На что не способен искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) с развитием технологий способен занять миллионы рабочих мест. Это будет ударом по трудовой сфере и лишит работы как профессиональных рабочих, так и офисных сотрудников. Однако есть навыки, которыми ИИ не может овладеть: стратегия, творчество, ловкость рук и социальные навыки, основанные на эмпатии. Нам нужен новый общественный договор, в котором подчеркивается важность правильного обучения и сотрудничества с ИИ.
Искусственный интеллект может выполнять многие задачи лучше, чем человек, при практически нулевой стоимости. Этот простой факт способен принести огромную экономическую выгоду, но также вызвать беспрецедентную по своим объемам безработицу. Это подробно описывают и такие специалисты как Кай-Фу Ли и Чен Цюфань в книге «ИИ 2041».
Искусственный интеллект вызовет безработицу
В будущем искусственный интеллект может делать все: от выдачи кредитов до строительства наших домов, и даже нанимать и увольнять нас. Такая трансформация способов выполнения работы приведет не только к отсутствию рабочих мест для людей, но и к возникновению целого ряда социальных проблем, включая депрессию, самоубийства, наркоманию, растущее неравенство и социальные волнения.
Итак, что же нам остается? Какие рабочие места может и не может занять искусственный интеллект? Рабочие места, наиболее подверженные риску автоматизации со стороны ИИ, как правило, являются рутинными и начального уровня. Главное преимущество ИИ перед человеком заключается в его способности обнаруживать невероятно тонкие закономерности в больших объемах данных.
Возьмем пример андеррайтинга кредитов. В то время как человек-андеррайтер при принятии решения об одобрении вашей заявки на страхование будет рассматривать лишь несколько показателей (ваш чистый капитал, доход, дом, место работы и так далее), искусственный интеллект может за миллисекунды учесть тысячи переменных. От публичных записей, ваших покупок и записей о состоянии здоровья. Вплоть до того, какими приложениями и устройствами вы пользуетесь. Он выдаст гораздо более точную оценку вашей заявки.
Такие алгоритмы легко вытеснят рутинную работу офисных работников подобно тому, как программное обеспечение неуклонно поглощает рутинные задачи. Речь идет о ведении бухгалтерии и вводе данных. В сочетании с робототехникой искусственный интеллект также будет вытеснять все более сложные виды работ. По мнению специалистов, уже через 20 лет сборщики на складах, выполняющие рутинные задачи, будут вытеснены с рынка.
Многие строительные рабочие потеряют свои места, поскольку строительная практика перейдет на сборные компоненты, создаваемые роботами. Их будут использовать, поскольку они способны практически бесперебойно, без какой-либо усталости работать круглые сутки. Кроме того, за счет вычислений качество их работы в 90% случав лишено любых огрехов, допускаемых людьми.
На что не способен искусственный интеллект?
Существует как минимум три главных особенности, в которых проявляются недостатки ИИ перед человеком в рамках рабочего процесса.
Творчество
ИИ не может создавать, концептуализировать или стратегически планировать. Искусственный интеллект отлично справляется с оптимизацией для достижения узкой цели. Но он не способен выбирать собственные цели или мыслить творчески. ИИ также не может мыслить в разных областях и применять здравый смысл, что традиционно для человека.
Эмпатия
Искусственный интеллект не может чувствовать или взаимодействовать с такими проявлениями, как сочувствие и сострадание. Поэтому ИИ не может дать другому человеку почувствовать, что его понимают и заботятся о нем. Даже если ИИ будет совершенствоваться в этой области, будет крайне сложно довести технологию до такого уровня, чтобы люди чувствовали себя комфортно, особенно взаимодействуя с роботами в ситуациях, требующих заботы и сочувствия, или того, что мы можем назвать «человеческими услугами» или «человеческим отношением».
Ловкость рук
ИИ и робототехника не могут выполнять сложную физическую работу, требующую ловкости или точной зрительно-моторной координации. Искусственный интеллект не может работать с неизвестными и неструктурированными пространствами, особенно с теми, которые он не наблюдал.
Что все это означает для будущего рабочих мест? Асоциальные и рутинные профессии, такие как страховые агенты, будут полностью поглощены. В тех профессиях, которые являются высокосоциальными, но рутинными, люди и ИИ будут работать вместе, каждый внося свой опыт и знания.
