Кай-фу Ли - Сверхдержавы искусственного интеллекта [Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок] [litres]

Но что же ждет Китай? Как будут жить его трудящиеся в условиях этой новой, невиданной доселе экономики? Хороших исследований о последствиях автоматизации в Китае очень мало, но здравый смысл подсказывает, что китайский народ пострадает намного сильнее, ведь интеллектуальные роботы в первую очередь положат конец золотой эре для рабочих на «фабрике мира». Такой прогноз можно сделать с учетом особенностей китайского рынка труда, а также наших предположений о том, какие рабочие места будут автоматизированы.

Более четверти китайских рабочих все еще трудится на фермах, еще четверть – на промышленном производстве. Для сравнения: менее 2 % американцев заняты в сельском хозяйстве и около 18 % – в промышленности. Выдающиеся мыслители, такие как автор книги «Роботы наступают» [86] Форд М. Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы. – М.: Альпина нон-фикшн, 2019. Мартин Форд, утверждали, что огромная доля рутинного ручного труда может сделать Китай «эпицентром экономических и социальных потрясений, вызванных все б о льшим использованием роботов» [87] Форд М. Опасная революция роботов в Китае // New York Times. URL: https://www.nytimes.com/2015/06/11/opinion/chinas-troubling-robot-revolution.html (10 июня 2015 года). . Известный ученый и эксперт Вивек Вадхва также предсказал, что умная робототехника подорвет преимущество Китая как центра промышленного производства и оно начнет возвращаться в Соединенные Штаты, причем не создавая там дополнительные рабочие места для людей. «Американские роботы работают не хуже китайских, – писал он, – они тоже не жалуются и не вступают в профсоюзы» [88] Вадхва В. Прости, Китай, – производство следующего поколения начнется в США // Quartz. URL: https://qz.com/769897/sorry-china-the-future-of-next-generation-manufacturing-is-in-the-us/ (30 августа 2016 года). .

Если вспомнить недавнюю историю, эти прогнозы понятны. Ведь за последние 100 лет экономической эволюции рабочие и наемные служащие потеряли больше всего рабочих мест именно из-за автоматизации физического труда. Промышленная и сельскохозяйственная техника (например, грузовые подъемники и тракторы) значительно увеличила производительность каждого работника в этих отраслях, и на определенных участках работ стало требоваться меньше людей. Проецируя тот же подход на эпоху ИИ, можно сказать, что труженики сельского хозяйства и промышленности Китая попали прямо под прицел интеллектуальной автоматизации. В то же время в американской экономике, где доминирует сфера услуг, бесчисленные белые воротнички в какой-то степени защищены от потери рабочих мест своими дипломами колледжей и доходами, измеряемыми шестизначными числами. Но, по моему мнению, полагаться на эту защиту в скором времени будет уже нельзя.

По мере того как Китай будет переживать вызванные автоматизацией потрясения на рынке труда, некоторые этапы переходного периода там могут начинаться позже или протекать медленнее, чем в американской экономике. Тем не менее, в то время как самые простые и монотонные виды работы на промышленном предприятии – контроль качества и сборка несложной продукции, – скорее всего, подвергнутся автоматизации в ближайшие годы, остальные ручные операции роботы будут осваивать с трудом, поскольку интеллектуальная автоматизация XXI века происходит иначе, чем автоматизация в области физического труда ХХ века. Точнее говоря, гораздо проще создавать алгоритмы ИИ, чем строить интеллектуальных роботов. В основе этой логики лежит принцип искусственного интеллекта, известный как парадокс Моравека. Ханс Моравек был в числе профессоров, у которых я учился в Университете Карнеги – Меллона. Работа над искусственным интеллектом и созданием роботов привела его к фундаментальной истине о сочетании этих двух направлений: несмотря на то что ИИ может относительно легко имитировать интеллектуальные или вычислительные способности взрослого человека, очень трудно дать роботу восприятие и сенсомоторные навыки, имеющиеся даже у малыша. Алгоритмы могут полностью затмить людей, когда речь идет о создании прогнозов на основе данных, но роботы все еще не научились выполнять обязанности горничной отеля. По сути, ИИ «великолепно работает головой», но роботы плохо работают пальцами. Парадокс Моравека был сформулирован в 1980-х годах, и с тех пор произошло много изменений. Открытие глубокого обучения обеспечило машины сверхчеловеческими способностями восприятия, когда дело касается распознавания речи или образов. Прорывы в области машинного обучения также способствовали небывалому росту интеллектуальных способностей машин, а именно дали им возможность находить необходимые комбинации среди общего объема данных и принимать решения. Однако мелкая моторика роботов – умение брать объекты и манипулировать ими – все равно далеко не так хороша, как у людей. И несмотря на то что ИИ может побеждать лучших игроков в го и диагностировать рак с предельной точностью, он все еще неспособен оценить хорошую шутку.

Такова суровая правда об алгоритмах, роботах и их особенностях, которые будут определять ход вызванной ИИ потери рабочих мест. Автоматизация физического труда в прошлом столетии больше всего ударила по простым рабочим, но ожидаемая в ближайшие десятилетия интеллектуальная автоматизация в основном ударит по «белым воротничкам». Однако реальность такова, что им стоит опасаться скорее уже существующих алгоритмов, нежели роботов, которых еще нужно изобрести.

Проще говоря, алгоритмы ИИ станут для многих «белых воротничков» тем, чем тракторы были для сельскохозяйственных рабочих, – инструментом, который резко увеличивает производительность труда каждого работника и таким образом приводит к сокращению общей потребности в рабочей силе. При этом алгоритмы отличаются от тракторов тем, что их можно копировать и пересылать мгновенно, в любую точку мира, без существенных затрат для их создателя. Как только какое-либо программное обеспечение будет разослано миллионам пользователей – налоговым компаниям, лабораториям по наблюдению за изменением климата, юридическим фирмам. – оно может постоянно обновляться и совершенствоваться. С робототехникой, однако, дело обстоит намного сложнее. Чтобы развить у роботов тонкую моторику, придется постараться и производителям аппаратного обеспечения, и программистам, и специалистам по ИИ восприятия. Эти проблемы разрешимы, но требуют много времени, а чистое программное обеспечение для решения когнитивных задач создается сравнительно быстро. После того как робот построен, его еще нужно испытать, продать заказчику, доставить, установить, а затем обслуживать. Базовые алгоритмы робота иногда можно корректировать удаленно, но любые механические неполадки требуют работы на месте.