Ай и будущее работы

Искусственный интеллект окажет глубокое влияние на то, как люди работают, и почти наверняка также повлияет на доступность рабочих мест и распределение доходов. Но ряд ведущих технологов и экономистов, выступавших на конференции по искусственному интеллекту и будущему труда, представленной Лабораторией компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института и ее Инициативой по цифровой экономике, ранее в этом месяце предположили, что изменения могут не произойти. настолько быстрый или необычный, как это принято считать популярным, что сильно отличается от того, что я слышу на типичных технологических конференциях.

Президент Массачусетского технологического института Рафаэль Рейф, открывший конференцию, сказал, что, хотя очевидно, что происходят большие перемены, большинству людей остается неясным, как реагировать на такие перемены. Рейф сказал, что он слышал от генеральных директоров, которые увольняют сотни людей, чья работа устарела из-за автоматизации, и в то же время настаивают на том, что у них есть сотни рабочих мест, которые они не могут заполнить, потому что они не могут найти нужных людей с правильные навыки По словам Райфа, если мы хотим, чтобы технический прогресс приносил пользу всем, мы должны тщательно обдумать будущее работы.

Революция ИИ: почему сейчас? Что это значит и как реализовать потенциал

(Джон Маркофф, Центр перспективных исследований в области поведенческих наук; Эрик Бриньольфссон, Инициатива Массачусетского технологического института по цифровой экономике; Кай-Фу Ли, Sinovation Ventures; Джеймс Маника, МакКинси; Мона Вернон, Thompson Reuters)

Эрик Бриньольфссон, директор Инициативы Массачусетского технологического института в области цифровой экономики, рассказал о том, почему эти изменения происходят сейчас и что они могут означать в будущем, о «втором веке машин», который позволяет нам наращивать не только наши мускулы, но и мозг, и сказал, что это веха в истории человечества.

Бриньольфссон добавил, что такой прогресс сопровождался "большой развязкой", которая относится к условию, что, хотя производительность труда находится на рекордных уровнях, средний доход не увеличивался с 1990-х годов. По его словам, это зависит не от технологии, а от того, как мы ее используем.

Генеральный директор Sinovation Ventures Кай-Фу Ли, один из ведущих инвесторов в ИИ в Китае, был, пожалуй, самым пессимистичным в плане сокращения рабочих мест. Он рассказал о четырех волнах технологий, которые привели к четырем различным типам компаний: интернет-данные и гигантские интернет-гиганты, такие как Google и Facebook; коммерческие данные и такие вещи, как распознавание медицинских изображений и обнаружение мошенничества; «оцифрованный реальный мир» и такие устройства, как Amazon Echo и камеры в торговых центрах и аэропортах; и полная автоматизация, под которой он подразумевает робототехнику и автономные транспортные средства.

Ли сказал, что первая волна не оказала большого влияния на занятость, но сказал, что вторая и третья могут заменить множество «белых воротничков», в то время как четвертая в значительной степени ударит по рабочим. Таким образом, он сказал, что он ожидает больше разрушения для служащих сначала. В качестве примеров он привел ряд китайских компаний, в том числе программное обеспечение для распознавания лиц Megvii «Face ++», которое, по его словам, может заменить 911 в случае его широкого развертывания; Yibot, чат-бот, который может заменить работников службы поддержки клиентов; и Yongqianbao, умное приложение для кредитования, которое могло бы заменить кредитных офицеров. Однако, по его словам, революция ИИ, как правило, уничтожает рабочие места без замены, поэтому мы должны бороться с потерей рабочих мест, вызванной ИИ.

Решения, которые он предлагал, были искоренением бедности; переосмысление образования с акцентом на «устойчивые рабочие места», а именно творческие и социальные услуги, которые нельзя заменить искусственным интеллектом; создание более социальных и ориентированных на уход рабочих мест; и выход на пенсию нашей «трудовой этики индустриального возраста».

