Ай та майбутнє роботи

Штучний інтелект матиме глибокий вплив на спосіб роботи людей і майже напевно також вплине на наявність робочих місць та розподіл доходу. Але ряд провідних технологів та економістів, які виступили на конференції про AI та майбутнє роботи - представленій лабораторією інформатики та штучного інтелекту MIT (CSAIL) та її Ініціативою з питань цифрової економіки - на початку цього місяця припустили, що зміни можуть не бути настільки ж стрімкий або настільки ж незвичний, як вважається в народі, що сильно відрізняється від того, що я чую на типових технологічних конференціях.

Президент MIT Рафаель Рейф, який відкрив конференцію, заявив, що хоча очевидно, що відбуваються великі зміни, як реагувати на таку зміну, для більшості людей залишається незрозумілим. Рейф сказав, що його чують від керівників, які звільняють сотні людей, робочі місця яких були автоматично застаріли, і в той же час наполягають, що у них є сотні робочих місць, які вони не можуть заповнити, оскільки не можуть знайти потрібних людей з правильні набори навичок. Якщо ми хочемо, щоб технологічний прогрес приносив користь усім, сказав Рейф, ми повинні продумати майбутнє роботи.

Революція ШІ: Чому саме зараз? Що це означає і як реалізувати потенціал

(Джон Маркофф, Центр підвищення кваліфікації в науках про поведінку; Ерік Брінджальфссон, Ініціатива MIT з питань цифрової економіки; Кай-Фу Лі, Sinovation Ventures; Джеймс Маньйка, МакКінсі; Мона Вернон, Томпсон Ройтерс)

На панелі про те, чому ці зміни відбуваються зараз, і що вони можуть означати заздалегідь, Ерік Брінгольфссон, директор Ініціативи MIT з питань цифрової економіки, розповів про "другу машинну епоху", яка дозволяє нам нарощувати не лише наші м'язи, але і мізки, і сказав, що це віха в людській історії.

Брінґольфссон додав, що такий прогрес супроводжувався "великою розв'язкою", яка стосується умови, що, хоча продуктивність праці на рекордному рівні, середній дохід не збільшується з 1990-х років. За його словами, це не функція технології, а те, як ми використовуємо технології.

Генеральний директор Sinovation Ventures Кай-Фу Лі, один з провідних інвесторів у ШІ в Китаї, був, мабуть, найбільш песимістичним щодо знищення робочих місць. Він розповів про чотири хвилі технологій, які спричинили чотири різних компаній: Інтернет-дані та гігантські Інтернет-гегемоти, такі як Google та Facebook; комерційні дані та такі речі, як розпізнавання медичних зображень та виявлення шахрайства; "оцифрований реальний світ" та пристрої на зразок Amazon Echo та камери в торгових центрах та аеропортах; і повна автоматизація, під якою він розуміється на робототехніці та автономних транспортних засобах.

Лі сказав, що перша хвиля не мала великого впливу на зайнятість, але заявила, що друга і третя можуть замінити багато робітників, а четверта значною мірою вразить робітників "синіх комірців". Таким чином, за його словами, він спочатку очікує більших збитків для робітників. В якості прикладів він навів низку китайських компаній, включаючи програмне забезпечення для розпізнавання обличчя Мегвії "Face ++", яке, за його словами, може замінити 911, якщо широко розгорнути; Yibot - чат-робот, який міг би замінити працівників з обслуговування клієнтів; та Yongqianbao, розумне додаток для фінансування позик, яке може замінити кредитних працівників. Однак, революція в ІІ, як правило, знищує робочі місця без заміни, тому він повинен мати справу з втратами робочих місць, спричиненими ШІ.

Запропоновані ним рішення були викорінення бідності; переосмислити освіту, щоб зосередити увагу на "стійких робочих місцях", а саме на робочих місцях творчих та соціальних служб, які не можна замінити AI; створення більш соціальних та орієнтованих на опіку робочих місць; і звільнення нашої "трудової етики в індустріальному віці".

