Мы не имеем никакого представления о том, как будет выглядеть рынок труда в 2050 году. Принято считать, что машинное обучение и роботизация изменят буквально все – от производства йогуртов до преподавания йоги. Однако существуют прямо противоположные взгляды на природу грядущих изменений и их неизбежность. Некоторые убеждены, что через каких-нибудь 10–20 лет миллиарды людей станут ненужными для экономики. Другие утверждают, что автоматизация и в долгосрочной перспективе будет создавать новые профессии и обеспечит рост благосостояния для всех.
Действительно ли мы стоим на пороге пугающих перемен или подобные прогнозы – лишь очередной пример неоправданной луддитской истерии? Трудно сказать. Опасения, что автоматизация вызовет массовую безработицу, известны с XIX века, но еще ни разу не сбылись. С самого начала промышленной революции вместо каждой профессии, вытесненной машинами, появлялась как минимум одна новая, а средний уровень жизни быстро рос[10]. Однако есть все основания полагать, что времена изменились и что машинное обучение в корне изменит правила игры.
Люди обладают двумя видами способностей: физическими и когнитивными. В прошлом машины конкурировали с человеком, как правило, в грубой физической силе, тогда как в интеллектуальной сфере за людьми сохранялось огромное преимущество. После автоматизации ручного труда в сельском хозяйстве и промышленности появились новые профессии в сфере услуг, требовавшие умственных навыков, которыми обладают только люди: это обучение, анализ, общение и, самое главное, понимание человеческих эмоций. Однако сегодня искусственный интеллект начинает превосходить людей во все большем числе таких навыков, включая распознавание человеческих эмоций[11]. О существовании какого-то третьего поля деятельности (за пределами физического и когнитивного), где позиции людей были бы непоколебимы, нам неизвестно.
Важно понимать, что революция в сфере искусственного интеллекта связана не только с тем, что компьютеры становятся быстрее и умнее. Ее подпитывают прорывы в естественных и социальных науках. Чем яснее мы понимаем механизмы биохимических процессов, лежащих в основе человеческих эмоций, желаний и поступков, тем успешнее компьютеры анализируют поведение человека и предсказывают его решения, заменяя водителей, банкиров и юристов.
В последние десятилетия исследования в области нейробиологии и поведенческой экономики позволили ученым «взломать» человеческое мышление и гораздо лучше понять, как действует механизм принятия решений. Выяснилось, что наш выбор чего бы то ни было, от еды до партнера, определяет не какая-то загадочная свобода воли, а взаимодействие миллиардов нейронов, за долю секунды вычисляющих вероятности. Хваленая «человеческая интуиция» на поверку оказалась «распознаванием образов»[12]. Хорошие водители, банкиры и юристы вовсе не обладают магической интуицией в отношении трафика, инвестиций или переговоров. Узнавая повторяющиеся схемы, они замечают неосторожных пешеходов, ненадежных заемщиков, хитрых мошенников и стараются избегать их. Выяснилось также, что биохимические алгоритмы человеческого мозга далеко не совершенны. Они основаны на эвристике, упрощениях и устаревших нервных связях, более пригодных для условий африканской саванны, чем для каменных джунглей города. Неудивительно, что даже опытные водители, банкиры и юристы иногда совершают глупые ошибки.
Это значит, что искусственный интеллект способен превзойти человека даже в решении тех задач, которые якобы требуют «интуиции». Если говорить о состязании искусственного интеллекта с человеком в том, что касается мистических предчувствий, такая задача кажется невыполнимой. А вот соревнование искусственного интеллекта с нейронными сетями в вычислительных возможностях и распознавании закономерностей уже не выглядит невероятным.
В частности, искусственный интеллект может лучше справляться с задачами, которые требуют интуиции в отношении поведения других людей. Многие занятия (например, управление автомобилем на дороге с большим потоком пешеходов, выдача кредитов незнакомым людям, ведение деловых переговоров) требуют способности правильной оценки эмоций и желаний других людей. Выскочит ли этот ребенок на дорогу? Не собирается ли этот человек в приличном костюме взять деньги и исчезнуть? Намерен ли этот юрист выполнить свои угрозы или он просто блефует? Пока мы полагали, что такого рода эмоции и желания порождаются нематериальной душой, казалось очевидным, что компьютеры никогда не заменят водителей, банкиров и юристов. Разве машина может понять то, что мистическим образом создано человеческой душой? Но если эти эмоции и желания суть результат действия биохимических алгоритмов, нет никаких причин, по которым компьютеры не могли бы расшифровывать их – и гораздо успешнее, чем любой Homo sapiens.
Водитель, предвидящий намерения пешехода, банкир, который оценивает кредитоспособность потенциального заемщика, и юрист, чувствующий настроение партнера за столом переговоров, опираются не на магию. Они просто не осознают, что их мозг распознает биохимические закономерности, анализируя выражение лица, интонации голоса, движения рук и даже исходящий от человека запах. Искусственный интеллект, снабженный соответствующими датчиками, может делать все это гораздо точнее и надежнее, чем человек.
Поэтому угроза массовой безработицы связана не только с развитием информационных технологий. К ней ведет слияние искусственного интеллекта с биотехнологиями. Путь от сканера МРТ до рынка труда долог и тернист, но его можно пройти за несколько десятилетий. Те знания, которые сегодня исследователи мозга получают о миндалевидном теле или мозжечке, к 2050 году позволят компьютерам превзойти психиатров и телохранителей.
