Текст книги "Технологии, которые изменят мир"

Офшоринг и банки с сервисом «на ходу»

Автоматизация и офшорный аутсорсинг имеют одну общую важную составляющую: оба процесса существуют благодаря технологиям. Очевидно, что значительный прогресс в коммуникационных и информационных технологиях позволяет многим предприятиям с сервисно-ориентированным подходом перемещаться в страны с дешевой рабочей силой.

Будучи подростком в 1970-х годах, я часто наблюдал за процессом банковского обслуживания клиентов, не выходя из автомобиля. Конечно, это было до внедрения банкоматов. В стандартном банке с сервисом «на ходу» было две или три полосы для одновременного обслуживания нескольких клиентов. Если вы занимали ближайшую к зданию банка полосу, вы общались с кассиром через окошко с выдвижным ящиком.

Если же вы занимали дальнюю полосу, процесс становился более занимательным. Вы прятали свои деньги, документы, чековую книжку и т. д. в пластмассовый цилиндр, а затем бросали его в специальное отверстие. Цилиндр перемещался по подземной трубе (я полагаю, что в движение его приводил механизм, напоминающий пылесос) прямо в руки кассира. Затем она совершала все операции и отправляла цилиндр назад тем же путем. Он возвращался клиенту, как в боулинге возвращается мяч.

В то время все это выглядело очень высокотехнологичным. Однако система имела свои недостатки. Я четко помню, как стоял в очереди за одним бедным клиентом, который вставил цилиндр неправильно, и тот упал на землю и закатился под машину. Потом выяснилось, что его попытки выбраться из машины и достать цилиндр были тщетными, поскольку дверь его машины не открывалась. Конечно, для подростка 11–12 лет это было уморительным зрелищем. Готов поспорить, что еще одной проблемой было и то, что клиенты забывали про цилиндр и уезжали вместе с ним.

Этот тип банков сейчас, безусловно, изживает себя. Сегодня подобный процесс кажется громоздким и неэффективным. Но в то время он представлял качественно новый уровень технических возможностей. Банки с сервисом «на ходу» гарантировали клиентам удобный способ обслуживания, но зачастую проведение операций занимало слишком много времени.

Я веду к тому, что офшоринг – это действительно предвестник автоматизации. Офшоринг – это то, к чему вы прибегаете, когда у вас есть какая-то технология, но ее недостаточно для полной автоматизации рабочего процесса. Так же как неэффективные банковские сервисы «на ходу» устарели после внедрения банкоматов, многие рабочие места, которые сейчас перемещаются в другие страны, в будущем будут полностью автоматизированы. Эта тенденция уже была четко выражена в 2004 г., когда издание InformationWeek в своей статье подчеркнуло, что «низкооплачиваемые иностранные работники могут поставить под угрозу работу сотрудников справочных служб Америки, но их коллеги в таких странах, как Индия и Филиппины, уже сами столкнулись с нарастающей проблемой замещения таких центров современными голосовыми устройствами»[34]34
  Automation Takes Toll On Offshore Workers by Paul McDougall, InformationWeek, January 26, 2004. Источник: www.informationweek.com/news/management/trends/showArticle.jhtml?articleID=17500858


[Закрыть].

Это одна из причин, почему я не включил офшоринг в нашу модель туннеля. Мы могли бы смоделировать офшорную работу как обычный разгорающийся огонек в некой части туннеля, а затем добавить в другое место еще один затухающий огонь. Однако наша модель разрабатывалась для демонстрации того, что произойдет в долгосрочной перспективе, когда автоматизация постепенно станет распространенным явлением. Поскольку технологии продолжают постоянно развиваться, многие рабочие места, которые сейчас переносятся за границу, в будущем полностью исчезнут.

На данный момент большинство противоречий и политических дискуссий сконцентрировано на офшоринге больше, чем на автоматизации. И это вполне может оказаться недальновидным. Работники сферы информационных технологий (ИТ) в развитых странах – это одна из групп, которая больше всего пострадала от сокращения числа рабочих мест из-за офшоринга. В ходе исследования, проведенного в 2006 г. Организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР)[35]35
  The share of employment potentially affected by offshoring, February 23, 2006, Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР).
  Источник: www.oecd.org/dataoecd/37/26/36187829.pdf


[Закрыть], был сделан вывод о том, что в сравнении с офшорингом автоматизация приведет к еще большему сокращению числа работников в сфере ИТ, и ожидается, что эта тенденция будет иметь место и в дальнейшем.

