Текст книги "Новые законы робототехники. Апология человеческих знаний в эпоху искусственного интеллекта"

Два кризиса экспертных знаний

Утверждение человеческих ценностей как формы экспертных знаний у некоторых читателей может вызвать раздражение. В настоящий момент наиболее популярным аргументом против проникновения ИИ в управление рабочими местами и городами является не что иное, как принцип демократии. Критики ИИ утверждают, что технические эксперты в таких областях, как машинное обучение и нейронные сети, недостаточно отличаются друг от друга, чтобы представлять людей, на которых воздействует их технология[66]66
  Al Now Institute, Al Now 201g Report, December 2019, 8, 45–47, https://ainowinstitute.org/AI_Now_2019_Report.pdf.


[Закрыть]. Также они слишком далеки от местных сообществ. То же самое можно сказать и о многих других экспертах. Давно известны выдающиеся активисты, которые обличают безразличных врачей и преподавателей, юристов в «башне из слоновой кости» и ученых, далеких от проблем обывателя. Обратив внимание на предсказания экономистов, указывающие на катастрофические последствия Брексита, британский политик Майкл Гоув заявил, что «народу в этой стране эксперты надоели»[67]67
  Henry Mance, “Britain Has Had Enough of Experts, says Gove,” Financial Times, June 3, 2016, https://www.ft.com/ content/3be49734-29cb-ne6-83e4-abc22d5dio8c.


[Закрыть]. Когда это ощущение начинает питать популистские кампании по всему миру, становится заметен все больший разлом между политикой и экспертными знаниями, массовыми движениями и бюрократической компетенцией, народной волей и соображениями элиты.

Комментируя подобные тенденции, социолог Джил Эйал утверждает, что экспертные знания и навыки – способ говорить о «пересечении, оформлении и трении между наукой и технологий, с одной стороны, правом и демократической политикой, с другой»[68]68
  Gil Eyal, The Crisis of Expertise (Cambridge, UK: Polity Press, 2019), 20.


[Закрыть]. В управлении с давних пор известно противоречие, проявляющееся, когда бюрократам приходится принимать сложные решения, в которых учитываются и факты, и ценности. Так, повышение или снижение допустимых норм загрязнения – решение, влекущее определенные медицинские следствия (например, повышение заболеваемости раком легких), экономический эффект (в плане доходности предприятий) и даже культурные следствия (например, в плане жизнеспособности шахтерских районов). Эйал сосредоточивается на демократическом вызове чисто технократическому принятию решений на каждом из фронтов.

В этой книге исследуется принципиально иной вызов, брошенный экспертным знаниям, а именно столкновение различных форм экспертизы. Уважаемые экономисты и эксперты в области ИИ утверждали, что их способы познания и упорядочивания мира должны получить приоритет практически во всех областях, в больницах и школах, центральных банках и военных штабах. Немногие из них столь же откровенны, как бывший исполнительный директор некой технологической компании, который заявил одному генералу: «Вы вообще ничего не понимаете в машинном обучении. Если я проведу в вашей палатке один день, я смогу решить большую часть ваших проблем»[69]69
  По воспоминаниям генерала Рэймонда Томаса (Главное управление войск специального назначения США), который упомянул, что это было сказано ему в июле 2016 г. Эриком Шмидтом, председателем правления Google. См.: Kate Conger and Cade Metz, “ T Could Solve Most of Your Problems’: Eric Schmidt’s Pentagon Offensive,” Xew York Times, May 2, 2020, https://www.nytimes. com/2020/05/02/technology/eric-schmidt-pentagon-google.html.


[Закрыть]. Однако общая тема многих книг об автоматизации на базе ИИ и экономическом прорыве такова: методы экономики и информатики – всего лишь первые среди равных, то есть среди других форм экспертных знаний. Они предсказывают (и помогают создавать) мир, в котором ИИ и робототехника быстро заменят человеческий труд, поскольку экономика требует более дешевых методов выполнения работ. С этой точки зрения почти все работники со временем разделят судьбу операторов лифтов и кучеров былых времен, то есть им только и останется, что ждать, когда их заменит кто-нибудь, обладающий подходящими данными, алгоритмами и техникой.

