Вон отсюда: как технологии сделают
вас безработными

От редакции. Предсказаниями о том, что роботы могут оставить без работы десятки или даже сотни миллионов низкоквалифицированных сотрудников по всему миру, никого не удивишь. Однако если верить Мартину Форду, автору книги «Роботы наступают» (русскоязычный перевод выходит в сентябре в издательстве «Альпина Нон-фикшн»), все еще хуже: без работы рискуют остаться многие руководители и специалисты с высшим образованием. Мы публикуем несколько фрагментов одной из глав книги Форда под названием «Белые воротнички под угрозой».

11 октября 2009 года Los Angeles Angels обыграли Boston Red Sox в плей-офф Американской лиги, заработав право сразиться с New York Yankees за звание чемпиона лиги и место в Мировой серии. Для Angels эта победа была наполнена особым смыслом: всего за шесть месяцев до того один из самых много обещающих игроков команды питчер Ник Аденхарт погиб в аварии, виновником которой был пьяный водитель. Один спортивный журналист начал свою статью об игре следующими словами: ≪Когда в воскресенье на стадионе “Фенуэй Парк” в девятом иннинге Angels проигрывали с разницей в две пробежки, никто уже не верил в их победу, но лосанджелесцы сумели переломить ход игры благодаря важнейшему синглу Владимира Гуэрреро , вырвав победу у Boston Red Sox со счетом 7–6. Гуэрреро принес Angels два рана. Cчет на подаче был 2–4. “Если вспоминать о Нике Аденхарте и апрельской трагедии в Анахайме, да, пожалуй, это был самый важный хит [в моей карьере], — сказал Гуэрреро . — Так что я посвящаю эту победу своему бывшему товарищу по команде, парню, которого с нами уже нет”…»

Автору этого текста, наверное, вряд ли стоит рассчитывать на какие-либо награды за свой писательский труд. Тем не менее приведенный выше рассказ — поразительное достижение: дело не в том, что он хорошо читается, в нем нет грамматических ошибок и он содержит точное описание бейсбольного матча; просто его автор — компьютерная программа. Эту программу (под названием StatsMonkey ) создали студенты и преподаватели Лаборатории интеллектуальной информации (Intelligent Information) при Северо-Западном университете. StatsMonkey предназначена для автоматизации процесса написания материалов о спорте за счет превращения объективных данных об отдельно взятой игре в захватывающее повествование. Возможности системы выходят далеко за рамки простого перечисления фактов; скорее, она описывает события, добавляя в рассказ все те основные атрибуты спортивной журналистики, которые присущи работам журналистов-людей. Для выявления значимых событий, имевших место во время матча, StatsMonkey выполняет статистический анализ; затем она использует естественный язык для создания текста, в котором кратко описывается ход игры, а также уделяется особое внимание решающим моментам и ключевым игрокам, определившим ее исход.

В 2010 году исследователи из Северо-Западного университета, которые руководили работавшей над StatsMonkey группой студентов, специализировавшихся в области вычислительной техники и журналистики, получили финансовую поддержку от венчурных инвесторов и основали новую компанию под названием Narrative Science , Inc. с целью коммерциализации данной технологии. Компания наняла лучших специалистов в области вычислительных систем и инженеров; новая команда избавилась от первоначального кода StatsMonkey и создала значительно более мощную и комплексную систему искусственного интеллекта, которая получила название Quill.

Технология Narrative Science используется крупнейшими средствами массовой информации, в том числе Forbes, для написания статей на различные темы, включая спорт, бизнес и политику. Разработанное компанией ПО генерирует новостные материалы приблизительно каждые 30 секунд; при этом многие из них публикуются на популярных сайтах, которые предпочитают не афишировать свою связь с данным сервисом. В 2011 году в ходе отраслевой конференции корреспондент Wired Стивен Леви попросил одного из основателей Narrative Science Кристиана Хэммонда оценить, какой будет доля новостных материалов, написанных с помощью программных алгоритмов, в ближайшие 15 лет. В ответ он услышал: более 90%.

