Текст книги "Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу"

Малкольм Фрэнк, Пол Рериг, Бен Принг
Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу

© Перевод. И. Савина, 2019

© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2019

Предисловие

Наверное, Вы думаете: «Если все будут делать машины, что буду делать Я?» Хороший вопрос.

Если машины умеют все, как зарабатывать на жизнь людям? Как нам оплачивать аренду или ипотеку, как обеспечивать себя едой? Как выживать, если программное обеспечение справляется со всей умственной работой?

Даже если в карьере вы достигли того положения, где чувствуете себя в безопасности от подъема новых машин, как добиться процветания вашим детям, когда компьютеры могут передумать, пере-работать и пере-управлять их? Чему учиться молодежи? На чем сосредоточиться? И будет ли у них хоть небольшой шанс прожить такую хорошую жизнь, как ваша?

Если речь идет о работе, как выстраивать структуру вашей компании, когда столько всего может быть автоматизировано? Что произойдет со всем этим квалифицированным персоналом среднего класса, со всеми руководителями среднего звена, которые сегодня считаются краеугольным камнем нашего общества?

Все это хорошие, правильные вопросы, поскольку совершенно очевидно, что происходит что-то важное.

Подъем искусственного интеллекта – одно из главных явлений нашего времени. Спустя несколько десятков лет подготовки умная машина покидает лабораторию и с возрастающей скоростью проникает во все новые аспекты нашей жизни: в наши телефоны, автомобили, самолеты, на которых мы летаем, в то, как мы обращаемся со своими деньгами в банке и как выбираем музыку, которую будем слушать.

Всего через несколько лет искусственный разум будет окружать нас повсюду, укореняясь и в процессах более высокого порядка. Он будет обучать наших детей, лечить болезни и сокращать счета за электроэнергию. Он будет ловить преступников, повышать урожайность и помогать нам открывать новые миры дополненной и виртуальной реальности.

С каждым днем машины становятся все умнее, делают больше и больше; уже скоро они изменят наши жизни и работу способами легко вообразимыми, но трудно предсказуемыми. Так что же делать человеку?

Эти вопросы звучат в нашем сознании уже довольно долго. Любой, в ком при случае вдруг просыпается случайный интерес к будущему, может увидеть, как подобные сюжеты проскакивают в водовороте произведений «в духе времени»: в кино («Из машины» (Ex Machina) и «Она» (Her)), на телевидении («Черное зеркало» (Black Mirror), «Люди» (Humans) и «Звездный крейсер «Галактика» (Battlestar Galactica)), в книгах (Superintelligence и Rise of the Robots) и в бесчисленных публикациях в прессе. Однако наш интерес к будущему более чем случаен.

Мы руководим «Центром осмысления будущего работы» (Cognizant’s Center for the Future of Work) и считаем своим долгом разобраться в том, как работа будет осуществляться в будущем. Мы сотрудничаем со многими ведущими мировыми компаниями, университетами, аналитиками и техническими специалистами, чтобы разобраться в огромных переменах, которые все мы испытываем на себе, а также оценить, как по-другому придется посмотреть на работу, насколько глубоко нужно будет изменить ее конфигурацию и структуру в ближайшие годы. Мы делаем это, чтобы понять, как новые технологии будут формировать наши возможности, с какими угрозами придется столкнуться и как будут взаимодействовать и сосуществовать человек и машина.

Последние три года мы провели, размышляя над вопросом, как работать, когда все делают машины, отделяя рекламную шумиху от реальности, на переднем фронте мирового бизнеса.

Книга, которую вы держите в руках, содержит наши ответы на эти вопросы.

Основная идея? Все будет хорошо. По сути, даже лучше, чем хорошо, поскольку искусственный интеллект – это своего рода предвестник новой индустриальной революции, которая для тех, кто правильно ею распорядится, сумеет создать значительный экономический рост.

Заменят ли новые машины многих современных работников? Да. Однако, если смотреть шире, новые машины также создадут лучшие, более производительные рабочие места, приносящие удовлетворения больше, чем когда-либо прежде. Новые машины улучшат качество жизни и станут проводником в период гораздо более высокого экономического роста, чем тот, что мы видели в западном мире за последние пятьдесят лет.

Но есть и загвоздка, заключенная в названии этой книги в части «что делать».