Например, в классе будущего искусственный интеллект сможет заниматься оценкой рутинных домашних заданий и экзаменов и даже предлагать стандартизированные уроки и индивидуальные тренировки. А учитель-человек сосредоточится на роли сочувствующего наставника, который руководит групповыми проектами, развивающими эмоциональный интеллект. Также за человеком останется и обеспечение индивидуального обучения.
В тех профессиях, которые являются творческими, но асоциальными, творческие способности человека будут усилены инструментами ИИ, например, ученый может использовать технологии для ускорения процесса открытия лекарств. Наконец, люди будут блистать на рабочих местах, где требуются как творческие, так и социальные навыки, например, на руководящих должностях, требующих стратегического подхода.
Очевидно, что существует множество направлений работы, которые ИИ будет трудно освоить. И поэтому работникам будет безопаснее сделать карьеру. Только эти направления не предотвратят катастрофу для легионов работников, вытесненных с должностей, которые станут легче для ИИ. Так что же еще мы можем сделать, чтобы помочь удовлетворить основное желание человека иметь полноценные средства к существованию?
Роботы могут освоить не все профессии
Чтобы создать больше рабочих мест и повысить готовность работников к грядущим преобразованиям, Кай-Фу Ли и Чен Цюфань выделяют переобучение, перекалибровку и возрождение. И это лишь часть гигантских усилий по решению главной проблемы нашего времени – экономической революции ИИ.
Людей, занимающих рабочие места, находящиеся под угрозой, следует предупреждать заранее и поощрять к приобретению новых навыков. Хорошая новость заключается в том, что, как уже говорилось, есть навыки, которыми ИИ овладеть не может. Стратегия, креативность, социальные навыки, основанные на эмпатии, и ловкость рук. Кроме того, новые инструменты ИИ будут нуждаться в людях-операторах. Мы можем помочь людям приобрести эти новые навыки и подготовиться к новому миру работы.
Профессионально-технические учебные заведения должны пересмотреть свои учебные программы, чтобы включить в них курсы для таких устойчивых рабочих мест. Правительства могли бы взять на себя инициативу и предоставить стимулы и субсидии для этих курсов, а не слепо следовать широкомасштабным экономическим мерам, таким как всеобщий базовый доход.
Корпорации также могли бы предоставлять программы, подобные программе «Выбор карьеры» компании Amazon. В рамках инициативы Amazon выплачивает до 48 тысяч долларов США любому сотруднику для получения степени в таких востребованных областях как авиамеханика, автоматизированное проектирование и сестринское дело.
Важность и количество профессий, ориентированных на обслуживание людей, таких как медсестры, будет расти по мере роста благосостояния и продолжительности жизни. Общество постоянно обесценивает такие жизненно важные сервисные роли, ориентированные на человека, как в плане их восприятия, так и в плане их компенсации. Кай-Фу Ли призывает устранить это упущение.
В дополнение к повторному обучению навыкам, нам необходимо пересмотреть, как выглядят сегодняшние рабочие места с помощью ИИ, двигаясь в направлении симбиоза человека и роботов. Наиболее распространенный и базовый симбиоз будет найден в программных инструментах ИИ. Программное обеспечение предусматривает взаимозависимость человека и ПК, что уже привело к революции в офисной работе.
Искусственный интеллект в связке с человеком
Программные инструменты ИИ могут разрабатывать альтернативы, оптимизировать результаты или выполнять рутинную работу для офисных работников во многих областях. Конкретные инструменты ИИ будут адаптированы для каждой профессии и области применения, например, создание молекул на основе ИИ для фармацевтики, планирование рекламы для маркетинга или проверка фактов для журналистики.
Более глубокая взаимозависимость между оптимизацией ИИ и «человеческим контактом» приведет к переосмыслению многих профессий и созданию новых. Искусственный интеллект будет выполнять рутинные задачи в тандеме с человеком, который будет выполнять те, которые требуют тепла и сострадания.
Например, врач будущего по-прежнему будет основным контактным лицом, которому доверяет пациент. Но для определения оптимального лечения будет полагаться на диагностические инструменты ИИ. Это изменит роль врача на роль сострадательной сиделки, что позволит ему больше времени проводить со своими пациентами.
Подобно тому, как мобильный Интернет привел к появлению таких профессий, как водитель Uber, с приходом ИИ, безусловно, появятся рабочие места, о которых мы пока даже не можем себе представить. Но хватит ли этих рабочих мест на всех, остается вопросом без ответа.
