ТОП 10 лучших статей российской прессы за
Фев. 20, 2023

ПАРАНОЙЯ ИЗ-ЗА АНДРОИДОВ 

Еще в 2017 году аналитики McKinsey отмечали: лишь менее 5% профессий состоят из действий, которые могут быть полностью автоматизированы. Но примерно в 60% видов занятости по крайней мере треть операций способны подвергнуться автоматизации, что подразумевает существенные преобразования рабочих мест и перемены для всех сотрудников. Бывший топ-менеджер Microsoft и Apple, экс-глава Google China и основатель инвестирующего в стартапы в области ИИ венчурного фонда Sinovation Ventures Ли Кайфу в своей книге «Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок» прогнозировал, что к 2033 году 40% рабочих задач будут выполняться искусственным интеллектом. Эксперт признавал: это приведет к массовому замещению рабочих мест и последствия будут фундаментальными и довольно неприятными для людей. По его мнению, это приведет к росту числа безработных и снижению зарплат. Профессор Массачусетского технологического института Дарен Асемоглу и профессор Бостонского университета Паскаль Рестрепо выяснили, что на каждого добавленного на 1 тыс. работников в США робота средняя зарплата снижается на 0,42%. Эта скромная цифра означает потерю около 400 тыс. рабочих мест. По прогнозам авторов отчета «Будущее рабочих мест — 2020», подготовленного для Всемирного экономического форума, к 2025 году автоматизация приведет к сокращению 85 млн рабочих мест по всему миру. И хотя это компенсируется тем, что к этому же времени может появиться 97 млн новых рабочих ролей, более адаптированных к разделению труда между машинами и человеком, их создание происходит медленнее, чем сокращение «ненужных». Технологический колумнист New York Times, автор книги «Устойчивы к будущему. Девять правил для людей в эпоху машин» Кевин Руз отмечал, что в оптимистических взглядах на автоматизацию упускается, что люди не живут в некоей долгосрочной перспективе. «Мы переживаем серьезные экономические сдвиги как люди с ограниченными карьерой и продолжительностью жизни, и для многих технологические изменения не всегда приводили к улучшению материальных условий на протяжении их жизни», — констатировал он.

ВКАЛЫВАЮТ РОБОТЫ 

По мнению аналитиков McKinsey, от автоматизации прежде всего пострадают профессии, связанные с физическими действиями в предсказуемых условиях, а также со сбором и обработкой данных. Ли Кайфу называл в числе таких, например, работников служб поддержки и специалистов по телефонным продажам. Сегодня многие компании действительно внедряют ботов вместо обычных продажников. Один из известных примеров в России — робот Максим из «Сбера», который предлагает клиентам финансовые услуги. Также к рискованным профессиям эксперт относил работников складов, кассиров и курьеров. Он приводил в пример автоматизированные склады Amazon, где роботы развозят посылки к ячейкам с соответствующими почтовыми индексами, частично автоматизированные магазины Amazon Go и похожих на R2D2 из «Звездных войн» роботов-доставщиков, которые привозили ему в квартиру еду и покупки, когда специалист был в Китае во время локдауна в пандемию. Искусственный интеллект способен заместить и таких работников, как специалисты по страховым выплатам и страховщики потребительских кредитов. Ли Кайфу объясняет, что ИИ способен обрабатывать больший объем информации, чем люди, к тому же он хорошо работает, если есть простое решение и четкая маркировка. Например, у банков много кредитных историй, принимаемое решение может быть либо положительным, либо отрицательным, а маркировка может основываться на том, был ли в кредитной истории пользователя дефолт или нет. В числе страховых компаний, в основе стратегий которых лежит использование ИИ и чатботов, он назвал американскую Lemonade и китайскую WaterDrop. Также, по мнению эксперта, искусственный интеллект способен составить сильную конкуренцию исследователям в области маркетинга, а также финансовым и спортивным журналистам — опять-таки в силу способности собирать и обрабатывать большой объем данных. Ли Кайфу указывал, что большинство новостей представляют собой повторяющиеся описания очень похожих событий вроде квартального отчета о доходах компании или результатов спортивных матчей. Другие кандидаты на замену — бухгалтеры и специалисты в области инвестиций. Эксперт пояснил, что на автоматизацию и так уже приходится большая часть бухгалтерских задач — введение данных и выверка, а ИИ выявляет закономерности, помогая владельцам компании увидеть полную картину бизнес-процессов. Что касается инвестирования, то многие виды инвестиционной деятельности требуют либо обработки большого количества информации, либо очень быстрого принятия решений — и искусственный интеллект силен в обеих задачах.