Вы и компания, на которую работаете, которую представляете, должна принять, усвоить и максимально использовать тот факт, что минута за минутой машины делают все большую и большую часть выполняемой нами работы. Это основополагающее утверждение данной книги.

Именно здесь многие люди застревают. Они начинают проваливаться в экзистенциальные ямы: Будем ли мы нужны машинам? Кто будет контролировать машины? Будут ли машины действовать во благо человечества? Опять же, это прекрасные вопросы, способные дать старт захватывающим дискуссиям, которые мы любим вести не меньше всех прочих, особенно за бокалом красного вина. Однако эти дискуссии не помогут вам понять, что же делать.

Если вы хотите почитать философские размышления на тему того, что искусственный разум мог бы сотворить в следующие двадцать пять лет, то эта книга не для вас. Но если вам необходим прагматичный совет на тему того, что искусственный разум будет делать в следующие пять лет, эта книга определенно для вас.

Пока одни витают в облаках, другие носом роют землю. Пока одни будут размышлять, другие будут действовать.

Эта книга ставит перед собой задачу ответить на вопрос о будущем вашего бизнеса и работы в эпоху интеллектуальных машин. Она объясняет, как вы, личность и руководитель своей организации, сможете выживать и процветать в мире, где все делают машины. Эта книга объясняет, что вам стоит делать, почему и что произойдет, если вы этого делать не станете.

Мы написали эту книгу, поскольку живем в удивительное время. Мы не только профессионально изучаем будущее, мы трое изучаем также историю. Понимание великих перемен прошлого дает нам точку опоры для понимания, как происходят перемены здесь и сейчас. Дети и внуки будут изучать наше время так же, как мы изучаем Джеймса Уатта, Эндрю Карнеги и Томаса Эдисона.

Пришло время строить собственное будущее, преисполнившись оптимизмом и уверенностью. Когда все делают машины, для вас тоже остается много дел. Давайте за них приниматься.

Глава 1
Когда машины делают все

Искусственный разум покинул лабораторию (и территорию киностудии) и уже находится рядом с вами. Он в вашем доме. Он в вашем офисе. Он проник во все институты, что двигают мировую экономику. От Alexa до Nest, Siri, Uber и Waze – мы окружены умными машинами, действующими на невероятно мощных, самообучающихся программных платформах. И это только начало.

До настоящего времени все мы наслаждались – даже не всегда замечая это – самыми разными формами «слабого» искусственного интеллекта (ИИ). Это то, как Amazon советует вам правильный подарок. Как Netflix предлагает отличный фильм для субботнего вечера. Или то, как Facebook наполняет вашу ленту новостей. Данные формы ИИ выступали приятными небольшими помощниками, делая нашу жизнь немного более легкой и веселой. Начав однажды пользоваться ИИ, мы перестаем о них думать. Всего за несколько коротких лет эти машины стали для нас практически невидимыми в повседневной жизни.

Сегодня ИИ трансформируется из небольшого ежедневного помощника во что-то гораздо более могущественное и подрывное, поскольку новые машины быстро превосходят самых талантливых из нас во многих начинаниях. Например:

• Интеллектуальные игры: платформа ИИ сегодня может состязаться с нами в самых захватывающих играх – Jeopardy! (российский аналог – «Своя игра». – Прим. перев.), шахматы, го. В марте 2016¹ года AlphaGo от Google побила чемпиона мира по го Ли Седоля (Lee Sedol) со счетом 4:1. Это была убедительная победа, но не разгром. Однако с текущим уровнем технологического развития всего через несколько лет в подобных битвах умов машина станет для человека непобедимой.

• Вождение: беспилотные автомобили, хоть и находятся еще в стадии разработки, уже справляются с управлением лучше, чем средний человек. Согласно исследованиям Virginia Tech (Публичный исследовательский университет в Блэксбурге, штат Виргиния, США), управляемые человеком машины попадают в 4,2 аварии на миллион миль, а автоматизированные машины – в 3,2 аварии на миллион миль². Несомненно, эта диспропорция в безопасности в ближайшие годы только возрастет, и беспилотные машины, которые никогда не набирают сообщения за рулем и не садятся в машину пьяными, выйдут на передний план.

• Трейдинг: в 2015 году шесть из восьми крупнейших хедж-фондов Соединенных Штатов заработали около восьми миллиардов долларов, основываясь в основном – или исключительно – на алгоритмах искусственного интеллекта³. Машина уже победила в подборе портфеля акций.