Голова Глобального інституту МакКінсі Джеймс Маньйка сказав, що AI та автоматизація пропонують величезні переваги бізнесу, економіці та суспільству, але сказав, що їх вплив на роботу є більш невизначеним.

Відносячись до інформації нещодавнього дослідження МакКінсі з питань автоматизації (яке я тут висвітлював), він зазначив, що лише 5 відсотків робочих місць близькі до 100 відсотків автоматизованих на основі завдань, що займаються, але 60 відсотків занять приблизно 30 відсотків автоматизовані, знову ж таки на основі пов'язані завдання. Як результат, деякі робочі місця будуть втрачені, але багато інших робочих місць зазнають великих змін. Запитання, за його словами, чи буде достатньо робочих місць, і як вони зміняться?

Офіційний директор Thomson Reuters Lana, Мона Вернон, розповіла про надання «наддержав» юристам та журналістам, будуючи програмне забезпечення на основі масивних графіків знань. Вона сказала, що AI змінює "архітектуру фірми", даючи можливість відповісти на питання, на які не можна було б відповісти десять років тому. Але вона зазначила, що потрібен великий стрибок від «мистецтва можливих» демонстрацій ШІ до впровадження виробничих класів.

Модератор Джон Маркофф, науковий співробітник Центру підвищення кваліфікації в науках про поведінку в Стенфорді, відомий також своїми багаторічними звітами в The New York Times, цікавився, чому, якщо технологія настільки хороша, зараз існує так багато робочих місць. Брінджольфссон сказав, що за останні сорок років ми бачили багато створених робочих місць, але не хороших робочих місць, а середні доходи не зросли, тому ми "не повинні бути взагалі поступливими". Він сказав, що не вірить у технологічний детермінізм, але натомість вважає, що нам потрібно зробити правильний вибір політики у таких сферах, як освіта та підприємництво.

Збільшення проти автоматизації

(John Markoff, Stanford; Dimitris Papageorgiou, Ernst & Young; Sophie Vandebroek, IBM Research; Krystyn Van Vliet, MIT; John Van Reenen, MIT)

Інша панель зосереджена на тому, чи замінить AI завдання або доповнить їх. Професор економіки MIT Джон Ван Реєн визнав, що люди побоюються автоматизації і що цей страх коріться в економічному досвіді, який вони мали за останні тридцять-сорок років.

Ван Ренен зазначив, що історія останніх 200-300 років є позитивною, оскільки економіка змогла створити нові робочі місця. Але, за його словами, "питання полягає в якості робочих місць, а не кількості".

Головний операційний директор IBM Research Софі Вандеброк була великою вірою в аргумент збільшення. Вона розповіла про такі системи, як AI, що допомагає фахівцям з безпеки, перевіряючи бази даних на відомі загрози; сказав, що AI допомагає професіоналам фінансових послуг, перевіряючи дотримання правил; та розповіла про те, як Xerox (де вона раніше працювала) розробила систему використання машинного навчання для автоматизації балів тестів. На її думку, всі ці речі допомагають людям краще працювати на робочому місці.

Аналогічно, професор кафедри матеріалознавства та техніки Крістін Ван Вліет заявив, що технологія, яка дозволяє комп’ютерам шукати пухлини, не призводить до меншої кількості рентгенологів, а навпаки дає лікарям більше часу для консультацій один з одним та з пацієнтами. Проте, за її словами, "людям не подобається, щоб їм сказали, що потрібно перекваліфікуватися".

Маркоф ​​поцікавився, чи призведуть подібні розробки до "знешкодження" людей, і Ernst & Young Partner Dimitris Papageorgiou зазначив, що у літаків все ще є два пілоти, навіть якщо більшість польотів проводиться автопілотом. Але, зазначив Папаґеоргіу, AI поглиблює розрив між нижчими та висококваліфікованими працівниками, і сказав, що Естонія та Коста-Ріка змінили шкільні програми, виходячи з того, де вони думають, що в майбутньому будуть працювати. Ван Реєн зазначив, що на сьогоднішній день технології були упередженими на користь кваліфікованого працівника, що відображається на величезній премії, яка надходить до коледжу, навіть коли збільшується пропозиція працівників, котрі навчаються в коледжі. Але ІІ відрізняється, за його словами, оскільки це також вплине на висококваліфіковані робочі місця, такі як радіологія.

