Масштабная трансформация
Сбербанка в прямом эфире
LIVE
Будущее
Julia Rakova
4911

Год 2033: Искусственный интеллект и мёртвые профессии

"Ну это уж она загнула!!! Полет фантазии. Ничего этого не будет, человека никто не заменит", - так отреагировали в ведущем медиа с более, чем 50 млн посещений в месяц, увидев мой комментарий про то, что 47% профессий находятся в зоне высокого риска, а некоторые будут заменены роботами с вероятностью 90% и выше.

В закладки

Такая реакция встречается часто: страшно понимать, что уступишь свое место искусственному интеллекту - отрицание гораздо проще и удобнее. Луддиты тоже в свое время отрицали промышленную революцию и боролись со станками. А потом в массовом порядке просили милостыню или работали за еду. Все, кроме тех, кто понял, что если революцию нельзя остановить, надо ею или управлять, или правильно вписаться.

Вопрос №1. Кому вписываться?

Привожу потрясающие данные из книг израильского учёного Юваля Ноя Харари, которого считаю не только выдающимся мыслителем и учёным нашего времени, но и провидцем цифровой революции. Вероятность замещения разных профессий автоматизацией была недавно оценена алгоритмом оксфордских учёных Фрея и Осборна: в США в зоне высокого риска находится 47% профессий. Половина, представляете?

С вероятностью в 99% к 2033 году свои места программным роботам уступят специалисты по телемаркетингу и страховые агенты, с 98% вероятностью - рефери, с 97% - кассиры, с 96% - шеф-повара и 94% - официанты, 91% - экскурсоводы и 89% - пекари.

А теперь реальные факты:

1. Уже сейчас онлайн роботы заменяют новостных журналистов и пиарщиков, а механические - спасателей. Кстати, в Bloomberg News уже 30% контента создаётся программным роботом Cyborg.

2. В зоне риска находятся и врачи-диагносты: компьютерный алгоритм Watson диагностирует рак в 90% случаев, а человеческие эксперты - в 50%.

3. Искусственный интеллект по имени Vital входит в совет директоров венчурного фонда из Гонконга. Vital инвестирует в стартапы, занимающиеся регенеративной медициной. Vital наравне с 5 человеческими членами совета директоров голосует по всем инвестиционным решениям.

4. В спину тренерам дышит алгоритм подбора и расстановки игроков, вооружённая которым малобюджетная бейсбольная команда "Окленд" смогла выстоять против гигантов, в частности, "Нью Йорк Янкиз" с лучшими игроками и бюджетом в $125 млн, и впервые в Американской высшей лиге одержать 20 побед подряд.

5. А знаете, кто дышит в спину рекрутерам? Нейросеть Facebook, которая знает нас, профессионалов, лучше, чем мы сами: что нам нравится, о чем мы мечтаем, что обсуждаем, чем интересуемся и какими профессиональными достижениями гордимся. И если она займется рекрутингом, никто не устоит.

Кстати, именно рекрутеры ведущих компаний сообщили мне о том, где и в каких компаниях востребована автоматизация маркетинга. А также сообщили, что сейчас профессионалы с опытом и знаниями в автоматизации маркетинга получают зарплату в несколько раз больше обычных маркетологов! Прочитать мою статью-исследование можно по ссылке.

Вопрос №2. Что делать?

Ответ - трансформироваться.

Многие профессии не исчезнут, но изменятся и перейдут в цифру. Например, к 2033 году специалисты по дизайну могут стать дизайнерами виртуальных миров, экскурсоводы смогут вести экскурсии по таким мирам, а журналисты и редакторы - создавать и запускать сценарии приключений героев таких цифровых вселенных.

Спасатели и военные будут управлять роботами дистанционно, а врачи освоят телемедицину, что в совокупности с диагностическими алгоритмами и 3D печатью искусственных органов ускорит эффективность лечения в десятки раз.

