Текст книги "Устойчивы к будущему. 9 правил для людей в эпоху машин"

«ИИ не приведет к массовой безработице, поскольку человеческие потребности безграничны. В будущем мы придумаем себе новые профессии, о которых сегодня не можем даже помыслить»

Хотя это утверждение в принципе нельзя ни подтвердить, ни опровергнуть фактами, мне оно кажется убедительнее всех остальных доводов, которые обычно приводят оптимисты. Каждый раз, когда я размышляю о вероятности того, что ИИ и автоматизация сделают человека ненужным, я вспоминаю обо всех профессиях, еще не существовавших, когда я был ребенком: разработчик приложений, менеджер соцсетей, автор подкастов, оператор дрона – и думаю: «Интересно, какие еще профессии со странными названиями мы изобретем в ближайшие десятилетия?»

Специалисты, пристально следящие за развитием технологической отрасли, уже зафиксировали появление ряда профессий. Консалтинговая компания Accenture в 2018 году провела опрос в тысяче крупных корпораций и сделала вывод, что новые профессии, связанные с ИИ, делятся на три категории: наставники, комментаторы и группа поддержки[35]35
  Wilson H. J., Daugherty P. R., Morini-Bianzino N. The Jobs That Artificial Intelligence Will Create // MIT Sloan Management Review, Summer 2017.


[Закрыть]. Это люди, помогающие управлять машинами и следить за ними, объяснять другим людям решения алгоритмов и выполнять хлопотную работу по внедрению ИИ в корпоративные отделы IT. Другая консалтинговая компания, Cognizant, недавно опубликовала список из нескольких десятков профессий, появления которых она ожидает в ближайшее время; среди них «персональный поставщик данных», «планировщик путешествия в дополненную реальность» и «консультант по реабилитации несовершеннолетних киберпреступников»[36]36
  Pring B. et al. 21 Jobs of the Future: A Guide to Getting – and Staying – Employed for the Next 10 Years // Cognizant, 2017.


[Закрыть].

Главный вопрос, конечно, в том, будет ли этих новых рабочих мест достаточно для замены утраченных из-за автоматизации и окажется ли продолжительным промежуток между исчезновением старых позиций и возникновением новых. На эти вопросы трудно ответить, ведь мы пока не знаем, ни какими будут все эти новые профессии, ни как быстро они появятся.

Однако мы можем приступить к ответам на другие вопросы.

• Будут ли новые виды работ, порождаемые технологиями, такими же стабильными, содержательными и хорошо оплачиваемыми, как старые, которые они заменят?

• Будут ли новые рабочие места располагаться там же, где старые?

• Будут ли новые профессии доступны людям любого пола и этнической принадлежности и с любым образованием или белым мужчинам по-прежнему будут отдавать несправедливое предпочтение?

• Будут ли владельцы компаний делиться с работниками прибылью от автоматизации или станут приберегать ее для себя и своих инвесторов?

• Будут ли компании избавляться от работников при первой технической возможности или станут оставлять их, переучивать и назначать на новые должности?

• Сосредоточатся ли специалисты по ИИ на возможности серьезных прорывов, благодаря которым возникнут новые отрасли со множеством рабочих мест, или будут ориентироваться на поступательное движение вперед, которое лишь позволит владельцам компаний выжимать больше из своих работников?

• Окажут ли достаточную социальную и экономическую поддержку людям, которые не смогут легко сменить старую работу на новую?

• Будут ли компании вроде Google, Facebook и Amazon направлять средства ИИ на то, чтобы помогать людям, предоставлять им достоверную информацию и делать их жизнь лучше? Или с их помощью станут усугублять разногласия, распространять ложь и конспирологические измышления и раскидывать вездесущие сети наблюдения?

Заметьте: ни один из этих вопросов не касается машин. Все они – о людях. И от того, как на них ответят наши политики, крупные предприниматели и технические специалисты, будет зависеть, станут ли ИИ и автоматизация разрушительной силой, великим благом для человечества или чем-то средним.

Что возвращает меня к теме моего недооптимизма.

