Опасения, что быстро улучшающиеся ИИ-модели оставят без работы миллионы людей, сильно преувеличены. История показывает, что новые технологии, казавшиеся при своем появлении «убийцами профессий», вызывали к жизни еще больше новых. Искусственный интеллект не убивает рынок труда, а делает возможными возникновение новых продуктов, сервисов и целых индустрий, которым будут требоваться новые сотрудники.
Сергей Марков
Директор по развитию технологий ИИ Сбербанка
ККогда начинаются дискуссии на тему применения ИИ в экономике, я часто слышу: давайте возьмем существующий бизнес-процесс и просто заменим в нем человека на машину. Уверен, что эта схема нежизнеспособна. Возьмем такой пример. В конце 1940-х гг. во всем мире было примерно 100 программистов, которые пробивали дырочки в перфокартах. Работа программиста за восемьдесят лет изменилась самым радикальным образом, а технологии привели к тому, что сегодня разработчики за то же самое время создают в сотню раз больше функциональности. В наши дни один программист выполняет работу прежних 99, но каким-то образом их число не только не сократилось, а выросло на порядки.
Это — известный экономистам парадокс Джевонса: если вы какой-то ресурс начинаете использовать эффективнее, то это приводит парадоксальным образом не к снижению объемов потребления этого ресурса, а к их повышению.
Представьте себе, что в начале 1950-х гг. идет собрание директоров компании IBM. Они обсуждают стратегию продаж компьютеров на следующий год: хватит ли для этого 20 компьютеров или это слишком много. И к ним приходит человек и говорит: «Через 70 лет каждый человек в кармане будет носить машинку, которая будет в 50 млн раз быстрее той, что нужна, чтобы человека отправить на Луну. А еще каждый обыватель будет ежедневно решать при помощи этой машинки 100 баллистических задач (а ведь именно баллистическую задачу решает наш смартфон, когда мы пуляем птиц в свиней в игре под названием Angry Birds)». В общем, мы оказались в той версии мира, когда-то, что сказал этот сумасшедший, оказалось правдой.
Когда появилась индустрия компьютерных игр, она создала огромное число вакансий не только для разработчиков, но и для маркетологов, бухгалтеров, управленцев, дизайнеров. Потенциал технологий искусственного интеллекта лежит именно здесь. Сейчас бизнес во многом еще только прощупывает возможности, которые открываются благодаря появлению этих технологий.
У Чарли Чаплина был фильм «Новые времена». Там коммивояжер приезжает на завод, чтобы продавать машину для автоматического кормления рабочих. Многие современные идеи насчет применения ИИ в бизнесе примерно такие же. Они в итоге окажутся непрактичными и не получат развития. Но некоторые окажутся, наоборот, очень полезными и востребованными. И это не будет игрой с нулевой суммой.
В конце XIX века художники страшно боялись последствий появления фотографии. Сколько тогда было людей, у которых было 100 их собственных портретов? Они были либо в психушках, либо на царских тронах. А сейчас каждый из нас запросто носит в кармане сотню случайных селфи. Но заменила ли фотография живопись? Нет. Когда нам нужно повесить на стену свой портрет, мы не будем печатать селфи на принтере — мы наймем живого художника. Да и само изобразительное искусство изменилось под давлением новых технологий: человечество гораздо шире раскрыло его потенциал в областях за пределами простой фиксации реальности на холсте.
Проблема заключается в том, что те рабочие места, которые создают новые технологии, часто по требованиям не совпадают с навыками людей, которые из-за развития технологий становятся невостребованными. Так много раз было. Вспомним, как ткацкий станок обнулил искусство ткачей, которые полжизни тратили на обучение изготовлению ткани с узорами. А потом стало возможным засунуть в жаккардовский ткацкий станок перфокарту, чтобы он изготовил любое количество таких узоров. Подобных примеров полно. Волны технологической безработицы прокатывались по обществу не один раз.
Но в целом в экономике в глобальном масштабе ничего плохого не произойдет, массовой безработицы не случится. Я сам причастен к созданию технологий, которые автоматизировали работу наших кол-центров, когда робот в части задач заменил живых операторов. Внутри нашей корпорации проблема решается тем, что мы переподготавливаем своих специалистов, у нас есть масштабные образовательные программы для сотрудников и возможности горизонтальных перемещений внутри корпорации. Но на рынке есть множество компаний, у которых нет возможности переподготовить своих сотрудников. Там, скорее, человека уволят.
Также я бы не возлагал больших надежд на open-source-модели. Потому что завтра у разработчиков может измениться стратегия и следующая версия открытой модели уже не появится в открытом доступе. Важно понимать, что мы существуем в состоянии изрядного дефицита вычислительных мощностей, потому что против нас введены экспортные ограничения. Конечно, благодаря талантливым коллегам и всякой внешнеторговой магии мы всё-таки получаем передовые вычислительные устройства. Но они стоят существенно дороже и поставляются с задержкой. Мы не можем конкурировать с компаниями, которые сейчас имеют сотни тысяч, а то и миллионы GPU (графических процессоров. — «Эксперт»).
Компания, которая сейчас обучает собственные модели, сталкивается с тем, что они превращаются в тыкву буквально за 3–4 месяца. Поэтому самой главной ценностью, которую мы создаем, являются не модели как таковые, а сам конвейер по их производству, включающий в себя кадры, инфраструктуру, кодовую базу, наборы данных и инструмент для их сбора и подготовки. Создать такой конвейер очень сложно и дорого, но очень легко разрушить. Это напоминает ситуацию в сфере электроники, где утрата собственной производственной базы приводит к хроническому отставанию, которое крайне сложно ликвидировать. Именно поэтому нам, несмотря на стоящие перед нами непростые вызовы, необходимо сохранять и развивать свои производственные лаборатории, создающие продвинутые ИИ-системы, ведь потенциал этих технологий в создании экономики будущего, основанной на новых продуктах, сервисах и индустриях, очень сложно переоценить.