Narrative Science строит далекоидущие планы, не собираясь ограничиваться одной лишь индустрией новостей. Назначение Quill — служить универсальной платформой для анализа и написания нарративных текстов, составлять высококачественные отчеты как для внутреннего пользования, так и для публикации в ряде отраслей. Работа Quill начинается со сбора данных из различных источников, включая базы данных о транзакциях, системы финансовой и торговой отчетности, сайты и даже социальные медиа. Затем система выполняет анализ собранных данных, выбирая самые важные и интересные факты и выводы. Наконец, она сплетает из всей этой информации связное повествование, которое, по заверениям компании-разработчика, сопоставимо с результатами труда лучших аналитиков. После соответствующей настройки система Quill способна практически мгновенно формировать бизнес-отчеты с заданной периодичностью — и все это без вмешательства человека. Учитывая, что одним из первых инвесторов, поддержавших Narrative Science в самом начале пути, было In-Q-Tel — подразделение ЦРУ, отвечающее за венчурные проекты, можно с большой долей уверенности утверждать, что разработанные компанией инструменты будут использоваться для автоматического преобразования потоков необработанных данных, собираемых специалистами американской разведки, в удобный для понимания повествовательный формат.

Пример технологии Quill демонстрирует, насколько уязвимыми для автоматизации оказываются задачи, которые когда-то считались исключительной прерогативой высококвалифицированных профессионалов с высшим образованием. Более того, учитывая то, что для автоматизации профессий, связанных с умственным трудом, достаточно одного лишь ПО, соответствующие рабочие места во многих случаях могут оказаться более уязвимыми, чем рабочие места для людей с низкой квалификацией, предполагающие физический труд…

По мере того, как работодатели — и в особенности большие корпорации — все больше и больше усиливают контроль над режимом работы и социальными связями своих сотрудников, постоянно расширяя круг отслеживаемых показателей и параметров, большие данные и используемые для их обработки сложные алгоритмы начинают напрямую влиять на условия работы и карьерный рост сотрудников. Так называемая ≪аналитика трудовых ресурсов≫ (people analytics) играет все большую роль при принятии компаниями решений о найме, увольнении, оценке результативности и повышении сотрудников.

Объем собираемых данных о конкретных людях и о выполняемой ими работе поражает воображение. Некоторые компании контролируют каждое нажатие клавиши каждым сотрудником. Сообщения электронной почты, расшифровки телефонных разговоров, поисковые запросы, обращение к базам данным, доступ к файлам, нахождение на территории работодателя — все эти, а также другие данные самых разных видов, точное количество которых даже трудно определить, подлежат сбору и анализу (в одних случаях с согласия самих сотрудников, а в других — без их ведома). Разумеется, изначально целью сбора и анализа всех этих данных являются повышение эффективности управления и оценка результатов работы сотрудников. Но в определенный момент эти данные могут быть использованы совсем для других целей: например, для разработки ПО, автоматизирующего большую часть выполняемой работы.

Если говорить о последствиях революции в области больших данных для будущего профессий, связанных с умственным трудом, вероятно, стоит выделить два самых главных. Во-первых, во многих случаях собранных данных может оказаться достаточно для автоматизации конкретных задач и даже целых видов профессиональной деятельности. Подобно тому, как человек может научиться новой профессии, изучив опыт предшественников и опробовав его на практике при решении конкретных задач, современные сложные алгоритмы, по сути, способны проделать то же самое и полностью заменить человека.

Чтобы убедиться в этом, достаточно вспомнить, что в ноябре 2013 года компания Google подала заявку на регистрацию патента, описывающего систему, предназначенную для автоматического создания персонализированных сообщений электронной почты и ответов в социальных сетях. Принцип работы системы таков: сначала она анализирует существующие письма и посты в социальных сетях определенного человека. Основываясь на полученных знаниях, она затем автоматически пишет ответы на новые сообщения электронной почты, сообщения в Twitter и посты в блоге, используя при этом характерные для данного человека индивидуальный стиль и манеру письма. Легко представить, как такая система может быть использована в будущем для автоматизации существенной части повседневного общения…

Во-вторых, пожалуй, более важным последствием внедрения технологий обработки больших данных для работников умственного труда станут изменения в работе организаций и методах управления ими. Большие данные и алгоритмы прогнозирования могут полностью изменить сам характер умственного труда и количество связанных с ним рабочих мест в организациях во всех отраслях. Прогностическая информация, которая может быть получена из данных, будет все чаще использоваться в качестве замены таким человеческим качествам, как опыт и способность суждения. А по мере перехода управленцев к принятию решений на основе результатов обработки данных с помощью автоматизированных средств потребность в обширной аналитической и управленческой инфраструктуре с привлечением значительных людских ресурсов будет неуклонно снижаться...

Структура организаций, вероятно, будет упрощаться. Необходимость в руководителях среднего звена отпадет, а рабочие места для квалифицированных аналитиков просто-напросто исчезнут, так как большинство связанных с анализом задач смогут выполнять обычные сотрудники.