Відео: игÑÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð¸ÑÑеÑика aka 4 меÑÑÑа (Листопад 2024)
Нещодавно самотній дослідник зробив чудове відкриття, яке може врятувати мільйони людей. Вона визначила хімічну сполуку, яка ефективно націлює ключовий фермент росту в Plasmodium vivax, мікроскопічному паразиті, який відповідає за більшість випадків малярії у світі. Вчений, що стоїть за цією новою зброєю проти одного з великих біологічних ворогів людства, не сподівався на похвалу, бонусну перевірку чи навіть стільки, як настійливий поплеск по спині за її зусилля. Насправді "їй" не вистачає здатності чогось очікувати.
Цей прорив став люб’язним Євою, "вченим-роботодавцем", який проживає в лабораторії автоматизації Манчестерського університету. Єва була покликана знаходити нові препарати, що борються із хворобою, швидше та дешевше, ніж її однолітки. Вона домагається цього, використовуючи передовий штучний інтелект для формування оригінальних гіпотез про те, які сполуки будуть вбивати шкідливі мікроби (при цьому щадячи пацієнтів з людьми), а потім проводити контрольовані експерименти над культурами хвороб через пару спеціалізованих роботів-роботів.
Єва все ще знаходиться на стадії розробки, але її доведена ефективність гарантує, що Big Pharma почне "набирати" її та її автоматизовану лайку замість порівняно розмірених вчених-людей, які вимагають дратівливих речей, таких як "грошова компенсація", "безпечне робоче середовище" та " спати ».
Якщо історія є будь-яким посібником, людські фармацевтичні дослідники не зникнуть повністю - принаймні, не відразу. Що, мабуть, станеться, що окупація піде шляхом стількох інших (працівник збірної лінії, платник платних доріг, банківський касир), так що співвідношення людей до людей, які не мають розуму, різко зміниться.
Машини, що перевершують людину, - така ж стара, як і Промислова революція. Але оскільки цей процес проходить в епоху інформаційної епохи, що розвивається логарифмічно, багато хто починає ставити під сумнів, чи потрібні людські працівники взагалі.
Зовсім нова річ, що відбувається
Люддити були періодично насильницькою групою англійських текстильних робітників 19 століття, які вирували проти промислових машин, які починали замінювати людей. Тривоги луддитів, безумовно, були зрозумілими, якщо - як це врешті-решт випустила історія - помилково. Замість того, щоб калічити економіку, механізація, яку побоювались луддити, фактично покращила рівень життя більшості британців. Нові позиції, що скористалися цими зростаючими технологіями, і дешевші вироби, які вони виробляли (зрештою), витіснили втрачені робочі місця.
Однак деякі економісти відкрито замислюються про те, чи може помилка Люддину закінчити термін придатності. Ця концепція справедлива лише тоді, коли працівники можуть перекваліфікуватися на роботу в інших частинах економіки, які ще потребують людської праці. Тож теоретично може наступити той момент, коли технології стають настільки поширеними і розвиваються так швидко, що працівники людини вже не в змозі адаптуватися досить швидко.
Одне з найдавніших передбачень цієї безлюдної робочої сили прийшло з люб’язності англійського економіста, який чудово зауважив (PDF): "Ми страждаємо новою хворобою, яку деякі читачі, можливо, ще не чули, але про яку вони почують багато років у майбутньому, а саме - технологічне безробіття. Це означає безробіття завдяки нашому виявленню засобів економії використання робочої сили, випереджаючи темпи, з якими ми можемо знайти нові види використання для робочої сили ".
Цим економістом був Джон Мейнард Кейнс, а уривок - з нарису 1930 року "Економічні можливості для наших онуків". Ну, ось ми ось через 85 років (і якби у Кейнса були якісь онуки, вони б уже добре вийшли на пенсію, якби не перейшли на той великий ринок роботи в небі), і "хвороба", про яку він говорив, ніколи не здійснилася . Можливо, було б заманливо сказати, що передбачення Кейнса виявилося невірним, але є підстави вважати, що він просто дуже рано.
