SVG-битва нейросетей
Карманный проектор
Полёт над Луной
Стив Джобс про смысл работы
Книжная закладка с ИИ
Xiaomi SU7 Ultra
Роботы Figure за работой

«Машины не могут работать там, где нет данных»: какие профессии в будущем не заменят роботы

Энтони Голдблум, основатель компании Kaggle, специализирующейся на работе с большими объёмами данных и data science, прочитал лекцию на мероприятии TED — о том, какие профессии в будущем не окажутся заменены роботами и технологиями.

Редакция vc.ru публикует конспект выступления.

«Машины не могут работать там, где нет данных»: какие профессии в будущем не заменят роботы

«У меня есть племянница, которую зовут Яли. Сейчас ей девять месяцев. Мать Яли — врач, а отец работает адвокатом. К тому времени, как Яли пойдет в колледж, работа её родителей значительно изменится», — говорит Голдблум.

В 2013 году, продолжает предприниматель, ученые из Оксфордского университета провели исследование, в ходе которого выяснили, что специалисты каждой второй профессии рискуют в будущем оказаться полностью замененными роботами или другими специальными технологиями. Большинство из них будут заменены технологиями, использующими алгоритмы машинного обучения, утверждают исследователи.

«Машинное обучение — одна из самых мощных областей в развитии искусственного интеллекта. Такие технологии исследуют большие объёмы данных, обучаются на них и становятся способны частично имитировать человеческую деятельность, самостоятельно принимать решения. Моя компания работает как раз в этой отрасли. Мы общаемся с сотнями специалистов в этой области, и нам есть что сказать о том, что умеют и не умеют делать машины, каких специалистов они смогут заменить», — продолжает автор доклада.

Алгоритмы машинного обучения начали применяться в промышленности в начале 90-х годов, говорит Голдблум. Изначально они решали несложные задачи вроде оценки кредитных рисков по заявке, сортировки электронной почты и так далее. В последние несколько лет индустрия переживает стремительный рост.

«В 2012 году наша компания разработала алгоритм, который мог оценивать эссе учеников средней школы. В 2015 году мы создали алгоритм, который смог распознавать заболевание диабетическая ретинопатия по снимку человеческого глаза. Диагнозы совпали с диагнозами врачей-офтальмологов», — делится Голдблум.

У машин есть возможность обойти людей в таких областях — если дать им соответствующие данные. Учитель за всю свою жизнь может прочитать 40 тысяч эссе. Офтальмолог — осмотреть 50 тысяч пар глаз. Машина прочитает миллионы эссе и проанализирует миллионы пар глаз за несколько минут.

«У нас нет шансов конкурировать с машинами в тех областях, где для принятия решения нужно изучить большой объём данных», — утверждает автор выступления.

Но есть, по словам Голдблума, вещи, которые машинам не под силу. Это принятие решений в областях, где можно полагаться только на небольшой объём данных. Для успешной работы алгоритмов машинного обучения им нужна большая база знаний. «Там, где имеется только несколько, казалось бы, несопоставимых фактов, машины теряются и не могут сделать ничего принципиально нового».

В качестве примера автор доклада приводит американского инженера Перси Спенсера. Во времена второй мировой войны Спенсер как-то обратил внимание на то, что его шоколадка, лежавшая недалеко от лампы-магнетрона, расплавилась. Так к Спенсеру пришла идея создания микроволновой печи. «Машины не могут конкурировать с нами в областях, где требуются принципиально новые решения. На самом деле, человек принимает такие решения, хоть и в меньших масштабах, тысячи раз в день».

«Таким образом, будущее любой профессии сводится к вопросу: как часто специалистам приходится принимать решения, основываясь на больших объёмах данных и внушительном опыте, а как часто от них требуется нечто принципиально новое», — объясняет предприниматель.

В ближайшие несколько лет, полагает Голдблум, машины смогут заниматься аудитом и некоторыми шаблонными юридическим вопросами. Однако они по-прежнему не будут способны проводить комплексное налоговое структурирование и решать другие вопросы. Работу в области бухгалтерского учёта и юриспруденции всё ещё можно будет найти — просто её станет меньше.

«Машины не смогут заниматься маркетингом — для этого необходимо находить новые решения. Бизнес в значительной степени предполагает поиск новых ниш на рынке, и это тоже не под силу машине. Бизнес-стратегии, маркетинговые кампании — этим будут и дальше заниматься люди», — заключает предприниматель.

Так что, Яли, какой бы путь ты ни выбрала, пусть каждый день приносит тебе новые вызовы. И тогда ты всегда будешь впереди машин.