Важно: специалистам надо начать изучать digital и автоматизацию как можно скорее, а студентам - осваивать IT. Главным вызовом для человека будет не только изучение интерфейсов программных роботов и платформ автоматизации, но и умение мыслить как искусственный интеллект. Без этого управлять им не получится.

Вопрос №3. Какие навыки развивать?

В каждой индустрии будут требоваться свои особые навыки, но, по моему мнению, будут три ключевых вида профессий и универсальный набор цифровых компетенций, важнейших для любых отраслей:

1. Архитекторы автоматизации. Для них важны системное и последовательное мышление и опыт создания алгоритмов процессов (сценариев автоматизации). Эти алгоритмы будут загружаться в программных роботов, которые на их основе будут самообучаться и создавать комплексные, масштабируемые процессы автоматизации.

2. Аналитики Big Data. Важны быстрый поиск и процессинг больших данных, находящихся в онлайн доступе, и умение на основе извлеченных инсайтов определить тренды будущего. Именно аналитики будут формировать спрос на развитие прикладных и узкоспециализированных систем искусственного интеллекта в области big data для каждой индустрии.

3. Пользователи прикладных систем искусственного интеллекта. Важно умение взаимодействовать с интерфейсами программных роботов и digital платформ в своей индустрии.

Я не пишу здесь о создателях программных алгоритмов. С одной стороны, приходит их время, с другой - алгоритмы самообучаются и саморазвиваются, и скоро смогут не нуждаться в хозяине и контролере. Поэтому эта роль ключевая, но не распространённая, и представляется она мне самой важной и самой неопределенной.

{ "author_name": "Julia Rakova", "author_type": "self", "tags": ["\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u044b","\u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438","\u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439_\u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442","\u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435","\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f_\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430","\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f","big_data"], "comments": 11, "likes": 11, "favorites": 45, "is_advertisement": false, "subsite_label": "future", "id": 78287, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Tue, 06 Aug 2019 13:19:11 +0300", "is_special": false }
Объявление на vc.ru
0
11 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
6

Ох уже эти пугалочки. Никто не расстроился с уходом кузнецов, портных, фонарщиков, телефонисток и т.д. Пропали целые сферы бизенеса по содержанию коней, развозки угля, производства свечей и т.д.
Вот мало кто пишет о тех профессиях которые появятся.

Ответить
0

Согласна на 100%, Роман! По профессиям будущего - спасибо, беру на заметку эту тему. В свое время бизнес-школа Сколково, моя альма матер, создала атлас профессий будущего в 2014 году, а потом в 2015 его обновили. http://www.skolkovo.ru/public/media/documents/research/sedec/SKOLKOVO_SEDeC_Atlas_2.0.pdf Читали?

Ответить
1

Видел этот так называемый атлас. В разделе робототехники много разных проектировщиков и один оператор. Но ни слова об инженерах-интеграторах промышленной робототехники, тех кто реализует и запускает проекты и которых не хватает уже сейчас.

Ответить
0

И какие из них устойчиво проявились за 5 лет?

Ответить
2

Проектировщики, программисты, инженеры установщики робототехники есть уже сейчас и их уже не хватает, конкретно в РФ.
Говорю как представитель одного из японских брендов промышленной робототехники.

Ответить
1

Специалисты ближайшего будущего стран СНГ (и не только) - электрики, сантехники и прочие технические специальности, которые будут поддерживать "будущее". Как есть и сейчас, впрочем.

Ответить
1

Похоже, они будут входить в 53% профессий с низким уровнем риска замещения

Ответить
0

Аналитики Big Data. Важны быстрый поиск и процессинг больших данных, находящихся в онлайн доступе, и умение на основе извлеченных инсайтов определить тренды будущего. Именно аналитики будут формировать спрос на развитие прикладных и узкоспециализированных систем искусственного интеллекта в области big data для каждой индустрии.

Помилуйте, вы в серьёз считаете, что нам стоит это осваивать и тягаться с ИИ именно всфере обработки Big Data? Да это единственное .что умеет делать ИИ... И лучше него никто не сможет выявлять тренды на основании обработки огромных масивов данных... Нам останется разве что менять им батарейки вовремя...

