Эта статья первоначально появилась в The Algorithm, нашей еженедельной рассылке об искусственном интеллекте. Чтобы первыми получать подобные статьи на свою электронную почту, подпишитесь здесь.
В орбите Кремниевой долины говорят о том, что апокалипсис рабочих мест, вызванный искусственным интеллектом, — это неизбежность. Настроение настолько мрачное, что исследователь социальных последствий из компании Anthropic, отвечая в среду на призыв к более оптимистичным взглядам на будущее ИИ, предсказала, что мы увидим рецессию и «крах карьерной лестницы на начальном этапе», прежде чем в конечном итоге увидим позитивные изменения. Ее менее сдержанный коллега, генеральный директор компании Дарио Амодей, назвал ИИ «универсальной заменой человеку», которая сможет выполнять все виды работ менее чем за пять лет. И эти идеи, конечно же, исходят не только от Anthropic.
Эти разговоры, как и ожидалось, повергли многих работников в панику (и, вероятно, способствуют поддержке усилий по полной приостановке строительства центров обработки данных, некоторые из которых активизировались на прошлой неделе). Панике не способствует и поведение законодателей, ни один из которых не сформулировал внятный план дальнейших действий.
Даже экономисты, которые предупреждали, что ИИ пока не привел к сокращению рабочих мест и, возможно, не вызовет обрыва в будущем, начинают склоняться к мысли, что он может оказать уникальное и беспрецедентное влияние на то, как мы работаем.
Алекс Имас из Чикагского университета — один из таких экономистов. В пятницу утром, во время нашей беседы, он поделился со мной двумя вещами: откровенной оценкой того, что наши инструменты для прогнозирования того, как это будет выглядеть, довольно ужасны, и «призывом к действию» для экономистов начать сбор единственного типа данных, которые могли бы сделать вообще возможным план по решению проблемы искусственного интеллекта на рынке труда.
О наших ужасных инструментах: учтите, что любая работа состоит из отдельных задач. Например, одна из частей работы риелтора — это расспрашивать клиентов, какую недвижимость они хотят купить. Правительство США задокументировало тысячи таких задач в огромном каталоге, впервые запущенном в 1998 году и регулярно обновляемом с тех пор. Именно эти данные исследователи из OpenAI использовали в декабре, чтобы оценить, насколько «подвержена» та или иная работа искусственному интеллекту (например, они обнаружили, что риелтор подвержен 28% воздействия). Затем в феврале компания Anthropic использовала эти данные в своем анализе миллионов разговоров в Claude, чтобы увидеть, какие задачи люди действительно выполняют с помощью ИИ и где эти два списка пересекаются.
Однако, по словам Имаса, знание степени подверженности задач искусственному интеллекту приводит к иллюзорному пониманию того, насколько та или иная работа находится под угрозой. «Сама по себе степень подверженности — совершенно бессмысленный инструмент для прогнозирования увольнений», — сказал он мне.
Конечно, это показательно в самом мрачном случае — для работы, где буквально каждую задачу можно выполнить с помощью ИИ без участия человека. Если выполнение всех этих задач моделью ИИ обходится дешевле, чем ваша зарплата — что не гарантировано, поскольку модели рассуждений и агентный ИИ могут обойтись очень дорого — и она справляется с ними хорошо, то, по словам Имаса, эта работа, скорее всего, исчезнет. Это часто упоминаемый случай с лифтером из прошлых десятилетий; возможно, сегодняшняя параллель — это оператор службы поддержки клиентов, занимающийся исключительно сортировкой телефонных звонков.
Но для подавляющего большинства профессий ситуация не так проста. И детали тоже имеют значение: в некоторых профессиях, вероятно, будут трудные времена, но сложно сказать, как и когда это произойдет, основываясь только на уровне риска.
Возьмем, к примеру, написание кода. Допустим, тот, кто разрабатывает премиальные приложения для знакомств, может использовать инструменты программирования с использованием ИИ, чтобы за один день создать то, на что раньше уходило три дня. Это означает, что работник становится более продуктивным. Работодатель, потратив ту же сумму денег, теперь может получить больший объем работы. Тогда работодатель захочет больше сотрудников или меньше?
По словам Имаса, этот вопрос должен не давать спать ни одному политику, потому что ответ на него будет меняться в зависимости от отрасли. А мы действуем вслепую.
В случае этого программиста, такая эффективность позволяет приложениям для знакомств снижать цены. (Скептик мог бы предположить, что компании просто присвоят прибыль, но на конкурентном рынке они рискуют быть вытесненными конкурентами, если поступят именно так.) Снижение цен всегда будет приводить к некоторому увеличению спроса на приложения. Но насколько? Если миллионы людей захотят ими воспользоваться, компания может вырасти и в конечном итоге нанять больше инженеров, чтобы удовлетворить этот спрос. Но если спрос почти не увеличится — возможно, люди, которые не пользуются премиальными приложениями для знакомств, все равно не захотят их даже по более низкой цене — потребуется меньше программистов, и начнутся увольнения.
Связанная статья
Повторите этот гипотетический пример для каждой профессии, где есть задачи, которые может выполнять ИИ, и вы получите самый насущный экономический вопрос нашего времени: специфику ценовой эластичности, или то, насколько меняется спрос на товар при изменении его цены. И это вторая часть того, на чем Имас акцентировал внимание на прошлой неделе: в настоящее время у нас нет этих данных по всей экономике. Но они могли бы быть.
Имас говорит, что у нас есть данные по таким продуктам питания, как хлопья и молоко, потому что Чикагский университет сотрудничает с супермаркетами, получая данные с их сканеров цен. Но у нас нет таких данных по репетиторам, веб-разработчикам или диетологам (кстати, все эти профессии связаны с использованием ИИ). Или, по крайней мере, не в таком виде, чтобы эти данные были широко собраны или доступны исследователям; иногда они разбросаны по частным компаниям или консалтинговым фирмам.
«Нам нужен, скажем, Манхэттенский проект для сбора этих данных», — говорит Имас. И это нужно не только для рабочих мест, которые, очевидно, могут пострадать от ИИ уже сейчас: «Области, которые сейчас не подвержены влиянию ИИ, станут таковыми в будущем, поэтому важно отслеживать эти статистические данные по всей экономике».
Получение всей этой информации потребует времени и денег, но Имас доказывает, что это того стоит; это даст экономистам первое реалистичное представление о том, как может развиваться наше будущее, основанное на искусственном интеллекте, и даст политикам возможность разработать план на этот случай.
Обновление: 8 апреля в эту статью были внесены изменения, добавлены дополнительные сведения из публикации исследователя-антрополога.
Источник: www.technologyreview.com