• Здравоохранение: в медицине новые машины быстро превосходят возможности врачей-рентгенологов. Исследователи Методистской больницы Хьюстона (Houston Methodist Hospital) используют интеллектуальное программное обеспечение, которое интерпретирует результаты рентгеновского исследования груди в тридцать раз быстрее и с точностью в 99%. Напротив, если маммограмму изучает человек, то в 20% случаев назначается необязательная биопсия⁴.

• Закон: в юридической сфере наделенные ИИ компьютерные системы проводят анализ доказательств и комплексные экспертизы гораздо лучше, быстрее и дешевле, чем самые талантливые специалисты в области права в престижной юридической фирме. Многочисленные исследования предрекают, что подавляющая часть параюридической работы в скором времени может быть автоматизирована. В не столь отдаленном будущем мы можем достичь точки, где практика полагаться в проведении экспертиз только на человека будет расцениваться как преступная небрежность.

Мы могли бы продолжать и продолжать, приводя и другие примеры, но суть ясна. Новые машины во многих областях уже превзошли человека. Более того, учитывая, что рост мощности и сложности этих платформ идет в геометрической прогрессии, это лишь краткое содержание анонса.

Итак, это быстрое распространение ИИ ведет нас к тому, чтобы задать несколько важных вопросов:

– Отнимут ли роботы у меня работу?

– Будет ли моя компания «юберизирована»?

– Как будет выглядеть моя отрасль через десять лет?

– Будут ли мои дети жить лучше, чем я?

На следующих страницах мы структурированно, на практике ответим на эти вопросы. Мы проанализировали и разложили в графиках сто лет бизнеса и технологий, и исходя из этих данных сегодня убеждены, что вступаем в новую экономическую эру, ту, что изменит природу работы и основы конкуренции в каждой отрасли. В этой новой экономике мы станем свидетелями расширения границ возможного и сдвиг от машин, которые выполняют, к машинам, которые, оказывается, учатся и думают.

Нравится вам или нет, но это происходит

Сегодня происходит то, что Мировой экономический форум в 2016 году объявил Четвертой индустриальной революцией: время экономической перегруппировки, когда старые способы производства уступают место новым и те, кто сумеет приспособить себе на службу новые машины, будут пожинать щедрые плоды расширения границ экономики⁵. Так же как Первая индустриальная революция отталкивалась от изобретения ткацкого станка, вторая – парового двигателя, а третья – конвейера, четвертая будет происходить на базе машин, которые, кажется, умеют думать, тех, о которых в этой книге мы говорим как об «интеллектуальных системах».

Мы называем бизнес «всезнаек», когда руководители и менеджеры могут и должны быть постоянно осведомлены обо всем, что касается деятельности компании. Там, где раньше мы догадывались, сегодня можем знать. Эти новые машины, которые всегда «включены», всегда «обучаются» и всегда «думают», скоро станут вызовом и противопоставлением знаниям и опыту даже самых искушенных профессионалов каждой отрасли. Нет способа уклониться от гравитационного толчка, производимого новыми машинами и бизнес-моделями, которые они задействуют и на которые опираются.

В связи с этим, управляете ли вы большим предприятием или только приступаете к первой работе, решение о том, что вы будете делать с новыми машинами, этим современным коктейлем из ИИ, алгоритмов, ботов и больших данных, станет единственным и решающим фактором вашего будущего успеха.

Цифры, которые имеют значение

В последние десять лет мы все вместе наслаждались «развлекательным цифровым пространством». Мы видели создание Twitter (2006 г.), появление iPhone от Apple (2007 г.) и IPO Facebook (2012 г.). Эти компании, наряду с другими, такими как Google, Netflix и Amazon, сумели добиться беспрецедентного коммерческого успеха, выразившегося в принятии, ежедневном использовании и создании дополнительных ценностных качеств для потребителя, изменили то, как мы общаемся и организуемся. В истории останется тот факт, что мы начали цифровую революцию с развлечений и пустяков: посты в Facebook, каналы в Twitter и фото в Instagram. Мы используем самые мощные со времен открытия переменного тока инновации, чтобы делиться видео с котиками, переписываться с тетей Элис и ставить хэштеги под политическими заявлениями. Однако все это лишь разогрев, поскольку мы еще даже не начали осознавать потенциал новых машин.