Председатель Глобального института McKinsey Джеймс Маника сказал, что ИИ и автоматизация предлагают огромные преимущества для бизнеса, экономики и общества, но сказал, что их влияние на работу более неопределенно.

Ссылаясь на информацию, полученную в недавнем исследовании McKinsey по автоматизации (которое я рассмотрел здесь), он отметил, что только 5 процентов рабочих мест почти на 100 процентов автоматизированы в зависимости от выполняемых задач, но что 60 процентов профессий могут быть автоматизированы на 30 процентов, опять же на основе поставленные задачи. В результате некоторые рабочие места будут потеряны, но гораздо больше рабочих мест претерпят серьезные изменения. Вопросы, сказал он, будут ли рабочие места достаточными, и как они будут меняться?

Технический директор Thomson Reuters Labs Мона Вернон рассказала о предоставлении «сверхспособностей» юристам и журналистам путем создания программного обеспечения на основе огромных графов знаний. Она сказала, что ИИ меняет «архитектуру фирмы», позволяя отвечать на вопросы, на которые невозможно было ответить десять лет назад. Но она отметила, что требуется большой скачок, чтобы перейти от «искусства возможного» демонстрации искусственного интеллекта к реализации промышленного уровня.

Модератор Джон Маркофф, научный сотрудник Центра перспективных исследований в области поведенческих наук в Стэнфорде, известного также своими многолетними репортажами в «Нью-Йорк Таймс», задался вопросом, почему, если технология настолько хороша, в настоящее время еще так много рабочих мест. Бриньольфссон сказал, что за последние сорок лет мы видели много созданных рабочих мест, но не хороших рабочих мест, и что средние доходы не увеличились, поэтому мы "не должны быть совсем довольны". Он сказал, что не верит в технологический детерминизм, но вместо этого думает, что мы должны сделать правильный политический выбор в таких областях, как образование и предпринимательство.

Увеличение против автоматизации

(Джон Маркофф, Стэнфорд; Димитрис Папагеоргиу, Ernst & Young; Софи Вандебрук, IBM Research; Кристин Ван Влит, MIT; Джон Ван Ринен, MIT)

Другая панель была сосредоточена на том, будет ли ИИ заменять задания или дополнять их. Профессор экономики Массачусетского технологического института Джон Ван Реенен признал, что люди боятся автоматизации, и что этот страх коренится в экономическом опыте, который они получили за последние тридцать или сорок лет.

Ван Рейнен сказал, что история последних 200-300 лет является положительной, поскольку экономика смогла создать новые рабочие места. Но, по его словам, «вопрос в качестве рабочих мест, а не в количестве».

Главный операционный директор IBM Research Софи Вандебрук была убеждена в аргументе в пользу расширения. Она рассказала о таких системах, как AI, помогающих специалистам по безопасности проверять базы данных на наличие известных угроз; сказал, что ИИ помогает профессионалам в сфере финансовых услуг путем проверки на соответствие нормативным требованиям; и рассказала о том, как Xerox (где она работала) разработала систему использования машинного обучения для автоматизации оценки тестов. По ее мнению, все это помогает людям лучше работать на рабочем месте.

Точно так же профессор MIT, профессор материаловедения и инженерии Кристин Ван Влит, сказала, что технология, позволяющая компьютерам искать опухоли, не приводит к уменьшению количества рентгенологов, а скорее дает врачам больше времени для консультаций друг с другом и с пациентами. Тем не менее, по ее словам, «людям не нравится, когда им говорят, что им нужно переподготовиться».

Маркофф спросил, приведет ли такое развитие событий к «откачке» людей, а партнер Ernst & Young Димитрис Папагеоргиу отметил, что на самолетах по-прежнему есть два пилота, даже если большая часть полета осуществляется автопилотом. Но, по словам Папагеоргиу, AI углубляет разрыв между работниками с низкой и высокой квалификацией, и сказал, что Эстония и Коста-Рика изменили школьные программы в зависимости от того, где, по их мнению, будут работать в будущем. Ван Рейнен отметил, что на сегодняшний день технология склоняется в пользу квалифицированного работника, что отражается в огромной надбавке к поступлению в колледж, даже несмотря на то, что предложение работников с высшим образованием увеличилось. Но ИИ отличается, сказал он, поскольку он также повлияет на высококвалифицированные работы, такие как радиология.

