Юваль Ной Харари - 21 урок для XXI века

Точно так же внутри «кентавра» из человека и компьютера, скорее всего, будет наблюдаться соперничество, а не долговременное сотрудничество. В группах, состоящих только из людей (например, из Шерлока Холмса и доктора Ватсона), обычно формируется иерархия и устанавливается определенный порядок, не меняющийся десятилетиями. Но детектив, работающий с компьютерной системой «Доктор Ватсон» (прославившейся в 2011 году победой в американской телевикторине Jeopardy! ), обнаружит, что рутина становится источником осложнений, а сложившаяся иерархия – приглашением к революции. Тот, кто вчера был закадычным другом, завтра может превратиться в начальника, а протоколы и инструкции придется переписывать каждый год [26] David Ferrucci et al.,‘Watson: Beyond Jeopardy!’, Artificial Intelligence 19–200 (2013), 93–105. .

Внимательное изучение мира шахмат позволяет нам выявить долгосрочные тенденции и в других сферах человеческой деятельности. Да, в течение нескольких лет после победы Deep Blue над Каспаровым в шахматах развивалось сотрудничество человека и компьютера. Но в последнее время компьютеры научились так хорошо играть в шахматы, что человек в качестве партнера потерял всякую ценность и вскоре станет совсем не нужен.

Относительно недавно был пройден еще один важный этап. Уже никого не удивляло, что компьютер способен обыграть человека, но 7 декабря 2017 года алгоритм AlphaZero компании Google выиграл у Stockfish 8, чемпиона мира 2016 года среди компьютерных программ. Stockfish 8 имела доступ к опыту, накопленному человеком за сотни лет игры в шахматы, а также к данным шахматных программ за несколько десятков лет. Она могла просчитывать 70 миллионов шахматных позиций в секунду. Скорость вычислений AlphaZero составляла лишь 80 тысяч операций в секунду, и создатели программы не обучили ее шахматной стратегии – даже стандартным дебютам. Осваивая шахматы, программа AlphaZero использовала самые современные методы машинного обучения, играя сама с собой. Тем не менее из ста партий, сыгранных со Stockfish 8, новичок AlphaZero выиграл 28 и свел вничью 72. Ни одного проигрыша! Поскольку алгоритм AlphaZero не учился у человека, многие из его выигрышных ходов и стратегий выглядят весьма необычно. Их с полным основанием можно назвать творческими – если не гениальными.

Угадайте, сколько времени потребовалось AlphaZero, чтобы научиться играть в шахматы, подготовиться к матчу с Stockfish 8 и развить у себя гениальную интуицию? Четыре часа. Это не опечатка. Столетиями шахматы считались одним из высших достижений человеческого разума. Программа AlphaZero за четыре часа без какой бы то ни было помощи со стороны человека проделала путь от полного незнания до вершин мастерства [27] ‘Google’s AlphaZero Destroys Stockfish in 100-Game Match’, Chess.com, 6 December 2017, https://www.chess.com/news/view/google-s-alphazero-destroys-stockfish-in-100-game-match , accessed 11 February 2018; David Silver et al., ‘Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm’, arXiv (2017), https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf , accessed 2 February 2018; see also Sarah Knapton, ‘Entire Human Chess Knowledge Learned and Surpassed by DeepMind’s AlphaZero in Four Hours’, Telegraph, 6 December 2017, http://www.telegraph.co.uk/science/2017/12/06/entire-human-chess-knowledge-learned-surpassed-deepminds-alphazero/ , accessed 11 February 2018. .

AlphaZero не единственная творческая компьютерная программа в мире. Сегодня многие из них превосходят шахматистов не только в скорости вычислений, но и в генерировании нестандартных идей. На шахматных турнирах, в которых участвуют только люди, судьи обязаны выявлять игроков, пытающихся жульничать с помощью компьютеров. Один из способов поймать нечестного игрока – отслеживать оригинальность ходов. Нестандартный ход может вызвать подозрения – не исключено, что это подсказка компьютера. Стало быть, как минимум в шахматах оригинальность мысли отныне считается отличительной чертой компьютеров, а не людей! Если провести аналогию между шахматами и канарейкой в шахте, то мы получили серьезное предупреждение: канарейка умирает. То, что сегодня происходит с шахматными командами, состоящими из человека и искусственного интеллекта, завтра может повториться с подобными командами, работающими в правоохранительных органах, медицине и банковском деле [28] Cowen, Average is Over, op. cit.; Tyler Cowen, ‘What are humans still good for? The turning point in freestyle chess may be approaching’ (2013), http://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2013/11/what-are-humans-still-good-for-the-turning-point-in-freestyle-chess-may-be-approaching.html . .

Следовательно, процесс появления новых профессий и переподготовки людей никогда не остановится. Революция искусственного интеллекта не станет единственным переломным моментом, после которого рынок труда вновь обретет устойчивость. Скорее мы столкнемся с чередой постоянно усугубляющихся проблем. Уже сегодня мало кто из наемных работников рассчитывает всю жизнь проработать на одном месте [29] Maddalaine Ansell, ‘Jobs for Life Are a Thing of the Past. Bring On Lifelong Learning’, Guardian, 31 May 2016, https://www.theguardian.com/higher-education-network/2016/may/31/jobs-for-life-are-a-thing-of-the-past-bring-on-lifelong-learning . . К 2050 году безнадежно устареть может не только идея «пожизненного найма», но и концепция «профессии на всю жизнь».

Даже если бы мы постоянно изобретали новые профессии и переобучали кадры, неизбежно возникли бы сомнения, хватит ли людям эмоциональной устойчивости, чтобы выдержать эту бесконечную гонку. Перемены всегда даются тяжело, и суматошный мир начала XXI века породил глобальную эпидемию стресса [30] Alex Williams, ‘Prozac Nation Is Now the United States of Xanax’, New York Times, 10 June 2017, https://www.nytimes.com/2017/06/10/style/anxiety-is-the-new-depression-xanax.html . . Сумеют ли люди приспособиться к растущей волатильности рынка труда и непредсказуемости личной карьеры? Вероятно, чтобы защитить разум Homo sapiens от срыва, нам понадобятся более эффективные средства борьбы со стрессом, от медицинских препаратов до биологической обратной связи и медитации. Класс «лишних» людей может появиться не только из-за отсутствия работы и недостатка образования, но и из-за слабой психологической устойчивости.

Конечно, все сказанное выше – из разряда предположений. К началу 2018 года автоматизация уже изменила многие отрасли промышленности, но еще не привела к массовой безработице. Наоборот, во многих странах, например в США, уровень безработицы достиг исторического минимума. Никто не может с уверенностью предсказать, как автоматизация и машинное обучение повлияют на профессии в будущем, и очень трудно оценить, насколько быстро будут происходить изменения, – тем более что они зависят не только от технологических прорывов, но и от политических решений и культурных традиций. Даже когда беспилотные автомобили докажут, что они безопаснее и дешевле водителей из плоти и крови, не исключено, что политики и потребители будут годами или десятилетиями противиться переменам.

Как бы то ни было, расслабляться не стоит. Весьма опасно надеяться, что у нас появится достаточно новых профессий, чтобы компенсировать потери. Тот факт, что так происходило во время прежних волн автоматизации, не гарантирует повторения подобного сценария в совершенно иных условиях XXI века. Возможные социальные и политические бури настолько опасны, что, даже если вероятность системной массовой безработицы невелика, к ней нужно отнестись очень серьезно.