Видео: whatsaper ru ÐедеÑÑкие анекдоÑÑ Ð¿Ñо ÐовоÑÐºÑ (Октября 2024)
Недавно один исследователь сделал замечательное открытие, которое может спасти миллионы жизней. Она определила химическое соединение, которое эффективно воздействует на ключевой фермент роста в Plasmodium vivax , микроскопическом паразите, ответственном за большинство случаев малярии в мире. Ученый, стоящий за этим новым оружием против одного из величайших биологических врагов человечества, не ожидал похвалы, бонуса или даже крепкого похлопывания по спине за ее усилия. На самом деле «ей» не хватает способности ожидать чего-либо.
Этот прорыв был любезно предоставлен Евой, «ученым-роботом», которая находится в лаборатории автоматизации Манчестерского университета. Ева была разработана, чтобы находить новые лекарства от болезней быстрее и дешевле, чем ее сверстники-люди. Она добивается этого, используя продвинутый искусственный интеллект, чтобы сформировать оригинальные гипотезы о том, какие соединения будут убивать злых микробов (при этом щадя людей), а затем проводить контролируемые эксперименты на культурах болезней с помощью пары специализированных роботизированных рук.
Ева все еще находится в стадии разработки, но ее доказанная эффективность гарантирует, что Big Pharma начнет «завербовать» ее и ее автоматизированного аналога вместо сравнительно измеренных ученых-людей, которые требуют назойливых вещей, таких как «денежная компенсация», «безопасные условия труда» и « спать."
Если история и есть какое-то руководство, то исследователи в области фармацевтики не исчезнут полностью - по крайней мере, не сразу Вероятно, случится так, что оккупация пойдет по пути многих других (сборщик, работник дорожных сборов, кассир банка), так что отношение людей к не чувствующим субъектам резко изменится.
Машины, превосходящие людей, - такая же старая история, как и промышленная революция. Но так как этот процесс закрепился в логарифмически развивающемся информационном веке, многие начинают сомневаться в том, будут ли вообще нужны люди-работники.
Совершенно новое, что происходит
Луддиты были иногда насильственной группой английских текстильщиков 19-го века, которые выступали против промышленных машин, которые начинали заменять человеческих рабочих. Тревоги луддитов были, конечно, понятны, если бы - как в конечном итоге подтвердится история - ввести в заблуждение. Вместо того, чтобы наносить вред экономике, механизация, которой боялись луддиты, фактически улучшила уровень жизни большинства британцев. Новые позиции, которые воспользовались этими растущими технологиями и более дешевыми изделиями, которые они производили (в конечном итоге), вытеснили потерянные рабочие места.
Тем не менее, некоторые экономисты открыто размышляли о том, может ли ошибка луддитов иметь срок годности. Эта концепция верна только тогда, когда работники могут переучиться на работу в других частях экономики, которые все еще нуждаются в человеческом труде. Таким образом, теоретически вполне может наступить момент, когда технология станет настолько распространенной и развивается настолько быстро, что работники-люди уже не смогут адаптироваться достаточно быстро.
Одно из самых ранних предсказаний об этой безличной рабочей силе было любезно предоставлено английским экономистом, который замечательно заметил (PDF): «Мы поражены новой болезнью, о которой некоторые читатели, возможно, еще не слышали названия, но о которой они услышат Многое в ближайшие годы, а именно, технологическая безработица. Это означает безработицу из-за нашего открытия средств для экономии использования рабочей силы, опережая темпы, с которыми мы можем найти новые способы использования рабочей силы ».
Этим экономистом был Джон Мейнард Кейнс, а отрывок из его эссе 1930 года «Экономические возможности для наших внуков». Ну, вот мы около 85 лет спустя (и если бы у Кейнса были какие-то внуки, они бы уже давно вышли на пенсию, если бы не перешли на этот огромный рынок труда в небе), и «болезнь», о которой он говорил, не материализовалась, Может быть соблазнительно сказать, что предсказание Кейнса было совершенно неверным, но есть основания полагать, что он был действительно очень ранним.