Стратегії навігації по першій фазі

Декілька ведучих запропонували стратегії, щоб покращити роботу ШІ, а також думати про навчання працівників нової ери.

Аллен Блю, співзасновник та віце-президент із управління продуктами LinkedIn, розповів про створення чуйної системи, щоб люди могли отримати доступ до навчання протягом усього життя. Він попередив, що деякі робочі місця є ефемерними, і сказав, що саме зараз найбільше відкриття робочих місць для медичних кодерів, але що це велика ймовірність, що врешті-решт буде автоматизовано поза існуванням. Блакит цікавився, як люди матимуть час і гроші на здобуття освіти, і сказав, що роботодавці та уряд повинні активніше залучатись.

Блю заявив, що "необхідно переосмислити освіту аж до рівня дитячого садка", з акцентом на такі сфери, як співпраця.

Сем Медден, професор MIT CSAIL та директор директора системи SystemThatLearn, сказав, що його турбує те, як підлітки проводять свій час, включаючи, скільки більше часу вони проводять за допомогою комп’ютерів та пристроїв, а не спілкуються зі своїми однолітками, і сказав, що він вірить у це може мати "дивний вплив на соціальні навички".

Дженніфер Чайес, технічний співробітник та керуючий директор Microsoft Research New England, розповіла про те, як AI може покращити охорону здоров'я, і, як приклад, вказала на додатки для мобільних пристроїв, які використовують посилене навчання, щоб мотивувати діабетиків займатися більше. Вона стурбована справедливістю в ШІ, і сказала, що більшість систем, замість того, щоб оптимізувати для справедливості, натомість беруть упередження щодо пов’язаних з людиною даних та збільшують їх. "Ми хочемо переконатися, що ШІ працює краще, ніж люди, а не гірше", - сказала вона.

Алекс "Сенді" Пентленд, директор-засновник науково-дослідної ініціативи MIT Connection Science, заявив, що його не хвилюють робочі місця, а скоріше способи отримання цінності. Він сказав, що ми переходимо від виконання звичайних завдань, а не зосереджуємось на завданнях, що вимагають соціальних навичок та непрофільних аналітичних завдань, і говорив про "Стратегію людини", або про те, що мережі в компанії або в суспільстві - це як зв'язки в глибині навчання. Він сказав, що було б цікаво піднести посилене навчання до соціальної сфери, а також мереж виробництва, створюючи "кайзен на весь рівень" на керівних рівнях, а також на майстерні.

У ході дискусії Пентленд заявив, що потрібно набагато більше обміну даними та прозорості даних. Наразі він сказав, що в кількох руках є неймовірна концентрація даних, і він сподівається побачити певний спосіб відкрити доступ, одночасно дотримуючись законів про конфіденційність. AI є настільки ж хорошим, як дані, які використовуються для його навчання, додав Пентленд і сказав, що якщо ви стурбовані справедливістю, ви повинні зрозуміти, які дані потрапили в систему.

Це дійсно AI чи просто обчислювальна статистика?

Ще одна панель планувала обговорити "можливості та виклики", але насправді говорила більше про обмеження сучасних систем ШІ.

Джош Тененбаум, професор MIT CSAIL, сказав, що, хоча у нас є технології AI, у нас немає справжнього ШІ. Натомість у нас є системи, які роблять лише одне, що базується на розпізнаванні шаблонів. Справжня розвідка, за його словами, замість того, щоб моделювати світ, пояснювати та розуміти те, що він бачить, уявляти, вчитися та будувати нові моделі світу. Він сказав, що ми знаходимося десятиліттями від ШІ, який міг би це досягти, і зауважив, що навіть 3-місячні діти мають більш здорове розуміння речей у світі порівняно з ШІ.

