«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.
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.
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?
Создание резерва поспособствует развитию «критически важной индустрии».
Дополнено в 20:37 мск. Курс BTC вырос до $93,6 тысячи за монету.
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?
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.
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.
И посоветовал сотрудникам приходить в офис «хотя бы» в будни, чтобы выиграть гонку за AGI.
Предприниматель сделал вывод, что машины тронут других, но не предпринимателей. Больше похоже на публичную демонстрацию своих страхов.
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
Надеюсь, машины справятся с правописанием и пунктуацией лучше нас.
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 :)
Комментарий недоступен
Как успехи в порабощении?
Комментарий недоступен