Перехитрить
искусственный интеллект

Жительница Флориды Ю-Мей Хатт, прочитав о свежем исследовании Оксфордского университета о перспективах автоматизации и замещения человека роботами, написала: «Мысль о том, что половина рабочих мест может исчезнуть, заставила меня по-иному взглянуть на будущее моих детей». И это слова не просто матери, но и главы компании. Ю-Мей ведет блог о новых технологиях и хорошо знает, что компьютеризация приносит в нашу жизнь много полезного и приятного, но ее волнуют издержки процесса: «Смогут ли мои дети соперничать с искусственным разумом? А как им конкурировать за все сокращающиеся места с более опытными специалистами?»

Людей все больше тревожат подобные вопросы — и на это есть основания. Если не удастся соз­дать столько новых рабочих мест, сколько отнимут роботы, не избежать печальных последствий массовой безработицы: от экономического спада и отсутствия карьерных перспектив у молодежи до личных трагедий. Под угрозой окажутся и те, кто занят умственным трудом: их реальным конкурентом становится искусственный интеллект. Под умственным трудом мы подразумеваем деятельность, больше связанную с интеллектуальной нагрузкой, чем с физичес­кой, в ходе которой человек должен принимать обоснованные решения и которая, как правило, предполагает наличие высшего образования. В нынешней зрелой экономике доля работников умственного труда очень велика: по мере того, как машины брали на себя все новые и новые задачи, не требующие больших интеллектуальных затрат, людям ничего не оставалось, кроме как уходить в сферу умственной работы. Однако уже в ближайшем будущем, по мнению аналитика Найджела Рейнера из Gartner, «многое из того, что сегодня делают руководители высшего звена, будут делать машины».

Однако нельзя ли взглянуть на проблему под другим углом? Не спрашивать себя, что еще дешевле и быстрее поручить роботу, а понять, какие новые задачи сможет решать человек, если ему придут на помощь более умные машины. Не считать экономику игрой с нулевой суммой, где машины отнимают у людей рабочие места, а представлять себе континуум новых задач. Тогда вместо угрозы автоматизации мы узрим возможности аугментации (наращивания).

Есть множество примеров того, что работники умственного труда с помощью умных машин выполняют задачи, которые были бы не под силу ни тем, ни другим по отдельности. Когда машины вмешиваются в работу, они выбирают разные стратегии. Обычно считается, что единственный способ предотвратить угрозу того, что твою работу отберет автомат — получить самое лучшее образование, но это не совсем так. На деле есть пять разных способов справиться с проблемой.

Что такое аугментация?

Ученый-экономист Дэвид Отор из MIT, наблюдающий за тем, как автоматизация влияет на рынок труда, полагает, что «пресса и эксперты чрезмерно раздувают проблему замещения людей роботами и не видят, какие огромные перспективы сулит сочетание возможностей человека и машины. Это повышение производительности труда, рост доходов, увеличение спроса на высококвалифицированный труд. Машина вряд ли сможет выполнить задание, требующее гибкости, оценочного мнения или здравого смысла». Отор пишет далее: «Работу, которую не в состоянии выполнить машина, как правило, можно сделать лучше с ее помощью». Поиск путей для плодотворного сотрудничест­ва человека и машины и составляет суть того, что мы называем аугментацией. Это в корне отличается от обычной стратегии автоматизации, которую обычно понимают так: очертим круг выполняемых людьми операций, и все, что можно алгоритмизировать, передадим компьютеру. Так люди хотят сократить затраты, но на деле загоняют себя в колею текущих задач и видов деятельности.

Принцип аугментации, напротив, исходит из того, что анализ работы, которую мы делаем сейчас, — отправная точка для поиска ее улучшения и расширения, а вовсе не сужения. Многие уже поняли это. К примеру, Камиль Никита, CEO компании Gongos из Детройта, занимающейся исследованиями рынка. Считается, что с появлением мощных средств автоматической обработки данных работы у фирм ее отрасли значительно поубавится. Никита согласна, что «большие данные» открывают много нового. При этом, однако, специалисты могут пойти вглубь, чтобы раскрыть «контекст и ­человеческий аспект картины, стоящей за большими данными, а также ответить на вопрос “почему это так”». Иными словами, не просто выдавать аналитику, а синтезировать полученные о рынке знания и объяснять клиенту их смысл, чтобы он мог принять информированное решение.

К счастью, компьютер этого делать не умеет. По мнению Никиты (в этом и есть «символ веры» аугментации), умные машины не выталкивают людей с рынка труда. Напротив, при определенных обстоятельствах они позволят нам браться за такие задачи, о которых мы бы раньше не могли и мечтать. Или это могут быть задачи, в корне отличающиеся от тех, с которыми справляются машины. И в том, и в другом случае это виды деятельности, плохо поддающиеся формализации и алгоритмизации. Мы хотели бы предложить всем, и работникам, и работодателям, в корне пересмотреть подход и вместо автоматизации начать думать в терминах аугментации. Тогда изменятся и способ управления организацией, и пути дос­тижения успеха в работе каждого человека, а специалисты начнут видеть в умных машинах союзников в решении творческих задач.