Меня радует и удерживает от откровенно скептического отношения к потенциалу ИИ то, что мы всё еще вольны решать, как будут развиваться технологии. И если мы всё сделаем правильно, результаты могут быть ошеломляющими. Грамотно сконструированный и внедренный ИИ способен помочь нам покончить с нищетой, излечить болезни, решить проблемы изменения климата и расправиться с системным расизмом. Он способен отодвинуть работу на периферию жизни и вернуть нам свободное время для общения с любимыми людьми и занятий тем, что приносит нам радость и удовлетворение.

Но меня тревожит и удерживает от полного оптимизма, какой испытывает множество моих знакомых из Кремниевой долины, то, что многие из тех, кто сейчас руководит наступлением ИИ, не преследуют этих целей. Они не стремятся освободить людей от тяжкого труда и страданий – они жаждут улучшить показатели вовлеченности пользователей своих приложений или заставить свою бухгалтерию работать на 30 % продуктивнее. Они либо не представляют себе глубоких последствий своей деятельности, либо с ними не считаются, и, вопреки клятвенным обещаниям заботиться об ответственном использовании ИИ, не стараются сбавить темп и задуматься, какой вред могут причинить создаваемые ими инструменты.

Поверьте, я бы с радостью снова стал ИИ-оптимистом. Но сейчас мне в этом мешают люди.

Глава 2. Миф о работе, которой не страшны роботы

Люди – это нейронные сети. Всё, что можем делать мы, способны делать и машины.

Джеффри Хинтон, ученый-информатик и первопроходец в области ИИ

Несколько лет назад меня пригласили отужинать в большой компании корпоративных руководителей. Угощение было необыкновенно роскошным: дорогое шампанское, фуа-гра, говяжья вырезка, – и, когда нам подали основное блюдо, разговор, как часто случается в этих кругах, зашел об ИИ и автоматизации.

Среди прочего руководители попытались разобраться, каким видам работ не страшны роботы. «Что могут делать люди, – спросили они себя, – что машины в итоге не научатся делать лучше?»

Любые виды производственных работ, безусловно, отпадают, согласились они. Так же как и розничная торговля, канцелярская работа и грузоперевозки. Один из руководителей из сферы здравоохранения сказал, что ИИ сможет заменить рентгенологов, а то и дерматологов. Другой предсказал, что прекратят свое существование многие низовые должности в сфере финансов и консалтинга. Третий заявил, что любой «комфортной» работе грозит автоматизация. (Я старался вести себя вежливо, поэтому не спросил, относится ли к «комфортным» работа, подразумевающая распивание шампанского и поедание фуа-гра на деловом ужине.)

Когда настала моя очередь что-нибудь предложить, я впал в ступор. Я подозревал, что должны быть работы, которым роботы не страшны. И я слышал мнения многочисленных экспертов, предполагавших, что некоторые виды профессиональной деятельности – уход за больными, преподавание, интеллектуальная обработка данных – застрахованы от автоматизации. Однако я слышал и о стартапах, замысливших автоматизацию как раз этих сфер. В конце концов я выдавил из себя какую-то банальность о том, что работы, требующие творческого подхода и решения сложных задач, машинам выполнять будет трудно. Но я понимал, что дал маху.

После того ужина я стал активнее изучать результаты исследований автоматизации рабочих мест. И понял, что неверной тогда была сама постановка вопроса, поскольку работы, которой не страшны роботы, в принципе не существует.

Вспомним кое-что из того, что когда-то считали недоступным для машин.

В 1895 году знаменитый британский физик лорд Кельвин (Уильям Томсон) опроверг предположение, что когда-нибудь аэропланы во всём мире станут главным средством перемещения по воздуху и заменят воздушные шары; он сказал, что «невозможно построить летательный аппарат тяжелее воздуха»[37]37
  Marshall M. 10 Impossibilities Conquered by Science // New Scientist, April 3, 2008.


[Закрыть].

Спустя восемь лет братья Райт совершили первый полет на аэроплане в Китти-Хок, и дни воздухоплавателей были сочтены.

В 1962 году израильский математик и лингвист Йегошуа Бар-Хиллел отверг идею о том, что компьютеры можно обучить переводу с иностранных языков, написав: «Нет никакой надежды, что привлечение цифровых электронно-вычислительных машин к переводу приведет к каким-либо революционным переменам»[38]38
  Stuart C. I. J. M. Report of the Fifteenth Annual (First International) Round Table Meeting on Linguistics and Language Studies. Washington, D. C.: Georgetown University Press, 1964.