Побоювання техногенного безробіття зникли і протікали протягом десятиліть, але останні тенденції породжують нову дискусію щодо того, чи можемо ми - в не божевільне віддалене майбутнє - зробити інновацію до небачених економічних потрясінь. У вересні минулого року в Нью-Йорку відбувся навіть Всесвітній саміт з питань технологічного безробіття, на якому були представлені такі економічні труднощі, як Роберт Рейх (міністр праці за часів адміністрації Клінтона), Ларрі Саммерс (міністр фінансів, також при Клінтоні) та Нобелівська премія –Економіст Джозеф Стігліц.
То чому ж 2016 рік може бути набагато більш хитрим, ніж 1930 рік? Сьогодні такі руйнівні технології, як штучний інтелект, робототехніка, 3D-друк та нанотехнології, не лише стабільно прогресують, але дані чітко показують, що швидкість їх просування зростає (найвідоміший приклад цього - майже бездоганний запис опису Закону Мура як комп’ютерні процесори виростають в експоненціальному плані з кожним поколінням). Крім того, оскільки технології розвиваються незалежно, вони прискорять розвиток інших сегментів (наприклад, штучний інтелект може запрограмувати 3D-принтери для створення роботів наступного покоління, що, в свою чергу, створить ще кращі 3D-принтери). Це те, що футурист і винахідник Рей Курцвейл назвав Законом прискорення повернення: все стає швидше - швидше.
Еволюція записаної музики ілюструє цей момент. Це кардинально перетворилося за минуле століття, але більшість цих змін відбулися лише за останні два десятиліття. Аналогові диски були найважливішим носієм протягом понад 60 років, перш ніж їх витіснили компакт-диски та касети в 1980-х, лише через два десятиліття вони взяли MP3, які зараз швидко замінюються потоковим звуком. Це тип прискорення, який пронизує сучасність.
"Я вважаю, що ми досягаємо точки перегину", - пояснює підприємець із програмного забезпечення та автор книги " Підйом роботів" Мартін Форд (читайте тут повне інтерв'ю). "Особливо таким чином, як машини - алгоритми - починають підбирати. когнітивні завдання. У обмеженому розумінні вони починають думати як люди. Це не так, як у сільському господарстві, де машини просто витісняють м'язову силу для механічних дій. Вони починають зазіхати на ту фундаментальну здатність, яка нас розрізняє як види - здатність мислити. Друге, що інформаційні технології є настільки всюдисущими. Це торкнеться всієї економіки, кожного сектору зайнятості. Тому насправді не є безпечним притулком для робітників. Це дійсно вплине на всі сторони Я думаю, що це зробить практично кожну галузь менш трудомісткою ".
Наскільки ця фундаментальна зміна відбудеться - і в який часовий графік - ще дуже готова для дискусій. Навіть якщо немає масового економічного катаклізму деякого страху, багато сьогоднішніх робітників абсолютно не готові до світу, в якому не тільки сталевий Джон Генріс вважає, що машини можуть виконувати свою роботу краще (і набагато дешевше), але Майкл Скоттс і Дон Дрейпер теж. Робота з білими комірами та ступінь коледжу більше не пропонують ніякого захисту від автоматизації.
Якби у мене був мозок
Зокрема, є одна технологія, яка виділяється зривом супер-цунамі в очікуванні. Машинне навчання - це підполе ШІ, що дозволяє комп’ютерам виконувати складні завдання, на які вони не були спеціально запрограмовані - дійсно, на які вони не могли бути запрограмовані - дозволяючи їм збирати інформацію та використовувати її корисними способами .
Машинне навчання - це те, як Pandora знає, які пісні вам сподобаються, перш ніж робити. Це те, як Сірі та інші віртуальні помічники здатні адаптуватися до особливостей голосових команд. Він навіть керує глобальними фінансами (високочастотні алгоритми торгівлі становлять понад три чверті всіх біржових торгів; одна фірма з венчурним капіталом, Deep Knowledge Ventures, пішла настільки далеко, що призначила алгоритм для своєї ради директорів).