Патрік Вінстон, професор MIT CSAIL, відмовився від того, що "" професор AI "буде останньою роботою", але, як правило, був набагато більш оптимістичним щодо майбутнього робочої сили. Речі дійсно не сильно змінилися з 1985 року, сказав він, коли остання революція в ІІ виявилася не заміною людей. Машинне навчання - це ще одне слово для "обчислювальної статистики", - сказав він, тому коли люди кажуть, що той, хто володіє AI, буде власником світу, якщо ви просто заміните "AI" на "обчислювальну статистику", це звучить набагато менш правдоподібно.

У подальшій розмові Маркофф посилався на проект Джона Маккарті зі створення мислячої машини, і Вінстон був дуже скептично налаштований. "Ми завжди говорили, що на рівні людських технологій немає 20 років … врешті-решт ми будемо праві", але, мабуть, не на цей раз, - сказав він. Хоча те, що ми маємо сьогодні, надзвичайно корисне, воно є лише невеликою частиною людського інтелекту, підкреслив він.

Бачення: Промисловість 2020-2050

(Джон Маркофф, Стенфорд; Ендрю Макафі, MIT IDE; Том Кочан, MIT; Rod Brooks, Rethink Robotics)

Подібні точки зору перегукуються на обговоренні того, що очікували учасники конференції на 2020-2050 роки.

Род Брукс, засновник та організатор загальноосвітньої організації Rethink Robotics, зазначив, що навчання не є загальним, і сказав, що навчитися орієнтуватися - це не те саме, що навчитися користуватися паличками, що, в свою чергу, не те саме, що вивчати мови. Він зазначив, що сучасні комп’ютери можуть ідентифікувати фотографії людей, що носять парасольки під дощем, але не можуть відповісти на основні запитання, наприклад "Чи можуть єноти нести парасольки?"

Том Кочан, співдиректор і професор з досліджень праці та зайнятості в Слоанській школі управління MIT, сказав, що є чотири основні елементи "Комплексної технології та стратегії роботи", щоб забезпечити технологію для роботи в цілому для суспільства.

Перший елемент, сказав Кочан, - це визначити виклик та визначити проблему (або проблеми), яку ми намагаємося вирішити. По-друге, він вважає, що замість розгляду спочатку технології, а потім робочої сили, ми повинні інтегрувати технологію та процес проектування роботи. Як приклад, він розповів про те, як GM витратив на автоматизацію 50 мільярдів доларів, але не прислухався до своєї робочої сили і, таким чином, не отримав результатів, на які сподівався.

Третій елемент, зазначає Кочан, - це навчання, і ми повинні тренуватися до впровадження технології, а також "зробити навчання впродовж життя реальністю для всіх". Що стосується ГМ, автопрацівникам потрібно було зрозуміти технологію, щоб її правильно розгорнути, і натомість зіткнулися зі стресом навчитися користуватися технологією при її встановленні. Нарешті, Кочан сказав, що нам потрібно відшкодувати тим, хто найбільше постраждав. Він сказав, що, хоча будуть створені нові робочі місця, це не має значення для людей, які втрачають роботу, і ми повинні справедливо мати справу з тими, хто зазнає негативного впливу.

Якщо ми пам’ятаємо про ці елементи, сказав Кочан, ми створимо більш спільне процвітання, але «якщо ми залишимо це технологам у спокої, ми тиражуємо переможців та переможених».

Ендрю Макафі, спів-директор Ініціативи MIT з питань цифрової економіки та головний науковий співробітник Школи управління менеджменту MIT Sloan, намагалися дати відповіді на те, що він вважає трьома найпоширенішими питаннями щодо економіки.

По-перше, за його словами, питання "чи була захоплена наша економіка?" Макфай зазначив, що зростаючий розрив між багатими та бідними, а також зростання великих, потужних компаній та фінансистів. Але він сказав, що те, що відбувається, є здебільшого структурними змінами, спричиненими в результаті технологій та глобалізації, а не від компаній, які грають несправедливо.