[Закрыть].

Опровержения пришлось дожидаться дольше, но по состоянию на 2018 год Google Translate ежедневно обрабатывал 143 миллиарда слов и уже значительно снизил спрос на живых переводчиков[39]39
  Davenport C. Google Translate Processes 143 Billion Words Every Day // Android Police, October 9, 2018.


[Закрыть].

Мое любимое несбывшееся предсказание относится к 1984 году, когда The New York Times написала об установке в аэропортах автоматов по продаже билетов[40]40
  Airport Ticket Machines Gain // The New York Times, July 9, 1984.


[Закрыть]. В статье приводились мнения специалистов, крайне скептически воспринявших предположение, что компьютеры заменят турагентов. Цитировались слова руководителя одного из турагентств: «А что, если человек нажмет не на ту кнопку?»

Этот руководитель не был оскорблен и не страдал тупоумием – он просто не мог представить себе, что должно случиться, чтобы люди доверили компьютеру такую дорогостоящую покупку, как билеты на самолет. Сегодня, конечно, большинство бронирует авиабилеты в интернете и число людей, работающих турагентами, значительно сократилось.

Обратите внимание: все, кого я здесь упоминаю, – не случайные, ничего не знающие наблюдатели, каркающие с галерки. Нет, это ведущие в своих областях специалисты, которым, по сравнению с их современниками, доступны более точные данные и инсайдерская информация. И всё-таки они попадают впросак снова, и снова, и снова.

На самом деле, когда речь идет о прогнозах в сфере ИИ, компетентность, возможно, не помогает. В 2014 году ученые из Оксфордского университета собрали прогнозы технических специалистов о путях развития ИИ, сделанные на протяжении 60 лет, и сравнили их с прогнозами непрофессионалов за то же время[41]41
  Armstrong S., Sotala K., ÓhÉigeartaigh S. S. The Errors, Insights, and Lessons of Famous AI Predictions – and What They Mean for the Future // Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2014.


[Закрыть]. Авторы исследования заключили, что по точности прогнозов эти две группы в целом не различаются: «По всей видимости, делать прогнозы по поводу ИИ… это почти то же самое, что играть в угадайку».

Я не пытаюсь оговорить специалистов и не выступаю против попыток предсказать траекторию технологических преобразований. (Иначе я не взялся бы за эту книгу.) Но меня тревожит, что ошибки определенного рода – те, что проистекают из склонности переоценивать наши навыки и недооценивать способности машин, – могут внушить нам опасное чувство защищенности.

Когда Ричард и Даниэль Зюскинд писали книгу «Будущее профессий» (The Future of the Professions), они собирали мнения специалистов в разных областях, включая юриспруденцию, медицину и финансы, о том, что готовит будущее их профессии[42]42
  Susskind R. E., Susskind D. The Future of the Professions: How Technology Will Transform the Work of Human Experts. Oxford: Oxford University Press, 2015.


[Закрыть]. Большинство опрошенных предполагало, что ИИ и автоматизация приведут к радикальным переменам в их сфере и некоторые их коллеги останутся без работы, но почти все верили, что им самим ничто не угрожает.

И это не единичный случай. Как показал опрос, проведенный в 2017 году Институтом Гэллапа, 73 % взрослого населения США полагает, что ИИ «уничтожит больше рабочих мест, чем создаст», при этом всего 23 % тревожит перспектива потерять работу[43]43
  Gallup and Northeastern University. Optimism and Anxiety: Views on the Impact of Artificial Intelligence and Higher Education’s Response, 2017.


[Закрыть]. Такое впечатление, что во всем мире умные люди всех профессий одновременно убедили себя, что а) ИИ – немыслимо мощная технология, которая будет способна выполнять даже сложные задания со сверхчеловеческой эффективностью; б) машина никогда не сможет делать того, что делают они.