Офшоринг – это лишь малая волна, которая сбивает вас с ног. Автоматизация – это уже волна намного большей высоты, но вы еще не знаете, каких последствий от нее ожидать.

Профессии-«однодневки»

Общепринятым мнением, распространенным среди экономистов и других аналитиков, является то, что технологии создают рабочие места. И тогда как история подтверждает правильность этого мнения, она также довольно четко показывает, что очень часто новые профессии, созданные технологиями, так же быстро исчезают. Работа в сфере ИТ, которая в настоящее время подвержена офшорингу и автоматизации, еще недавно была новым видом деятельности, появившимся во время технологического роста в 1990-х годах. Для людей, выбравших эту сферу для перспективного карьерного роста более 10 лет назад, такая реальность может стать удручающей.

Выше я рассказывал о собственном опыте использования компьютерных перфокарт в Мичиганском университете.

В то время эти карты использовались практически повсюду. Счет за коммунальные услуги, приходящий по почте, был по сути разновидностью перфокарт. В результате для операторов перфокарт появились тысячи «новых» рабочих мест. Позже это превратилось в «новую» профессию оператора ввода данных, сидящего за компьютерным терминалом. Стоит заметить, что на сегодняшний день технологии оптических штрих-кодов значительно сократили необходимость такого вида ввода данных.

Кроме того, я упоминал, что специализация моего обучения в колледже, компьютерная инженерия, в то время была абсолютно новой. Программирование сейчас также отдается на офшоринг, и много усилий было сделано для того, чтобы автоматизировать некоторые процессы разработки программного обеспечения. Обычный студент колледжа сегодня должен подумать дважды, прежде чем выбирать для работы эту относительно новую сферу, созданную всего около 30 лет назад.

Технологии всегда порождают изменения в профессиях людей. К примеру, экипажи авиакомпаний намного сократили работу проводников поездов. Однако в сферах высоких технологий и компьютеров скорость изменений является небывалой и безжалостно провоцирует полную ликвидацию некоторых профессий. Все это – четкое эмпирическое доказательство роста мощности компьютерных технологий в геометрической прогрессии.

Традиционные профессии:
«средние» огни в туннеле

Все внимание к новым профессиям, созданным технологическим прогрессом, направлено на то, чтобы отвлечь нас от того факта, что множество профессий в экономике сохраняют свою стабильность на протяжении многих лет.

В то время как технологии существенно влияют на образ жизни людей, занятых в этих профессиях, или на вид бизнеса, которым они занимаются, это все же не изменило основных принципов традиционных профессий.

Следующая таблица основана на данных, опубликованных Бюро трудовой статистики США в мае 2006 г.[36]36
  Таблица профессий: Audrey Watson, Employment and Wages of Typical U.S. Occupations, U.S. Bureau of Labor Statistics, May 2006. Источник: www.bls.gov/oes/2006/may/typical.pdf


[Закрыть] В ней указан список всех профессий, приходящихся на миллион трудящихся американцев.

_{Таблица 2.1}

_{Список всех профессий США, приходящихся на миллион работающих (2006 г.)}

Вышеперечисленные данные составляют существенную часть средних огней, которые в нашей модели подвержены автоматизации. Где же все эти «новые» профессии, созданные под влиянием технологий? В списке я нахожу только одну профессию, которая не могла существовать в 1930 г.

А вы можете ее найти? Сдаетесь? В 4-й строке сверху говорится о «продуктах быстрого питания»: «Макдоналдс» не вводил концепцию быстрого питания до 1948 г.

