TL; DR: Дебати щодо штучного інтелекту та робочих місць зазвичай формулюються як протистояння панікерів та оптимістів, але обидві сторони не знаходять золотої середини, де насправді лежить реальність. Повна заміна людства стикається з інженерними обмеженнями та невирішеними питаннями відповідальності. Жорсткий державний захист створює власні спотворення. Найбільш правдоподібне майбутнє — це не «штучний інтелект замість людей» чи «люди, захищені від штучного інтелекту», а гібридна економіка, де штучний інтелект піклується про матеріальну основу, а люди зосереджуються на науці, управлінні та соціальній економіці людської присутності. Ми вже адаптувалися до технологічних революцій раніше, і в нас є інструменти, щоб адаптуватися і до цієї.
Чи вдасться людству уникнути «життя в кіберпанку» та побудувати економіку на основі штучного інтелекту, яка буде комфортною для нього самого?
Майже в будь-якій розмові сьогодні про майбутнє праці неминуче виникає одне питання: «Скільки робочих місць залишиться для людей – і чи залишаться вони взагалі?» Роботи вийшли за межі заводських цехів і тепер з’являються на складах і вулицях міст, в офісах і лікарнях, займаючи дедалі більше місця в сфері послуг і логістики. Штучний інтелект пише тексти та малює картинки, створює сценарії та знімає відео, розраховує бюджети та формулює бізнес-стратегії, аналізує дані та керує виробництвом, сортує резюме та дає рекомендації щодо найму.
Не дивно, що все частіше лунають заклики (як на урядовому, так і на законодавчому рівнях) захистити людей від «божевільної» автоматизації та роботизації штучного інтелекту. Панікери стверджують, що в іншому випадку значна частина населення або втратить роботу, або зіткнеться з радикальним погіршенням умов праці та різким падінням доходів.
На їхню думку, марно сподіватися, що ринок врегулює ситуацію в інтересах працівників, оскільки керівники та власники компаній схильні надавати перевагу політиці «автоматизації та роботизації за допомогою штучного інтелекту замість людей», а не політиці «штучний інтелект та роботи допомагають людям».
На жаль, досвід показує, що звернення до держави регулювати та обмежувати не все є найкращою ідеєю. Не встигнете озирнутися, як впровадження будь-якого інструменту штучного інтелекту вимагатиме офіційного схвалення, і кожен конкретний продукт штучного інтелекту потребуватиме ліцензований та сертифікований, змушуючи компанії орієнтуватися у складному бюрократичному лабіринті. В результаті вся «легальна» індустрія штучного інтелекту опинилася б у руках кількох гігантів, здатних будувати відносини з урядовими та міжнародними інституціями. Навколо цих «острівців легальності» вирував би океан технологій штучного інтелекту в «сірій зоні», виливаючись з незліченних «гаражів» та «підвалів». Це не зменшить ризиків. Навпаки, створить багато додаткових проблем.
Однак ігнорувати позицію панікерів було б просто нерозумно. Зазначимо, до речі, що слова «панікер» і «скептик» не несуть негативного відтінку. Наука та прогрес неможливі без людей, які ретельно та вдумливо досліджують ідеї, гіпотези та винаходи з точки зору скептицизму та потенційних негативних наслідків. Серед них багато шанованих фахівців та організацій, які вказують на реальні проблеми, що виникають внаслідок впровадження технологій штучного інтелекту. Розглянемо їхні аргументи.
Привид "кіберпанку"
Алармісти виходять з однієї, але дуже важливої, передумови: сучасна технологічна революція якісно відрізняється від попередніх. Перш за все, вона відрізняється двома ключовими характеристиками – швидкістю та масштабованістю. Якщо промислова революція поступово послаблювала та замінювала фізичну працю, то хвиля штучного інтелекту майже миттєво вторгається в когнітивну сферу. Системи та інструменти на основі штучного інтелекту легко відтворюються, а їх впровадження не вимагає реконструкції складної фізичної інфраструктури. Модель штучного інтелекту, створена в одному місці, може почати конкурувати з мільйонами працівників одночасно, поширюючись по всьому світу протягом тижнів або місяців.
Команда темпи роботизації, через свій більш офлайн-природний характер, розвивається не так швидко. Однак, будучи безпосередньо пов'язаним з розвитком технологій штучного інтелекту, він також набрав обертів – завдяки встановленню заводів по всьому світу подвоїлася за останнє десятиліття, за даними Міжнародної федерації робототехніки, – це незрівнянно з темпами кінця 20-го століття.
Звісно, раціональний роботодавець віддасть перевагу рішенню на основі штучного інтелекту або роботу, ніж людині, якщо це дешевше, керованіше та загалом ефективніше. А ринку, природно, байдуже доля конкретних працівників.
