На саммите в Париже, проходившем в середине февраля, технологические лидеры соревновались, кто сделает наиболее грандиозное заявление об искусственном интеллекте. «ИИ станет самым глубоким сдвигом за всю нашу жизнь», — так выразился Сундар Пичаи, глава Alphabet. Дарио Амодей, исполнительный директор компании Anthropic, заявил: «ИИ приведет к крупнейшему изменению глобального рынка труда в истории человечества». Сэм Альтман из OpenAI написал в блоге: «Через десятилетие, возможно, каждый человек на Земле будет способен достичь большего, чем самый влиятельный человек сегодня».
Прогноз Альтмана соответствует устоявшейся системе взглядов. Когда в начале 2020-х годов большие языковые модели впервые приобрели популярность, экономисты и руководители надеялись, что инструменты искусственного интеллекта уравняют шансы на успех, причем больше всего выиграют низкоквалифицированные работники. Программное обеспечение, способное решать такие задачи, как синтез белка и написание стихов, несомненно, демократизирует возможности. Дженсен Хуанг, глава компании Nvidia, занимающейся разработкой чипов, предвидел будущее, в котором работники «станут генеральными директорами агентов ИИ».
Однако более поздние результаты исследований ставят под сомнение такие прогнозы. Вместо этого мы говорим о будущем, в котором высококлассные специалисты займут более высокое положение, а остальные останутся позади. Новые данные свидетельствуют о том, что в сложных задачах, таких как исследования и управление, высокоэффективные специалисты лучше всего подходят для работы с ИИ. Оценка результатов работы моделей требует опыта и здравого смысла. Вместо того чтобы сокращать неравенство, ИИ, скорее всего, увеличит разрыв между работниками, как это было в прошлые технологические революции.
В пользу того, что искусственный интеллект может стать уравнителем, говорят исследования, показавшие, что технология повышает производительность труда в наибольшей степени у менее опытных работников. В прошлом году Эрик Бринйолфссон из Стэнфордского университета, Даниэль Ли и Линдси Реймонд из Массачусетского технологического института провели совместное исследование. Результаты показали, что инструменты генеративного ИИ повышают производительность на 34% для начинающих работников службы поддержки клиентов, помогая им решать вопросы быстрее и эффективнее. Опытные работники, напротив, не заметили особых преимуществ, поскольку ИИ усиливал уже существующие подходы. Это позволило предположить, что технология может сократить разрыв, передавая лучшие практики от талантливых сотрудников к менее одаренным.
Аналогичная тенденция наблюдалась и в других задачах. Исследования Шаккеда Ноя и Уитни Чжана из Массачусетского технологического института показали, что неопытные сотрудники ощутили наибольшую пользу, когда использовали ChatGPT от OpenAI для составления таких материалов, как пресс-релизы и отчеты. Многие увидели более высокое качество, просто используя неотредактированный результат работы ИИ, что подчеркивает его способность повышать базовую производительность. Джонатан Чой из Университета Южной Калифорнии и его соавторы также обнаружили, что инструмент ИИ повысил качество юридической работы, например, составления договоров, что особенно заметно для наименее одаренных студентов-юристов.
Проблема в том, что этот эффект уступает место другому. Работу можно рассматривать как набор задач, которые технологии могут либо превратить в товар, либо помочь в их выполнении. Для авиадиспетчеров техника является дополнением: она обрабатывает данные о полетах, оставляя принятие решений за человеком, что сохраняет высокую зарплату. Системы самообслуживания, напротив, упрощают роль кассиров, автоматизируя такие задачи, как подсчет сдачи. Это снижает требования к квалификации, что приводит к снижению заработной платы.
Таким образом, несмотря на прежний оптимизм, агентов по обслуживанию клиентов и других низкоквалифицированных работников может ожидать неприятное будущее. Повторяющиеся задачи подвержены автоматизации. По оценкам Амита Завери из компании ServiceNow, занимающейся разработкой программного обеспечения для бизнеса, в более 85% случаев обслуживание клиентов некоторых компаний уже не требует участия человека. По мере развития искусственного интеллекта эта цифра, вероятно, будет расти, в результате чего люди останутся работать только с самыми сложными случаями. Хотя на первых порах ИИ может повысить производительность, в долгосрочной перспективе его влияние будет заключаться в коммерциализации навыков и автоматизации задач.
В отличие от более ранней модернизации, которая заменяла рутинную работу, такую как конвейерная сборка и ведение бухгалтерского учета, ИИ может распространить свое влияние на нерутинную и творческую работу. Он может молчаливо учиться, распознавать закономерности и делать прогнозы без явных инструкций. Возможно, со временем он сможет писать развлекательные сценарии и разрабатывать полезные продукты. На данный момент кажется вероятным, что в высокооплачиваемых отраслях именно младший персонал наиболее уязвим для автоматизации. В юридической фирме A&O Shearman инструменты искусственного интеллекта теперь выполняют большую часть рутинной работы, которую раньше делали помощники юристов или младшие сотрудники. Программное обеспечение компании может анализировать договоры, сравнивать их с прошлыми сделками и предлагать изменения менее чем за 30 секунд. По словам Дэвида Вейкелинга, руководителя отдела искусственного интеллекта фирмы, лучшие специалисты используют технологии для принятия стратегических решений.