Конечно, есть такие области, где экономика и ИИ крайне важны. Бизнес не может работать, не покрывая издержки; касса самообслуживания сломается, если программа сканера не сможет распознать штрих-код товара. Однако на вопросы о том, должна ли существовать определенная фирма и следует ли заменить роботизированным киоском кассира, лишь экономика и информатика ответить не могут. Решение принимается политиками, сообществами и фирмами, причем на основе сложного комплекса ценностей и требований. Такие ценности и требования невозможно свести к уравнениям эффективности и алгоритмам оптимизации, совершенно отличным и абстрагированным от конкретных сообществ. Скорее они выражаются и согласовываются экспертами-людьми, в рамках современных или будущих профессий способных показать, как скрытые, локальные знания работников и менеджеров выражаются в услугах и практиках, заслуживающих сохранения.

Стремиться к противоположному, то есть к высвобождению коммерческих мотивов и мимикрии роботов, нацеленных на то, чтобы колонизировать, заменить или подчинить себе любую форму человеческого труда, – значит радикально реорганизовать общество. Социолог Уилл Дэвис однажды отметил, что «профессия, требующая права на все что угодно, является уже не профессией, а разновидностью эпистемологической тирании»[70]70
  Will Davies, “Elite Power under Advanced Neoliberalism,” Theory, Culture and Society 34, nos. 5–6 (2017): 233.


[Закрыть]. Сегодня в очень многих спорах об ИИ и робототехнике господствует узкий взгляд, сосредоточенный на эффективности и оптимизации. Моя цель в этой книге – ввести в обсуждение автоматизации намного более широкий список целей и ценностей. Чтобы закрепить этот более содержательный диалог, нам нужно добиться того, чтобы везде, где труд и услуги выражают наши ценности, распределенные экспертные знания соединяли демократическую ценность представительства с когнитивными ценностями точности, эффективности и научного метода[71]71
  Я считаю, что эта интеграция демократических и экспертокра-тических ценностей может стать ключом к решению проблемы разделения между «диггерами» и «левеллерами» в исследованиях науки и технологии, которую отчетливо сформулировал Филип Мировски в своей недавней работе: Philip Mirowski, “Democracy, Expertise and the Post-truth Era: An Inquiry into the Contemporary Politics of STS,” (working paper, version 1.1, April 2020), https://www.academia.edu/42682483/Democracy_Expertise_ and_the_Post-Truth_Era_An_Inquiry_into_the_Contemporary_ Politics_of_STS.


[Закрыть].

Этот подход существенно отличается от позиции многих программистов 1980-х гг., которые стремились свести процесс принятия решений в среде юристов или врачей к древу импликаций «если… то». Например, подобная программа может спрашивать обучаемого врача: «Есть ли у пациента жар? Если есть, спросите его, когда он начался. Если нет, спросите, есть ли у него кашель». Такие системы внушили немалый энтузиазм, однако они оставались громоздкими и неудобными. Оказалось, что систематизировать профессиональное суждение намного сложнее, чем думали исследователи ИИ.

Философ Хьюберт Л. Дрейфус для объяснения того, почему экспертные системы показали столь слабые результаты, разработал специальную теорию неявного знания[72]72
  Hubert L. Dreyfus, What Computers Still Can’t Do (Cambridge, MA: MIT Press, 1992).


[Закрыть]. Мы знаем больше, чем можем объяснить. Подумайте о том, как сложно было бы свести вашу собственную работу к серии утверждений «если… то». Смог бы компьютер распознавать ситуации, с которыми вы сталкиваетесь ежедневно? Смог бы он с той же скоростью формулировать, оценивать и ранжировать возможные ответы на такие ситуации? И если нет (я подозреваю, что именно такой отрицательный ответ даст большинство моих читателей), трудности описания (профессиональных задач) и перевода (человеческих ситуаций в компьютерный код) позволяют хорошо понять, что у людей и в будущем останется определенная трудовая роль.