Висновок, до якого дійшли техноалармісти, очевидний: якщо людська праця витісняється швидше, ніж економіка може створити нові ролі та форми зайнятості, виникає структурний розрив, що призводить до безробіття та соціальної нестабільності.
Згідно з цією логікою, механізми саморегулювання ринку не гарантують результату, який би задовольнив людей, оскільки компанії прагнуть скоротити витрати, а не зберегти робочі місця. Більше того, ця модель характеризується зростанням концентрації прибутку та зменшенням переговорної позиції працівників.
Результатом є класичний кіберпанк: автоматизована економіка з нікчемною, «декласованою» більшістю. І під кіберпанком ми тут маємо на увазі не неонову естетику та техно-нуар, а світ, у якому люди, в кращому випадку, просто додатки до машин.
Панікери та скептики готові підтвердити все вищесказане дослідженнями та формулами, які легко знайти в Інтернеті. Однак ця точка зору ґрунтується на двох припущеннях:
- що заміна людей технологіями в економіці буде майже повною – близько 90%;
- що працівники, звільнені таким чином, не знайдуть нових сфер працевлаштування.
Обидва припущення є відкритими для суперечок, і опоненти мають свої контраргументи.
Інженерний бар'єр та відповідальність
Слово для відповіді… поки що не оптимістам (або, якщо хочете, позитивістам), а спочатку прихильникам раціоналізму. Їхні контраргументи прості, логічні та не потребують складних доказів.
Почнемо з так званого «інженерного бар'єру для повної заміни». Насправді ми бачимо, що переважна більшість Інструменти штучного інтелекту вимагають участі людини – хтось, хто ставить завдання, контролює їх виконання та перевіряє результати. Причому зазвичай це стосується фахівців, які розуміються на темі, що доручена штучному інтелекту.
Об'єктивно кажучи, ми не бачимо масового виробництва рішень на основі штучного інтелекту, здатних повністю та автономно виконувати роботу фахівців – аналіз бюджетної моделі Penn Wharton підтверджує це. лише ~1% робочих місць повністю автоматизовані штучним інтелектом без значного людського контролю. Як правило, сучасні продукти штучного інтелекту підтримують роботу професіонала, розширюють його можливості, беруть на себе значну частину рутинних завдань і дозволяють йому працювати швидше, але вони поки що не можу їх замінитиІ як довго це «ще» Чи триватиме це, ніхто не може сказати. Роками? А може, десятиліттями? Цілком можливо, що такі системи штучного інтелекту ніколи не будуть створені.
За такої невизначеності логічною стратегією для сучасного бізнесу видається концепція «Розширюватися, а не скорочувати». Якщо людина разом із рішенням на основі штучного інтелекту або роботом може досягти більшого, ніж будь-хто з них міг би зробити окремо, чому людей слід ігнорувати? Хіба не краще було б зосередитися на розширенні компанії та збільшенні обсягів виробництва?
Але навіть якщо в певних сферах з'являться спеціалізовані рішення на основі штучного інтелекту, здатні повністю замінити людину, їх використання без професійної участі людини одразу ж зіткнеться з проблемами відповідальності. Загальновідомо, що створення машини чи програмного забезпечення, яке працює без збоїв чи помилок, є, згідно з нашим сучасним інженерним розумінням, нерозв'язною проблемою. У найближчому майбутньому не вдасться усунути значну кількість... помилки систем штучного інтелекту.
А тепер уявіть, що бухгалтер зі штучним інтелектом робить помилку, і компанію звинувачують у ухиленні від сплати податків (або приховуванні). Хто саме буде нести відповідальність? Навіть якщо не перед законом, то перед акціонерами та радою директорів? І це, зауважте, поки що відносно нешкідливий приклад. Можна навести й більш кричущі приклади: помилка діагноста зі штучним інтелектом, що призводить до трагічних наслідків. Або авіадиспетчера зі штучним інтелектом. Або системи штучного інтелекту, яка керує небезпечним виробництвом. Зрозуміло, хто несе відповідальність, коли людина робить таку помилку. Але хто буде нести відповідальність перед постраждалими, їхніми родинами та державою, якщо трагедія станеться «з вини» штучного інтелекту? Справжня відповідь на такі виклики може бути лише однією: системи штучного інтелекту повинні працювати під загальним контролем... керівництво та контроль фахівців-людей, як передові інструменти та «продовження їхнього розуму».