Профессии, перечисленные в таблице, составляют примерно 40 % от общего числа трудящихся американцев. Возможно, каждый сможет добавить еще множество других профессий, которые также не изменились за прошедшие полвека. Многие из них являются намного более высокооплачиваемыми специальностями: доктор, дантист, дипломированный бухгалтер, юрист, архитектор, пилот, инженер и т. д. Правда состоит в том, что большая часть людей продолжает работать по традиционным специальностям. Новые виды профессий, создаваемые под влиянием технологий, представляют относительно небольшую часть в общей занятости населения и, как было отмечено ранее, часто существуют совсем недолго.

Даже в высокотехнологичных отраслях основная доля рабочих мест приходится на традиционные профессии. Предположим, вы основали новую компанию в Кремниевой долине. Вы привлекли необходимые средства, и ваша компания начинает развиваться. Кого же вы будете нанимать? Инженеров, бухгалтеров, персонал, специалистов по маркетингу и финансам; помощников по административной работе и экспедиторов – все это традиционные профессии. Не все сотрудники компании Google имеют необычные новые профессии; по большому счету, их профессии совпадают с сотрудниками General Motors. И необходимо думать не о количестве новых, создаваемых технологиями профессий, а об их видах. Далее мы увидим, что в скором будущем целые категории традиционных профессий окажутся под угрозой полной автоматизации. А предположение о том, что сама технология будет создавать совершенно новые рабочие места, способные трудоустроить миллионы рабочих после потери традиционных профессий, – это чистая фантастика.

Какую роль для экономики сыграет полная автоматизация этих традиционных профессий? Автоматические кассы уже сегодня можно встретить во многих магазинах. Можно быть уверенным в том, что в будущем они станут еще надежнее и проще в использовании. А что если однажды значительное количество кассиров (около 3 500 000 человек) в США потеряет работу? Какое дополнительное образование мы можем предложить этим людям? И к какой работе их нужно подготовить?

Как отразится эта возможная безработица на рыночном спросе на товары и услуги? Кассиры, как правило, получают невысокую заработную плату, но, тем не менее, они существуют в качестве огней в нашем туннеле массового рынка. Кассиры, как и многие другие служащие, водят машины, покупают одежду и бытовую технику, берут напрокат DVD, покупают новогодние подарки и, возможно, даже пьют кофе в «Старбаксе». С точки зрения общего спроса на такие товары для личного пользования по умеренной цене, как мобильные телефоны или mp3-плееры, желания кассира могут даже совпадать с желаниями CЕО[37]37
  Chief Executive Officer (англ.) – высшая исполнительная должность в компании. В принятой в России иерархии аналог генерального директора. Прим. ред.


[Закрыть].

Многие профессии, перечисленные в таблице, уже сегодня подвержены процессам автоматизации или офшоринга. Других в скором будущем ждет то же самое. Миллионы работающих по иным специальностям, которые не заявлены в этом списке, также находятся под угрозой исчезновения. Как можно заметить, это относится ко многим профессиям, которые никоим образом нельзя назвать неквалифицированными или низкооплачиваемыми. Если позволить миллионам людей безжалостно потерять свои рабочие места и не разработать четкий план решения проблемы, это приведет к настоящей катастрофе.

Притча о двух профессиях

Всеобщее заблуждение, связанное с автоматизацией, – это идея о том, что она в первую очередь окажет влияние на низкооплачиваемые профессии, которые не требуют большого количества навыков или опыта. Чтобы доказать, что это не всегда так, давайте обсудим две абсолютно разные профессии: рентгенолога и домашнего работника.

Рентгенолог – это врач, который специализируется на толковании изображений, полученных после сканирования тела различными приборами. До появления современных компьютеров рентгенологи работали исключительно с рентгеновскими аппаратами. В настоящее время их деятельность расширилась за счет использования различных видов сканирования, включая КТ-исследование, ПЭТ-сканирование, маммограммы и т. д. Чтобы стать рентгенологом, нужно отучиться четыре года в колледже, а затем еще четыре года на медицинском факультете. После следует пройти еще пять лет интернатуры и ординатуры, а иногда необходима специализированная практика. Рентгенология – это самая популярная специальность среди молодых врачей, потому что здесь относительно высокая заработная плата и фиксированный рабочий день: рентгенологам обычно не нужно работать по выходным или в «Скорой помощи».