Страх технологической безработицы ослабевал и проходил в течение десятилетий, но недавние тенденции стимулируют возобновление дебатов о том, можем ли мы - в недалеком сумасшедшем будущем - вводить новшества к беспрецедентным экономическим потрясениям. В сентябре этого года в Нью-Йорке была даже Всемирная встреча на высшем уровне по проблемам технической безработицы, на которой были представлены такие экономические проблемы, как Роберт Райх (министр труда при администрации Клинтона), Ларри Саммерс (министр финансов, также при Клинтоне) и Нобелевская премия. - экономист Джозеф Стиглиц.
Так почему же 2016 год может быть гораздо более рискованным, чем 1930 год? Сегодня особенно разрушительные технологии, такие как искусственный интеллект, робототехника, 3D-печать и нанотехнологии, не только неуклонно развиваются, но данные ясно показывают, что их скорость роста увеличивается (самый известный пример - почти безупречная запись закона Мура об описании как компьютерные процессоры растут экспоненциально с каждым поколением). Кроме того, поскольку технологии развиваются независимо, они будут ускорять развитие других сегментов (например, искусственный интеллект может запрограммировать 3D-принтеры для создания роботов следующего поколения, которые, в свою очередь, будут создавать еще лучшие 3D-принтеры). Это то, что футурист и изобретатель Рэй Курцвейл назвал Законом ускорения отдачи: все становится быстрее - быстрее.
Эволюция записанной музыки иллюстрирует этот момент. За прошедшее столетие оно резко изменилось, но большая часть этих изменений произошла только в последние два десятилетия. Аналоговые диски были наиболее важной средой в течение более 60 лет, прежде чем они были вытеснены компакт-дисками и кассетами в 1980-х годах, а через два десятилетия их забрали MP3, которые сейчас быстро заменяются потоковым аудио. Это тип ускорения, который пронизывает современность.
«Я полагаю, что мы достигли точки перегиба, - объясняет предприниматель программного обеспечения и автор книги« Восстание роботов » Мартин Форд (см. Полное интервью здесь). - Особенно в том, как машины - алгоритмы - начинают набирать обороты. познавательные задачи. В ограниченном смысле они начинают думать как люди. Это не так, как в сельском хозяйстве, где машины просто вытесняют мышечную силу для механической деятельности. Они начинают покушаться на ту фундаментальную способность, которая выделяет нас как виды - способность мыслить. Во-вторых, информационные технологии настолько распространены повсеместно. Они вторгнутся во всю экономику, в каждый сектор занятости. Так что на самом деле не существует безопасного убежища для работников. Я думаю, что это сделает практически каждую отрасль менее трудоемкой ».
В какой степени этот фундаментальный сдвиг произойдет - и в какие сроки - все еще остается предметом споров. Даже если массовый экономический катаклизм не вызывает какого-либо страха, многие из сегодняшних рабочих совершенно не готовы к миру, в котором не только Джон Генри, который гоняет сталь, считает, что машины могут выполнять свою работу лучше (и гораздо дешевле), но Майкл Скоттс и Дон Драперс тоже. Белые воротнички и высшее образование больше не предлагают никакой защиты от автоматизации.
Если бы у меня был только мозг
В частности, существует одна технология, которая выделяется как нарушение супер-цунами в ожидании. Машинное обучение - это подполе ИИ, которое позволяет компьютерам выполнять сложные задачи, для которых они не были специально запрограммированы - в действительности, для которых они не могли быть запрограммированы, - позволяя им как собирать информацию, так и использовать ее полезными способами., Машинное обучение - это то, как Pandora знает, какие песни вам понравятся, прежде чем вы начнете. Именно так Siri и другие виртуальные помощники могут адаптироваться к особенностям ваших голосовых команд. Он даже управляет глобальными финансами (алгоритмы высокочастотной торговли в настоящее время составляют более трех четвертей всех сделок с акциями; одна фирма венчурного капитала, Deep Knowledge Ventures, зашла настолько далеко, что назначила алгоритм своему совету директоров).