Стратегии для навигации на первом этапе

Несколько докладчиков предложили стратегии для улучшения работы ИИ, а также поделились мыслями об обучении работников для новой эры.

Аллен Блю, соучредитель и вице-президент по управлению продуктами в LinkedIn, рассказал о создании адаптивной системы, чтобы люди могли иметь доступ к обучению в течение всей жизни. Он предупредил, что некоторые рабочие места являются эфемерными, и сказал, что в настоящее время самая большая вакансия для медицинских работников, но что это работа, которая с большой вероятностью может быть в конечном итоге автоматизирована. Блю поинтересовался, как у людей будет время и деньги для получения образования, и сказал, что работодатели и правительство должны принимать более активное участие.

Блю сказал, что «необходимо переосмыслить образование вплоть до уровня детского сада» с акцентом на такие области, как сотрудничество.

Сэм Мэдден, профессор MIT CSAIL и со-директор факультета SystemsThatLearn, сказал, что он обеспокоен тем, как подростки проводят свое время, включая то, сколько времени они проводят, используя компьютеры и устройства, а не взаимодействуя со своими сверстниками, и сказал, что верит в это может иметь «странное влияние на социальные навыки».

Дженнифер Чэйс, технический сотрудник и управляющий директор Microsoft Research New England, рассказала о том, как ИИ может улучшить здравоохранение, и, в качестве примера, указала на приложения для мобильных устройств, которые используют усиленное обучение, чтобы мотивировать диабетиков к занятиям спортом. Она обеспокоена справедливостью в ИИ и говорит, что большинство систем вместо того, чтобы оптимизировать справедливость, вместо этого принимают искажения в данных, связанных с человеком, и увеличивают их. «Мы хотим убедиться, что ИИ работает лучше, чем люди, а не хуже», - сказала она.

Алекс «Сэнди» Пентланд, директор-основатель исследовательской инициативы MIT Connection Science, сказал, что он не беспокоится о рабочих местах, а скорее о методах создания ценности. Он сказал, что мы переходим от выполнения рутинных задач к сосредоточению на задачах, требующих социальных навыков и нестандартных аналитических задач, и говорил о «человеческой стратегии» или идее, что сети в компании или в обществе подобны связям в глубине учусь. Он сказал, что было бы интересно перенести обучение с подкреплением в социальную сферу, а также в сети производства, создавая «кайдзен до конца» на уровнях управления, а также в цехах.

В ходе обсуждения Пентланд заявил, что необходимо обеспечить гораздо больший обмен данными и прозрачность данных. В настоящее время он говорит, что в нескольких руках невероятная концентрация данных, и он надеется увидеть какой-то способ открыть доступ при одновременном соблюдении законов о конфиденциальности. Пентланд добавил, что ИИ настолько хорош, насколько данные используются для его обучения, и сказал, что если вы беспокоитесь о справедливости, вы должны понимать, какие данные поступили в систему.

Это действительно ИИ или просто вычислительная статистика?

Была запланирована другая дискуссионная группа для обсуждения «возможностей и проблем», но на самом деле в конечном итоге мы стали больше говорить об ограничениях современных систем ИИ.

Джош Тененбаум, профессор MIT CSAIL, сказал, что, хотя у нас есть технологии ИИ, у нас нет настоящего ИИ. Вместо этого у нас есть системы, которые делают только одну вещь, основанную на распознавании образов. По его словам, реальный интеллект вместо этого будет моделировать мир, объяснять и понимать то, что он видит, воображать, изучать и создавать новые модели мира. Он сказал, что мы находимся на расстоянии десятилетий от ИИ, который мог бы достичь этого, и отметил, что даже 3-месячные дети имеют более общее понимание вещей в мире по сравнению с ИИ.