Несмотря на серьезную подготовку рентгенологов на протяжении как минимум 13 лет после средней школы, в действительности довольно легко автоматизировать эту работу. Главная задача в данной профессии – это анализ и оценка визуального изображения. Более того, параметры каждого изображения четко определены, поскольку они часто поступают на обработку сразу из компьютерного сканирующего устройства.

Программное обеспечение для визуального распознавания объектов – это быстро развивающаяся область, которая уже показывает значительные результаты. Правительство на данный момент имеет доступ к программам, которые могут определять личность террористов в аэропортах с помощью визуального анализа засекреченных фотографий[38]38
  «Tech’s part in preventing attacks», Michael Kanellos, CNET News, July 7, 2005.
  Ссылка: www.news.cnet.com/Techs-part-in-preventing-attacks/2100-7348_3-5778470.html


[Закрыть]. Такие задачи мирового значения, вероятно, технически более сложные по сравнению с анализом медицинского сканирования, потому что окружающая среда и исследуемые предметы на изображениях существенно различаются.

Рентгенология уже давно является предметом офшоринга в Индию и другие страны. Ведь все заключается в простой передаче цифровых результатов сканирования для анализа за рубеж. Заработная плата индийских врачей составляет всего 10 % от заработка американских рентгенологов[39]39
  Stack, Martin; Gartland, Myles; Keane, Timothy, The offshoring of radiology: myths and realities, SAM Advanced Management Journal, January 1, 2007.
  Источник: www.accessmylibrary.com/coms2/summary_0286-30757731_ITM


[Закрыть]. Как было сказано ранее, часто автоматизация быстрым шагом идет по пятам офшоринга, особенно если профессия связана исключительно с техническим анализом и не требует существенного вмешательства человека. В настоящее время в США спрос на рентгенологов продолжает расти в связи с повышением использования такого метода диагностического сканирования, как маммограмма. Однако есть основания полагать, что этот спрос снизится из-за развития и всеобщего распространения автоматизации и офшоринга в будущем. Выпускники-медики, которые стремятся стать рентгенологами из-за высокой оплаты и относительной свободы от не всегда приятного общения с реальными пациентами, должны сегодня серьезно задуматься о правильности своего решения.

А сейчас давайте рассмотрим совершенно иного рода профессию – работник по дому. Конечно, этот человек фактически не нуждается в специальном образовании, но, как вы могли догадаться, эту работу намного тяжелее полностью автоматизировать по сравнению с профессией рентгенолога. Чтобы автоматизировать профессию работника по дому, нужно создать очень современного робота, или даже нескольких, для выполнения различных задач.

Если попросить работника по дому назвать самую сложную часть его деятельности, в ответ можно услышать про уборку ванной комнаты или мойку окон. Но для робота по-настоящему сложным заданием будет какая-нибудь относительно легкая для человека работа. Давайте рассмотрим, что включает в себя уборка в обычном доме. Для работника по дому это довольно простое занятие. Человек может моментально узнать предметы, которые лежат не на своем месте, и быстро переложить их. Создать устройство, которое сможет сделать то же самое, – наверное, одна из сложнейших задач в робототехнике.

Роботу нужно уметь распознавать сотни или даже тысячи предметов, которые находятся в каждом доме, и знать их место. Более того, ему нужно понимать, что делать с бесконечным множеством новых предметов, которые могут появиться в доме впервые.

Разработка компьютерной программы, способной распознавать предметы в очень сложной и разнообразной обстановке, а затем управление действиями робота для надлежащего обращения с этими предметами – это невероятно сложная задача. Она становится еще труднее из-за того, что предметы могут принимать различное положение в пространстве и форму.

Возьмем, к примеру, простую пару солнечных очков, лежащих на столе. Солнечные очки могут быть сложены и лежать стеклами вниз или вверх. Или возможно, очки могут быть открыты и расположены вертикально. Или одна дужка может быть открыта, а другая – сложена. И конечно, очки могут быть повернуты в любом направлении. Также возможен вариант, когда они соприкасаются или каким-то образом связаны с другими предметами. Разработка и программирование робота, способного распознать солнечные очки в любом возможном положении и затем подобрать их, согнуть дужки и положить обратно в чехол, – это настолько сложная задача, что работники по дому могут не бояться автоматизации в ближайшем будущем.