Другой примечательный пример - и тот, который сам вытеснит тысячи, если не миллионы, человеческих рабочих мест - это программное обеспечение, используемое в автомобилях с автоматическим управлением. Мы можем думать о вождении как о задаче, включающей простой набор решений (остановка на красном свете, сделать два левых и право добраться до дома Боба, никого не наезжать), но реалии дороги требуют, чтобы водители принимать множество решений - гораздо больше, чем можно было бы учесть в одной программе. Было бы трудно написать код, который мог бы обрабатывать, скажем, бессловесные переговоры между двумя водителями, которые одновременно достигают перекрестка с четырьмя путями, не говоря уже о правильной реакции на семью оленей, бегущих в интенсивном движении. Но машины способны наблюдать за поведением человека и использовать эти данные для приблизительного адекватного ответа на новую ситуацию.
«Люди пытались просто навязать все правила дорожного движения, но это не сработало», - объясняет Педро Домингос, профессор компьютерных наук в Университете Вашингтона и автор «Мастер-алгоритма» . «Большая часть того, что вам нужно знать о вождении, - это то, что мы воспринимаем как должное, например, смотреть на изгиб дороги, которую вы никогда раньше не видели, и соответственно поворачивать колесо. Для нас это просто инстинктивно, но трудно научить этому делать компьютер. Но можно учиться, наблюдая за тем, как люди водят. Самодвижущийся автомобиль - это всего лишь робот, управляемый кучей алгоритмов с накопленным опытом всех автомобилей, которые он наблюдал за рулем раньше - и это то, что составляет за отсутствие здравого смысла."
Массовому внедрению автомобилей с самостоятельным вождением еще много лет, но, судя по всему, они вполне способны на то, что они делают прямо сейчас (хотя у автономного автомобиля Google, видимо, все еще есть проблемы с различием между оленем и полиэтиленовым пакетом, дующим на ветру).). Это действительно удивительно, когда вы смотрите на то, что компьютеры смогли достичь всего десять лет назад. С перспективой ускорения эволюции мы можем только представить, какие задачи они смогут выполнить через 10 лет.
Есть ли там там?
Никто не согласен, что технология будет продолжать добиваться когда-то немыслимые подвиги, но идея, что массовая техническая безработица является неизбежным результатом этих достижений остается спорным. Многие экономисты сохраняют непоколебимую веру в Рынок и его способность обеспечивать рабочие места независимо от того, какие роботы и другие разнообразные футуристические машины оказываются в движении. Однако есть одна часть экономики, где технологии, вне всякого сомнения, оттеснили человечество в сторону: производство.
В период с 1975 по 2011 год объем производства в США вырос более чем в два раза (и это несмотря на НАФТА и рост глобализации), в то время как число (человек) рабочих, занятых на производственных должностях, сократилось на 31 процент. Эта дегуманизация производства - это не просто тенденция в Америке или даже в богатых западных странах, это глобальное явление. Он также проник в Китай, где объем производства увеличился на 70 процентов в период с 1996 по 2008 год, хотя занятость в производстве за тот же период сократилась на 25 процентов.
Экономисты в целом согласны с тем, что снижение значимости нашего вида в производстве напрямую связано со способностью технологии производить больше материала с меньшим количеством людей. И какой бизнес не будет обменивать дорогостоящую рабочую силу, зависимую от перерывов на обед, на парк машин, которые никогда не вызывают проблем? (Ответ: все те, кто сделал это, погибли.)
Вопрос в 64 триллиона долларов заключается в том, будет ли эта тенденция повторяться в сфере услуг, которую более двух третей американских служащих теперь называют своим профессиональным домом. И если это произойдет, куда все эти люди перейдут к следующему?
