Сверхдержавы искусственного интеллекта  - читать онлайн книгу. Автор: Кай-фу Ли cтр.№ 47

Одна из причин, по которой ИКТ могут отличаться от паровых двигателей и электрификации, заключается в «смещении навыков». В то время как две предыдущие ТШП увеличили производительность труда и снизили требования к квалификации рабочих, ИКТ часто – хотя и не всегда – выгодны высококвалифицированным специалистам. Инструменты цифровых коммуникаций позволяют лучшим исполнителям эффективно управлять гораздо большими системами и охватывать более широкую клиентуру. Разрушая барьеры на пути распространения информации, ИКТ увеличивают возможности тех, кто обладает самой высокой квалификацией, и подрывают экономическое значение средних игроков. Сложно прийти к однозначному выводу о том, насколько велико влияние ИКТ на занятость и стагнацию в области заработной платы в США. Глобализация, деградация профсоюзов и аутсорсинг – все это факторы, дающие экономистам пищу для бесконечных споров. Но одна вещь становится все более очевидной: нет никакой гарантии, что вызванное ТШП повышение производительности труда также приведет к увеличению количества рабочих мест или повышению заработной платы работников.

Технооптимисты могут считать эти опасения луддитскими заблуждениями, но ряд самых выдающихся ученых-экономистов современности придерживается иного мнения. Лоуренс Саммерс ранее работал главным экономистом Всемирного банка, затем занял пост секретаря казначейства при Билле Клинтоне и наконец стал директором Национального экономического совета при Бараке Обаме. В последние годы он предупреждает об опасности излишнего оптимизма в отношении технологических новшеств.

«Безусловно, нет смысла пытаться остановить технический прогресс, – сказал Саммерс в интервью газете New York Times в 2014 году. – Но нельзя просто предполагать, что все будет в порядке только потому, что рынок магическим образом расставит все по местам» ^[77].

Эрик Бриньолфссон также предупреждает о том, что взаимосвязь между накоплением богатства и созданием рабочих мест постепенно сходит на нет, и называет это самой большой проблемой нашего общества на ближайшие десятилетия ^[78].

Какое отношение все это имеет к искусственному интеллекту? Я уверен, что ИИ вскоре войдет в элитный клуб общепризнанных ТШП, вызвав серьезные изменения в экономике производства и даже в структуре общества. Революция искусственного интеллекта не уступит в масштабе научно-технической революции, но произойдет гораздо быстрее. Консалтинговая фирма PwC прогнозирует, что ИИ обогатит мировую экономику на 15,7 трлн долларов к 2030 году. Если прогноз оправдается, то эта сумма будет больше, чем весь сегодняшний ВВП Китая. Она равна примерно 80 % ВВП США в 2017 году. Прогнозируется, что 70 % этих средств будет генерироваться в США и Китае. Революция ИИ произойдет с большим размахом, чем предыдущие экономические революции. Паровая энергия коренным образом изменила характер ручного труда, ИКТ так же повлияли на некоторые виды умственного труда. ИИ изменит и тот и другой. Он будет выполнять множество физических и интеллектуальных задач быстрее и эффективнее, чем любой человек. Производительность труда во всех отраслях – от транспортных перевозок до промышленного производства и медицины – резко вырастет.

В отличие от ТШП первой и второй промышленных революций, ИИ не снизит требования к квалификации работников. Он не будет раскладывать сложные задачи, выполняемые небольшим количеством людей, на операции, с которыми могут справиться более многочисленные низкоквалифицированные сотрудники.

Вместо этого он просто возьмет на себя выполнение задач, которые отвечают двум критериям: могут быть оптимизированы на основе анализа данных и не требуют социального взаимодействия. (Далее я более подробно расскажу о том, при выполнении каких задач ИИ сможет или не сможет заменить человека.) Да, при этом тоже появятся новые рабочие места – например, для специалистов по ремонту роботов или специалистов по ИИ. Но основное влияние ИИ на занятость будет проявляться не в создании рабочих мест, а в замене работников машинами.