Конечно, изменчивость иногда следует сдерживать, а не превозносить. Если одни отоларингологи рекомендуют удаление миндалин 90 % детей, которых лечат, тогда как все остальные – лишь в 15 % случаев или даже реже, это, вероятно, означает наличие серьезных проблем с некомпетентностью или оппортунизмом, которые следует изучить[73]73
  Gert Р. Westert, Stef Groenewoud, John E.Wennberg, Catherine Gerard, Phil DaSilva, Femke Atsma, and David 0. Goodman, “Medical Practice Variation: Public Reporting a First Necessary Step to Spark Change,” International Journal for Quality in Health Care 30, no. 9 (2018): 731–735, https://doi.org/1o.1093/intqhc/mzyo92.


[Закрыть]. И все же самостоятельность врачей, указывающая на их право на инновации или на отклонение от общепринятой практики, часто защищается законом и является чем-то желанным, с точки зрения самих пациентов[74]74
  Anna B. Laakmann, “When Should Physicians Be Liable for Innovation?” Cardozo Law Review 36 (2016): 913–968.


[Закрыть]. В обычной медицинской практике слишком много неопределенности, чтобы целиком сводить ее к алгоритмам, которые обычно в шутку называются «поваренной медициной». Пациенты хотят также, чтобы осмотр вел человек, готовый посочувствовать их страданиям и их подбодрить, дабы они быстрее выздоравливали. Точно так же многие родители, вероятно, не захотят, чтобы их детей учил общенациональный учитель, транслируемый по телевидению или радио, и неважно, какого сокращения налогов, выплачиваемых на систему образования, удалось бы при таком подходе достичь. Есть общее понимание того, что прямая связь с человеком, которому ты доверяешь, нечто намного более ценное, чем простая трансляция с участием пусть даже самого квалифицированного человека или робота.

Следовательно, один из способов сгладить демократический кризис экспертных знаний, то есть напряжение, возникающее между безразличными технократами и страстными популистами, – предоставить определенные права местным профессионалам. Мы не хотим, чтобы школьные программы во всех подробностях определялись законодательными собраниями штатов или мультинациональными корпорациями; учителя и профессора с сохраняющимся здравым пониманием того, что важно в их сфере, должны обладать всеми возможностями обогащать и оживлять базовую программу. Достаточно распространить это понимание ценности «личного стиля» на многие другие области, в которых он важен для работников и тех, кому они служат, и у нас будет базовый аргумент против преждевременной автоматизации. Если ИИ и суждено добиться успеха, его, по крайней мере, следует кормить разными данными, исходящими от наблюдателей-людей. «Успех» может вообще определяться как помощь профессионалам, обладающим всеми необходимыми знаниями и достаточно преданными своему делу, чтобы понимать, когда доверяться машине, а когда полагаться на собственное суждение.

Выгода издержек

Технократические представления о быстрой и всеобщей автоматизации порождают странное напряжение в самом центре современной экономической политики. Когда вопрос о технологической безработице поднимается американским Советом консультантов по экономическим проблемам, Всемирным экономическим форумом или Международным валютным фондом, эксперты сухо предупреждают о том, что роботами будут заменены десятки миллионов рабочих мест[75]75
  Andy Kiersz, “These Are the Industries Most Likely to Be Taken Over by Robots,” World Economic Forum, April 25, 2019, https://www. weforum.org/agenda/2019/o4/these-are-the-industries-most-likely-to-be-taken-over-by-robots; Andrew Berg, Edward F. Buffie, and Luis-Felipe Zanna, “Should We Fear the Robot Revolution? (The Correct Answer Is Yes),” IMF Working Paper WP/18/116, May 21, 2018, https://www.imf.org/en/Publications/WP/Issues/2018/o5/21/Should-We-Fear-the-Robot-Revolution-The-Correct-Answer-is-Yes-44923.


[Закрыть]. Эта дискуссия, сосредоточенная на нас как производителях, окрашена в грустные тона неотвратимости. Похоже, что будет автоматизирована одна область за другой – сперва рутинные задачи, потом более профессиональные, наконец даже работа программистов, когда будет найден «мастер-алгоритм»[76]76
  Петро Домингос, Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир (Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2016).