Патрик Уинстон, профессор MIT CSAIL, сказал: «Профессор искусственного интеллекта будет последней должностью», но в целом он был гораздо более оптимистичен в отношении будущего рабочей силы. По его словам, с 1985 года все не сильно изменилось, когда последняя революция ИИ не заменила людей. «Машинное обучение» - это еще одно слово для «вычислительной статистики», сказал он, поэтому, когда люди говорят, что тот, кто владеет ИИ, будет владеть миром, если вы просто замените «ИИ» на «вычислительную статистику», это звучит гораздо менее правдоподобно.

В последующем разговоре Маркофф сослался на проект Джона Маккарти по созданию мыслительной машины, и Уинстон был настроен очень скептически. «Мы всегда говорили, что технологии человеческого уровня 20 лет назад… в конце концов мы будем правы», но, вероятно, не в этот раз, сказал он. Хотя то, что мы имеем сегодня, чрезвычайно полезно, оно представляет собой лишь небольшую часть человеческого интеллекта, подчеркнул он.

Видение: Промышленность 2020-2050

(Джон Маркофф, Стэнфорд; Эндрю Макафи, MIT IDE; Том Кочан, MIT; Род Брукс, Rethink Robotics)

Подобные перспективы нашли отражение в обсуждении того, что участники дискуссии ожидали на 2020-2050 годы.

Род Брукс, основатель и технический директор Rethink Robotics, отметил, что обучение не является общим, и сказал, что обучение навигации не то же самое, что обучение использованию палочек для еды, что, в свою очередь, не то же самое, что изучение языков. Он отметил, что современные компьютеры могут идентифицировать фотографии людей, несущих зонтики под дождем, но не могут ответить на основные вопросы, такие как «Могут ли еноты носить зонтики?»

Том Кочан, со-директор и профессор исследований труда и занятости в Школе менеджмента Слоана Массачусетского технологического института, сказал, что есть четыре основных элемента «Интегрированной технологии и стратегии работы», чтобы гарантировать, что технология работает для общества в целом.

Первый элемент, сказал Кочан, состоит в том, чтобы определить задачу и определить проблему (или проблемы), которую мы пытаемся решить. Во-вторых, он считает, что вместо того, чтобы сначала рассматривать технологию, а затем рабочую силу, мы должны интегрировать технологию и процесс проектирования работы. В качестве примера он рассказал о том, как GM потратил 50 миллиардов долларов на автоматизацию, но не прислушивался к своей рабочей силе и, таким образом, не получил результаты, на которые надеялся.

Третий элемент, сказал Кочан, - это обучение, и мы должны тренироваться до внедрения технологий, а также «сделать обучение на протяжении всей жизни реальностью для всех». В случае GM, автоработники должны были понимать технологию, чтобы правильно ее развернуть, и вместо этого столкнулись с необходимостью научиться использовать технологию, когда она была установлена. Наконец, Кочан сказал, что мы должны компенсировать тех, кто пострадал больше всего. Он сказал, что, хотя будут созданы новые рабочие места, это не имеет значения для людей, которые потеряли свои рабочие места, и мы должны справедливо иметь дело с теми, кто подвергся негативному воздействию.

Если мы будем помнить об этих элементах, сказал Кочан, мы создадим более общее процветание, но «если мы оставим это только технологам, мы воспроизведем победителей и проигравших».

Эндрю Макафи, со-директор Инициативы MIT по цифровой экономике и главный научный сотрудник Школы менеджмента MIT Sloan, попытался дать ответы на три наиболее распространенных вопроса об экономике.