Сегодня в качестве примеров можно привести инженеров ИИ, специалистов по анализу данных, специалистов по маркировке данных и роботов-механиков. Но мы еще не знаем и не можем предсказать многие из этих новых профессий, так же как в 2001 году мы не могли знать о водителях Uber. Мы должны следить за появлением этих ролей, информировать о них людей и проводить обучение.
Творчество под искусственный интеллект
При правильном обучении и наличии необходимых инструментов мы можем ожидать настоящий рассвет под управлением ИИ. Совместно с приложенным человеком трудом может появиться новое творчество, при этом не лишенное сострадания и человечности. С XIV по XVII век богатые итальянские города и купцы финансировали эпоху Возрождения, которая привела к расцвету художественного и научного творчества.
Кай-Фу Ли и Чен Цюфань предположили, что ИИ станет катализатором нового ренессанса, в центре которого будет человеческое самовыражение и творчество. Как и в эпоху итальянского Возрождения, люди будут следовать своим страстям, творчеству и талантам, когда у них появится больше свободы и времени.
Художники, скульпторы и фотографы будут использовать инструменты искусственного интеллекта для создания, экспериментирования и совершенствования произведений искусства. Писатели, журналисты и поэты будут использовать новые технологии для исследований и создания произведений. Ученые будут использовать технологии для ускорения открытия лекарств.
Возрождение ИИ изменит систему образования, предоставив учителям инструменты, которые помогут каждому ученику найти свои увлечения и таланты. Образование будет поощрять любознательность, критическое мышление и творчество. Оно будет способствовать обучению на практике и групповым занятиям, которые повышают эмоциональный интеллект учащихся и позволяют им встретиться лицом к лицу друг с другом, а не только с экраном.
Новая формация общества
Превращение некоторых из вышеперечисленных идей в реальность станет беспрецедентной задачей для человечества. Ясно одно: нам потребуется переобучить огромное количество перемещенных работников.
Нужно собрать астрономическую сумму денег для финансирования этого перехода. Необходимо заново изобрести систему образования, чтобы выпускать творческих, социальных и многопрофильных выпускников. Понадобится пересмотреть трудовую этику общества, права граждан, обязанности корпораций и роль правительства. Проще говоря, потребуется разработка новой формации общества.
К счастью, нам не нужно создавать модель общества с нуля. Многие элементы уже существуют в разных странах. Возьмем, к примеру, программы обучения «одаренных и талантливых» в Корее, начальное образование в Скандинавии, университетские инновации в США. От Швейцарии можно взять культуру ремесленничества, от Японии мастерство обслуживания, яркие традиции волонтерства от Канады, заботу о стариках от Китая.
Странам следует делиться опытом и наметить пути координации в глобальном масштабе. При такой структуре новые технологии будут не замещать уже имеющиеся системы, а грамотно в них внедряться. Таким образом человечество может сохранить то, что уже создало своими силами и при помощи ИИ усовершенствовать это. Потребуется много времени и стараний, чтобы искусственный интеллект стал неотъемлемой частью жизни, при этом с сохранением социальных институтов современности.
Что не может искусственный интеллект
AI требует данные для анализа и обучения — без достаточного количества структурированных данных не получится создать полезное на практике решение с искусственным интеллектом. К примеру, чтобы точно распознавать лица на фотографиях, нужно проанализировать десятки (а лучше сотни) тысяч снимков.
Многие отрасли, особенно госсектор, до сих пор полагаются на бумажные архивы, полная оцифровка которых займет время. Для бизнеса это означает, что недостаточно разработать софт для AI — сначала нужно получить доступ к данным.
Исследование McKinsey Global Institute показало, что лидерами по внедрению искусственного интеллекта стали финтех и телеком, а среди отстающих — строительство, образование и туризм, в которых не хватает оцифрованных данных. При этом качество данных не менее важно, чем их объем. Невозможно построить верные модели на основе некачественных данных.
Из-за этого остро встает проблема безопасности и защиты данных от возможного замусоривания и нецелевого использования злоумышленниками. Прежде чем начать внедрять искусственный интеллект, компаниям нужно задуматься о кибербезопасности.
Проблема №2. «Фейк ньюс» и кибербуллинг
Искусственный интеллект пока не способен отделять правду от вымысла и бороться с дезинформацией. Хотя компания OpenAI уже создала искусственный интеллект для генерации убедительных «фейк ньюс», алгоритмы до сих пор распознают фейки хуже людей.
К примеру, Facebook для решения этой задачи отказался от искусственного интеллекта и нанял 10 тысяч модераторов, способных понять культурные нюансы публикаций.