[Закрыть]. Изучение подобной литературы способно создать апокалиптическое настроение. «Роботы готовятся украсть 15 млн рабочих мест» – выстрелила Daily Mail, потрясая исследованием, расхваленным директором Банка Англии Марком Карни[77]77
  Hugo Duncan, “Robots to Steal 15 Million of Your Jobs, Says Bank Chief: Doom-Laden Carney Warns Middle Classes Will Be ‘Hollowed Out’ by New Technology,” Daily Mail, December 5, 2008, http://www. dailymail.co.uk/news/article-4oo3756/Robots-steal-15m-jobs-says-bank-chief-Doom-laden-Carney-warns-middle-classes-hollowed-new-technology.html#ixzz4SDCt2Pql.


[Закрыть]. Хотя оценки сокращения числа рабочих мест существенно разнятся, тон экономической литературы не может ввести в заблуждение: любой работник сегодня под угрозой.

В то же время экономисты превозносят удешевление услуг. Модель экономического прогресса в этом случае странно напоминает модель, которая описывается в рассказах об автоматизации. Предполагается, что ведущие компании в области здравоохранения и образования должны учиться на успехе конвейерных линий в промышленном производстве, а также на персонализации в интернете, основанной на сборе данных. Шаблонные и в то же время персонализированные подходы, состоящие в своего рода диалектическом отношении, должны удешевить больницы и школы и в то же время сделать самые лучшие услуги общедоступными[78]78
  См., например: Clayton M.M. Christensen, Curtis W. Johnson, and Michael B. Horn, Disrupting Class (New York: McGraw-Hill, 2008); and Clayton M. Christensen, Jerome Grossman, and Jason Hwang, The Innovator’s Prescription: A Disruptive Solution for Health Care (New York: McGraw-Hill, 2009), где исследуются прорывные инновации в области здравоохранения.


[Закрыть].

Стоит только соединить дистопию «роботов, которые заберут все рабочие места» с утопией «постоянно дешевеющих услуг», и мы получим раздвоенное представление о нашем экономическом будущем. Рабочее место обречено стать дарвинистским адом, в котором работники подчинены машинам, записывающим каждое их движение для разработки роботизированных копий. Единственное утешение возможно после работы, когда чудеса технологии, как предполагается, приведут к всеобщему удешевлению.

Эта модель несчастных работников и восторженных потребителей не просто внушает опасения, она еще и просто неустойчива. Снижение затрат на рабочую силу само по себе представляется достижением. Если я могу заменить своего дерматолога приложением, а учителей детей – интерактивными игрушками, у меня будет больше денег на другие вещи. То же относится и к общественными услугам: город с полицейскими-роботами или нация с солдатами-дронами может отчислять меньше налогов на их зарплату и на здравоохранение. Однако врачи, учителя, солдаты и полицейские – все они тоже потенциальные покупатели того, что пытаются продать другие. И чем меньше у них денег, тем меньше я могу с них запросить.

Говоря языком классических экономических категорий, главной опасностью оказывается в таком случае дефляция, раскручивающаяся спираль низких заработных плат и цен.

Даже в рамках наиболее эгоистического рассуждения можно сказать, что «издержки» товаров и услуг, которые я несу, не просто убыток для моего благосостояния. Скорее, это способ перераспределения покупательной способности, позволяющий предоставить определенные возможности тем, кто мне помог (создавая то, что я покупаю), чтобы со временем они помогли сами себе (чтобы, возможно, купить то, что произвожу я). Конечно, универсальный базовый доход мог бы в какой-то мере компенсировать снижение покупательной способности тех людей, которых роботы лишают работы. Но нереалистично ожидать того, что перераспределение достигнет результата, аналогичного «пред-распределению», то есть некоторого сбалансированного паттерна экономического вознаграждения. В большинстве демократических стран налоговые обязательства богатейших граждан снижались многие десятилетия[79]79
  Kenneth Scheve and David Stasavage, Taxing the Rich: A History of Fiscal Fairness in the United States and Europe (Princeton: Princeton University Press, 2016).


[Закрыть]. Роботизация вряд ли изменит эту динамику, которая подрывает амбициозные планы по перераспределению богатства.

