Оглавление:
На симпозиуме Gartner, прошедшем на этой неделе во Флориде, я был удивлен тем, во сколько дискуссий доминировали «умные машины» и какое влияние они могут оказать на бизнес, занятость и экономику. Тема поднималась снова и снова, в вступительном слове, в списке главных тенденций и в стратегических прогнозах компании.
Ряд сессий продвинулся немного дальше. Том Остин из Gartner выступил с докладом, в котором назвал интеллектуальные машины «следующим большим нарушением» и определил их как автономные или демонстрирующие примеры «глубокого обучения». Часто это технологии, которые удивляют нас тем, что, как мы думали, могут делать только люди. Он обсуждал, как это делится на движителей, деятелей и мудрецов (некоторые из которых я подробно описал в своем посте о 10 лучших тенденциях). Затем он углубился в обсуждение других решений, таких как электронное обнаружение, метод Narrative Science по превращению спортивной информации в новости или просмотр финансовых данных для создания рекомендаций в тексте, а также программное обеспечение, используемое для оценки эссе на уровне колледжа.
В целом он предположил, что к 2020 году интеллектуальные машины будут приносить больше пользы, чем вреда карьере. Другие выступавшие дали еще более радикальные прогнозы. В беседе о том, как интеллектуальные машины изменят работу, работу и занятость, Диана Морелло из Gartner сказала, что ожидает, что к 2024 году четверо из каждых 10 человек будут распределять свою работу по командам «виртуальных двойников». Она использовала те же цифры, предсказывая, что к 2020 году 49 процентов рабочих мест не будут затронуты такими машинами, а 34 процента будут затронуты положительно. Но, конечно, это по-прежнему оставляет 17 процентов людей, которые в результате потеряют работу, и это может стать большой проблемой.
Морелло также говорил о том, какую работу люди могут выполнять, а машины - нет; растущий список тех, кто лучше работает на машине; и те, которые лучше всего делают люди с помощью машин, такие как летчики-истребители и хирурги мозга.
Эпоха мыслящих машин
В своем выступлении под названием «Эпоха мыслящих машин» сотрудник Gartner Стив Прентис сделал три больших прогноза о «умных системах».
К 2018 году, по его словам, использование интеллектуальных систем будет незаконным в одних видах деятельности и юрисдикциях и обязательным в других. К 2020 году эквивалент трех законов робототехники Азимова будет включен в свод законов как минимум одной крупной нации. К 2024 году, по крайней мере, 10 процентов действий, потенциально вредных для жизни людей, потребуют обязательного использования интеллектуальной системы без возможности переопределения человеком. (Этот последний также попал в список 10 лучших прогнозов Пламмера.)
Это большие прогнозы и отчасти это зависит от определений; как я уже говорил ранее, если вы считаете систему развертывания подушек безопасности в автомобиле «умной системой», то некоторые из них уже необходимы; если вы считаете, что умная система - это система, которая рекомендует видео на основе того, что смотрят ваши друзья, и сообщает вам, что они просматривают, это уже незаконно. Но в целом системы становятся все умнее, и будет больше споров о том, что следует и не следует допускать.
Прентис сказала, что бессмысленно говорить о том, что такое настоящий «искусственный интеллект» или «живы ли компьютеры». Skynet - это не полезное будущее для размышлений, а сотрудничество людей с машинами. И он отметил, что все усилия направлены не на воссоздание человеческого мозга, что было бы все равно что пытаться летать, подражая птице, когда на самом деле - самолеты совсем другие.
Вместо этого он говорил о том, что думающие машины - это те, которые принимают решения. Он обсудил иерархию таких машин и их роли в поддержке принятия решений - от общей информации до «необязательной автоматизации», такой как системы, которые не позволят вам столкнуться с автомобилем перед вами.
Все это вызовет много вопросов. Некоторые из них будут финансовыми, например, будут ли страховые взносы ниже с автономными транспортными средствами, или может ли врач позволить себе не согласиться с диагнозом Уотсона, если это увеличивает его премии за профессиональную ответственность. Некоторые будут нормативными, решая, что есть, а что нельзя. А некоторые будут этичными, например, что делать машине, если она не может избежать аварии. Прентис снова вернулась к законам робототехники Азимова здесь как вероятный юридически обязательный набор правил, в частности, первый закон, который гласит: «Робот не может причинять вред человеку или, в результате бездействия, позволять человеку причинять вред».
Он отметил, что существует проблема с «жуткой линией» того, что является и не является приемлемым для машины, которая меняется со временем и из поколения в поколение, когда люди привыкают к новым устройствам. Он сказал, что это приведет к социальным и политическим изменениям, отметив, что вместо машин, заменяющих рабочих, теперь они будут заменять работников умственного труда.
Эти мысли были отражены на ланче с участием Эндрю Макафи из Центра цифрового бизнеса Школы менеджмента Слоана при Массачусетском технологическом институте. Пару лет назад Макафи и Эрик Бриньольфссон написали книгу под названием « Гонка против машины» и выпустили книгу под названием «Вторая эра машин» .
