В 60-х годах в США стали популярны заправочные станции самообслуживания, что ознаменовало собой переход от старой модели, когда обслуживающему персоналу приходилось выходить, чтобы заправить каждого клиента. Мелкие менеджеры были недовольны: они не могли позволить себе затраты на адаптацию к самообслуживанию и в любом случае не были убеждены в его эффективности. Однако через несколько лет большинство заправочных станций перешли на самообслуживание, за исключением нескольких штатов США, где менеджеры протестовали при поддержке местных пожарных, опасаясь, что неподготовленные водители устроят пожар, переполнив баки.
Вы знаете, как это было: «человеческие» СТО не давали того же, что и самообслуживания, поэтому сами операторы настаивали на отмене запретов. В 1992 году 80% заправочных станций в США были самообслуживания. Сегодня самообслуживание является нормой. За исключением Нью-Джерси, где закон по-прежнему предписывает человеческое обслуживание: тысячи обслуживающего персонала заправочных станций все еще работают, выполняя задачи, которые теперь повсеместно автоматизированы. Что заставляет вас думать эта история? Это заставляет меня думать об искусственном интеллекте и о будущем времени в целом.
К будущему времени
Быстрое распространение моделей ИИ, таких как GPT-3, Далл-и, StableDiffusion, MidJourney, Github Copilot и другие вызывают у общественности обеспокоенность по поводу влияния автоматизации. О ком? Ну, художники, дизайнеры, писатели, программисты, юристы и работники практически любой другой отрасли.
В прошлом автоматизация часто заменяла рабочие места в определенных отраслях, где требовалось много ручного труда, в основном в категории с более низким доходом. Сегодня все меняется: системы искусственного интеллекта больше не ограничиваются автоматизацией конкретных задач. Кроме того, общие системы ИИ демонстрируют экспоненциальный рост основных компетенций, таких как рассуждение, письмо, проверка фактов, юмор и концептуальное понимание изображений и текста. Появляются быстрые решения некоторых из наиболее распространенных проблем машинного обучения, таких как плохое запоминание и затрудненное решение задач. В прошлом алгоритмам необходимо было предоставить большое количество примеров, чтобы они могли обучаться, но новые методы машинного обучения и проектирования 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. ЧатGPT, несмотря на то, что она модель, специально не обученная юриспруденции, недавно прошел тест на юридическую практику. Со временем 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 благодаря автоматизации, но что отличает этот период, так это наше положение на экспоненциальной кривой. Прогресс происходит намного быстрее, чем человеческая карьера, и нет никаких признаков замедления в будущем. Вы можете увидеть это на этом графике: модели ИИ удваивались каждые 16 месяцев с 2010 года, и этот рост не остановится. Дело не в годах: это происходит сейчас, и решения, которые мы принимаем сейчас в отношении ИИ, будут определять его развитие на десятилетия вперед.
Технологическая эволюция меняет наш мир, и мы должны решить, как мы хотим, чтобы эти изменения повлияли на рабочих. В недалеком будущем, возможно, всего через десять лет, хотим ли мы все выполнять скучную, не приносящую удовлетворения работу, зарабатывая лишь самый минимум, чтобы выжить? Другими словами: хотим ли мы оказаться, как служащие заправочной станции в Нью-Джерси, или мы хотим бороться за общество, в котором искусственный интеллект делает нас всех более удовлетворенными (а, может быть, даже здоровее)?
Не думайте, что наша жизнь без работы, как мы ее себе представляем сегодня, «бесполезна» или недостойна. Лично меня не пугает, что искусственный интеллект может «обыграть» нас во многих областях, касающихся работы. Даже в шахматах компьютеры уже давно уничтожают людей, но это не мешает нам продолжать любить двух шахматистов, которые соревнуются друг с другом. Добраться до Эвереста на вертолете гораздо проще, но это не умаляет красоты и величия восхождения на него. То же самое будет и в будущем с работой, если мы освободим ее от мысли, что она обязательно должна иметь непосредственную связь с начальством и зарплатой.
Проблема не в ИИ.
Современный капитализм принес огромный технологический прогресс, который позволил создать огромное богатство (для немногих). В конце концов, даже появление искусственного интеллекта — это плод капитализма. Но если говорить о работе и удовлетворении всех, наверное капитализм не та модель. Настоящая проблема не в ИИ, а в системе, которая заставляет нас «презирать» тех, кто нуждается в помощи, считать помощь государства «мошенничеством» или жить на деньги. 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 о крупных компаниях, которые получают и будут получать все больше и больше от использования искусственного интеллекта. Средства, собранные с этой комиссией, 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 «как сегодня», смогут иметь надежный доход и проводить свое время по своему усмотрению. Это будущее, которое мы должны учитывать.