По-друге, McAfee відчуває велику стурбованість з приводу "постійних технологічних монополій", і хоча неможливо запевнити цю проблему з якоюсь визначеністю, такі постійні монополії "майже напевно не є" чим турбуватися. Він нагадав про занепокоєння 20 років тому, що IBM, Microsoft та пізніше AOL можуть стати такими постійними технологічними монополіями, і подібні коментарі 10 років тому щодо Nokia та RIM. Взагалі, за його словами, "щось їх стримує".

Нарешті Макфей запитав: "Чи будуть роботи?" Він відповів, що ствердно, але сказав, що немає гарантії, що в майбутньому буде стільки робочих місць, скільки сьогодні. Хоча багато людей кажуть, що ми завжди отримуємо користь від поєднання людей і машин, це не правило. Наприклад, у нас сьогодні набагато менше лісовиків, ніж у нас колись, а виробнича зайнятість досягла свого максимуму в 1979 році, тому ми не знаємо, що буде протягом наступних трьох десятиліть.

У ході панельної дискусії, яка пішла, Маркоф ​​поцікавився впливом Голлівуду та змальовуванням ШІ у кіно. Брукс зазначив, що як 13-річний він бачив 2001 рік і "закохався в HAL". Але, за його словами, Голлівуд прагне зобразити світ таким, яким він є, а потім додавати технології, тоді як у реальному світі суспільство адаптується разом із технологіями.

Макфай сказав, що його більше хвилює страх, пов'язаний з AI, цитуючи Ендрю Нґ, який сказав, що "турбуватися про роботів-вбивць - це як турбуватися про перенаселення на Марсі". Він сказав, що ми "витрачаємо занадто багато часу на цю тему інтернату для другокурсників".

Кочан сказав, що йому більше цікаво розібратися, як ми залучаємо більше людей до розмови про технології, оскільки багато технологій занадто довго тривають, щоб розповсюджуватися. Натомість, за його словами, ми повинні залучити користувачів на початку. Але Брукс протидіяв, запитуючи "скільки людей мають пройти курс, як користуватися смартфоном?"

Маркоф ​​поцікавився роллю технології в обговоренні робочих місць, а також нерівності. Макфей сказав, що чиста вартість Марка Цукерберга - це "неправильна річ, на яку слід зосередити увагу". Натомість, за його словами, ми повинні турбуватися про застій середнього класу. Кочан погодився, що застій є проблемою, і стверджував, що головне, що рухає нерівністю та застоєм, - це "занепад інституцій", як профспілки та мінімальна заробітна плата.

В окремій розмові, директор MIT CSAIL Даніела Рус сказала, що ми повинні думати про машини як про інструменти, і сказала, що вірить, що Роботи та AI можуть створити більше робочих місць та кращі робочі місця. Але вона зазначила, що стискання великих наборів даних не означає знання, і що складні обчислення не створюють самостійності. Рус також зазначив, що дія важче, ніж сприйняття, що сприйняття важче, ніж хрускіт даних, і що отримати 99, 99 відсотків правильних експоненціально складніше, ніж досягти 90 відсотків.

Тим не менш, Рус був оптимістичним здебільшого і говорив про те, як технологія може дати фабричним працівникам більше контролю над тим, що вони виробляють, і як такі речі, як носіння, допоможуть сліпим людям краще орієнтуватися у світі. Вона закрила свою розмову цитуючи Джона Ф. Кеннеді, який у 1962 році сказав, що "ми вважаємо, що якщо у чоловіків є талант вигадувати нові машини, які дозволять чоловікам працювати, вони мають талант повернути цих людей на роботу.

Було набагато більше про економіку ШІ та робочі місця на другий день (про що я розповім в іншій посаді.)

Цікаво про вашу швидкість широкосмугового Інтернету? Протестуйте зараз!