Опыт показывает, что «кентавры» – команды, где объединяются люди и искусственный интеллект, – достигают лучших результатов, чем люди или программы по отдельности.
Стремительное развитие ИИ вызывает множество опасений, и одно из главных – массовая безработица. В 2013 году экономист Карл Бенедикт Фрей и специалист по машинному обучению Майкл Осборн, оба из Оксфордского университета, опубликовали знаковое исследование. Согласно их выводам, почти половина всех рабочих мест в США окажется под угрозой автоматизации в течение следующих двух десятилетий. Несмотря на критику их методологии – исследование ОЭСР (Организации экономического сотрудничества и развития) с использованием другого метода показало, что менее 10% рабочих мест в США могут быть полностью автоматизированы за этот период – призрак массовой безработицы, вызванной ИИ, никуда не делся.
В 2018 году компания PwC предсказала, что к середине 2030-х годов будет автоматизирована треть всех рабочих мест в мире. Появление ChatGPT усилило эти опасения. По оценкам Goldman Sachs, в новую эру генеративного ИИ автоматизация может сократить порядка 300 миллионов рабочих мест по всему миру. Сэм Альтман, глава OpenAI, не стал предсказывать массовую безработицу, но в интервью The Atlantic заявил: «Рабочие места, безусловно, исчезнут. Точка».
Учитывая подобные заглавия, неудивительно, что перспектива массовой безработицы, вызванной ИИ, не даёт покоя общественному сознанию. Опросы Microsoft и ОЭСР показали, что от трети до половины работников по всему миру опасаются потерять работу из-за ИИ. Однако как история, так и экономический анализ свидетельствуют против столь мрачных прогнозов. Хотя есть причины для беспокойства по поводу последствий ИИ для экономики в целом, массовая безработица – не самая большая из них. Реальные риски связаны со снижением заработной платы и усилением неравенства.
Безусловно, искусственный интеллект вытеснит часть работников, но у нас есть рычаги влияния на этот процесс. Создание стимулов для компаний, побуждающих их использовать искусственный интеллект как дополнение к человеческим возможностям, а не для их прямой замены, может гарантировать, что экономические последствия революции ИИ будут позитивными.
Предыдущие технологические революции тоже вытесняли работников из некоторых сфер, но в итоге всегда создавали больше новых рабочих мест. Это происходило потому, что новые технологии не просто делали существующие отрасли и бизнес-модели более эффективными; они создавали совершенно новые отрасли. Взять, к примеру, автомобили. Автомобили оставили без работы извозчиков и кучеров с их лошадьми.
Но они же создали гораздо больше рабочих мест в автомобилестроении, дорожном строительстве, нефтегазовой отрасли и на станциях обслуживания. Революционизировав транспорт и логистику, автомобили повысили эффективность и прибыльность многих других предприятий, что, в свою очередь, позволило им расширяться и нанимать больше работников.
В 2015 году экономисты проанализировали данные британской переписи населения за 144 года, чтобы оценить влияние технологий на рабочие места с 1871 года. Они обнаружили, что, хотя технологии вытесняли людей с рабочих мест, связанных с физическим трудом, особенно в сельском хозяйстве и на фабриках, они создали гораздо больше рабочих мест в таких областях, как уход за больными, уход за детьми, уход за престарелыми, бизнес-услуги и, что самое интересное, разработка самих технологий.
Всё больше людей становились профессионалами, а внутри профессий технологии способствовали специализации. В 2011 году в Великобритании было в 20 раз больше бухгалтеров, чем в 1871 году. В период с 1992 по 2011 год число машинисток в Великобритании сократилось на 57%, в то время как число консультантов по вопросам управления увеличилось на 365%. Анализ Всемирного экономического форума также показал, что технологические изменения создали гораздо больше рабочих мест, чем уничтожили.
