26 миллионов рабочих мест сократятся из-за ИИ в ближайшие 5 лет: рассказываю, как приручить нейросети

Всемирный экономический форум в Женеве опубликовал доклад, согласно которому почти четверть всех рабочих мест изменится в результате внедрения ИИ, перехода на экологически чистую энергию, перераспределения цепочки поставок и других инновационных факторов. А аналитика данных, технологии управления и кибербезопасность станут основными факторами роста занятости. Рассказываю подробнее о том, как изменится наше общество в ближайшие пять лет и как быть готовым к этому.

Приветствую! Меня зовут Алексей Комаров, я сооснователь и генеральный директор компании EntSpace.

Всеобщая эйфория от возможностей искусственного интеллекта быстро сменилась тревогой. Скорость развития нейросети ChatGPT, которая за считаные минуты пишет статьи, научные работы и даже программные коды, напугала ключевых экспертов современного цифрового мира. Глава SpaсeX, Tesla и Twitter, а также соучредитель разработавшей ChatGPT компании OpenAI Илон Маск подписал открытое письмо с призывом ко всем лабораториям, занимающимися разработками искусственного интеллекта, немедленно приостановить развитие систем, более мощных, чем GPT-4, хотя бы на полгода. К нему присоединились более тысячи исследователей искусственного интеллекта, в том числе сооснователь Apple Стив Возняк.

Тем временем нейросети семимильными шагами проникают в нашу жизнь. Один из моих выпускников, владелец средней московской девелоперской компании, на прошлой неделе сократил половину отдела продаж, переведя обработку первичных запросов на GPT-3. По его словам, чат-бот в разы быстрее и эффективнее людей справляется с подбором и рекомендациями объектов недвижимости. Проведенный нами опрос предпринимателей — клиентов EntSpace показал, что почти половина из них постоянно пользуются ChatGPT, при этом более трети — для решения рабочих задач, а 14% — и в работе, и в повседневной жизни. И это спустя всего четыре месяца с момента выхода технологии на рынок.

Как получилось, что нейросети начали развиваться с такой молниеносной скоростью? Толчком к этому стала пандемия, ускорившая рост производства цифровых данных. Данные — это топливо для нейросетей. Чем больше их поглощает ИИ-система, тем мощнее, умнее и хитрее она становится. По оценкам International Data Centre, за период пандемии в 2020 году объем выпущенных данных в мире вырос почти на 40%, до 64,2 миллиарда терабайт. Этому поспособствовали повсеместный переход на удаленную работу, рост производства цифрового контента, стриминговых платформ, e-commerce и телемедицины. По тем же оценкам, в 2022–2026 годах объем выпущенных человечеством цифровых данных увеличится более чем вдвое. Это означает, что скорость совершенствования ИИ-нейросетей вырастет по экспоненте.

В ближайшие годы искусственный интеллект как минимум частично заменит специалистов в сферах с высокой емкостью человеческого капитала: в производстве контента, архитектуре, дизайне, коммуникациях, административных функциях, работе с архивными данными, разработке.

С проникновением ИИ в разные сферы число ИИ-специалистов вполне может превзойти численность высвобождающихся сотрудников. Яркий пример — острый кадровый дефицит в порту Роттердама, где в свое время с переходом на роботизацию и автоматическое управление обработки грузов резко выросла потребность в специалистах, которые могут проектировать и контролировать работу этих систем. Наверняка появятся новые профессии, которые сейчас, на текущем уровне развития и проникновения ИИ, еще не осмыслены. Только в России за последний месяц спрос на сотрудников, владеющих навыками работы с нейросетями, вырос в 13 раз. Сегодня мы можем говорить о формировании новой ветви образования в связи с появлением новых профессий, связанных с управлением нейросетями.

GPT и его аналоги ускорят трансформацию системы образования, которая началась в пандемию. Образовательный процесс перестал быть зажатым в рамках помещения школы или университета: получение знаний теперь доступно в любом месте, в любое время и в любом возрасте. На смену классической схеме «от преподавателя к ученику» идет персонализированная модель обучения «от человека к человеку» и комбинированные системы, где в учебном процессе задействованы люди и алгоритмы.

В ситуации, когда любую информацию можно получить не просто в виде набора ссылок в интернете, а как грамотный и довольно точный ответ на запрос, типичная для старых образовательных институтов модель трансляции знаний от экспертов к учащимся будет всё менее актуальной. Знание будет формироваться как результат взаимодействия — игрового, проектного — между людьми и при участии технологий. Этот переход уже начался, и с развитием нейросетей он будет только набирать оборот.

Ускорение и изменение процессов в образовании коснется и классических форматов. Представьте, что в школе или университете один преподаватель с помощью того же ChatGPT создает индивидуальный тест по своему предмету для каждого ученика всего за несколько минут. Как это поменяет и загрузку, и требования к квалификации преподавателя, и объективность оценки учащихся?

У нас прекрасный шанс наблюдать «в первом ряду» глобальную трансформацию не только в системе образования, но и во всех других индустриях и сферах, которые может качественно изменить искусственный интеллект.

В чем же угроза, не нагнетают ли Илон Маск и Стив Возняк? Отнюдь. Коронавирус заставил практически весь мир создать гигантский массив цифровых персональных профилей каждого человека с личными данными, включая данные о передвижении и состоянии здоровья, покупках, предпочтениях, мельчайших деталях жизни. Такие объемы данных — колоссальный источник питания для нейросетей, который может стать ахиллесовой пятой во взаимодействии человечества с искусственным интеллектом. Доступ алгоритмов к личным данным каждого человека может подвести к возникновению системы, когда быстро обучающийся искусственный разум сможет принимать решения, что лучше для человека, вплоть до выбора лечения или определения наказания за совершенные проступки. Вот здесь мы можем подойти к опасной черте, когда нейросети смогут фактически управлять нашей жизнью. И оказаться в реальности, очень близкой к описанной в фантастическом фильме «Особое мнение».

Чтобы сохранить управляемость искусственным интеллектом, необходимо четко разграничить типы данных, к которым его можно и нельзя допускать. Можно предположить, что о создании системы ограничения доступа пойдет речь в единых правилах работы с нейросетями, к разработке которых призвали эксперты во главе с Илоном Маском.

А что бы вы обязательно включили в такие правила? Как думаете, к каким данным нужно запретить доступ ИИ?