Пишущая о технологиях Кара Свишер (Kara Swisher) выразила это лучше всех: «В Кремниевой долине полно больших умов, преследующих маленькие идеи»⁶. Что ж, теперь мы входим в эру больших мозгов, сосредоточенных на больших идеях – имеющих значение цифрах, – использующих эти технологии для изменения того, как нас учат, кормят, перемещают, страхуют, лечат и как управляют.

Такие компании, как Facebook, Amazon, Netflix и Google (иногда называемые группой разработчиков FANG), кажется, утвердились в роли заведомых и вечных победителей в этой области, однако в истории они, вероятнее, останутся как предвестники значительно более важного и демократичного экономического сдвига. Следующая волна цифровых титанов, скорее всего, не будет состоять из стартапов Кремниевой долины. Напротив, она будет запущена сложившимися компаниями из более «традиционных» отраслей – в таких городах, как Балтимор, Бирмингем, Берлин или Брисбен, – которые поймут, каким левериджем могут стать новые машины для надежных знаний о соответствующей индустрии.

Мы начинаем замечать, как это происходит, поскольку все вместе работаем над применением интеллектуальных систем для решения самых досадных общественных болезней в областях, где цифровые технологии нужны не только для развлечения или тому подобного, но и для изменения жизни. Конечно, многие институты – столпы нашего общества и повседневной жизни – созрели для обновления.

Например, каждый год мир теряет в автомобильных авариях 1,2 миллиона жизней, причем 94% происшествий становятся результатом человеческих ошибок⁷. Только в Соединенных Штатах эти ДТП обходятся обществу в более чем один триллион долларов. Это почти треть того, что федеральное правительство США собирает в качестве налогов с физических лиц⁸. Беспилотные автомобили обещают спасти бесчисленное количество жизней и оградить нас от душевных мук.

Одна треть произведенной в мире еды выбрасывается. Только тех продуктов, что выкидывают в богатых странах, достаточно, чтобы накормить все страны Африки к югу от Сахары⁹. Организовав эту цепочку и применив искусственный интеллект, мы могли бы буквально накормить весь мир.

Так же могло бы резко уменьшиться число ошибочных медицинских диагнозов. Сегодня от 5 до 10% выездов «скорой помощи» заканчиваются постановкой ложного диагноза¹⁰. Более двенадцати миллионов случаев неверного диагностирования каждый год приводят к четыремстам тысячам смертей, вызванных предотвратимыми ошибками, – и это только в США¹¹. Применение соответствующих данных в процессе диагностики могло бы кардинально улучшить результаты лечения.

Соединенные Штаты тратят на каждого ученика из системы среднего образования больше, чем все прочие страны мира, получая при этом довольно посредственные результаты. В недавнем международном исследовании американские ученики получили по естественным наукам, чтению и математике гораздо более низкие оценки, чем ученики из других развитых индустриальных стран¹². Адаптировав с помощью технологий уроки под индивидуальный стиль обучения каждого человека, мы могли бы сделать образовательный процесс намного более продуктивным и эффективным как для ученика, так и для учителя.

Вот некоторые важные вещи, к которым мы можем подойти с новыми машинами. Это цифры, имеющие цель, цифры, имеющие значение; и большие мозги, которые будут двигать вперед подобные инновации, необязательно будут обитать в Кремниевой долине или в общежитии Массачусетского технологического института. Они вполне могут сидеть в соседнем офисе, в вашей компании.

Так, например, McGraw-Hill Education применяет новые технологии, чтобы помочь учителям и детям улучшить обучение посредством системы, называемой ALEKS. Наделенная искусственным интеллектом система «Оценки и обучения в познавательных пространствах» (Assessment and Lеarning in Knowledge Spaces) использует адаптивные вопросы, позволяющие быстро и точно определить, что именно знает и чего не знает ученик по программе курса. Далее ALEKS объясняет ученику темы, к восприятию которых он или она готовы в большей степени. По мере прохождения курса ALEKS проводит переоценку, обеспечивая надежное усвоение материала. Все это выливается в более гибкое обучение один на один со студентом и обеспечивает ученику заметный рост успеваемости. Что касается учителя, то ему ALEKS помогает преодолеть рутинную – и, давайте признаем, скучную – часть работы и по-настоящему сосредоточиться на работе с учениками.