Последние экономические исследования подтверждают это наблюдение. Если ранее предполагалось, что люди с низкими показателями могут получить выгоду, просто копируя результаты работы искусственного интеллекта, то в теперь рассматриваются более сложные задачи, такие как научные исследования, ведение бизнеса и инвестирование денег. В этих областях высокопроизводительные работники получают гораздо больше выгоды, чем их коллеги с более низкими показателями. В некоторых случаях менее продуктивные работники не видят никаких улучшений или даже теряют позиции.
Интеллектуальная конструкция
Эйдан Тонер-Роджерс из Массачусетского технологического института, например, обнаружил, что использование инструмента искусственного интеллекта для помощи в поиске материалов почти удвоило производительность ведущих исследователей, но не оказало заметного влияния на треть сотрудников с самыми низкими показателями. Программное обеспечение позволяло исследователям указывать желаемые свойства, а затем генерировать образцы материалов, которые, по прогнозам, должны обладать этими свойствами. Ведущие ученые, обладающие большим опытом в данной области, могли выявлять перспективные предложения и отбрасывать неудачные. Менее эффективные исследователи, напротив, с трудом отсеивали полезные результаты от малозначимых.
Аналогичные результаты были получены и в других областях. Николас Отис из Калифорнийского университета в Беркли и соавторы обнаружили, что успешные кенийские предприниматели увеличили свою прибыль более чем на 15% с помощью помощника ИИ, а у тех, кто испытывал трудности, прибыль упала. Разница заключалась в том, как они применяли рекомендации ИИ. Менее успешные предприниматели следовали общим советам, например, увеличить количество рекламы. Успешные лидеры использовали ИИ для поиска индивидуальных решений, например, для обеспечения новых источников энергии во время отключения электричества.
Алекс Ким из Чикагского университета и соавторы провели эксперимент по принятию финансовых решений. Участники с помощью искусственного интеллекта анализировали стенограммы сообщений о доходах, прежде чем распределить 1000 долларов в смоделированном портфеле. Искушенные инвесторы с помощью ИИ добились почти десятипроцентного роста доходности, а менее искушенные — двухпроцентного. Опытные инвесторы лучше использовали информацию, полученную из сообщений о доходах, например, о расходах на научные исследования и разработки, выкупе акций и операционной прибыли до вычета износа и амортизации.
По мере того как ИИ преобразует работу, появляются новые задачи. Раджив Раджан из компании Atlassian, специализирующейся на офисном программном обеспечении, говорит, что инструменты ИИ высвобождают пару часов в неделю для инженеров, позволяя им сосредоточиться на творческой составляющей работы. Младшие юристы тратят меньше времени на рутинную работу и больше — на общение с клиентами. «Больше всего выиграют действительно умные люди, которым может быть скучно анализировать рутинные отчеты о прибылях, — говорит начальник крупной инвестиционной компании. — В краткосрочной перспективе больше всего будет цениться умение находить креативные способы использования ИИ». Основная работа в этих отраслях автоматизируется, что позволяет младшим сотрудникам браться за более сложные задачи уже на ранних этапах карьеры.
Рынок труда всегда был обусловлен разрушением старых профессий и созданием новых. Дэвид Аутор из Массачусетского технологического института подсчитал, что около 60% работ в Америке 2018 года не существовало в 1940 году. Должность «конструктор самолетов» была включена в перепись населения в 1950-х годах, а «планировщик конференций» появился в 1990-х. Но кто займет новые рабочие места, созданные ИИ, когда они появятся? История показывает, что технологические перевороты благоприятствуют квалифицированным специалистам. Во время промышленной революции зарплата инженеров, освоивших новое оборудование, резко возросла, в то время как простые рабочие оказались в проигрыше. Эпоха компьютеров вознаградила инженеров-программистов и оставила не у дел машинисток. Похоже, что ИИ пойдет по такому же пути: выиграют те, кто обладает рассудительностью, ловкостью и опытом, чтобы ориентироваться в сложной, насыщенной информацией среде.
Более того, сегодняшние инструменты ИИ — это только начало. По мере совершенствования технологии полуавтономные агенты, способные действовать самостоятельно, как их видит Хуанг, могут преобразить рабочие места. В результате каждый работник может стать своего рода генеральным директором, как и предсказывал глава Nvidia. Но никакого «уравнивания» не произойдет: самые талантливые по-прежнему будут лучшими генеральными директорами.
Сообщение Не уравнитель, а сепаратор: как ИИ отделит лучших от остальных появились сначала на Идеономика – Умные о главном.