Невероятно, но этот род отрицания действительности можно наблюдать даже в отраслях, где машины уже угрожают рабочим местам. В 2019 году журналистка и иллюстратор Венди Макнотон проехалась по стоянкам грузовиков в штатах Невада, Юта и Айдахо и повсюду спрашивала у водителей, что они думают о беспилотных грузовиках[44]44
  MacNaughton W. What Truck Drivers Think About Autonomous Trucking // The New York Times, May 30, 2019.


[Закрыть]. И хотя на разработку таких машин потрачены уже миллиарды долларов и их прототипы появились на американских автострадах (а сейчас, когда вы читаете эту книгу, возможно, и стадия испытаний уже позади), почти все водители грузовиков только смеялись над этой затеей.

«Чтобы компьютеры взяли на себя эту работу, на это нечего надеяться, – сказал Макнотон один из водителей. – Никто не может делать того, что делаем мы».

Люди, захваченные нынешней волной ИИ и автоматизации, не очень понимают, что к чему, и одна из причин – в том, что расширилась зона опасности. В последние десятилетия автоматизация главным образом касалась однообразной ручной работы, в основном сконцентрированной на производстве, и работники умственного труда в целом чувствовали себя в безопасности. Но сейчас многие из самых перспективных направлений применения ИИ и машинного обучения касаются таких сфер, как бухгалтерский учет, юриспруденция, финансы и медицина, где выполняется множество работ по планированию, прогнозированию и оптимизации процессов. Как выяснилось, именно с ними ИИ справляется очень хорошо.

На самом деле служащим, возможно, даже больше грозит потеря работы из-за автоматизации, чем рабочим. В 2019 году Брукингский институт провел исследование, которое опиралось на работы стэнфордского соискателя на докторскую степень Майкла Уэбба и состояло в сравнении текстов патентов в области ИИ и описаний должностных обязанностей из базы данных Министерства труда, и в поиске словосочетаний, присутствовавших и в тех и в других, например «прогнозировать качество» или «представлять рекомендации»[45]45
  Muro M., Whiton J., Maxim R. What Jobs Are Affected by AI? Better-Paid, Better-Educated Workers Face the Most Exposure // Brookings Institution, November 20, 2019.


[Закрыть] Уэбб и специалисты Брукингского института пришли к выводу, что 740 из 769 должностей, включенных в область исследования (то есть практически всем), в той или иной степени грозит автоматизация в ближайшем будущем. Работники, имеющие степень бакалавра или магистра, рискуют потерять место из-за ИИ в четыре раза сильнее работников, окончивших только среднюю школу. Как обнаружили исследователи, некоторые из должностей, наиболее подверженных автоматизации, принадлежат к категории высокооплачиваемых в крупных региональных агломерациях, таких как Сан-Хосе, Сиэтл и Солт-Лейк-Сити.

Эти выводы крайне далеки от того, что мы обычно думаем об ИИ и риске автоматизации. И они должны стать сигналом тревоги для сверхобразованных работников умственного труда, всегда полагавших, что уж их-то автоматизация точно не коснется.

Трейдеры с Уолл-стрит усвоили горький урок о том, что незаменимых нет, много лет назад, когда алгоритмы для высокочастотного трейдинга и электронные фондовые биржи уничтожили тысячи рабочих мест в биржевых залах. Теперь машины нацелились на другие профессии этой отрасли. В 2017 году холдинг JPMorgan Chase начал использовать самообучающуюся программу COIN для проверки финансовых контрактов определенных типов[46]46
  Son H. JPMorgan Software Does in Seconds What Took Lawyers 360,000 Hours // Bloomberg, February 27, 2017.


[Закрыть]. Ранее на изучение всех этих документов живые сотрудники тратили больше трехсот тысяч часов ежегодно. Теперь задача выполняется почти мгновенно. Многие ведущие финансовые компании пользуются Kensho – интеллектуальной платформой для анализа данных, автоматически выполняющей важнейшую финансово-аналитическую работу, для которой раньше требовались целые армии выпускников Уортонской школы бизнеса[47]47
  Popper N. The Robots Are Coming for Wall Street // The New York Times Magazine, February 25, 2016.


[Закрыть]. Судя по отчету компании Wells Fargo, опубликованному в 2019 году, из-за инструментов вроде этого в ближайшие десять лет потеряют работу двести тысяч финансистов[48]48
  Liu A. Robots to Cut 200,000 U. S. Bank Jobs in Next Decade, Study Says // Bloomberg, October 1, 2019.