13 комментариев

Предприниматель сделал вывод, что машины тронут других, но не предпринимателей. Больше похоже на публичную демонстрацию своих страхов.

7

Сама суть нашего бытия это переход от органики к более живучей форме. Эволюция дала нам разум и тело по факту для того, что бы мы построили следующий веток. Так, что бояться не стоит, переход в железо просто неизбежен и эт к лучшему

4

Надеюсь, машины справятся с правописанием и пунктуацией лучше нас.

12

Всё они смогут. Вся жизнь людей - это просто куча данных, которые роботы будут агрегировать, скорее всего в облаках. Так что это лишь вопрос времени. Ну и люди им в этом помогут :)

8

Комментарий недоступен

1

Как успехи в порабощении?

9

Комментарий недоступен

1
Раскрывать всегда
Я производил 2 млн пачек, зарабатывал 55 млн ₽, попал в топ маркетплейсов, но всему приходит конец

В 2023 я больше всех продавал на маркетплейсах в своей товарной категории, работал со всеми крупными ритейл-сетями, а всего бизнес приносил 1,1 млрд ₽ выручки и 55 млн ₽ прибыли в год.

Теперь можно и руки вытереть, и бюджет посчитать 
44
33
реклама
разместить
⭐️Сколько должен стоить доллар?💸

Применяем научный подход в определении справедливого курса

⭐️Сколько должен стоить доллар?💸
1414
Почему 80% компаний проигрывают суды с ФНС и что делать бизнесу?

Споры с налоговой инспекцией – сложный процесс, в котором большинство компаний проигрывают. По официальной статистике, в 2024 году 80% судебных разбирательств с ФНС завершились не в пользу налогоплательщиков. Почему так происходит и как минимизировать риски?

Трамп заявил, что в криптовалютный резерв США войдут BTC, ETH, XRP, SOL и ADA — крипторынок отреагировал ростом

Создание резерва поспособствует развитию «критически важной индустрии».

Дополнено в 20:37 мск. Курс BTC вырос до $93,6 тысячи за монету.

99
55
22
вчера стока блинкоинов втарил что сегодня еле лежу
Курс биткоина восстановился до $95000 после сильного падения. При каких условиях стоит ожидать продолжения роста? При каких начинаем корректироваться?

В своем последнем видео-разборе я показывал условия спуска цены в район $74324-80813. Условия были выполнены, движение было исполнено. Также еще до текущего роста, находясь в блоке $74324-80813, в своем канале я показывал, почему произойдет восстановление к текущим отметкам. В каком случае рост продолжится? В каком начнем корректироваться?

33
11
Сколько стоит питание Криштиану Роналду в России, если закупаться во ВкусВилле в 2025 году

Недавно Роналду стукнуло 40 лет. В честь этого я приготовил блюда из его рациона и посчитал бюджет. В этой статье вы узнаете, чем обедает один из лучших игроков мира, и почему вы тоже так можете. В конце покажу цены и принципы питания для кубиков пресса.

Обед Роналду – 993 рубля с учетом дофига трески (я все-таки сделал бакаляу из второй рыбины)
3636
66
33
Хочется сказать, что смотря на всех успешных, профессиональных и прочих людей, не забывайте, что ВЫ это не ОНИ. И прежде чем пытаться питаться как ОНИ, лучше сходите к ГАСТРОЭНТЕРОЛОГУ. У каждого своя переносимость тех или иных продуктов и не надо строить из них себе идолов. Питайтесь вкусно и сбалансировано, а вот это всё лишь сторис для рекламы трафика в телеграм для его канала!
Подвели статистику по срокам прибытия грузов
Подвели статистику по срокам прибытия грузов

Подвели статистику по срокам прибытия грузов, которые отправили Быстрым авто через Казахстан и Медленным через Киргизию и Уссурийск за период с 15.12.24 по 15.01.25, результаты в карточках к посту.

Сооснователь Google Сергей Брин рекомендовал ИИ-подразделению Google DeepMind работать по 60 часов в неделю

И посоветовал сотрудникам приходить в офис «хотя бы» в будни, чтобы выиграть гонку за AGI.

Сергей Брин. Источник фото: Kelly Sullivan / Getty Images
2626
55
11
2023 - Google уволит 12 тыс. сотрудников по всему миру — это 6% от штата компании В январе 2024 года Google сократил около 1000 сотрудников в марте 2025 - Сооснователь Google Сергей Брин рекомендовал ИИ-подразделению Google DeepMind работать по 60 часов о
[]