Время, проведенное в «Параллель Полис», – это пристальный взгляд в недалекое будущее, в котором видятся глобальные перемены. Вскоре после того как я покинул Прагу, я наблюдал, как Дональд Трамп избирается с помощью твитов о заборе вокруг Мексики, строительстве новых шахт и заводов. Он затронул проблемы, беспокоящие обывателей, многие из которых ощутили на себе стагнацию роста экономики и зарплат в Средней Америке (отчасти в результате технологических изменений). Но все это чувствовалось как-то незначительно, лишь как отдельные приметы грядущих перемен. Большинство людей из «Параллель Полис» считали, что выборы в США были немного нерелевантными.
В короткий промежуток времени с момента победы Трампа возникла еще более серьезная технологическая проблема: искусственный интеллект.
Забудьте о сердитых марширующих роботах или какой-то абсурдной «сингулярности», благодаря которой компьютеры станут разумными. Революция ИИ сегодня принимает скучную форму алгоритмов машинного обучения, что по существу означает предоставление машине множества примеров, из которых она узнаёт, что ей делать. Дайте компьютеру достаточно данных, и он может начать делать что-то лучше и быстрее, чем люди. И поскольку машинное обучение основано на обработке данных, существует мощный цикл обратной связи: больше данных, которые подаются на вход, делает компьютер более «умным», что позволяет ему получать еще больше данных, что делает его более «умным», и так далее…
За последние пару лет мы вошли в этот цикл компьютерного самообучения. Приготовьтесь к рассказу о машинах, делающих работу лучше, чем ненадежный, медленный, подверженный болезням Homo sapiens. Уже в этом году программное обеспечение вытеснило европейцев из индустрии сбора фруктов, строительства и быстрого питания[21]. То, что вы, вероятно, не удивлены этим замечательным событием, показывает, как далеко мы уже зашли. Роботы очень скоро перейдут к менее рутинной и даже очень квалифицированной работе, которая много лет остается прерогативой человека и требует длительного обучения. Уже сейчас компьютерное программное обеспечение может превзойти лучших врачей при диагностике болезней, трактовке результатов КТ-сканирования, с использованием миллионнов правильных и тысяч неправильных примеров исследований, которые на протяжении многих лет собрали настоящие живые врачи.
Обернется ли эта революция в машинном обучении сокращением количества рабочих мест, увеличением количества рабочих мест, ухудшением или улучшением условий работы для человека, трудно предсказать. Скорее всего, в кратко-срочной и в долгосрочной перспективе ожидается снижение количества рабочих мест: по данным Банка Англии,