[Закрыть].

В медицине совершается машинный переворот по мере того, как ИИ учится выполнять разнообразную работу, для которой раньше требовались квалифицированные специалисты. В 2018 году одна китайская IT-компания создала алгоритм глубокого обучения, позволяющий диагностировать рак мозга и другие заболевания быстрее и точнее, чем команда из пятнадцати лучших врачей[49]49
  Yan L. Chinese AI Beats Doctors in Diagnosing Brain Tumors // Popular Mechanics, July 14, 2018.


[Закрыть]. В том же году американские специалисты разработали алгоритм, способный распознавать злокачественные опухоли на КТ-снимках, причем ошибается он в двадцать раз реже, чем рентгенолог[50]50
  Merkow J. et al. DeepRadiologyNet: Radiologist Level Pathology Detection in CT Head Images // ArXiv preprint, 2017.


[Закрыть].

О юристах тоже нельзя сказать, что они защищены. В 2018 году был поставлен эксперимент: двадцать известных американских корпоративных юристов состязались с алгоритмом LawGeex, разработанным одним ИИ-стартапом[51]51
  Marciano J. 20 Top Lawyers Were Beaten by Legal AI. Here Are Their Surprising Responses // Hacker Noon, October 25, 2018.


[Закрыть]. Соперники должны были как можно быстрее найти пункты, вызывающие сомнение с правовой точки зрения, в пяти соглашениях о неразглашении конфиденциальной информации, без которых немыслимо договорное право. ИИ-алгоритм разбил юристов наголову, продемонстрировав среднюю точность на уровне 94 %; средняя точность людей составляла 85 %. Еще существеннее оказалась разница во времени: на выполнение задания юристы в среднем тратили 92 минуты, а LawGeex – 26 секунд.

Автоматизация угрожает даже программистам, долго относившимся к категории служащих с наилучшими возможностями трудоустройства. Благодаря платформам «бескодовой» и «малокодовой» разработки, позволяющим создавать приложения непрограммистам, и централизованным сервисам вроде Amazon Web Services компании теперь могут обойтись меньшим числом сотрудников для написания программ и поддержки технической инфраструктуры. Не исключено, что даже инженеры по ИИ, автоматизирующие всё и вся, могут в конце концов лишить себя работы. В 2017 году Google выпустила AutoML – набор инструментов, который позволяет, обращаясь к существующим моделям машинного обучения, создавать и натаскивать новые модели[52]52
  Simonite T. Google’s AI Experts Try to Automate Themselves // Wired, April 16, 2019.


[Закрыть]. Результаты предварительных испытаний впечатляют: получив задание построить нейронную сеть, способную выполнять типовую задачу по маркировке изображений, Google сумела разработать и обучить модель, оказавшуюся более точной в работе по сравнению с построенной инженерами.

А как обстоит дело с журналистами? Да что тут говорить! Многих из нас легко заменить автоматами, особенно тех, чьи тексты однообразны и не блещут оригинальностью. В 2020 году несколько периодических изданий приступили к экспериментам с GPT-3, передовым ИИ-алгоритмом, созданным некоммерческой научно-исследовательской лабораторией OpenAI. Программа, на входе получающая подсказку и развивающая мысль при помощи модели машинного обучения, оказалась способной генерировать длинные, убедительные тексты, которые удивили редакторов ясностью и безупречностью стиля. Газета The Guardian попросила GPT-3 написать целую колонку о будущем ИИ и машинного обучения и призналась, что «в целом на ее редактирование ушло меньше времени, чем тратится на многие журналистские колонки»[53]53
  GPT-3. A Robot Wrote This Entire Article. Are You Scared Yet, Human? // The Guardian, September 8, 2020.


[Закрыть].

Это не означает, что машины заменят всех офисных служащих или большинство из них. Но это сигнал о том, что дипломы элитных колледжей, впечатляющие профили в соцсетях и шестизначные суммы зарплат уже перестали быть гарантией незаменимости.

Еще два вида работ, о которых часто говорят, что они не поддаются автоматизации, – «сострадательные» и «творческие», те, которые связаны с заботой о людях и выдвижением новых идей.

