Чи створить штучний інтелект нові робочі місця або відправить нас на звалище історії, як коней?

Досвід показує, що “кентаври” – команди, де об’єднуються люди та штучний інтелект, — досягають кращих результатів, ніж люди або програми окремо.

Стрімкий розвиток ШІ викликає безліч побоювань, і одне з головних — масове безробіття.

У 2013 році економіст Карл Бенедикт Фрей і фахівець з машинного навчання Майкл Осборн, обидва з Оксфордського університету, опублікували знакове дослідження. Згідно з їхніми висновками, майже половина всіх робочих місць у США опиниться під загрозою автоматизації протягом наступних двох десятиліть.

Попри критику їхньої методології — дослідження ОЕСР (Організації економічного співробітництва та розвитку) з використанням іншого методу показало, що менш ніж 10% робочих місць у США можуть бути повністю автоматизовані за цей період — привид масового безробіття, спричиненого ШІ, нікуди не подівся.

У 2018 році компанія PwC передбачила, що до середини 2030-х років буде автоматизовано третину всіх робочих місць у світі. Поява ChatGPT посилила ці побоювання. За оцінками Goldman Sachs, у нову еру генеративного ШІ автоматизація може скоротити близько 300 мільйонів робочих місць по всьому світу. Сем Альтман, голова OpenAI, не став передбачати масове безробіття, але в інтерв’ю The Atlantic заявив: “Робочі місця, безумовно, зникнуть. Крапка”.

З огляду на такі заголовки, не дивно, що перспектива масового безробіття, спричиненого ШІ, не дає спокою суспільній свідомості. Опитування Microsoft та ОЕСР показали, що від третини до половини працівників по всьому світу побоюються втратити роботу через ШІ. Однак як історія, так і економічний аналіз свідчать проти настільки похмурих прогнозів. Хоча є причини для занепокоєння з приводу наслідків ШІ для економіки в цілому, масове безробіття — не найбільша з них. Реальні ризики пов’язані зі зниженням заробітної плати та посиленням нерівності.

Безумовно, штучний інтелект витіснить частину працівників, але в нас є важелі впливу на цей процес. Створення стимулів для компаній, що спонукають їх використовувати штучний інтелект як доповнення до людських можливостей, а не для їхньої прямої заміни, може гарантувати, що економічні наслідки революції ШІ будуть позитивними.

Попередні технологічні революції теж витісняли працівників з деяких сфер, але в підсумку завжди створювали більше нових робочих місць. Це відбувалося тому, що нові технології не просто робили наявні галузі та бізнес-моделі ефективнішими; вони створювали абсолютно нові галузі.

Взяти, наприклад, автомобілі. Автомобілі залишили без роботи візників і кучерів з їхніми кіньми. Але вони ж створили набагато більше робочих місць в автомобілебудуванні, дорожньому будівництві, нафтогазовій галузі та на станціях обслуговування.

Революціонізувавши транспорт і логістику, автомобілі підвищили ефективність і прибутковість багатьох інших підприємств, що, своєю чергою, дало їм змогу розширюватися і наймати більше працівників.

У 2015 році економісти проаналізували дані британського перепису населення за 144 роки, щоб оцінити вплив технологій на робочі місця з 1871 року. Вони виявили, що, хоча технології витісняли людей з робочих місць, пов’язаних із фізичною працею, особливо в сільському господарстві та на фабриках, вони створили набагато більше робочих місць у таких галузях, як догляд за хворими, догляд за дітьми, догляд за людьми похилого віку, бізнес-послуги та, що найцікавіше, розробка самих технологій.

Дедалі більше людей ставали професіоналами, а всередині професій технології сприяли спеціалізації.

У 2011 році у Великій Британії було у 20 разів більше бухгалтерів, ніж у 1871 році. У період з 1992 по 2011 рік кількість друкарок у Великій Британії скоротилася на 57%, тоді як кількість консультантів з питань управління збільшилася на 365%.

Аналіз Всесвітнього економічного форуму також показав, що технологічні зміни створили набагато більше робочих місць, ніж знищили.