Ще один помітний приклад - і той, який сам витіснить тисячі, якщо не мільйони людських робочих місць - це програмне забезпечення, яке використовується в автомобілях, що керують самостійно. Ми можемо вважати, що керування автомобілем є завданням, що передбачає простий набір рішень (зупинитися на червоне світло, зробити два ліворуч і право дістатися до будинку Боба, нікого не бігати), але реалії дороги вимагають від водіїв приймати багато рішень - набагато більше, ніж коли-небудь можна було врахувати в одній програмі. Важко було б написати код, який міг би впоратися, скажімо, з безглуздими переговорами між двома водіями, які одночасно приїжджають на перехрестя з чотирьохсторонньою зупинкою, не кажучи вже про належну реакцію на сім'ю оленів, що скачуть у важкий рух. Але машини здатні спостерігати за поведінкою людини і використовувати ці дані для наближення належної реакції до нової ситуації.
"Люди намагалися просто вписати всі правила дорожнього руху, але це не виходить", - пояснює Педро Домінгос, професор інформатики Вашингтонського університету та автор "Алгоритму" Майстра . "Більшість, що ви повинні знати про водіння, - це речі, які ми приймаємо як належне, як дивитися на криву дороги, якої ви ніколи не бачили, і відповідно повертати колесо. Нам це просто інстинктивно, але це важко навчити комп’ютер робити це. Але можна навчитися спостерігати за тим, як люди їздять. Автомобільний автомобіль - це просто робот, керований купою алгоритмів із накопиченим досвідом усіх автомобілів, які він спостерігав за кермом раніше, - і ось що складається за відсутність здорового глузду ».
Масове прийняття автокеражних автомобілів ще багато років, але, зважаючи на все, вони цілком здатні в тому, що роблять зараз (хоча автономний автомобіль Google, очевидно, все ще має проблеми з виявленням різниці між оленем і поліетиленовим пакетом, що дме вітром ). Це справді дивовижно, коли дивишся на те, чого комп’ютери змогли досягти лише десятиліття тому. З перспективою прискорення еволюції ми можемо лише уявити, які завдання вони зможуть взяти на себе ще через 10 років.
Чи є там?
Ніхто не погоджується з тим, що технологія продовжить досягати колись немислимих подвигів, але думка про те, що масове технічне безробіття є неминучим результатом цих прогресів, залишається спірною. Багато економістів зберігають непохитну віру в Ринок та його здатність забезпечувати робочими місцями незалежно від того, що роботам та іншим футуристичним машинам різного масштабування наближається. Однак є одна частина економіки, де технологія, поза тінню будь-яких сумнівів, відтіснила людство вбік: виробництво.
У період з 1975 по 2011 рік обсяг виробництва в США збільшився більш ніж вдвічі (і це незважаючи на НАФТА та зростання глобалізації), тоді як кількість (людей) працівників, зайнятих на виробничих посадах, зменшилася на 31 відсоток. Така дегуманізація виробництва не є лише тенденцією в Америці - або навіть багатих західних країнах - це глобальне явище. Він також знайшов шлях до Китаю, де обсяг виробництва збільшився на 70 відсотків між 1996 та 2008 роками, навіть коли зайнятість у виробництві скоротилася на 25 відсотків за той же період.
Серед економістів існує загальна думка, що зменшення актуальності нашого виду у виробництві безпосередньо пояснюється здатністю технології робити більше матеріалів з меншою кількістю людей. І який бізнес не торгуватиме дорогою людською робочою силою, яка перебуває на обіді, для флоту ніколи не викликуючих хворих машин? (Відповідь: усі ті, хто вигнаний підприємствами, які це зробили.)
Питання в $ 64 трлн полягає в тому, чи буде ця тенденція повторюватися в сфері послуг, яку більше двох третин американських співробітників називають своїм професійним домом. І якщо це станеться, то куди перейдуть усі ці працівники?