Если рассматривать экономику как устойчивую экологию трат и сбережений, как способ дробления власти (и ответственности) в части важных услуг, мы сможем лучше понять революцию робототехники. Традиционный анализ издержек и прибылей обычно требует поспешной замены людей машинами, даже если способности машин не дотягивают до стандарта. Чем ниже стоимость услуги, тем выше сравнительные прибыли. Но как только мы начинаем понимать выгоды самих издержек, представляемых как учет усилий и инвестиций в людей, недостатки этого упрощенного дуального представления об экономике становятся яснее. В предпоследней главе мы дополнительно обсудим выгоды издержек программ и курсов, которые рекомендуются в остальной части книги.

План книги

Многие адепты технологий стремятся к быстрой замене людей в областях, где нам не хватает данных и алгоритмов, чтобы эффективно выполнять работу. В то же время политики склоняются к фатализму, привычно жалуясь на то, что регулирующие ведомства и суды не могут поспеть за технологическим прогрессом. В этой книге будет обсуждаться как триумфализм технологического сообщества, так и минимализм политиков и стратегов; задача этого обсуждения в том, чтобы изменить публичное понимание роли государства в культивации технологического развития. Я предлагаю анализ программ развития, демонстрирующий силу нарратива и качественного суждения, управляющих развитием технологий, которые ныне подчинены алгоритмическим методам и количественным метрикам. Основная задача книги – извлечь накопленные знания из многих областей и позиций, чтобы представить их общественности, которая получит возможность ими пользоваться. В идеальном случае книга заложит основания для того, что Алондра Нельсон называет «предсказательным социальным исследованием», призванным оформлять технологическое развитие, а не только реагировать на него[80]80
  Alondra Nelson, “Society after Pandemic,” Items: Insights from the Social Sciences, April 23, 2020, at https://items.ssrc.org/covid-19-and-the-social-sciences/society-after-pandemic/. Джон Ури также утверждает, что «исследования будущего должны стать частью социальных наук, а также в определенной мере – частью повседневной жизни». См.: Джон Урри, Как выглядит будущее? (Москва: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2018), Urry, What Is the Future? (Malden: Polity, 2016), 17–18.


[Закрыть].

Перевод задач в код – не просто технологическая задача. Скорее, это приглашение определить то, что на самом деле важно в процессе обучения, в медицинском уходе, уходе за душевнобольными, журналистике и множестве других областей. Хотя есть искушение установить во всех этих сферах простые количественные показатели успеха и оптимизировать алгоритмы так, чтобы они им удовлетворяли (методом проб и ошибок, переработки накопленных данных или за счет применения каких-либо иных стратегий); определение того, что считать успехом или неудачей в подобных областях, остается крайне спорным вопросом. Обосновывать решение каким-то одним показателем – значит исключать все остальные. Никто не может «управляться» данными вообще. Некоторые данные имеют значение, но определение того, что считать значимым (а что отвергать в качестве нерепрезентативного), – это вопрос политический.

Среди специалистов по этике, занимающихся проблемами ИИ, возникло определенное противостояние прагматиков (которые работают с небольшими и обозримыми реформами вычислительных систем, призванными снизить их склонность к дискриминационным или иным нечестным суждениям) и футуристов, беспокойство которых вызвано развитием неподконтрольных систем и саморазвивающегося ИИ (который, как они опасаются, вскоре станет «умнее» или, по крайней мере, смертоноснее своих создателей – людей). Прагматики обычно отмахиваются от футуристов, которых преследуют призраки, тогда как футуристы считают, что задачи прагматиков слишком скучны в своей ограниченности. Я полагаю, что каждая из этих двух сторон нуждается в другой. Страшные предсказания футуристов, вполне вероятно, сбудутся, если мы уже сегодня не будем активно требовать прозрачности и подотчетности автоматизированных систем. Но мы вряд ли справимся с этой серьезной задачей, если не сумеем учесть фундаментальные вопросы человеческой природы и свободы, которые ставят футуристы.

Эти вопросы не новы. Например, еще в 1976 г. специалист по компьютерным наукам Джозеф Вейценбаум спрашивал: «Какие человеческие цели и задачи нельзя в должной мере передать компьютерам? Вопрос не в том, можно ли это сделать, а в том, следует ли передавать машине функцию, которая ранее выполнялась человеком»[81]81
  Джозеф Вейценбаум, Возможности вычислительных машин и человеческий разум: от суждений к вычислениям (Москва: Радио и связь, 1982).