Вытесненные рабочие, теоретически, могут перейти в другие отрасли, которые сложнее поддаются автоматизации, но это сам по себе крайне разрушительный процесс, занимающий много времени.

Роскошь, которую революция ИИ нам не подарит, – это время. Переход к экономике, управляемой ИИ, произойдет намного быстрее, чем промышленная революция, за время которой сменилось несколько поколений. Работникам и организациям останется лишь спешно приспосабливаться к новым условиям. Революция ИИ произойдет на глазах у одного поколения. Ее наступление будет ускорено тремя катализаторами, не существовавшими прежде. Во-первых, многие важнейшие инструменты в эпоху ИИ – это просто цифровые алгоритмы: их можно воспроизводить сколько угодно и мгновенно распространять по всему миру. Революция ИИ не сравнима с революциями пара и электричества. Даже многие ИКТ требовали массу громоздкого оборудования.

Прежде любое оборудование нужно было изобрести, испытать, построить, продать и отправить конечным пользователям. Даже при незначительной модернизации какой-либо детали этот процесс требовалось повторить, причем каждый этап сопровождался расходами и социальными трениями. Все это замедляло развитие новых технологий, и продукт далеко не сразу становился экономически эффективным для предприятия. Революции ИИ такие ограничения не страшны. Цифровые алгоритмы могут распространяться практически бесплатно, а после внедрения их можно сколько угодно обновлять и улучшать. Именно алгоритмы – а не передовая робототехника – быстро возьмут на себя основную работу и вытеснят значительную часть белых воротничков. Сегодня они получают свою заработную плату за то, что обрабатывают информацию и принимают решения на ее основе. Именно с такими операциями алгоритмы ИИ справляются лучше всего. В отраслях, где от работников не требуется общения с клиентами, людей можно заменить быстро и массово, при этом не придется тратить деньги на изготовление устройств, их доставку, установку и ремонт. Аппаратная часть роботов на основе ИИ или беспилотных автомобилей все еще будет требовать всех этих затрат, но базовое программное обеспечение – нет. А значит, технологические продукты на основе ИИ будут совершенствоваться и все лучше продаваться, проникая повсюду.

Второй катализатор – это тот, который многие в технологическом мире сегодня воспринимают как должное: создание индустрии венчурного капитала. Венчурное инвестирование – ранние инвестиции в компании с высоким риском и высоким потенциалом – было редкостью до 1970-х годов. Это означало, что изобретатели и новаторы в течение первых двух промышленных революций вынуждены были тратить на эксперименты и производство личные средства, деньги членов семьи, богатых покровителей, брать банковские кредиты. Богачам не было смысла ввязываться в рискованную, требующую больших затрат игру по финансированию инноваций революционного характера. Недостаток финансирования для новаторов приводил к тому, что многие хорошие идеи так и остались нереализованными, а внедрение ТШП шло гораздо медленнее, чем могло бы. Сегодня венчурное финансирование – это хорошо отлаженная машина по созданию и коммерциализации новых технологий. В 2017 году объем венчурного финансирования побил новый рекорд, составив 148 млрд долларов ^[79]. Этому способствовало создание банком Softbank стомиллиардного «перспективного фонда», средства которого будут вложены в ближайшие годы. В том же году общий объем средств, вложенных венчурными фондами в стартапы, связанные с ИИ, подскочил до 15,2 млрд долларов ^[80], что на 141 % больше, чем в 2016 году. Венчурные инвесторы неустанно ищут методы выжать из своих вложений побольше и полагаются в этом в том числе на искусственный интеллект. Но с особой любовью они относятся к проектам на основе прорывных технологий, способным разрушать и создавать целые отрасли. В течение будущего десятилетия ненасытные венчурные фонды будут способствовать быстрому внедрению технологий и итерации бизнес-моделей, пуская в ход любые средства для изучения всех возможностей ИИ.