Мартин Форд - Роботы наступают

В условиях, когда потребители никак не могут прийти в себя, многие компании выбирают путь сокращения издержек и даже не думают о расширении рынка сбыта. Одним из немногих перспективных направлений для инвестирования будут оставаться трудосберегающие технологии. В итоге может случиться так, что непропорционально большая доля венчурного капитала и инвестиций в научно-исследовательскую деятельность найдет свое применение в сфере инноваций, направленных на деквалификацию различных видов профессиональной деятельности или полную замену соответствующих специалистов машинами или ПО. По мере развития этих процессов наступит момент, когда у нас будет множество незанятых роботов, но при этом будет все меньше масштабных инноваций, улучшающих качество нашей жизни.

Все тенденции, которые мы рассмотрели в этой главе, основаны на том, что я бы назвал вполне реалистичным — или даже консервативным — взглядом на возможное развитие технологий в будущем. Можно почти не сомневаться, что профессии, которые сводятся к выполнению относительно рутинных и предсказуемых действий, будут автоматизированы в ближайшие десять лет или около того. Чем более совершенными будут становиться технологии, тем больше и больше рабочих мест будет испытывать на себе их влияние.

Впрочем, не исключен и менее оптимистичный сценарий. Если учесть множество различных технологий, некоторые из которых считаются лидирующими в своих отраслях, то надежд на радужное будущее не остается совсем. В следующей главе мы попробуем трезво взглянуть не некоторые из этих по-настоящему передовых и куда более умозрительных технологий. Вполне может оказаться, что эти прорывные разработки так и останутся на уровне научной фантастики в обозримом будущем; но, если они все-таки будут реализованы, риск резкого роста безработицы и неравенства доходов возрастет многократно, что может привести к еще более опасным последствиям, чем те экономические угрозы, о которых мы говорили до сих пор.

В мае 2014 г. ученый-физик из Кембриджского университета Стивен Хокинг написал статью, призванную обратить внимание общественности на опасность, которую может представлять стремительное развитие технологий искусственного интеллекта. Хокинг, который опубликовал свою работу в британской газете The Independent с несколькими соавторами, включая двух физиков из MIT Макса Тегмарка и нобелевского лауреата Франка Вильчека, а также специалиста по компьютерам из Калифорнийского университета в Беркли Стюарта Рассела, предупредил, что создание по-настоящему думающей машины «станет самым большим событием в истории человечества». Компьютер, который превзойдет человеческий интеллект, сможет «переиграть всех на финансовых рынках, обойти людей-исследователей в изобретательской деятельности и разработать виды вооружений, о которых мы даже не можем помыслить». Игнорирование этой опасности как относящейся к области научной фантастики вполне может обернуться, «возможно, самой большой ошибкой в истории» {298}.

Во всех описанных мной ранее технологиях (роботах, которые перемещают коробки или делают гамбургеры, алгоритмах, занимающихся созданием музыки, написанием отчетов и торговлей на Уолл-стрит) используется так называемый «специализированный» искусственный интеллект — искусственный интеллект в его «узком» понимании. Даже Watson компании IBM, т. е. система, которая на данный момент лучше всего демонстрирует возможности машинного интеллекта, очень далека от того, что можно было бы хотя бы сравнить с общим интеллектом, которым обладает человек. И действительно, если исключить научную фантастику, все работоспособные технологии искусственного интеллекта, по сути, являются вариантами искусственного интеллекта в «узком» понимании этого термина.

Впрочем, как я пытался показать на страницах этой книги, специализированный характер форм реализации искусственного интеллекта в реальном мире совсем не является препятствием для исчезновения огромного количества рабочих мест в результате их полной автоматизации. Задачи, выполняемые большинством работающего населения, на том или ином уровне абстракции являются рутинными и предсказуемыми. Как мы уже видели, быстрое совершенствование специализированных роботов и алгоритмов машинного обучения, способных разобраться в огромных массивах данных, ставит под угрозу существование большего числа профессий, предполагающих самый разный уровень квалификации. Ни одна из них не требует, чтобы машины думали как люди. Компьютеру вовсе не нужно воспроизводить весь спектр ваших интеллектуальных способностей, чтобы лишить вас работы; ему достаточно уметь делать те конкретные вещи, за которые вам платят деньги. Поэтому большая часть исследований и разработок в области и практически весь венчурный капитал вращаются вокруг специализированных вариантов применения искусственного интеллекта, и у нас есть все основания ожидать, что эти технологии будут становиться все более мощными и гибкими в ближайшие годы и десятилетия.

За всем этим фасадом специализированных решений, которые продолжают давать практические результаты и привлекать инвестиции, скрывается куда более грандиозная задача — создание по-настоящему «умной» системы — машины, которая способна порождать новые идеи, осознавать факт своего существования и вести осмысленную беседу, — остается священным Граалем мира искусственного интеллекта.

Увлечение идеей создания по-настоящему думающей машины восходит по крайней мере к 1950-м гг., когда Алан Тьюринг опубликовал работу, знаменовавшую начало эпохи искусственного интеллекта. В течение последующих нескольких десятилетий сфера научных исследований в области искусственного интеллекта пережила немало взлетов и падений, но что оставалось неизменным, так это завышенные ожидания, которые намного опережали технические возможности того времени, в особенности производительность существовавших тогда вычислительных машин. Когда далекоидущие надежды неизбежно оборачивались разочарованием, инвестиции заканчивались, исследования останавливались, и наступали затяжные периоды стагнации, которые получили название «зимы искусственного интеллекта». Впрочем, за зимой снова наступала весна. Необыкновенная мощь современных компьютеров вкупе с передовыми разработками в специализированных отраслях исследований в области искусственного интеллекта, а также успехи в изучении человеческого мозга — все это дает повод для оптимизма.

Джеймс Баррат, который недавно опубликовал книгу о последствиях появления развитого искусственного интеллекта, провел неформальный опрос среди двух сотен исследователей, занимающихся проблемами искусственного интеллекта в общем, а не «узком» его понимании. Сами себя они называют специалистами по универсальному человекоподобному интеллекту (УЧИ). Баррат попросил их выбрать одну из нескольких предложенных дат в качестве наиболее вероятного срока появления УЧИ. Он получил следующие результаты: 42 % уверены, что думающая машина появится к 2030 г.; 25 % заявили, что это случится к 2050 г.; 20 % не верят в возможность ее появления до 2100 г. И только 2 % сказали, что это в принципе невозможно. Любопытно, что ряд респондентов адресовали Баррату комментарии, в которых предложили ему включить в варианты ответов более близкую дату: например, 2020 г. {299}