Другое ограничение искусственного интеллекта: его неспособность распознавать эмоции в соцсетях. Этот недостаток мешает, в частности, эффективно решать проблему кибербуллинга. Существующие механизмы требуют участия людей, которые должны жаловаться на оскорбительные посты.
Проблема №3. Здоровье и доверие
Люди не доверяют искусственному интеллекту, что сильно тормозит его внедрение. Разработанный IBM проект Watson for Oncology способен рекомендовать варианты лечения для 13 разновидностей рака — в некоторых случаях решение алгоритма на 93% совпадало с рекомендациями экспертов-онкологов.
Но врачи оказались не готовы делегировать решение вопросов жизни и смерти машине. Остро встал и вопрос ответственности за потенциальную ошибку, допущенную искусственным интеллектом.
К тому же, проявилась проблема выборки данных, на которых обучали Watson, — иностранные госпитали жаловались, что программа ориентирована на американские врачебные практики и методы лечения. В результате некоторые внедрившие технологию больницы отказались от нее, сославшись на высокие затраты и неудовлетворительные результаты.
Возможно, существует способ решить проблему недоверия общества к искусственному интеллекту. Исследование американских ученых показало, что люди готовы доверять AI, если смогут внести незначительные изменения в его алгоритмы.
Проблема №4. Творчество и шутки
Искусственный интеллект лишен креативности — он способен только подражать стилю людей, но не создавать свой. Медиа давно используют AI для написания спортивных новостей и криминальной хроники, но шутки и романы в исполнении роботов до сих пор не выдерживают критики.
В 2018 году нейросеть, обучившись на массиве из 43 тысяч шуток, начала генерировать бессмыслицу вроде «Что получится, если скрестить вас с динозавром? Юристы». Судя по всему, в области юмора не стоит ждать машинной революции.
С прозой дела обстоят не лучше: хотя есть разработки, демонстрирующие способность искусственного интеллекта писать рассказы, до получения компьютером Нобелевской премии по литературе еще далеко.
Проблема №5. Что такое интеллект
Сооснователь Apple Стив Возняк предложил использовать «Кофейный тест» для измерения способностей машинного интеллекта. Чтобы пройти тест Возняка, робот должен войти в незнакомую квартиру, найти кофеварку, налить воды, достать кружку и приготовить кофе. Пока никому не удалось пройти эту проверку. В «Кофейном тесте» есть доля шутки, но он показывает серьезные ограничения интеллекта современных машин.
Основатель Landing AI и Coursera Эндрю Ын считает, что успешно автоматизировать можно те интеллектуальные задачи, решение которых занимает у человека меньше секунды.
Проблема в том, что люди сами пока не до конца понимают, что же такое интеллект. В течение десятилетий исследователи считали, что идеальным показателем уровня интеллекта является игра в шахматы. Сегодня гроссмейстеры не могут конкурировать с машинами, но способность чат-ботов и голосовых ассистентов поддерживать осмысленный разговор ушла не дальше уровня пятилетнего ребенка.
Решение: как превратить проблемы в вызовы
Каждое ограничение искусственного интеллекта сегодня — это вызов для разработчиков и предпринимателей. Задачи, которые пока не подвластны машине, должны стать вызовом для нового поколения исследователей. Например, можно создать сервис, угадывающий эмоции человека по сообщениям в соцсетях, или обучить нейросеть остроумно шутить и создать на ее основе вирусное приложение, которое покорит мир.
Таким вызовам посвящены новые технологические проекты молодых IT-специалистов, инвестиции на развитие которых они ищут на многочисленных хакатонах и конкурсах стартапов. Например:
- при поддержке правительства Москвы прошел Urban.Tech Challenge;
- РВК с 2013 года каждый год запускает акселератор GenerationS;
- в «Сколково» состоялся блокчейн-хакатон Russianblockchainweek 2018;
- ИК «Криптонит» запустил Криптонит Startup Challenge;
- «МегаФон» в декабре 2018 провел MegaFon Big Data Challenge;
- Сбербанк и акселератор 500 Startups помогают стартапам развивать продукт и оттачивать позиционирование.
Современные разработчики имеют множество возможностей для реализации собственных идей, потому и каждое ограничение искусственного интеллекта найдет свое решение и амбициозную команду.
Слабость искусственного интеллекта: чего не могут роботы?