Во-первых, по его словам, вопрос "наша экономика была угнана?" McAfee отметил, что растущий разрыв между богатыми и бедными, а также рост крупных, влиятельных компаний и финансистов. Но он сказал, что в основном это структурные изменения, вызванные технологией и глобализацией, а не несправедливой игрой компаний.

Во-вторых, McAfee слышит большую озабоченность по поводу «постоянных технологических монополий», и, хотя с какой-то определенностью невозможно смягчить эту обеспокоенность, такие постоянные монополии «почти наверняка не являются чем-то, о чем нужно беспокоиться». Он напомнил о опасениях 20 лет назад, что IBM, Microsoft, а затем AOL могут стать такими постоянными техническими монополиями, и аналогичных комментариях 10 лет назад о Nokia и RIM. Вообще, по его словам, «что-то их не устраивает».

Наконец, Макафи спросил: "Будут ли рабочие места?" Он ответил, что утвердительно, но сказал, что нет никаких гарантий, что в будущем будет столько же рабочих мест, сколько и сегодня. Хотя многие люди говорят, что мы всегда пользуемся сочетанием людей и машин, это не правило. Например, у нас сегодня гораздо меньше грузчиков, чем когда-то, и занятость на производстве достигла пика в 1979 году, поэтому мы действительно не знаем, что произойдет в течение следующих трех десятилетий.

В последовавшем за этим панельном обсуждении Маркофф спросил о влиянии Голливуда и об изображении искусственного интеллекта в кино. Брукс отметил, что в 13 лет он увидел 2001 год и «влюбился в HAL». Но, по его словам, Голливуд имеет тенденцию изображать мир таким, какой он есть, а затем добавлять технологии, тогда как в реальном мире общество адаптируется вместе с технологиями.

Макафи сказал, что его больше волнует страх перед ИИ, и он цитирует Эндрю Нга, который сказал, что «беспокоиться о роботах-убийцах - все равно, что беспокоиться о перенаселении на Марсе». Он сказал, что мы «тратим слишком много времени на эту тему BS для второкурсников в общежитии».

Кочан сказал, что он больше заинтересован в выяснении того, как мы привлекаем больше людей к разговору о технологиях, так как многие технологии слишком долго распространяются. Вместо этого, по его словам, мы должны привлечь пользователей на раннем этапе. Но Брукс возразил, спросив: «Сколько людей должны пройти курс обучения использованию смартфона?»

Маркофф спросил о роли технологий в дебатах, а также о неравенстве. McAfee сказал, что собственный капитал Марка Цукерберга - "неправильная вещь, на которой нужно сосредоточиться". Вместо этого, по его словам, мы должны беспокоиться о стагнации среднего класса. Кочан согласился с тем, что стагнация является проблемой, и заявил, что главной причиной неравенства и стагнации является «упадок институтов», таких как профсоюзы и минимальная заработная плата.

В отдельном выступлении директор MIT CSAIL Даниела Рус сказала, что мы должны думать о машинах как о инструментах, и сказала, что она считает, что роботы и ИИ могут создавать больше рабочих мест и улучшать рабочие места. Но она указала, что обработка больших наборов данных не означает знания, а выполнение сложных вычислений не дает самостоятельности. Рус также отметил, что действие труднее, чем восприятие, что восприятие сложнее, чем перехват данных, и что получение правильных 99, 99% экспоненциально сложнее, чем достижение 90%.

Тем не менее Рус по большей части был оптимистичен и говорил о том, как технологии могут дать фабричным рабочим больший контроль над тем, что они производят, и как такие вещи, как носимые изделия, помогут слепым людям лучше ориентироваться в мире. В заключение своей речи она процитировала слова Джона Ф. Кеннеди, который в 1962 году сказал, что «мы считаем, что если у мужчин есть талант изобретать новые машины, которые выводят людей из работы, у них есть талант возвращать этих людей на работу.

Во второй день было гораздо больше об экономике ИИ и рабочих мест (о чем я расскажу в другом посте).

Хотите узнать скорость вашего широкополосного интернета? Проверьте это сейчас!