Ответить
1

Абсолютно с вами согласна и даже не думала спорить. По моему мнению, качественный анализ больших данных невозможен без ИИ. "Важны быстрый поиск и процессинг больших данных, находящихся в онлайн доступе, и умение на основе извлеченных инсайтов определить тренды будущего" - я имела в виду то, что будут ожидать от аналитиков. И они для этого, конечно же, будут применять ИИ. При этом мне хотелось раскрыть здесь самую важную проблему анализа больших данных сегодня: можно разложить и скомпоновать big data вдоль и поперек с помощью ИИ (BI), но сделать качественные выводы - инсайты на основе выявленных нескольких трендов будущего, чтобы, в частности, например, в маркетинге сформировать новую потребность и успешно управлять поведением клиента, может пока только человек, и таких людей очень немного. А вот то, что "Нам останется разве что менять им батарейки вовремя..." - это так и это снова верно.

Ответить
1

Julia, а что есть анализ и выводы, как не сопоставление прошлого опыта (статистики) с массивом текущих данных и выявление похожих паттернов? ИИ с этим справляется идеально. Компьютер будет выдавать нам несколько возможных сценариев развития с % их вероятности... Что останется аналитикам? делать очевидный выбор в пользу наиболее вероятного? )) Это не аналитика. Приведите пример для наглядности...

Я могу допустить, что в сферах, связанных с финансами и фодовыми рынками, где твит какого-нибудь инфлюенсера может существенно изменить текущую картину, но не может быть предугадан ИИ, там аналитики будут при деле всегда. Но это скоре будет превентивным дополнением, такая себе защита от дурака... А вот, к примеру, в транспорте, медицине, торговле, даже юриспруденции, где обработка массива данных позволит прогнозировать и диагностировать, людям с ИИ не тягаться точно... Даже в ссфере человеческих отношений, ИИ может проанализировать физиогномику лица через камеру, набор стандартных предпочтений объекта и выдать с достаточной степенью вероятности сценарий свидания или совместимость пары... Уже было немало снято короткометражек а-ля черного зеркала на эту тему... Если понятие "пара" вообще сохранится к тому времени (куклы для секса не в счёт)...

Давайте лучше действительно обсуждать возможные сферы, где появятся новые профессии, новые возможности... Мне кажется это важнее и привлекательнее для думающей аудитории...

Ответить
0

Я так ждала этот вопрос! Спасибо Alximik Ra) " Компьютер будет выдавать нам несколько возможных сценариев развития с % их вероятности... Что останется аналитикам? делать очевидный выбор в пользу наиболее вероятного? ))" - если бы это так и работало, то взрывали бы индустрию (disrupt industry) не стартапы, которые этим занимаются и отодвигают гигантов в сторону, а корпорации - в распоряжении которых лучшие ИИ и гигантские объемы данных. Уже само существование успешных стартапов, меняющих индустрии и создающих новые потребности, является примером того, что "делать очевидный выбор в пользу наиболее вероятного" не срабатывает.

Big Data считается прорывной технологией с 2012-2014 года, так? И все равно ИИ не может тягаться с человеческой интуицией, которой обладают основатели стартапов. Никакой метафизики здесь, кстати, нет. Наш мозг помнит все: абсолютно все, об этом, кстати, говорила Татьяна Черниговская на дискуссии, на которой мне тоже посчастливилось выступать. Наше сознание - не наш мозг, мы не помним огромное количество данных, которые заложены в нашем мозге и который их перерабатывает и, когда надо, выдает нам правильный ответ, который мы считаем подсказкой интуиции. Поэтому в моей статье я и хотела подчеркнуть тот факт, что аналитики и будут объединять выдачу инфо ИИ с человеческой интуицией и формировать те инсайты, на основании которых будет создаваться будущее. Возможно, ИИ на основе квантового компьютера радикально изменит ситуацию, но сейчас существующий ИИ не может заменить человеческий мозг и его выводы.

Ответить

Комментарии