«Нет сомнений в том, что автоматизация уже оказывает влияние на рынок труда», - говорит Джеймс Петокукис, сотрудник Американского института предпринимательства, склонного к либертарианству. «У высококлассных рабочих мест был большой рост, но мы потеряли много рабочих мест со средним уровнем квалификации - такого рода, где вы можете создать пошаговое описание того, чем являются эти рабочие места, например, кассирами банков или секретарями». или фронт-офис людей ".
Может быть соблазнительно сбрасывать со счетов опасения по поводу технологической безработицы, когда мы видим, что корпоративные прибыли регулярно достигают рекордно высокого уровня. Даже уровень безработицы в США упал до уровня, предшествовавшего железнодорожной катастрофе. Но мы должны помнить, что участие в рынке труда остается на самом низком уровне за последние четыре десятилетия. Здесь есть многочисленные факторы, способствующие этому (не последним из которых является уходящий на пенсию бэби-бумеров), но некоторые из них, безусловно, связаны с тем, что люди настолько разочарованы своими перспективами на сегодняшнем рынке труда, что они просто «успокаиваются» в целом.
Другое важное развитие сюжета, которое следует учитывать, заключается в том, что даже среди тех, кто имеет рабочие места, плоды этого повышения производительности не делятся поровну. В период с 1973 по 2013 год средняя производительность труда в США во всех секторах увеличилась на 74, 4 процента, а почасовая оплата труда увеличилась только на 9, 2 процента. Трудно не прийти к выводу, что человеческие рабочие просто менее ценны, чем когда-то были.
Ну и что теперь, люди?
Давайте приступим к мыслительному эксперименту и предположим, что технологическая безработица действительно имеет место, и ее разрушительные последствия просачиваются во все уголки занятости и экономические проблемы. (Повторюсь: это далеко от консенсусной точки зрения.) Как должно готовиться общество? Возможно, мы сможем найти путь вперед, взглянув на наше прошлое.
Почти два столетия назад, когда нация вступила в промышленную революцию, она также участвовала в параллельной революции в образовании, известной как Движение Общей школы. В ответ на экономические потрясения сегодняшнего дня общество начало продвигать радикальную концепцию, согласно которой все дети должны иметь доступ к базовому образованию независимо от благосостояния их семьи (или его отсутствия). Возможно, самое важное, что ученики в этих новых «общих школах» обучались стандартизированным навыкам и следовали рутине, что помогло им стать способными фабричными рабочими.
«На этот раз у нас цифровая революция, но у нас не было параллельной революции в нашей системе образования», - говорит экономист и основатель Education Evolution Лорен Паер. «Между современной экономикой и нашей системой образования существует большой разрыв. Студенты готовятся к работе не в том столетии. Вероятно, адаптивность будет самым ценным навыком, который мы можем выучить. Нам нужно повышать осведомленность о ситуации, которая может измениться. быстро."
В дополнение к тому, что она помогает учащимся учиться приспосабливаться, другими словами, учиться учиться, Паер призывает школы уделять больше внимания развитию мягких навыков, в которых «у людей есть естественное конкурентное преимущество перед машинами», говорит она. «Такие вещи, как задание вопросов, планирование, творческое решение проблем и сочувствие - эти навыки очень важны для продаж, они очень важны для маркетинга, не говоря уже о тех областях, которые уже развиваются, например, eldercare».
Один из источников профессиональной надежды заключается в том, что даже несмотря на то, что технология отодвигает человечество от многих должностей, она также может помочь нам переучиться на новые должности. Благодаря Интернету, есть гораздо больше способов получить доступ к информации, чем когда-либо прежде. Кроме того (если не несколько иронично), продвигающиеся технологии могут открыть новые возможности, снизив планку до позиций, которые ранее требовали годы обучения; например, люди, не имеющие медицинской степени, могут проводить предварительную диагностику в отделении неотложной помощи с помощью устройства с поддержкой искусственного интеллекта.