ЧЕЛОВЕКУ НУЖЕН ЧЕЛОВЕК 

Аналитики McKinsey считают, что автоматизация будет меньше влиять на рабочие места, которые связаны с управлением людьми, применением специальных знаний и социальными взаимодействиями, — в этом машины пока не могут сравниться с человеком. В числе наименее «рискующих» специалистов Ли Кайфу называет, например, психиатров, физиотерапевтов и учителей. Он аргументирует: их работа требует сильных навыков общения, эмпатии и способности завоевать доверие подопечного. А это самые слабые места ИИ. Физиотерапия связана с ловкостью, умением аккуратно обращаться с телом пациента и ощущать его реакцию, что тоже пока неподвластно роботам и ИИ. В сфере обучения нейросети становятся хорошим подспорьем учителям и преподавателям: например, созданная в Британии платформа Century Tech отслеживает прогресс учащихся, выявляет пробелы в знаниях и предлагает персональные рекомендации по обучению и отзывы. Но они пока не соперники учителю-человеку, который выступает чутким наставником и помогает учиться на практике. Искусственный интеллект не сможет также заменить сиделок, нянь и уборщиц, прогнозирует Ли Кайфу. Он способен помочь с отслеживанием состояния престарелых подопечных, обеспечением их безопасности и, возможно, передвижением. Но только человек поможет им с купанием и одеванием, а также сумеет составить компанию и поддержать разговор. Такие функции няни, как присмотр за ребенком и его сопровождение, нейросети не смогут выполнять еще долгое время. Что касается уборщиц, то, хотя уже существует множество гаджетов, например роботов-пылесосов, облегчающих работу по дому, создание полноценных роботов-домработников — пока все еще очень сложная задача. Доцент кафедры машиностроения и аэрокосмической инженерии университета Огайо Айонга Херейд поясняет: алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения хорошо работают в моделируемых средах, но контакт с объектами в реальном мире часто сбивает их с толку. Физический контакт трудно моделировать и еще труднее контролировать. Например, роботам-манипуляторам порой трудно брать предметы неправильной формы или из определенных материалов, потому что им не хватает силы или тактильности, которой люди наделены от природы. Исследователь отмечает, что работа по дому может быть полна неожиданностей, требующих, чтобы робот постоянно принимал решения и менял свой маршрут для выполнения задач. Обучение роботов пользованию всеми видами кухонной утвари и бытовой техники — сложное задание даже для лучших алгоритмов обучения, считает Херейд.

НЕ ТОЛЬКО НЕЙРОСЕТИ 

Аналитики McKinsey признают: хотя генеративные модели ИИ интенсивно развиваются и кажутся готовой технологией, они все еще далеки от совершенства. Например, эти алгоритмы страдают «галлюцинациями», то есть уверенно выдают совершенно ложную информацию в ответ на запрос пользователя, если у них нет правильного ответа. С этим столкнулся американский ученый в области теории вычислительных систем, «отец интернета» Винтон Серф, призывавший инвесторов не спешить вкладываться в генеративные модели ИИ только из-за того, что это «горячая тема». Серф попросил один из чат-ботов составить свою биографическую справку и обнаружил, что в выданном ответе содержатся неточности. Поэтому для наиболее эффективного результата все равно требуются люди, способные скорректировать и улучшить продукт, выданный нейросетью. Доцент кафедры компьютерных наук Флоридского международного университета Марк Финлейсон указывает: для создания большого количества контента даже для широкой аудитории по-прежнему потребуется мнение творческих людей и работников умственного труда, чтобы подсказывать, направлять, сопоставлять, курировать, редактировать и особенно дополнять результаты машин. К представителям профессий, которые вряд ли пострадают от развития нейросетей, Ли Кайфу относил разработчиков и исследователей искусственного интеллекта. Но появление таких инструментов, как Copilot и Chat-GPT, помогающих в написании кода, заставило программистов задаться вопросом, не оставит ли искусственный интеллект в будущем без работы и своих создателей. Профессор Колумбийской школы бизнеса Одед Нетцер оценивает ситуацию двояко. «Если вы пишете код, где все, что от вас требуется, — преобразовать идею в код, машина может это сделать, — говорит он. — В тех случаях, если нам потребуется меньше программистов, это может привести к сокращению рабочих мест. Но это также помогло бы программистам находить в коде ошибки и писать его более эффективно». Нейросети обучаются на данных, которые на начальном этапе нужно вручную отбирать, маркировать и классифицировать. Поэтому специалисты из этой сферы также долго не останутся без работы. Равно как и ученые, чья деятельность связана с открытием чего-то нового. «ИИ может только оптимизировать на основе целей, поставленных человеком, исходя из творческого потенциала последнего», — считает Ли Кайфу. Поэтому нейросети могут во многом облегчить работу ученых. Людям придется учиться формулировать запросы к ИИ таким образом, чтобы получать от них наилучший результат, то есть делать их максимально точными и развернутыми. Профессор биомедицинской информатики университета Колорадо Кейси Грин приводит простой пример: по запросу «написать сопроводительное письмо» нейросеть выдаст более размытый результат, чем по запросу «написать сопроводительное письмо для должности специалиста по вводу данных». Пол Доэрти и Джеймс Уилсон, старшие руководители Accenture и авторы книги «Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта», предполагают, что в будущем появятся профессии, связанные с обучением ИИ. Например, тренеры, обучающие алгоритмы работать и имитировать человеческое поведение; «объясняющие», выступающие связующим звеном между искусственным интеллектом и руководителями высшего звена. Этим специалистам понадобится гуманитарное образование — вероятно, в области драматургии и лингвистики, предполагает Уилсон. Технические и технологические навыки также будут оставаться востребованными. Эксперты McKinsey прогнозировали, что с 2016 по 2030 год потребности в продвинутых навыках в области ИТ и программирования могут вырасти на целых 90%, а людей с такими скилами неизбежно будет меньшинство. В докладе Boston Consulting Group «Будущее работы в эру ИИ» за 2021 год отмечается: в США на каждые шесть рабочих мест, которые автоматизируются или дополняются новыми технологиями, потребуется одно дополнительное рабочее место для разработки, внедрения и эксплуатации этих новых технологий. В целом эти вновь созданные должности будут охватывать 63 профессии, в основном в области науки о данных и разработки ПО. Также необходимо развивать стратегическое мышление: аналитики BCG отмечают, что устранение монотонных повторяющихся задач в юриспруденции, бухгалтерии, администрировании и других подобных сферах открывает для сотрудников возможности взять на себя более стратегические роли. Ключевые человеческие способности — эмпатия, воображение, креативность и эмоциональный интеллект — будут становиться все более ценными, надеются в BCG.