А теперь сравним сложную проблему визуального распознавания у роботов – домашних работников с задачей автоматизации работы рентгенолога.

По существу, медицинское сканирование отличается точностью параметров масштаба и ориентации: вы точно знаете, что вы исследуете. Вам не нужно беспокоиться о наличии неизвестных предметов, расположенных в различных направлениях. В действительности главная задача может просто состоять в поиске чего-то необычного в организме, к примеру опухоли. Кроме того, намного проще и выгоднее частично автоматизировать профессию рентгенолога. И не имеет особого смысла создание устройства, наводящего порядок в доме только частично. С другой стороны, если есть возможность автоматизировать рутинную работу рентгенолога на 20 %, то можно моментально уволить каждого пятого специалиста.

Все это не значит, что профессия работника по дому никогда не будет автоматизирована. Вполне вероятно, что интенсивные исследования и разработки в робототехнике в скором времени дадут решения и для более комплексных задач. Более того, уже сегодня существуют роботы, способные выполнять обычные задачи домашнего работника. Вы уже можете купить недорогой робот-пылесос, а более крупные роботы, которые моют пол в промышленных масштабах, также уже доступны в продаже. Как подчеркнули в журнале The Economist в июне 2008 г., «…роботы становятся все умнее и способнее. Их эра практически наступила»[40]40
  «Nothing to lose but their chains», The Economist, June 19, 2008. Источник: www.economist.com/business/displayStory.cfm?source=hptextfeature&story_id=115751±70


[Закрыть]. Однако вероятнее, что профессия рентгенолога окажется под большим риском автоматизации уже в ближайшем будущем, так так относится к так называемым программируемым профессиям[41]41
  В действительности существует еще один фактор, который замедляет введение полной автоматизации в рентгенологии, – это профессиональная ответственность врачей. Поскольку результат ошибки или невнимательности при исследовании медицинского сканирования может привести к ужасным последствиям для пациента, производитель полностью автоматизированной системы должен взять на себя огромную потенциальную ответственность.


[Закрыть].

«Программируемые» профессии и искусственный интеллект

Говоря о «программируемой» профессии, я не имею в виду человека, работа которого непосредственно связана с программным обеспечением. Я считаю, что автоматизация некоторых профессий теоретически нуждается только в усовершенствованном программном обеспечении. Другими словами, человека с «программируемой» профессией в перспективе можно заменить компьютером, похожим на тот, который уже сейчас стоит на рабочем месте этого сотрудника. Нет необходимости во внедрении робота-манипулятора или в принципе в каком-либо подвижном устройстве. Другой термин, которым часто называют людей с «программируемой» профессией, – это, конечно же, работник умственного труда.

«Программируемые» профессии крайне часто становятся объектом офшоринга. Ранее бытовало мнение, что, став работником умственного труда, специалист обеспечивает себе успешное будущее. Появление офшоринга в значительной степени поставило под сомнение правильность этого утверждения. Сегодня офшоринг повсеместно оказывает воздействие на таких работников. Профессии в таких сферах, как рентгенология, бухгалтерия, расчет налогов, графический дизайн и в особенности все виды информационных технологий, уже активно отдаются на офшоринг в Индию и другие страны. Эта тенденция будет только расти, и, как я отмечал ранее, там, где появляется офшоринг, зачастую следом идет автоматизация.

Автоматизация «программируемых» профессий тесно связана со сферой искусственного интеллекта. Когда большинство из нас думает об искусственном интеллекте, мы моментально переносимся в мир научной фантастики. Вспоминаются роботы C-3PO и R2D2 из сериала «Звездные войны» или, возможно, компьютер ХAЛ 2000 из «Космической одиссеи-2001». В результате мы получаем ложное представление о том, что вместо замены людей роботы станут похожими на них и в конечном счете даже смогут имитировать человеческие эмоции.