Так что, возможно, нам не следует рассматривать этих ботов и байтов как нарушителей, которые могут взять на себя нашу работу, а скорее как инструменты, которые могут помочь нам лучше выполнять свою работу. На самом деле, у нас может не быть никакого другого курса действий - за исключением глобального неприятия прогресса в духе амишей, все больше и больше способных и научно-фантастических технологий появятся в сети. Это данность; рабочие, которые учатся обнимать их, будут жить лучше всего.
«Будет много рабочих мест, которые не исчезнут, но они изменятся из-за машинного обучения», - говорит Домингос. «Я думаю, что все, что нужно сделать, это посмотреть, как они могут воспользоваться этими технологиями. Вот аналогия: человек не может выиграть гонку против лошади, но если вы будете ездить на лошади, вы пойдете намного дальше». Мы все знаем, что Deep Blue победили Каспарова, и тогда компьютеры стали лучшими шахматистами в мире - но это на самом деле не правильно. Нынешние чемпионы мира - это то, что мы называем «кентаврами», это команда человека и компьютера. человек и компьютер на самом деле очень хорошо дополняют друг друга. И, как выясняется, команды человек-компьютер побеждают всех исключительно людей или исключительно компьютерных конкурентов. Я думаю, что это хороший пример того, что произойдет во многих областях ».
Такие технологии, как машинное обучение, действительно могут помочь людям - по крайней мере, обладающим техническими ноу-хау - преуспеть. Возьмите пример Кори Альбертсона, лучшего профессионального фэнтези-спорта, который заработал миллионы на ежедневных игровых сайтах, использующих созданные вручную алгоритмы, чтобы получить преимущество перед конкурентами-людьми, чьи стратегии зачастую основаны лишь на том, что они извлекли из SportsCenter прошлой ночью., Кроме того, рассмотрим ранее упомянутые алгоритмы биржевой торговли, которые позволили финансовым игрокам накопить богатства на рынке. В случае этих так называемых сценариев «алго-трейдинга», алгоритмы делают всю тяжелую работу и быструю торговлю, но люди на основе углерода все еще находятся на заднем плане, реализуя инвестиционные стратегии.
Конечно, даже при самой активной образовательной реформе и распределенном техническом опыте ускорение изменений, вероятно, отодвинет значительную часть рабочей силы в сторону. Лишь очень много людей смогут использовать магию кодирования в своих интересах. И этот тип несоответствия может только плохо обернуться.
Одним из возможных решений, предложенных многими экономистами, является некая форма универсального базового дохода (UBI), или просто предоставление людям денег. Как и следовало ожидать, эта концепция пользуется поддержкой многих политических сторонников, но она также имеет заметных сторонников справа (либертарианская экономическая рок-звезда Фридрих Хайек, как известно, поддержала эту концепцию). Тем не менее, многие в США имеют положительную аллергию на что-либо, даже с едва заметным ароматом «социализма».
«Это на самом деле не социализм, а совсем наоборот», - комментирует Форд, который в какой-то момент поддерживает идею UBI, чтобы противостоять неспособности крупных слоев общества зарабатывать на жизнь так, как они делают сегодня. «Социализм заключается в том, чтобы правительство овладело экономикой, владело средствами производства и, что самое важное, распределило ресурсы… И это на самом деле противоположно гарантированному доходу. Идея состоит в том, что вы даете людям достаточно денег, чтобы выжить и затем они выходят и участвуют в рынке так же, как если бы они получали эти деньги с работы. На самом деле это альтернатива страховке на свободном рынке ».