"Немає сумнівів, що автоматизація вже впливає на ринок праці", - каже Джеймс Петхокукіс, співробітник Американського інституту підприємницької діяльності. "Було багато зростання на висококласних робочих місцях, але ми втратили багато робочих місць середньої кваліфікації - типу, де можна створити покроковий опис того, що це за робочі місця, як банківські касири чи секретарі або фронтові люди ".
Це може бути спокусливо знизити побоювання з приводу технологічного безробіття, коли ми бачимо, що прибуток підприємств регулярно б'є рекордні показники. Навіть рівень безробіття в США повернувся до рівня перед економічними поїздами. Але ми повинні мати на увазі, що участь у ринку праці залишається заниженою на найнижчих рівнях, що спостерігаються за чотири десятиліття. Тут є чимало факторів, що сприяють (не останнє з яких - це вибухові бум-бейри), але деякі з них, безумовно, пов'язані з людьми, настільки невдоволеними їхніми перспективами на сьогоднішньому ринку праці, що вони взагалі просто «заспокоюють».
Ще однією важливою розробкою сюжету є те, що навіть серед тих, хто працює, плоди цієї підвищеної продуктивності не поділяються однаково. У період з 1973 по 2013 рік середня продуктивність праці в США у всіх секторах зросла вражаюче на 74, 4 відсотка, тоді як погодинна компенсація зросла лише на 9, 2 відсотка. Важко не зробити висновок, що працівники людини просто менш цінні, ніж колись.
То що тепер, люди?
Давайте розпочнемо міркувальний експеримент і припустимо, що технологічне безробіття абсолютно відбувається і його руйнівні наслідки проникають у кожен куточок працевлаштування та економічну кризу. (Ще раз зазначу: Це далеко не консенсусна точка зору.) Як має готуватися суспільство? Можливо, ми можемо знайти шлях вперед, дивлячись на своє минуле.
Майже два століття тому, коли нація вступила до промислової революції, вона також здійснила паралельну революцію в освіті, відому як рух загальної школи. У відповідь на сьогоднішні економічні потрясіння, суспільство почало пропагувати радикальну концепцію, що всі діти повинні мати доступ до базової освіти незалежно від багатства своєї родини (або її відсутності). Мабуть, найважливіше, що учнів у цих нових «загальноосвітніх школах» навчали стандартизованим навичкам та дотриманню рутини, що допомогло їм продовжувати ставати здібними фабричними працівниками.
"Цього разу у нас є цифрова революція, але у нас не було паралельної революції в нашій системі освіти", - каже економіст та засновник еволюції освіти Лорен Паєр. "Існує великий розрив між сучасною економікою та нашою системою освіти. Студентів готують до роботи в неправильному столітті. Адаптація, ймовірно, буде найціннішим вмінням, якого ми можемо навчитися. Нам потрібно сприяти усвідомленню ландшафту, який збирається змінити. швидко ».
Окрім того, щоб допомогти учням навчитися адаптуватися - іншими словами, навчитися вчитися - Паєр заохочує школи приділяти більше уваги культивуванню м'яких навичок, у яких "люди мають природну конкурентну перевагу перед машинами", - каже вона. "Такі речі, як запитання, планування, творче вирішення проблем та емпатія. Ці навички дуже важливі для продажів, це дуже важливо для маркетингу, не кажучи вже про сфери, які вже вибухають, як, наприклад, опікун похилого віку".
Одне джерело професійної надії полягає в тому, що навіть коли технологія видаляє людство з багатьох позицій, це також може допомогти нам перекваліфікуватися на нові ролі. Завдяки Інтернету, безумовно, існує більше способів доступу до інформації, ніж будь-коли раніше. Крім того (якщо не дещо іронічно), просунуті технології можуть відкрити нові можливості, знизивши планку на позиції, які раніше вимагали років навчання; люди, які не мають медичних ступенів, можуть, наприклад, впоратися з попередніми діагнозами невідкладної допомоги за допомогою пристрою з підтримкою ШІ.