Но исследователи и предприниматели успешно справляются с автоматизацией отдельных задач и в этих сферах. Недавно специалисты Стэнфордского университета представили Woebot – «чат-бота-психотерапевта», который, используя модель машинного обучения и традиционные методы когнитивно-поведенческой терапии, ведет с клиентами всесторонний разговор об их проблемах. Такая практика, как показала экспертная оценка, существенно смягчает проявления депрессии и беспокойства у пользователей[54]54
  Molteni M. The Chatbot Therapist Will See You Now // Wired, June 7, 2017.


[Закрыть]. В Японии сейчас разрабатывают «заботливых ботов», которые будут напоминать пожилым людям, что пора выпить лекарство, помогать двигаться и принимать пищу и составлять компанию. Такие роботы не умеют полноценно общаться с людьми, но, возможно, этого и не нужно. Результаты первых исследований эффективности роботов для заботы о пожилых, в том числе эксперимента, проведенного в 2019 году специалистами Оклендского университета из Новой Зеландии, показали, что при взаимодействии со страдающими деменцией такие роботы не менее эффективны, чем люди[55]55
  Law M. et al. Developing Assistive Robots for People with Mild Cognitive Impairment and Mild Dementia: A Qualitative Study with Older Adults and Experts in Aged Care // BMJ Open, 2019.


[Закрыть].

Кроме того, некоторые навыки, которые мы считали исключительно человеческими, например способность считывать и интерпретировать эмоции, как выяснилось, могут воспроизводить машины. В информатике есть даже целый раздел «аффективные вычисления», посвященный применению ИИ для анализа речи и малейших перемен выражения лица с целью оценки психологического состояния человека. И хотя эффективность и точность таких систем яростно оспариваются, некоторые из них делают огромные успехи. В эксперименте 2019 года под руководством Евы Крамхубер из Университетского колледжа Лондона ИИ-систематизатору лучше, чем людям, удавалось определить эмоции на постановочных видео, а спонтанные, самопроизвольные эмоции он отождествлял примерно так же точно, как и люди[56]56
  Krumhuber E. G. et al. Emotion Recognition from Posed and Spontaneous Dynamic Expressions: Human Observers Versus Machine Analysis // Emotion, 2019.


[Закрыть].

Что касается творческой работы, возможно, пройдет еще немало времени, прежде чем ИИ вытеснит Леонардо да Винчи из Лувра. Но первые эксперименты в области компьютерного творчества показали, что у него есть перспективы. Недавно я ходил на выставку, где все картины были сгенерированы ИИ при помощи метода машинного обучения под названием «генеративно-состязательная сеть». Это было пронзительно, жутковато и красиво, и картины шли нарасхват у коллекционеров, присутствовавших в зале; некоторые выкладывали тысячи долларов за штуку.

Искусственный интеллект делает большие успехи и в других сферах творчества. Сегодня алгоритмы самостоятельно пишут киносценарии, разрабатывают уровни для видеоигр и составляют архитектурные проекты. Судя по результатам исследований, люди нередко предпочитают результат машинного творчества работам опытных специалистов.

Недавно журналист Клайв Томпсон рассказал о Jukedeck, интеллектуальном инструменте для сочинения музыки, позволяющем с ходу создавать новые композиции[57]57
  Thompson C. What Will Happen When Machines Write Songs Just as Well as Your Favorite Musician? // Mother Jones, March/April 2019.


[Закрыть]. По словам Томпсона, Jukedeck вряд ли будет давать концерты на стадионах, но может серьезно потеснить студийных музыкантов, записывающих саундтреки и музыку для продакшн-библиотек.

«Мелодия не была ни восхитительной, ни запоминающейся, но по качеству вполне соответствовала человеческим творениям, какие мы слышим в видео и рекламе, – писал Томпсон о демозаписи, которую Jukedeck сделал для него. – Живой композитор потратил бы не меньше часа на такую вещь, а Jukedeck справился меньше чем за минуту».

Дискуссия о «работе, которой не страшны роботы» страдает еще одним серьезным недостатком: в ней слишком много внимания уделяется названиям профессий и слишком мало – тому, что мы вкладываем в работу.