Це вже не гіпотетична ситуація. У 2024 році канадський трибунал зобов'язав Air Canada виплатити збитки після його чат-бот для обслуговування клієнтів винайшли політику знижок для померлих пасажирів, якої насправді не існувало, вводячи пасажира в оману, змушуючи його купувати квитки за повною ціною. Захист авіакомпанії був вражаючим: вона стверджувала, що чат-бот був «окремою юридичною особою», відповідальною за свої власні дії. Трибунал повністю відхилив цей аргумент, постановивши, що компанії несуть відповідальність за все, що створюють їхні інструменти штучного інтелекту, незалежно від того, наскільки інтерактивними ці інструменти здаються. Невелика сума, великий прецедент – і конкретний доказ того, чому питання відповідальності не можна перекласти на програмне забезпечення.
До речі, розслідування різних інцидентів, пов'язаних з помилками та збоями систем штучного інтелекту (визначення того, чи є кожен випадок результатом несправності, недбалості чи зловмисного втручання), також повинні будуть проводити люди.
Як бачите, навіть цих аргументів достатньо, щоб зрозуміти, що в рамках поточного процесу трансформації ШІ логічним видається рух до системи «Людина + ШІ», а не «ШІ замість людей».
Перехідний період, про який ніхто не хоче говорити
Обидві сторони в цих дебатах схильні обговорювати кінцеву мету (кіберпанківську антиутопію з одного боку, гібридну цивілізацію з іншого) та обходити сам шлях. Це помилка. Навіть якщо довгострокова рівновага виявиться сприятливою, саме шлях від поточного стану до бажаного результату є головною проблемою, і чесне обговорення ШІ та робочих місць має це визнати.
Подумайте, що відбувається, коли категорію роботи скорочують швидше, ніж працівники цієї категорії можуть бути перекваліфіковані. 45-річний помічник юриста, чия робота частково автоматизована, не миттєво стає аудитором штучного інтелекту, асистентом хоспісу чи співробітником модульного дослідницького центру. Навички не передаються за одну ніч. Всесвітній економічний форум оцінює, що 39% існуючих навичок застаріють між 2025 і 2030 роками. Ні кваліфікація, ні впевненість у собі, ні професійні зв'язки не переносяться. Програми перепідготовки існують, але вони нерівномірні за якістю, повільно масштабуються та часто відірвані від реальних, затребуваних професій. Працівник, який втратив роботу та знайшов порівнянний рівень протягом року, вважається історією успіху. Багатьом людям потрібно більше часу. Деякі ніколи повністю не відновлюють свій попередній рівень доходу.
Це чесний противагу оптимістичному погляду. Довгостроковий аргумент на користь співпраці людини та штучного інтелекту може бути правдивим, ми так вважаємо, і перехід все ще може бути дуже важким для багатьох людей. Ці дві речі не суперечать одна одній. Ставлення до них так, ніби вони суперечать одна одній, призводить до помилкової політики: або заперечення проблем, або панічні обмеження, які заморожують технологічний розвиток, не надаючи реальної допомоги тим, хто постраждав.
Як би виглядала серйозна стратегія переходу? Вона включала б мобільні пільги на перепідготовку, які надаються працівнику, а не зміну роботи. Вона включала б галузеві партнерства, де компанії, що впроваджують штучний інтелект, безпосередньо вносять свій вклад у кошти для перепідготовки в тих сферах, які вони трансформують. Вона включала б достовірні дані про ринок праці, які показують, які посади насправді розвиваються, щоб перепідготовка була спрямована на реальні можливості, а не на прийняття бажаного за дійсне. І вона включала б соціальну інфраструктуру для подолання розриву між робочими місцями – не як благодійність, а як визнання того, що вимагати від працівників адаптуватися до такого масштабу змін без підтримки є несправедливим та економічно нестійким.
Ніщо з цього не суперечить ширшому аргументу, що штучний інтелект зрештою створить більше робочих місць, ніж знищить. Це просто серйозне питання про те, хто несе витрати в роки, коли «кінцева мета» ще не досягнута.
Люди для людей
І все ж було б несправедливо ігнорувати сценарій, за якого системи штучного інтелекту стануть справді потужними та справді здатні ефективно замінити людей у більшості існуючих професій. Що тоді?
Ви, мабуть, вже здогадалися, що настав час для аргументів позитивістів та оптимістів, які розглядають автоматизацію та робототехніку за допомогою штучного інтелекту як механізми, що звільнити людство від праці «заради виживання» та заохочуйте його працювати «заради розвитку». Не хвилюйтеся, ми не збираємося потурати жодним фантазіям на кшталт «Людина та робот, рука в руці, на сяючому зорельоті, підкорюють Всесвіт». Давайте залишимося на Землі та поговоримо про розвиток людських якостей, які роблять нас людьми.