Искусственный интеллект может не только «взламывать» людей и превосходить их в умениях и навыках, которые до сих пор считались исключительно человеческими. Он также обладает уникальными способностями, отсутствующими у человека, что делает различие между ним и работником из плоти и крови не только количественным, но и качественным. Две важные сверхчеловеческие способности искусственного интеллекта – это возможность подключения и взаимодействия, а также обновляемость.
Люди – отдельные личности, и их трудно подключить друг к другу и проследить, чтобы все они отвечали современным требованиям. Зато компьютеры легко объединить в единую гибкую сеть. Поэтому речь идет не о замене миллионов отдельных работников миллионами роботов и компьютеров. Скорее всего, отдельных людей заменят интегрированные сети. Говоря об автоматизации, некорректно сравнивать возможности одного водителя с возможностями одного беспилотного автомобиля или одного врача с одним искусственным интеллектом, который ставит диагноз и назначает лечение. Нужно сравнивать возможности коллектива людей с возможностями интегрированной сети.
Например, многие водители не знают о последних изменениях в правилах дорожного движения и поэтому часто их нарушают. Кроме того, поскольку каждая машина автономна, то, когда две машины приближаются к одному перекрестку, водители могут неверно оценить намерения друг друга, что приводит к аварии. Два беспилотных автомобиля, приближающиеся к перекрестку, не полностью автономны – они части единого алгоритма. Поэтому вероятность неверной интерпретации намерений, а значит, и столкновения у них гораздо ниже. А если министерство транспорта решит изменить какие-то пункты ПДД, все беспилотные автомобили можно одновременно и без особого труда перепрограммировать, чтобы они в точности соблюдали новые правила[13].
Сказанное справедливо и для медицины. Когда Всемирная организация здравоохранения выявляет новое заболевание или какая-нибудь лаборатория создает новое лекарство, информацию об этом практически невозможно донести сразу до всех врачей в мире. Но если мы создадим даже 10 миллиардов систем медицинского искусственного интеллекта и каждая будет следить за здоровьем какого-то одного человека, информацию в них можно обновить за доли секунды, и эти системы легко смогут обмениваться данными о новом вирусе или препарате. Эти потенциальные преимущества – взаимодействие и обновляемость – столь велики, что в некоторых профессиях имеет смысл заменить всех людей компьютерами, даже если некоторые специалисты по-прежнему справляются с работой лучше машины.
Вы можете возразить, что, заменив отдельных людей компьютерной сетью, мы лишимся преимуществ индивидуального подхода. Например, если один врач поставит неверный диагноз, он не убьет всех пациентов в мире и не остановит разработку всех новых лекарств. Но если все врачи представляют собой единую систему и эта система допустит ошибку, результат может оказаться катастрофическим. В реальности интегрированные компьютерные системы могут максимизировать преимущества взаимодействия, не растеряв преимуществ индивидуального подхода. В одной сети будут выполняться разные алгоритмы – так, чтобы пациент в отдаленной деревне в джунглях мог с помощью смартфона связаться не с одним авторитетным врачом, а с сотнями систем медицинского искусственного интеллекта, работа которых подвергается постоянному сравнению. Не устраивают рекомендации врача IBM? Не страшно. Даже если вы застряли где-то на склонах Килиманджаро, вам не составит никакого труда узнать мнение доктора из Baidu.
Польза для человеческого общества, вероятно, будет огромной. Системы медицинского искусственного интеллекта смогут обеспечить более качественным и дешевым медицинским обслуживанием миллиарды людей, включая тех, кому сегодня вообще недоступны услуги здравоохранения. Благодаря обучающим алгоритмам и биометрическим датчикам бедный деревенский житель из слаборазвитой страны сможет получить медицинские услуги, по качеству значительно превосходящие те, что сегодня богатейшие люди мира получают в самых современных клиниках[14].
Аналогичным образом беспилотные автомобили могли бы обеспечить людей лучшими транспортными услугами – в частности, снизить смертность из-за автомобильных аварий. В наши дни в авариях на дорогах ежегодно гибнет около 1,25 миллиона человек (в два раза больше, чем из-за войн, преступлений и терактов)[15]. Более 90 % этих аварий связаны с так называемым человеческим фактором: кто-то сел за руль нетрезвым, кто-то вел машину, набирая сообщение на телефоне, кто-то заснул за рулем, кто-то просто погрузился в грезы, вместо того чтобы следить за дорогой. По оценкам Национального управления безопасности движения на трассах, в 2012 году в США причиной 31 % смертельных аварий был алкоголь, 30 % – превышение скорости и 21 % – невнимательность[16]. Для беспилотных автомобилей подобное невозможно. Хотя у них есть свои проблемы и ограничения, а некоторых аварий не удастся избежать никому, замена всех водителей компьютерами, как ожидается, снизит уровень смертности и травм на дорогах приблизительно на 90 %[17]. Иными словами, переход на беспилотные автомобили, по всей видимости, каждый год будет сохранять жизни миллиону человек.
Так что было бы безумием препятствовать автоматизации в сфере транспорта и здравоохранения только ради того, чтобы сохранить людям рабочие места. Ведь по большому счету защищать нужно именно людей, а не работу. Освободившимся водителям и врачам просто придется искать себе другие занятия.
О проекте
О подписке