В течение многих лет исследователи считали, что у людей есть несколько устойчивых преимуществ перед цифровым трудом в двух больших областях: сопоставление с образцом и сложные коммуникационные способности. Но совсем недавно они видели примеры сопоставления с образцом, такие как автономные транспортные средства Google и другие вещи, такие как метод Narrative Science для превращения информации в истории, IBM Watson и Rethink Robotics 'Baxter. McAfee рассказал о том, как количество данных, которые мы имеем, продолжает расти, начиная от терабайтов до петабайтов и заканчивая экзабайтами и зетабайтами. Теперь у нас будет доступ к тому, что глава Autodesk Карл Басс называет «бесконечными вычислениями».
Но все изменения, которые мы видели благодаря всем этим новым технологиям, до сих пор являются просто «разогревом к изменениям, которые мы собираемся увидеть», сказал McAfee. На сегодняшний день последствия для бизнеса, которые мы видели, и большие, и странные, сказал он, отметив исследование, которое он недавно провел, показавшее, что благодаря использованию инструментов для мониторинга кражи сотрудников, кража сократилась примерно на 25 долларов, но доходы выросли на 3000 долларов и чаевые процент вырос. Он рассказал о новых способах использования данных, таких как Kaggle, участвующий в конкурсе на создание алгоритма для прогнозирования того, какие автомобили могут быть вовлечены в аварии, что привело к 300-процентному улучшению метода прогнозирования Allstate.
Но экономические и социальные последствия могут быть еще большими. Макафи рассказал о том, как за три десятилетия после Второй мировой войны все основные показатели экономики прослеживались вместе. Но с 1980 года наблюдаются расхождения: средний доход в настоящее время растет так же быстро, как производительность труда или ВВП; и в последнее время частная занятость также начинает отставать. Он объяснил это технологией, отметив, что в 1982 году компьютер стал машиной времени в году. Теперь у нас "лучшие времена, худшие времена"; рост заработной платы для тех, кто имеет степень ниже колледжа, остается на прежнем уровне или даже снижается, в то время как тем, кто имеет степень бакалавра или степень магистра, увеличивается больше всего. И он сказал, что «суперзвезды», то есть верхняя сотая часть наемных работников в Соединенных Штатах, растут больше всего, создавая более поляризованную экономику. По его словам, доход на капитал, другими словами, прибыль корпораций, находится на рекордно высоком уровне, но отдача от рабочей силы или процентная доля ВВП, которая выплачивается в виде заработной платы, снижается со скоростью, которой мы не занимались. видел раньше (даже включая заработную плату, выплаченную этим суперзвездам).
По его словам, технология является частью как увеличения сверху, так и снижения снизу. Никогда не было лучшего времени для дифференцированных навыков, но это не лучшее время для среднего работника. Он сказал, что Массачусетский технологический институт разрабатывает инициативу для дальнейшего изучения последствий, которые будет иметь цифровая экономика.
К 90% безработицы
Возможно, самой тревожной из сессий была беседа Кеннета Бранта из Gartner на тему: «Как справиться с безработицей на 90%».
«Ваши руководители ошибаются в отношении« умных машин », - сказал Брант, сославшись на недавний опрос руководителей компаний, который согласился с тем, что существует дефицит талантов, а уровень инноваций улучшается, но в значительной степени опровергает мнение, что машины будут поглощать миллионы рабочих мест среднего класса. «Gartner считает, что в течение этого десятилетия разрушение интеллектуальных машин станет одной из самых эффективных технологий в отрасли».
Он отметил, что цифровизация встретит рабочую силу в этом десятилетии, отметив многие из более ранних примеров использования интеллектуальных технологий. Он указал, что сейчас идет гонка за таланты для разработки интеллектуальных машин, и сказал ИТ-лидерам в аудитории, что «вы либо будете участвовать в гонке за талантами, либо вы останетесь позади».
Брант ожидает, что интеллектуальные машины станут следующей границей оптимизации затрат на рабочую силу, и предложил четыре возможных сценария развития интеллектуальных машин до 2020 года. К ним относятся «Принесите своего собственного виртуального помощника», где сотрудники развертывают свои собственные машины для улучшения своей работы; «Диги-тейлоризм», где машины эффективно выполняют роль, контролирующую труд; «Homo Ludens», где у нас фактически будет полная безработица, потому что машины могут выполнять нашу работу за нас; или «Machina Suprema», где машины становятся самоосознающими и решают, что делать для себя (ссылаясь на работу Рэя Курцвейла).
Он сказал, что и утопический, и апокалиптический сценарии являются «черными лебедями», и что 90-процентная безработица не является вероятной перспективой, но вероятен рост безработицы.
Он также сказал, что считает, что интеллектуальные машины могут начать посягать на «работу мечты», на дорогостоящие специализированные работы, такие как врачи, юристы и трейдеры. К 2030 году, сказал он, Gartner считает, что эти рабочие места специалистов исчезнут, и что останется, будут очень разносторонние профессионалы и эмпатики, которые могут работать с машинами.
По его словам, замена рабочих мест уже началась, и «творческое разрушение» прошлого (где всегда создаются новые рабочие места) заменяется «разрушительным созданием» из-за беспрецедентного масштаба, скорости и масштабов потери рабочих мест наряду с с удивлением от того, какое влияние это оказывает.
Гонка не против машины, сказал Брант, потому что мы проиграем эту гонку. Вместо этого он сказал: «Если мы достаточно умны, чтобы изобретать умные машины, мы должны быть достаточно умными, чтобы заново изобретать наши социальные системы и наше управление, чтобы получать максимальную выгоду от этих умных машин».