Тож, можливо, ми не повинні розглядати цих ботів і байтів як взаєморозробників, щоб зайнятися нашою роботою, а не як інструменти, які можуть допомогти нам зробити свою роботу краще. Насправді, у нас може бути не будь-який інший спосіб дій - забороняючи глобальне відмову від прогресу в амішському стилі, все більш здібні та науково-казкові технології збираються в Інтернет. Це дана; робітники, які навчаються їх сприймати, будуть найкращими.
"Буде багато робочих місць, які не зникнуть, але вони зміняться через машинне навчання", - каже Домінгос. "Я думаю, що кожен повинен зробити, це подивитися, як вони можуть скористатися цими технологіями. Ось аналогія: людина не може виграти гонку проти коня, але якщо ви будете їздити на коні, ви підете набагато далі Ми всі знаємо, що Deep Blue побив Каспарова, а потім комп’ютери стали найкращими шахістами у світі - але це насправді не правильно. Діючі чемпіони світу - це те, що ми називаємо «кентаври», це команда людини та комп'ютера. Людина та комп'ютер насправді дуже добре доповнюють один одного. І, як виявляється, команди з комп’ютера людини перемагають усіх виключно конкурентів, що складаються лише з людини або виключно з комп'ютера. Я думаю, що це хороший приклад того, що відбуватиметься у багатьох областях ".
Такі технології, як машинне навчання, справді можуть допомогти людям - принаймні, тим, хто має технічне ноу-хау - видатні. Візьмемо для прикладу корисний спорт фантазії Cory Albertson, який заробляв мільйони на щоденних ігрових сайтах, використовуючи алгоритми, виготовлені вручну, щоб поставити перевагу перед конкурентами людини, стратегії яких часто базуються на трохи більше, ніж на тому, що вони отримали з минулого вечора SportsCenter . Також розглянемо згадані раніше алгоритми біржових торгів, які дозволили фінансовим гравцям зібрати статки на ринку. У випадку цих так званих сценаріїв "альго-торгівлі" алгоритми виконують усі важкі підйоми та швидку торгівлю, але люди, що базуються на вуглеці, все ще знаходяться на задньому плані, реалізуючи інвестиційні стратегії.
Звичайно, навіть за умови найбільш надійної освітньої реформи та розподіленого технічного досвіду, прискорення змін, ймовірно, витіснить значну частину робочої сили в сторону. Є лише стільки людей, які зможуть використовувати магію кодування на свою користь. І такий тип розбіжності може вийти лише погано.
Одним із можливих рішень, запропонованих багатьма економістами, є певна форма загального базового доходу (UBI), яка просто дає людям гроші. Як можна було б очікувати, ця концепція має підтримку багатьох з політичної лівої сторони, але вона також мала помітних прихильників праворуч (зірка лібертарної економічної рок Фрідріх Хайек знаменито схвалила цю концепцію). Тим не менш, багато в США позитивно мають алергію на що-небудь навіть з найменшим ароматом "соціалізму".
"Це насправді не соціалізм, а навпаки", - коментує Форд, який підтримує ідею UBI в якийсь момент вниз, щоб протистояти нездатності великих шарів суспільства заробляти на життя так, як вони роблять сьогодні. "Соціалізм полягає в тому, щоб уряд зайняв економіку, володів засобами виробництва, і - найголовніше - розподіляв ресурси … І це насправді протилежне гарантованому доходу. Ідея полягає в тому, що ви даєте людям достатньо грошей, щоб вижити на тоді вони виходять і беруть участь у ринку так само, як і коли б вони отримували ці гроші з роботи. Це фактично альтернатива вільному ринку мережею безпеки ".
Точна форма захисної сітки Homo sapiens залежить від того, кого ви запитуєте. Паєр схвалює програму гарантованих робочих місць, можливо, в поєднанні з якоюсь формою UBI, тоді як "консервативна версія буде через щось на зразок негативного податку на прибуток", за словами Петхокукіса. "Якщо ви заробляєте 15 доларів на годину, а ми, як суспільство, думаємо, що ви повинні заробляти 20 доларів на годину, тоді ми закриємо прогалину. Ми вирішили би вам чек на 5 доларів на годину".
