Что именно в вашей работе машина не сможет делать в ближайшее время?
Интересная статья Эрика Бриньолфссона и Эндрю Макафи, Рабочие места, которые ИИ не может заменить », в которой авторы Гонки против машин и Второй машинный век », изучить некоторые области, в которых, по их словам, искусственный интеллект в ближайшее время не заменит людей: творческие задачи, в том числе научные исследования, написание текстов и создание предприятий; социальное взаимодействие (управление компаниями, руководство, продажи, переговоры, уход за людьми, уход); и задачи, требующие физической мобильности или ловкости, такие как садоводство или уборка. Авторы призывают рабочих и правительства воспользоваться навыками, необходимыми в этих секторах, чтобы отсрочить прогрессирующее влияние замены рабочих мест машинами.
Хм. У меня есть сомнения. Во-первых, их выбор работы: еще в 1996 году, когда я приехал в Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе, чтобы защитить докторскую диссертацию, я встретил людей, работающих там над разработкой алгоритмов, способных проводить автоматические переговоры, результаты которых были довольно приличными по сравнению с тем, что могли сделать их коллеги-люди. делать. Излишне говорить, что это технологии, которые с тех пор прошли долгий путь, и не только на основе закона Мура. Финансовые рынки по всему миру экспериментируют с методами ведения переговоров, основанными на алгоритмах, обученных в этой области, способных интерпретировать все виды сигналов и даже разрабатывать модели покупок, направленные на то, чтобы сбить с толку или спровоцировать реакцию других участников рынка.
Что касается научных исследований, я думаю, что было бы достаточно просто разработать автоматов, способных управлять полной библиографией или источниками по заданному предмету, а также понимать и указывать, какие из них наиболее актуальны и какие отношения существуют между ними, а также создавать структура обзорной статьи, которая может быть использована в качестве основы для всех, кто хочет провести расследование в данной области. Будет ли это хорошей идеей, учитывая человеческое обучение и исследовательскую подготовку, которые проходят во время выполнения этой задачи по составлению обзорной статьи, что является одной из первых задач, которые должен выполнить докторант.
Что касается социального взаимодействия, мы видим, что все большее количество ботов разного типа приобретает интеллект, необходимый для управления растущим числом задач управления сообществом, а не только тех, которые направлены на то, чтобы заставить мужчин платить за общение. женщина, которая на самом деле является женским ботом (на ум приходит Эшли Мэдисон…), хотя они могут справляться с значительно более сложными задачами.
Когда дело доходит до работ, требующих сноровки, таких как сборка компонентов, мы могли бы указать на случай китайского завода, который собирает электронные компоненты и который заменил 90 процентов своей рабочей силы на роботов, повысив производительность и качество процесса. . А остальные 10 процентов рабочей силы? Извините, но они не участвуют в увеличении ценности продуктов: они просто присматривают за роботами.
Возможности замены людей машинами зависят от широкого спектра технологий: машинное обучение, которое является моей основной областью интересов, теперь способно выполнять огромное количество задач, которые мы когда-то считали резервом людей, в процесс, улучшающий каждый аспект процесса.
Я вообще не вижу причин, по которым области, которые Бриньолфссон и МакАфи используют для иллюстрации своих аргументов, будут защищены от замены машин, и не только с точки зрения следующего десятилетия, но и гораздо раньше. Машина прекрасно способна анализировать переменные, участвующие в принятии решений, и делать это более эффективно, чем человек, независимо от того, относится ли это к вождению автомобиля или управлению определенной сферой деятельности компании.
Возможно, мы все еще находимся на теоретической стадии, и я определенно рекомендую великие книги Бринфолфссона и Макафи. Но если есть что-то, чему мы можем научиться, читая их, так это тому, что мы все должны думать о том, какие аспекты того, как мы зарабатываем на жизнь, мы можем защитить от машин. Не паниковать, не быть апокалиптичным, не бояться и не пытаться убежать от них. Просто примите это как факт жизни и научитесь жить по этому сценарию. Очень скоро от нас потребуют принятия решений в этом отношении, которые окажут глубокое влияние на наше будущее. Для лучшего или худшего.
(En español, вода)