Три фактори змушують багатьох людей підозрювати, що з ШІ все буде інакше. По-перше, це широта його впливу. Штучний інтелект — це технологія загального призначення, ближча до парового двигуна та електрики, ніж до чогось вузькоспрямованого, подібного до зварювального робота.

По-друге, це швидкість його розвитку і впровадження. Штучний інтелект може настільки швидко витіснити так багато професій у стількох секторах, що старі робочі місця зникатимуть набагато швидше, ніж створюватимуться нові або люди зможуть перекваліфікуватися. Принаймні, так вважає багато хто.

Однак насправді цей страх не підтвердився на практиці з іншими технологіями загального призначення. Усі вони створили більше робочих місць, ніж знищили, і стали двигунами економічного зростання. Але впровадження цих технологій займало досить багато часу, щоб люди встигали адаптуватися. Впровадження ж ШІ відбувається, судячи з усього, набагато швидше, що тільки посилює занепокоєння. Нарешті, штучний інтелект б’є безпосередньо по нашій головній еволюційній перевазі як виду — по нашій інтелектуальній силі. А коли вид втрачає свою порівняльну перевагу перед автоматизацією, результати бувають сумними. Запитайте про це в коней. Їхньою єдиною порівняльною перевагою була мускульна сила.

Коли двигун внутрішнього згоряння перевершив їх у цьому, їм уже нікуди було діватися. Більшість із них було продано, відправлено на пасовища або пущено на клей. Людям же, які працювали з кіньми, пощастило набагато більше. Їхні мізки дозволили їм знайти іншу роботу.

Однак зі ШІ ми стикаємося з технологією, яка вперше кидає виклик нашій головній перевазі — нашому інтелекту — в усіх галузях.

Якщо штучний інтелект перевершить нас у всіх когнітивних завданнях, на нас чекає доля коней. Утім, клейовий завод нам поки що не загрожує. Штучний інтелект не зможе перевершити наші когнітивні здібності в усіх завданнях протягом щонайменше найближчих десятиліть. Штучний інтелект зробить нас продуктивнішими, але не зможе автоматизувати все.

Економіст зі Стенфорда Ерік Брюнйолфссон, професор Університету Карнегі-Меллона Том Мітчелл та інші дослідники проаналізували 950 професій, розбивши їх на 18 000 посадових обов’язків.

Потім вони вивчили ймовірний вплив на них машинного навчання та ШІ. “Ми виявили, що в жодній із цих професій машинне навчання або будь-яка з цих технологій не змогли б повністю замінити людину”, – каже Брюнйолфссон. – “У кожній з них були аспекти, в яких машинне навчання могло б допомогти, але були й інші, де, як і раніше, потрібні люди. Тому не можна просто прибрати людину і поставити на її місце машину, потрібно провести набагато серйознішу реорганізацію та реструктуризацію”.

Існують докази того, що “кентаври” – так називають команди, які складаються з людей і ШІ — працюють ефективніше, ніж люди або програми окремо.

Штучний інтелект і людський інтелект можуть доповнювати один одного з усіх боків.

Штучний інтелект набагато краще за людей справляється з пошуком закономірностей у складних наборах даних. ШІ може генерувати контент швидше, ніж люди. Але він не може (поки що) писати так само добре, як найкращі автори-люди. Він не такий гарний у плануванні та висуванні нових ідей. І він, зрозуміло, не може зрозуміти мову тіла людини або проявити щиру емпатію.

Те, як саме створюватимуться ці помічники й асистенти на базі ШІ, визначить, наскільки вони будуть ефективними. Виявляється, що цей вибір також суттєво вплине на економічні наслідки впровадження ШІ. Хороша новина полягає в тому, що ще не пізно ухвалити рішення, які підштовхнуть компанії до розроблення програмного забезпечення на базі ШІ, призначеного для допомоги людям, а не для їхньої заміни.

Уривок із книги Джеремі Кана “Майстерність штучного інтелекту”.