Большинство исследований в области ИИ и автоматизации сосредоточивались на оценке риска автоматизации для крупных профессиональных категорий и уравнивали шансы остаться ни с чем для всех учителей, архитекторов, производственных рабочих. Есть даже сайт WillRobotsTakeMyJob.com, где можно ввести название профессии и увидеть, насколько велик в твоем случае риск потерять работу из-за автоматизации. (Я выбрал «репортеров и корреспондентов», и сайт выдал мне 11 %, что, откровенно говоря, представляется чересчур оптимистичным.)

В реальности многие работы можно выполнять по-разному, в зависимости от чего они очень легко либо очень тяжело поддаются автоматизации. Художник – это и человек, занимающийся арт-терапией с аутистами, и парень, рисующий тупые карикатуры. Врач – это и всеми любимый педиатр в маленьком городке, и рентгенолог-диагност, который только изучает снимки в лаборатории. Журналист – и репортер, расследующий должностные злоупотребления и преступления на самом высоком уровне, и человек, резюмирующий отчеты о доходах корпораций для новостной ленты. Хоть профессия у этих людей одна и та же, они не одинаково рискуют потерять работу из-за ИИ.

Еще один недостаток исследований, сосредоточенных на профессиях и рисках, – в том, что работа, кажущаяся рутинной и предсказуемой, на деле часто бывает совсем не такой.

Возьмем, например, сотрудников службы транспортной безопасности в аэропортах. Каждый день они просят пассажиров достать из сумок жидкости и ноутбуки, проводят их через досмотровые сканеры и проверяют багаж на наличие запрещенных предметов. Неквалифицированный монотонный труд, не так ли? Легко поддающийся автоматизации. Но оказывается, что сотрудники службы транспортной безопасности не только вглядываются в экран сканера в течение всего дня. Они разруливают непредвиденные ситуации, разбираются с нестандартными случаями: когда, например, у пассажира проблемы со здоровьем и он не может пройти через досмотровый сканер или человек путешествует без удостоверения личности. Они отыскивают потерянные вещи, успокаивают нервничающих пассажиров и подмечают едва уловимые особенности поведения, которые могут свидетельствовать об угрозе безопасности. Они занимаются еще миллионом других крошечных дел, которые вы ни за что не найдете в описании их должностных обязанностей, но без них работа любого аэропорта будет парализована. Вероятно, машинам будет труднее заменить таких сотрудников, чем показывают данные исследований.

Однако некоторые виды работ оказываются более механическими, чем кажется на первый взгляд. Для примера возьмем дизайн одежды. Эта работа может показаться чисто творческой, непосильной для компьютеров. Но сегодня дизайн одежды (особенно если мы говорим о сегменте «быстрой моды» и об интернет-брендах) – во многом распознавание образов и анализ данных, а также решение задачи, как создать вариации на тему того, что уже хорошо продается. А с такими задачами ИИ, как выяснилось, справляется успешно. Некоторые компании уже используют ИИ для разработки дизайна одежды. В 2017 году исследовательская группа компании Amazon создала алгоритм машинного обучения, анализирующий образы и одежду конкретного стиля и учащийся моделировать новые наряды в том же стиле[58]58
  Ong T. Amazon’s New Algorithm Designs Clothing by Analyzing a Bunch of Pictures // The Verge, August 14, 2017.


[Закрыть]. Glitch, ИИ-компания и Дом моды продают одежду, смоделированную исключительно алгоритмами глубокого обучения[59]59
  Dozier R. This Clothing Line Was Designed by AI // Vice, June 3, 2019.


[Закрыть].

Пощадит ли ИИ всех сотрудников службы транспортной безопасности и вытеснит ли он всех дизайнеров одежды? Конечно, нет. Но, если говорить о последствиях автоматизации, вероятно, нельзя ожидать, что всё будет аккуратно и разложено по полочкам и останется только наблюдать, как одни профессии вымирают, а другие остаются в целости и сохранности.

Одним словом, на том роскошном ужине мне нужно было сказать директорам, что они неправильно ставят вопрос. Работ, которым не страшны роботы, не существует, а название профессии не определяет судьбу человека.

Когда дело касается вытеснения человека машинами, не так важно, что мы делаем, гораздо важнее, как мы это делаем.