[Закрыть]. Однако вопросы: «Могут ли роботы быть лучше людей?» и «Когда люди не должны использовать роботов?» – сами по себе неполны. Почти каждый из нас в своей работе сегодня в определенной мере уже использует автоматизацию, которая начинается с простых инструментов и заканчивается ИИ, заменяющим человека. Более верная формулировка вопросов такова: «Какое социально-техническое сочетание людей и робототехники лучше всего отвечает социальным и индивидуальным задачам, а также ценностям?».

Разбирая ряд кейсов, я дам конкретные ответы на этот вопрос, отстаивая мысль о том, что именно дополнение, а не замена человеческих экспертных знаний искусственным интеллектом позволяет реализовать важные человеческие ценности. В главах 2, 3 и 4 описывается то, как подобный процесс мог бы осуществляться в здравоохранении, образовании и медиа, при этом обсуждение сосредоточено на первом новом законе робототехники, а именно на том, что технология должна дополнять, а не заменять уже существующих профессионалов.

В целом я смотрю на перспективы дополняющей автоматизации в здравоохранении и образовании с оптимизмом. В общем, пациентам и учащимся требуется взаимодействие с человеком[82]82
  Aaron Smith and Monica Anderson, Automation in Everyday Life (Washington, DC: Pew Research Center, October 4, 2017), https:// www.pewinternet.org/2017/1o/o4/automation-in-everyday-life/.


[Закрыть]. Они понимают, что, какого бы уровня развития не достиг ИИ, крайне важно о его применении консультироваться с экспертами, ежедневно изучающими надежность различных источников знаний. Еще более важно в различных образовательных и медицинских контекстах то, что во взаимодействии всегда присутствует элемент человеческих отношений. Роботизированные системы способны предоставить техническую помощь, оценить суждения, разработать увлекательные и захватывающие способы зубрежки. Возможно, в сельских или неблагополучных областях на них будет спрос как на замену профессионалам, которых там сегодня нет. Но требования в условиях дефицита очень далеки от образцовой программы развития рабочей силы. И особую тревогу они вызывают тогда, когда речь заходит о психиатрическом уходе, необходимом уязвимым группам.

Когда в точке контакта с ИИ присутствует медработник, учитель или врач, которые опосредуют его воздействие, обеспечивают правильный сбор данных, сообщают об ошибках и выполняют другую крайне важную работу, можно предположить существенное снижение вероятности мрачного детерминистического будущего, в котором нас всех толкают и шпыняют безличные машины, заставляющие учиться и заботиться о своем здоровье. У профессиональных работников в области здравоохранения и образования есть строго определенные юридические и этические обязанности перед пациентами и учащимися. Такие стандарты в среде технологий только начинают формироваться. Так, в области медиа и журналистики, которые изучаются в главе 4, для восстановления той публичной сферы, сегодня в значительной степени автоматизированной, потребуются коллективные усилия, которые смогут эту ситуацию исправить.

Когда дело дошло до систем рекламы и рекомендаций, то есть самой основы новых медиа, развитие ИИ было и в самом деле быстрым. Компании вроде Facebook и Google, занятые реорганизацией коммерческой и политической жизни, применяли ИИ для принятия таких решений, за которые раньше отвечали руководители телекомпаний или редакторы газет, но их следствия оказались более мощными. Такие компании сумели изменить читательские и зрительские привычки сотен миллионов людей. Прорывное развитие сильно ударило по газетам и журналистам. Для некоторых уязвимых групп, включая преследуемые меньшинства, его последствия оказались ужасными. Единственный способ остановить эпидемию фейковых новостей, цифровых кампаний по разжиганию ненависти и другого подобного мусора – вернуть в управление сетевыми медиа больше ответственных людей.