Окрім підтримки життєдіяльності працівників, може потребувати переоцінки самого характеру праці. Генеральний директор Alphabet Ларрі Пейдж запропонував впровадити чотириденний робочий тиждень, щоб дати можливість більшій кількості людей знайти роботу. Цей тип зрушень не такий вже й непростий, якщо врахувати, що наприкінці 19 століття середній американський працівник здійснював майже 75 годин на тиждень, але робочий тиждень розвивався у відповідь на нові політичні, економічні та технологічні сили. Немає жодної реальної причини, щоб чергове зміщення такої величини не могло (або не було) повторитися.
Якщо така політика виглядає цілком недосяжною в поточній політичній атмосфері, яка задушена в Америці, це тому, що вони, безумовно, є. Однак, якщо масове технологічне безробіття почне проявляти себе так, як передбачають, це призведе до нової радикальної економічної реальності, яка вимагатиме кардинального нового політичного реагування.
Назустріч економіці « Зоряний шлях»
Ніхто не знає, що чекає майбутнє. Але це не означає, що не весело грати у гру «що якщо». Що робити, якщо ніхто не може знайти роботу? Що робити, якщо все перебуває під контролем кількох мільйонерів та їх армій-роботів? І, що найцікавіше з усіх: Що робити, якщо ми взагалі задаємо неправильні запитання?
Що робити, якщо після бурхливого перехідного періоду економіка розвивається поза тим, що ми сьогодні визнали б? Якщо технологія продовжується за своєю нинішньою траєкторією, це неминуче веде до світу достатку. У цій новій цивілізації 2.0 машини, можливо, зможуть відповісти на будь-яке запитання і зробити майже все доступне. Отже, що це означає для нас малолюдних людей?
"Я думаю, що ми прямуємо до світу, де люди зможуть проводити свій час, роблячи те, що їм подобається робити", а не те, що їм потрібно робити ", - генеральний директор Planetary Ventures, співзасновник X-Prize та відданий технооптиміст Петро Діамандіс сказав мені, коли я брав інтерв'ю з ним минулого року. "Було опитування Gallup, яке сказало, що приблизно 70 відсотків людей у Сполучених Штатах не користуються своєю роботою - вони працюють, щоб покласти їжу на стіл і отримати медичне страхування, щоб вижити. Отже, що відбувається, коли технології можуть зробити все це працювати на нас і дозволяти нам реально робити те, що нам подобається в наш час? "
Неважко уявити собі не дуже далеке майбутнє, коли автоматизація бере на себе всі небезпечні та нудні роботи, які люди зараз роблять лише тому, що їм належить. Безумовно, є елементи вашого робочого дня, які ви не заперечуєте проти аутсорсингу на машині, щоб ви могли більше часу проводити з частинами своєї роботи, про які ви дбаєте.
Одне бачення на півсклянки може бути схожим на галактику, зображену в « Star Trek: The Next Generation», де велика кількість реплікаторів на їжу та економіка після грошей замінили потребу робити … ну, що завгодно. Кожен із Starfleet міг вирішити весь свій час грати у відеоігри 24 століття, не боячись голоду чи бездомності, але вони вирішили, що краще використовувати свій час, витратившись на вивчення невідомого. Капітан Пікард та екіпаж USS Enterprise не працювали, бо боялися, що станеться, якщо їх не буде - вони працювали, бо хотіли.
Звичайно, нічого неминучого. Тисяча речей могла б відвернути нас із цього шляху. Але якщо ми коли-небудь дійдемо до постдефіцитного світу, то людство буде змушене пройти радикальну переоцінку своїх цінностей. І, можливо, це не найгірше, що може трапитися з нами.
Можливо, нам не варто боятися думки про те, що всі робочі місця зникають. Можливо, нам слід відсвяткувати надію, що більше нікому не доведеться працювати.
