2020-06-08
63
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.