Одна из ведущих страховых компаний Южной Африки Discovery использует платформу Vitality, чтобы предоставить экономические стимулы – скидки на путешествия, развлечения, здоровую еду, членство в спортклубе, спортивный инвентарь, товары для здоровья и тому подобное – своим клиентам, основываясь на том, придерживаются ли они здорового образа жизни. Участники зарабатывают очки, отмечая тренировки в привязанных к системе фитнес-девайсах и покупая здоровую еду (что также записывается на их карту Vitality). Страховую отрасль, возможно, нельзя назвать колыбелью инноваций, однако Discovery удалось построить процветающий бизнес, основанный на возможностях, исходящих от новых машин.

Сыграть в новую игру

Еще одна область, созревшая для преобразований, – это управление нашими деньгами. Джон Стейн (Jon Stein) не похож на Королей мира с Уолл-стрит – по сути, он их противоположность. Ему за тридцать, он носит синие джинсы и немного потрепанную рубашку и работает не в финансовой цитадели, а в расслабленном лофт-пространстве. В его речи нет бравады и высокопарности – Стейн рассуждает непринужденно, рассудительно и скромно.

Рисунок 1.1. Джон Стейн, генеральный директор и основатель Betterment

Между тем Стейн занимается тем, что переворачивает свой участок банковского мира, то есть управление личным благосостоянием, с ног на голову. Его компания Betterment стала одним из лидирующих в мире «робо-консультантов», привлекая платформы с ИИ для переформулирования правил бизнеса финансового консультирования. Betterment предлагает высоко персонифицированные, тщательно подобранные услуги по управлению капиталом в режиме 24/7. Его интеллектуальная система выполняет работу сотен человек, делает это лучше и за меньшую стоимость.

На платформе скапливаются миллионы инвесторов – поколение Х, беби-бумеры и поколение «нулевых». С начала 2015 года до середины 2016-го капитал, находящийся под управлением Betterment, вырос с 1,1 миллиарда до 5 миллиардов^13,14, и на то есть причины. Betterment получил больший кусок денежного пирога в свое управление, поскольку смог привлечь клиентов, которым не подходили обычные банки. Традиционные «большие» инвестиционные банки (такие как Goldman Sachs, Morgan Stanley, Credit Suisse и другие) редко предлагают услуги по персонифицированному управлению средствами тому, чье состояние составляет меньше одного миллиона долларов – с их бизнес-моделью индивидуального консультирования норма доходности здесь соблюдена не будет. И где же тогда оказываются 99,9% населения, заинтересованные в том, чтобы их деньгами управляли профессионально?

Betterment начал с того, что сосредоточился на HENRY («хорошо зарабатывающих, еще не богатых», или high earners, not rich yet). Все это молодые профессионалы 20–30 лет: юристы, доктора и менеджеры, получившие отличное образование, начинающие свою карьеру… и еще связанные кредитами на учебу.

Традиционный управляющий капиталами не будет иметь дело с HENRY, но Betterment рад любому, у кого есть деньги для инвестирования. И с каждым приходящим на платформу клиентом система становится умнее, обеспечивает большую выгоду любому индивидуальному участнику: без промедления, на основе эмпирических данных по инвестиционным стратегиям, структуре портфеля и налоговому контролю.

Все вместе роботы-консультанты сегодня управляют более чем пятьюдесятью миллиардами долларов (и ожидается, что к концу 2020 года под их управлением будет уже двести пятьдесят миллиардов) и целят на двадцать триллионов долларов по всему миру, которыми в настоящее время заняты сорок шесть тысяч финансовых консультантов в традиционных банках¹⁵.

Сейчас мы не знаем, выйдет ли Betterment долгосрочным и окончательным победителем среди поставщиков услуг финансового консультирования в новой форме, но компания действительно показывает, как новые машины подрывают стандартные способы выполнения работы. Причем ударная волна от их столь обширного внедрения отдается как в сфере финансовых услуг, так и в других технологических областях.

Стейн и другие, сумевшие понять правила новой игры, – ни много ни мало Генри Форды нашего времени. Они понимают, что сегодня является сырьем (большие данные). Они создали и теперь пользуются новыми машинами. И, что самое важное, окружили эти новые машины бизнес-моделями, которые, занимая все большую долю рынка, показывают отличный рост и повышают прибыльность.

История робо-консультантов в управлении капиталом вот-вот распространится в тысячекратном масштабе по всем секторам экономики. И здесь встает вопрос: вы будете играть или останетесь стоять в стороне?