С сегодняшнего дня лучшие игроки в покер будут сражаться за приз в размере 200 000 долларов, и в этот раз один из игроков будет нечеловеком. Турнир «Мозги против ИИ: Поднимаем ставки» пройдет с 11 января до конца месяца, и столкнет за одним столом четырех профи и один искусственный интеллект. В ходе турнира будет разыграно более 100 000 сдач, и этого будет достаточно для того, чтобы определить, может ли ИскИн обыграть человека.
Машина может быстро, с особой точностью подсчитать все шансы на то, какая карта или группа карт в прикупе, поэтому тут у нее есть преимущества над человеком. Но трудность в другом: в покере игроки не видят, какие карты сданы противнику изначально. Эта скрытая информация дает дальнейшие осложнения — например, блеф — что делает игру более человеческой и трудной для Искина, чем, например, шашки или шахматы.
Это, конечно, не значит, что компьютеры вообще не могут преодолеть человеческий фактор. В прошлом году исследователи из Аризоны построили систему, которая прекрасно играет в покер, правда, только с одним человеком за раз. А вот в турнире будет одновременно несколько игроков, что гораздо сложнее. Вдобавок там нет максимальной ставки.
ИскИна, принимающего участие в турнире, зовут Libratus, и он создан специалистами из университета Карнеги-Меллона. Он построен с нуля, у него совершенно новые алгоритмы, не похожие на другие покерные ИИ. Ученые надеются, что их детище сможет хотя бы сразиться на равных с людьми-профи, а может, даже и выиграть. В общем, чем обернется эксперимент, узнаем через три недели.
Четыре самые серьёзные проблемы искусственного интеллекта
Как и у любого явления, у искусственного интеллекта есть достоинства и недостатки. О последних рассказал в рамках статьи на «Хабре» представитель компании Toshiba.
Известно, что в 2020 году, отмечает автор, до 20 процентов прибыли было получено компаниями благодаря искусственному интеллекту (ИИ). Но система эта всё равно имеет некоторые минусы. О них — ниже.
- Данные, которыми «питается» ИИ, могут быть неправильными. ИИ устроен так, что на основе большого количества информации о чём-либо делает вывод. И этот вывод может оказаться ошибочным. К примеру, в 2016 году был случай, когда система не распознавала глаза азиатского гражданина на фото из-за того, что большинство жителей Новой Зеландии (страны, где использовался ИИ) имеют европейскую внешность.
Кроме того, база данных ИИ сама по себе может быть некачественной или испорченной. Если говорить кратко, то из-за ограниченного числа данных искусственный интеллект не способен делать выводы об объективной реальности — он создаёт свою реальность. А из-за того, что базы данных строятся на информации о прошлом, с прогнозами у системы тоже довольно плохо. Решить данную проблему способны цифровые двойники.
- Машинное обучение работает не так, как человеческий мозг. Из-за этого обмануть его довольно просто. К примеру, если вспомнить технологию распознавания изображений, то в этом случае машина распознаёт не само по себе лицо как явление, а набор пикселей, который чаще всего указывает на наличие лица на картинке. Пока ещё не придумали способ решить эту проблему раз и навсегда, но есть несколько предположений на этот счёт: расширение базы обучения и исправление ошибок; обучение двух ИИ друг друга; обучение ИИ понятиям пространства, времени и т.п. В последнем случае разработчики ещё не придумали, каким образом можно связать данные понятия с набором пикселей.
Также ИИ бывает нелегко понять. Иногда отследить логическую цепочку, в соответствии с которой система делает выводы, тяжело. Так, ИИ Deep Patient, внедрённый в 2015 году в США, мог точно диагностировать шизофрению, в то время как самим медикам это удавалось с трудом.
Наличие у ИИ «отпечатка» мышления и ценностей их разработчиков. У создателей могут быть проблемы с пониманием и знанием психологии, социологии и других гуманитарных дисциплин, а от ИИ часто требуют именно решения социальных задач. Кроме того, это может спровоцировать появление этических проблем, так как сознания и этических установок у искусственного интеллекта нет. Объективным и беспристрастным он не будет никогда.
Создание ИИ — это труд миллионов людей, причём зачастую низкооплачиваемый. Сбором и фильтрацией данных занимаются не только разработчики, но и другие люди: программисты размещают заказы на сбор и обработку данных на различных платформах.
Кроме того, за всё время обучения ИИ выделяются тонны углекислого газа. Например, учёные из Беркли и компания Google заявляют, что GPT-3 за период обучения производит 552 метрических тонн углекислого газа (это аналогично количеству углекислого газа, которое выделяется ежегодно 120 легковыми автомобилями с двигателем внутреннего сгорания).