Если в главе 4 речь в основном идет о неудачах ИИ в определении ценности новостей, то в главе 5 описываются опасности, возникающие при попытке применять ИИ для оценки людей. Программное обеспечение играет все более значительную роль в найме и увольнении, а также в выдаче кредитов и работе с долгами. Также оно постепенно проникает и в службы безопасности. Я предостерегаю от поспешного внедрения роботов-полицейских и роботов-охранников. Даже предсказательная полиция, то есть чисто программные инициативы под управлением полицейских, оказалась достаточно спорной из-за того, что часто опиралась на старые и искаженные данные. Машины, отправляемые самостоятельно патрулировать районы или разгонять попрошаек, вызывают еще больше беспокойства. Не так много других форм применения ИИ в гражданском праве, которые бы подходили для широкого внедрения уже сегодня. Все они требуют власти машин над людьми, что заставляет принести человеческое достоинство в жертву на алтарь эффективности.

В главе 6 этот вопрос о власти рассматривается на полях сражений, как традиционных, так и сетевых. Споры об автономных системах вооружения приобрели хорошо знакомую структуру. Аболиционисты призывают запретить роботов-убийц, реалисты отвергают этот подход, а реформаторы занимают середину, предлагая регулирование, которое все же не означает полного запрета. Аболиционисты и реформаторы участвуют сегодня в оживленных дискуссиях о ценности подхода каждой из сторон. Однако стратегии двух этих групп со временем можно будет согласовать. Реформаторы признают то, что определенные типы систем вооружений настолько опасны, что их вообще нельзя создавать. Аболиционисты соглашаются с тем, что некоторые оборонные применения автоматизации (особенно в кибервойнах) необходимы для национальной безопасности.

И аболиционисты, и сторонники регулирования достойны уважения в связи с тем, что предпринимают правовые действия, нацеленные на ограничение тактики конфликта. Однако их старания могут быть подорваны динамикой гонки вооружений, которую одновременно признают и продвигают реалисты. Повсеместность автономных систем оружия летального действия имеет значение, будучи производной от объема инвестиций ведущих держав в кибервойны, солдат-роботов и другие вооружения с применением ИИ. Для сокращения таких инвестиций, которое является ключевым следствием третьего нового закона робототехники, описанного мной выше, гражданам и лидерам потребуется ввести ограничения на право государств осуществлять военное вмешательство.

Предлагаемые мной реформы окажутся довольно дорогостоящими. Однако расходы можно во многом считать решением вопросов, поставленных роботизацией военной силы, которая является проблемой государственных финансов. В главе б доказывается, что государства, вынужденные наращивать качество (и доступность) устойчивых секторов здравоохранения и образования, вряд ли будут иметь ресурсы для автоматизации военной силы, в отличие от тех государств, которые подобными обязательствами не скованы. По сути, новая, более привлекательная глобальная политическая экономия – единственный способ избежать трагического разбазаривания ресурсов на гонку роботизированных средств разведки и контрразведки, применения сил и противодействия им.

В главе 7 представлена карта основных черт новой политической экономии автоматизации, включая фискальную и монетарную политику. И та и другая должны быть скорректированы так, чтобы можно было развивать ИИ, ориентированный на человека. Сейчас больше всего обсуждаются предложения по универсальному базовому доходу. Когда пределы программ перераспределения станут яснее, гарантии универсальных базовых услуг и рабочих мест станут еще более важными. Эти программы нацелены не только на гарантию выживания, но также и на обеспечение демократического управления экономикой в целом. Ими исправляются многие другие программы, в которых приоритет отдается накоплению капитала, а не труду, а также замене людей машинами.

Конечно, имеющиеся данные не позволяют предсказать, какая именно концепция робототехники обязательно сбудется – концепция замещения или дополнения. Скорее, обе концепции зависят от более общего понимания природы и цели человеческого труда и технологии. Такие представления указывают на определенную интерпретацию не только экономической реальности, но также культуры робототехники и занятости. В последней главе исследуются вопросы культуры, а также те истории, которые мы обычно рассказываем об ИИ и робототехнике. Подобные нарративы в лучших своих примерах являются не просто симптомами тревоги или устремлений, но и источниками мудрости.

Мы можем поддерживать культуру устойчивости, а не прорывного развития, дополнения людей, а не их замены. Мы можем достичь мира, управляемого людьми, а не машинами, и такой мир нам и правда по карману. Будущее робототехники может быть инклюзивным и демократическим, отражающим стремления и надежды всех людей. И на пути к этому обществу мы можем руководствоваться новыми законами робототехники.