Но ведь это неправда. Очень часто можно услышать фразу «Мне не нравится моя профессия» или «Я работаю, чтобы жить, и только». Насколько вы сами, как обычный человек, любите свою работу? Вне работы вы можете читать книги, слушать определенный вид музыки. Возможно, у вас есть хобби или увлечение. А может быть, вы серьезно переживаете из-за политики или окружающей среды. Вы, безусловно, много заботитесь о своих детях, семье и близких людях. Все эти особенности формируют вашу личность. Передача подобных черт в роботе до сих пор остается в области научной фантастики. Но как много этих характеристик вам нужно для выполнения своей работы? Суть в том, что преграда, которую нужно преодолеть технологиям для замены многих людей на их рабочих местах, намного ниже, чем мы можем себе представить.

Для осознания того, как искусственный интеллект работает в реальном мире, давайте разберем пример компьютерных шахмат. В 1989 г. Гарри Каспаров, чемпион мира по шахматам, провел матч против специального компьютера Deep Thought. Он был разработан совместными усилиями университета Карнеги – Меллон и компании IBM. Каспаров с легкостью победил машину за две партии.

В 1996 г. Каспаров столкнулся с новым компьютером под названием Deep Blue, разработанным IBM. И вновь Каспаров одержал победу. В 1997 г. IBM предприняла новую попытку с усовершенствованной версией компьютера Deep Blue, который в конечном счете обыграл Каспарова за шесть партий. Впервые в истории машина одержала победу над игроком-человеком.

С тех пор компьютерные шахматы продолжают развиваться. В 2006 г. другой чемпион мира по шахматам, Владимир Крамник, проиграл немецкой компьютерной программе Deep Fritz. В то время как Deep Blue от IBM был полностью заказным компьютером размерами с холодильник, Deep Fritz – это программа, которая может работать на компьютере с двумя стандартными процессорами Intel. Вполне очевидно, что в ближайшем будущем такие программы, как Deep Fritz, работающие практически на любом недорогом ноутбуке, будут способны обыграть даже самых лучших шахматистов мира.

Если задуматься над тем, что нужно человеку, чтобы стать чемпионом мира по шахматам, большинство согласится, что для этого требуется определенный уровень творческой способности, как минимум в пределах установленных правил. Однако едва ли машине можно приписать такую черту, как творческие способности, даже если эта машина может одержать победу над игроком в шахматы. Отсутствие интереса к достижениям машин, возможно, связано с тем, что работа человеческого мозга остается для нас загадкой.

Кто может объяснить, что происходит в голове у шахматиста, когда он играет очередную партию? Мы просто не знаем этого. Именно поэтому это кажется загадочным. Но в случае с компьютером мы четко знаем, что происходит. Компьютер просто просчитывает миллионы различных возможных ходов и затем выбирает самый лучший. Он использует алгоритм полного перебора. Преимущество компьютера заключается не в том, что он очень умен, – он просто невероятно быстрый. Для нас естественно больше доверять креативности и точному мышлению, характерным для человека, нежели методу полного перебора. Но вопрос здесь заключается в следующем: защитит ли нас это от алгоритмов полного перебора, которые смогут выполнять нашу работу?

Если вы согласны с тем, что игра в шахматы требует креативности в пределах установленных правил, тогда нельзя ли подобное сказать и о юридической сфере? В настоящее время в США работают тысячи юристов, которые очень редко посещали зал суда либо вообще там никогда не бывали. Такие юристы заняты в сферах правовых исследований и договоров. Они работают в юридических фирмах и проводят большую часть времени в библиотеке или изучают правовые базы данных на своих компьютерах. Они занимаются судебной практикой и пишут резюме, где обобщают похожие судебные дела и юридические стратегии в прошлом. Они пересматривают договоры и ищут там лазейки. Они также предлагают возможные стратегии и правовое обоснование для новых дел своих фирм.

С учетом предыдущих глав первой на ум приходит идея о том, что работа этих правоведов уже является объектом офшоринга. И это правда: в Индии уже существуют команды юристов, которые специализируются на исследовании судебной практики, но не своей страны, а США.