Почнемо з того, що протягом нашої історії праця змінювала свою форму. Технологічні революції (скажімо, бронзова доба чи перша промислова революція, яка започаткувала «епоху пари»), безумовно, знищив низку професійАле вони одночасно породжували нові, часто такі, які люди навряд чи могли собі уявити. Хто, наприклад, міг передбачити професію бортпровідника в епоху розвитку перших двигунів внутрішнього згоряння? Чи могли Чарльз Беббідж, коли він задумав перший комп'ютер, і Ада Лавлейс, коли вона написала його перші програми, уявити, що в майбутньому високооплачувані фахівці створюватимуть комп'ютерні відеоігри? Хіба не логічно припустити, що Революція ШІ також призведе до появи нових професій, природу та зміст багатьох з яких ми сьогодні просто не можемо уявити?
Однак ми обіцяли не фантазувати. Тож повернімося до того, що по суті можна уявити, виходячи з існуючих явищ.
Почнемо з науки. Не секрет, що в цій галузі бракує людей майже на всіх рівнях. Ідей та концепцій більше, ніж «мізків», здатних їх розвивати. Наукові дослідження давно потребують переходу від «елітизму» з його тривалою та складною підготовкою відносно невеликої кількості спеціалістів до своєрідної індустріалізації. Системи штучного інтелекту, здатні взяти на себе обчислення, перевірку гіпотез та базову освіту або перепідготовку спеціалістів початкового та середнього рівня, безсумнівно, відкривають шлях до масштабованості та нового підходу до наукової роботи. Її суть полягає в ідеї, що наукова робота повинна перестати бути прерогативою «обраних» і стати однією з фундаментальних форм людської діяльності, тим самим максимізуючи потенціал людського інтелекту. Відповідно, виробництво нових знань та навичок зросте багаторазово.
Для економіки, зокрема, це означатиме появу великої групи «наукових працівників» – людей з аналітичними здібностями, які працюють над модульними дослідницькими проектами, що підтримуються рішеннями штучного інтелекту та роботизованими системами.
Продовжимо розгляд соціально значущих проектів. Це ще одна сфера, де традиційно роботи було більше, ніж робочих рук. Благоустрій міст, розвиток та утримання парків, систематичні зусилля з відновлення та підтримки екосистем, повернення покинутих промислових та житлових об'єктів, техногенних ландшафтів та зон промислових аварій до природи або господарського використання – це далеко не вичерпний перелік. Зайнятість у цьому секторі може (і справді повинна) стати одним із основних «поглиначів» витісненої робочої сили – природно, за підтримки тих самих досягнень революції штучного інтелекту.
Але основною сферою зайнятості людей у майбутньому, найімовірніше, буде соціальна економіка – або, іншими словами, економіка людської присутності. Ідея полягає в тому, що цінність людського контакту не зникне. Навпаки, чим більш цифровим стає світ, тим вищою ця цінність зростає. Візьмемо, наприклад, партнерів у спорті чи настільних іграх – вони не просто постачальники послуг, а носії незамінної взаємодії «людина-людина». Звичайно, можна змагатися в шахи проти штучного інтелекту або відбивати м’ячі, запущені «розумною» машиною. Але справжнє задоволення приходить від переживання успіхів і помилок, перемог і поразок разом з іншою людиною.
Ще важливішою є економіка людської присутності для соціальної сфери, де сьогодні нестачу робочої сили компенсують, хоча й явно недостатньо, волонтери. Персонал на громадських заходах, організатори дитячих активностей у парках та на дитячих майданчиках, доглядальники за пацієнтами лікарень, люди похилого віку та мешканці хоспісів, доглядальники в дитячих будинках та школах, сповідники, керівники груп підтримки та, звичайно ж, вчителі, тренери та наставники в різних мистецьких сферах – список можна продовжувати нескінченно. Суть, на нашу думку, зрозуміла.
Цілком резонне питання: хто за все це платитиме? І тут ми повертаємося до ролі держави. Але не як «захисника робочих місць», який приймає закони проти «заміни людей машинами» та прикрашає кожну модель ШІ етикетками та ліцензіями. Швидше як регулятора, який перерозподіляє кошти, отримані від оподаткування автоматизованих та роботизованих підприємств, що працюють за допомогою ШІ, у вищезгадані сфери, створюючи та фінансуючи нові робочі місця. Це, зауважте, ймовірно, принесе набагато більше користі, ніж просте запровадження «загального базового доходу», який гаряче обговорюється в останні роки.
У цьому сценарії автоматизація забезпечує матеріальну основу, тоді як люди дедалі більше залучаються до виробництва знань, сенсу, комфортного та сталого середовища проживання, а також людських стосунків. Результатом буде не кіберпанк, а новий етап розвитку цивілізації, заснований на складній гібридній системі взаємодії між людьми та «розумними» машинами.
Чи зможемо ми створити таку позитивну картину світу? Чому ні? Зрештою, ми досить успішно впоралися з викликами, поставленими попередніми технологічними революціями.
Часті питання (FAQ)