Точная форма защитной сетки Homo Sapiens зависит от того, кого вы спрашиваете. Паер одобряет программу гарантированных рабочих мест, возможно, в сочетании с той или иной формой UBI, в то время как «консервативная версия будет заключаться в чем-то вроде отрицательного подоходного налога», согласно Петококису. «Если вы зарабатываете 15 долларов в час, и мы, как общество, думаем, что вы должны зарабатывать 20 долларов в час, тогда мы сократим этот разрыв. Мы сократим вам чек на 5 долларов в час».
В дополнение к поддержанию средств к существованию работников, сама природа работы может нуждаться в переоценке. Генеральный директор Alphabet Ларри Пейдж предложил внедрить четырехдневную рабочую неделю, чтобы больше людей могли найти работу. Этот тип смены не так уж и сложен, если учесть, что в конце 19-го века средний американский рабочий работал около 75 часов в неделю, но рабочая неделя развивалась в ответ на новые политические, экономические и технологические силы. Нет никакой реальной причины, что другой сдвиг такого масштаба не может (или не будет) случиться снова.
Если подобная политика кажется совершенно недостижимой в нынешней политической атмосфере Америки, задушенной тупиком, то это потому, что она, безусловно, такова. Однако если массовая технологическая безработица начнет проявляться так, как ожидают некоторые, это приведет к радикально новой экономической реальности, которая потребует радикально нового политического ответа.
На пути к Звездному пути Экономика
Никто не знает, что ждет в будущем. Но это не значит, что не интересно играть в игру «что если». Что делать, если никто не может найти работу? Что если все окажется под контролем нескольких триллионеров и их армий роботов? И самое интересное из всего: что, если мы вообще задаем неправильные вопросы?
Что, если после бурного переходного периода экономика развивается за пределами того, что мы признали бы сегодня? Если технология продолжит свою текущую траекторию, это неизбежно приведет к миру изобилия. В этой новой цивилизации 2.0 машины, вероятно, смогут ответить практически на любой вопрос и сделать практически все доступным. Итак, что это значит для нас, скромных людей?
«Я думаю, что мы движемся к миру, где люди смогут тратить свое время на то, что им нравится делать, а не на то, что им нужно», - говорит генеральный директор Planetary Ventures, соучредитель X-Prize и преданный техно-оптимист Питер. Диамандис сказал мне, когда я брал у него интервью в прошлом году. «Был опрос Gallup, в котором говорилось, что около 70 процентов людей в Соединенных Штатах не получают удовольствия от своей работы - они работают, чтобы положить еду на стол и получить медицинскую страховку, чтобы выжить. Итак, что происходит, когда технология может сделать все это? работать для нас и позволить нам на самом деле делать то, что нам нравится с нашим временем?"
Легко представить себе не столь отдаленное будущее, где автоматизация берет на себя все опасные и скучные работы, которые люди выполняют сейчас, только потому, что должны. Несомненно, есть труднопреодолимые элементы вашего рабочего дня, которые вы бы не возражали против аутсорсинга машины, чтобы вы могли проводить больше времени с теми частями вашей работы, которые вам небезразличны.
Один стакан, наполовину полный, может выглядеть как галактика, изображенная в « Звездном пути: Следующее поколение» , где обильные продовольственные репликаторы и экономика после денег заменили необходимость делать… ну, что угодно. Любой в Звездном Флоте мог бы проводить все свое время за игрой в видеоигры 24-го века без страха голода или бездомности, но они решили, что лучше потратить свое время на изучение неизвестного. Капитан Пикард и команда USS Enterprise не работали, потому что боялись того, что произойдет, если бы они этого не сделали - они работали, потому что хотели.
Нет ничего неизбежного, конечно. Тысяча вещей может отвлечь нас от этого пути. Но если мы когда-нибудь достигнем мира после дефицита, то человечество будет вынуждено подвергнуться радикальной переоценке своих ценностей. И, может быть, это не самое худшее, что может случиться с нами.
Возможно, нам не следует бояться мысли, что все рабочие места исчезают. Возможно, мы должны отпраздновать надежду, что никому больше не придется работать.