Три фактора заставляют многих людей подозревать, что с ИИ всё будет иначе. Во-первых, это широта его воздействия. Искусственный интеллект – это технология общего назначения, более близкая к паровому двигателю и электричеству, чем к чему-то узконаправленному, подобному сварочному роботу. Во-вторых, это скорость его развития и внедрения. Искусственный интеллект может настолько быстро вытеснить так много профессий во стольких секторах, что старые рабочие места будут исчезать гораздо быстрее, чем будут создаваться новые или люди смогут переквалифицироваться. По крайней мере, так считают многие.
Однако, на самом деле, этот страх не подтвердился на практике с другими технологиями общего назначения. Все они создали больше рабочих мест, чем уничтожили, и стали двигателями экономического роста. Но внедрение этих технологий занимало достаточно много времени, чтобы люди успевали адаптироваться. Внедрение же ИИ происходит, судя по всему, гораздо быстрее, что только усиливает беспокойство.
Наконец, искусственный интеллект бьет непосредственно по нашему главному эволюционному преимуществу как вида – по нашей интеллектуальной силе. А когда вид теряет свое сравнительное преимущество перед автоматизацией, результаты бывают печальными. Спросите об этом у лошадей. Их единственным сравнительным преимуществом была мускульная сила.
Когда двигатель внутреннего сгорания превзошел их в этом, им уже некуда было деваться. Большинство из них было продано, отправлено на пастбища или пущено на клей. Людям же, работавшим с лошадьми, повезло гораздо больше. Их мозги позволили им найти другую работу.
Однако с ИИ мы сталкиваемся с технологией, которая впервые бросает вызов нашему главному преимуществу – нашему интеллекту – во всех областях. Если искусственный интеллект превзойдет нас во всех когнитивных задачах, нас ждёт судьба лошадей.
Впрочем, клеевой завод нам пока не грозит. Искусственный интеллект не сможет превзойти наши когнитивные способности во всех задачах в течение как минимум ближайших десятилетий. Искусственный интеллект сделает нас более продуктивными, но не сможет автоматизировать всё. Экономист из Стэнфорда Эрик Брюнйолфссон, профессор Университета Карнеги-Меллона Том Митчелл и другие исследователи проанализировали 950 профессий, разбив их на 18 000 должностных обязанностей.
Затем они изучили вероятное воздействие на них машинного обучения и ИИ. «Мы обнаружили, что ни в одной из этих профессий машинное обучение или любая из этих технологий не смогли бы полностью заменить человека», – говорит Брюнйолфссон. – «В каждой из них были аспекты, в которых машинное обучение могло бы помочь, но были и другие, где по-прежнему нужны люди. Поэтому нельзя просто убрать человека и поставить на его место машину, нужно провести гораздо более серьёзную реорганизацию и реструктуризацию».
Существуют доказательства того, что «кентавры» – так называют команды, состоящие из людей и ИИ – работают эффективнее, чем люди или программы по отдельности. Искусственный интеллект и человеческий интеллект могут дополнять друг друга во многих отношениях. Искусственный интеллект гораздо лучше людей справляется с поиском закономерностей в сложных наборах данных. ИИ может генерировать контент быстрее, чем люди. Но он не может (пока) писать так же хорошо, как лучшие авторы-люди. Он не так хорош в планировании и выдвижении новых идей. И он, разумеется, не может понять язык тела человека или проявить искреннюю эмпатию.
То, как именно будут создаваться эти помощники и ассистенты на базе ИИ, определит, насколько они будут эффективны. Оказывается, что этот выбор также окажет существенное влияние на экономические последствия внедрения ИИ. Хорошая новость заключается в том, что ещё не поздно принять решения, которые подтолкнут компании к разработке программного обеспечения на базе ИИ, предназначенного для помощи людям, а не для их замены.
Отрывок из книги Джереми Кана “Мастерство искусственного интеллекта”.
Читайте также: КосмоАгент: искусственный интеллект моделирует первый контакт с внеземными цивилизациями