А как насчет автоматизации? Может ли компьютер справиться с работой юриста? Одним из первых направлений в исследовании искусственного интеллекта было создание «умных» алгоритмов, при помощи которых можно быстро найти, оценить и обобщить информацию. Результат этой работы мы можем наблюдать каждый раз, когда используем Google или любой другой мощный сервер поиска в интернете. Можно предположить, что такие умные алгоритмы будут повсеместно использоваться в сфере юридических исследований. Программное обеспечение может вначале играть роль инструмента для повышения производительности и облегчения работы юристов, а затем успешно перерасти во всеобщую автоматизацию.

Очевидно, что некоторые аспекты работы юриста автоматизировать проще, чем другие. Например, поиск и обобщение прецедентного права, имеющего отношение к делу, может стать начальным этапом автоматизации. И как я уже отмечал, говоря о рентгенологии, автоматизация даже части работы правоведов в скором времени приведет к уменьшению их числа. А как насчет более сложных или творческих аспектов профессии юриста? Сможет ли компьютер выработать стратегию при ведении важного судебного дела?

В настоящее время это проблематично, однако, как и в случае с шахматами, алгоритм полного перебора в конечном счете может сработать. Если компьютер способен оценивать миллионы возможных ходов в шахматах, почему бы ему не повторить это действие со всеми известными судебными делами со времен выступлений Цицерона в Римском форуме?

И будет ли это «меньшей» формой юридической креативности? Возможно и так. Но разве это имеет значение для работодателя специалистов по части юриспруденции?

Несмотря на то что практическое применение искусственного интеллекта до сих пор опирается на принцип полного перебора, никак нельзя сказать, что это единственный подход, применяемый в данной сфере. Очень важная сфера исследования связана с идеей создания нейронной сети — специального вида компьютеров, которые разрабатываются на основе модели человеческого мозга. В настоящее время нейронные сети уже используются в таких сферах, как визуальное распознавание образов. В будущем можно ожидать существенного развития в этой области, особенно если инженеры, разрабатывающие нейронные сети, будут работать совместно с учеными, раскрывающими секреты работы мозга.

Когда речь идет о юристах и рентгенологах, вероятно, в глаза бросается то, что они хорошо зарабатывают. Средний заработок рентгенолога в США составляет более 300 тыс. долл. В принципе, можно с уверенностью заявить, что «программируемые» профессии (или профессии работников умственного труда), как правило, высокооплачиваемы. Для бизнеса это создает стимул к офшорингу, а затем, если это возможно, к автоматизации этих профессий. Кроме этого, можно утверждать, что практически нет взаимосвязи между тем, сколько практики требуется человеку и как сложно автоматизировать его профессию. Для того чтобы стать юристом или рентгенологом, нужно в обоих случаях иметь высшее образование и ученую степень, но это все равно не будет сдерживать автоматизацию. Ведь относительно просто запрограммировать накопленные знания в алгоритм или внести их в базу данных.

Для работников умственного труда это вдвойне плохие новости. Их профессии не только становится потенциально проще автоматизировать, поскольку не нужны вложения в механическое оборудование, но также имеется материальная заинтересованность в том, чтобы избавиться от профессий с высокой оплатой труда. В результате можно ожидать, что в будущем автоматизация существенно затронет работников умственного труда, в частности, с высоким уровнем дохода. В тех случаях, когда технологии еще не достигли уровня возможной автоматизации профессии, офшоринг может стать промежуточным решением.

Учитывая эти факты, можно сказать, что моделирование, представленное в главе 1, было немного консервативным. Посмотрите снова на таблицу традиционных профессий, расположенную выше. Интеллектуальных рабочих там представлено совсем немного. В нашей модели мы предполагали, что автоматизации будет подвергнута значительная часть средних огней в туннеле. Но сейчас мы видим, что в действительности с ней могут столкнуться и относительно «высокие» участники туннеля. Может произойти ситуация, когда значительное число более ярких огней в туннеле станут первыми пострадавшими от автоматизации.

Что это значит для бизнеса, который предлагает продукты на массовом рынке? Очевидно, это означает, что автоматизация может однажды ударить не только по несметным миллионам потенциальных покупателей, но и отразиться на ваших лучших клиентах.