В 60-е годы в США стали популярны заправочные станции самообслуживания, что ознаменовало собой отход от старой модели, в которой обслуживающий персонал должен был выходить, чтобы заправить каждого клиента. Мелкие менеджеры были недовольны: они не могли позволить себе затраты на адаптацию к самообслуживанию, да и в любом случае не были убеждены в его эффективности. Однако через несколько лет большинство заправочных станций перешли на самообслуживание, за исключением некоторых американских штатов, где менеджеры протестовали при поддержке местных пожарных служб, опасаясь, что неподготовленные водители могут вызвать пожар из-за переполнения баков.
Вы знаете, как это было: «человеческие» заправочные станции оказались не такими прибыльными, как самообслуживающиеся, поэтому операторы сами настаивали на отмене запретов. В 1992 году 80% заправок в США имели самообслуживание. Сегодня самообслуживание является нормой. За исключением Нью-Джерси, где закон по-прежнему требует человеческого обслуживания: тысячи работников заправочных станций все еще работают, выполняя задачи, которые теперь повсеместно автоматизированы. Какие мысли заставляет вас думать эта история? Это заставляет меня задуматься об искусственном интеллекте и вообще о будущем.
К будущему времени
Быстрое распространение моделей искусственного интеллекта, таких как GPT-3, Далл-и, StableDiffusion, MidJourney, Github Copilot и другие вызывают обеспокоенность общественности по поводу последствий автоматизации. О ком? Ну, художники, дизайнеры, писатели, программисты, юристы и работники почти всех остальных отраслей.
В прошлом автоматизация часто заменяла рабочие места в определенных секторах, требующих большого количества ручного труда, в основном в слоях населения с низкими доходами. Сегодня ситуация меняется: системы искусственного интеллекта больше не ограничиваются автоматизацией конкретных задач. Кроме того, общие системы искусственного интеллекта демонстрируют экспоненциальный рост базовых навыков, таких как рассуждение, письмо, проверка фактов, юмор и концептуальное понимание изображений и текста. Появляются быстрые решения некоторых наиболее распространенных проблем машинного обучения, таких как трудности с запоминанием и негибкость при решении задач. Раньше необходимо было предоставлять алгоритмам большое количество примеров, чтобы они могли обучаться, но новые методы машинного обучения и инженерии позволяют очень быстро «обучать» эти системы.
Но дело не только в этом. Некоторые модели в настоящее время превосходят людей в таких видах деятельности, как я. СБ тести стандартизированные математические тесты. ChatGPT, несмотря на то, что она модель, специально не обученная юриспруденции, недавно прошел тест на юридическую практику. В будущем карты будут перетасованы для всех, даже для тех, кто еще чувствует себя «в безопасности».
Мы уже на изгибе
Наше общество уже некоторое время постепенно меняется из-за автоматизации, но что отличает этот период, так это то, что наше положение на экспоненциальной кривой. Прогресс происходит гораздо быстрее, чем человеческая карьера, и нет никаких признаков замедления в будущем. Вы можете увидеть это на этом графике: модели ИИ удваиваются каждые 16 месяцев с 2010 года, и этот рост не остановится. Дело не в годах: это происходит сейчас, и решения, которые мы принимаем в отношении ИИ сейчас, повлияют на его развитие на десятилетия вперед.
Технологическая эволюция меняет наш мир, и нам нужно решить, как мы хотим, чтобы эти изменения повлияли на работников. Захотим ли мы в не столь отдаленном будущем, возможно, всего через десять лет, работать на скучной, не приносящей удовлетворения работе, зарабатывая лишь минимум, чтобы выжить? Другими словами: хотим ли мы оказаться похожими на работников заправочной станции в Нью-Джерси, или мы хотим бороться за общество, в котором искусственный интеллект сделает нас всех более удовлетворенными (и, возможно, даже здоровее)?
Не думайте, что наша жизнь без работы, какой мы ее представляем сегодня, «бесполезна» или недостойна. Лично я не боюсь, что искусственный интеллект может «побить нас» во многих областях, касающихся работы. Даже в шахматах компьютеры уже давно уничтожают человека, но это не мешает нам продолжать любить двух шахматистов, соревнующихся друг с другом. Гораздо проще добраться до Эвереста на вертолете, но это не умаляет красоты и величия восхождения на него. В будущем то же самое будет и с работой, если отделить ее от представления о том, что она обязательно должна иметь прямую связь с начальством и зарплатой.
Проблема не в ИИ.
Современный капитализм принес огромный технологический прогресс, который позволил создать огромное богатство (для немногих). Даже появление искусственного интеллекта, в конце концов, является результатом капитализма. Но если говорить о работе и удовлетворении каждого, наверное капитализм не та модель. Настоящая проблема не в ИИ, а в системе, которая заставляет нас «презирать» тех, кто нуждается в помощи, считать «мошенничеством» помощь государства или жить благодаря универсальный доход. В нашей нынешней системе люди вынуждены работать или сталкиваются с изнурительными последствиями, даже если их работа не приносит существенного вклада в общество. Конечно, важно помнить, что внезапные перемены не осуществимы и ни в коем случае не желательны: но их надо вводить, надо выбирать направление.
В каком направлении? Одним из возможных будет тот, который проходит через высокий и прогрессивный налог на крупные компании, которые получают и будут получать все большую прибыль от использования искусственного интеллекта. Средства, собранные с помощью этого налога, могут быть использованы для финансирования гарантированный доход для тех, кто зарабатывает меньше определенного порога. Таким образом, даже те, кто не может или не хочет работать «так, как люди работают сегодня», будут иметь возможность иметь гарантированный доход и посвящать свое время так, как они пожелают. Это будущее, которое мы должны учитывать.