Пять шагов

Представим себе, что развитие компьютерных технологий может в ближайшее время напрямую затронуть вашу профессию. Более того, скоро появится программа, способная выполнять большинство сложных интеллектуальных операций, а также принимать решения, практически ничем не хуже (а то и лучше) тех, что принимает 90% людей на вашей должности. Что делать, чтобы не потерять работу? Вот пять способов предложить вашему работодателю нечто новое, по-иному выстроив свои отношения с компьютером.

Шаг вверх. Один из лучших способов уцелеть на будущем рынке труда — встать на ступеньку выше машины, взяв на себя более сложные интеллектуальные задачи. Это могут сделать люди, способные, в отличие от компьютера, увидеть за деревьями лес и подняться на более высокий уровень абстракции. В принципе это ничем не отличается от традиционного рецепта против «угрозы» автоматизации: пусть машина делает то, что ниже нас, а мы сами займемся более содержательной работой. Нивен Нараин, занимающийся научными исследованиями в онкологии, приводит замечательный пример. В 2005 году он стал сооснователем компании Berg. Целью этого массачусетского стартапа было использование искусственного интеллекта для создания новых лекарств. Для анализа образцов крови и тканей он использовал мощные масс-спектрометры, день и ночь выдававшие триллионы данных, и мощные компьютеры, выявляющие паттерны, которые, возможно, сигнализируют о воздействии на клетки определенных молекул. «Сегодня было бы глупо поручать подобный анализ сотне биохимиков, чтобы в итоге услышать нечто вроде: “Пожалуй, эта структура перспективна…” — заметил Нараин в интервью в марте 2015 года. И все же у него в лаборатории трудятся более ста представителей этой профессии. Они не корпят над цифрами и не делают туманных предположений относительно потенциала той или иной молекулы.

Они вступают в игру, когда компьютер выполнил свою работу и нужно проверить, верна ли предложенная искусственным разумом гипотеза или нет. В конкуренции с умными машинами Нараин поднялся на ступеньку выше, выйдя на новый уровень разработки новых лекарственных препаратов. Для этого ему потребовался солидный опыт, знания и, главное, понимание того, как мир меняется. А хедж-фонды и инвестбанкиры Уолл-стрит зарабатывают состояния, если могут подняться над электронными торгами и автоматическим управлением портфелем. Если и вы решите пойти по этому пути, вам, скорее всего, придется долго учиться, и без дип­лома магистра или PhD скорее всего не обойтись. С первого дня работы в компании, чтобы быть на хорошем счету, вы должны проявлять любознательность и способность к творчеству. Нужно стремиться на самый верх и не упускать возможности сделать шаг в этом направлении. К примеру, Барни Харфорд, СЕО компании Orbitz, которая радикально сократила число «интеллектуальных» рабочих мест, по его собственному признанию, подбирая людей на оставшиеся должности, ищет кандидатов, обладающих глубокими знаниями в своей области и в то же время отличающихся широким кругозором и неподдельным интересом к тому, чем занимается компания и как она устроена. И это отличный совет всем, кто хочет подняться на ступеньку выше. Ключевым здесь становится синтез человека и машины; поручите ей всю «черную» умственную работу, но при этом будьте в курсе того, как именно она ее выполняет. Сам Харфорд применил «машинное обучение» при разработке алгоритма, позволяющего оптимально спланировать путешествие для каждого клиента.

Шаг в сторону. Первый способ подойдет далеко не всем. Однако есть еще множество видов не менее важной умственной работы, которую нельзя описать с помощью алгоритма. Поэтому второй путь — это, так сказать, пойти в сторону, то есть использовать не только возможности своего рационального мышления, но и навыки общения, понимание людей и главное — осознание своих интересов и целей и учет собственных сильных сторон. Легендарный тренер Д. Уэйн Лукас не может объяснить, как ему удается разглядеть талант в годовалом ребенке. Он просто это умеет. Знаменитый дизайнер Apple Джонатан Айв не может привить свой художественный вкус компьютеру. Комик Рикки Джервейс заставляет людей смеяться над шутками, до каких искусственный интеллект бы в жизни не додумался. Пользуются ли они при этом компьютером? Конечно! Однако их гениальность в том, что они сумели обнаружить у себя особенный талант его использовать. А компьютеры просто экономят их время и силы. Не стоит думать, что «второй путь» — лишь для художественных и артистических натур. Скажем, ведущие специалисты или партнеры юридических фирм — это вовсе не самые опытные крючкотворы.

Их талант — в умении заключать крупные выгодные сделки и давать мудрые советы клиентам. И чем больше механической работы сделает компьютер, тем больше времени будет у них на выполнение своей основной миссии. То же можно сказать и об инвестиционных банкирах, бизнес-консультантах и т.п. Возьмем еще сферу социальных услуг для престарелых.

Производители роботов считают ее одной из самых перспективных для их отрасли, ведь, по мнению многих, это механическая работа, не требующая особого ума. Но для нее нужно особое качество — принимать старого, немощного, зачастую физически и интеллектуально беспомощного человеком таким, какой он есть, не судя и не укоряя его за промахи, а лишь стараясь помочь. Разве сможет машина заменить человеческое тепло и участие? В хосписе сочувствие — абсолютно незаменимое качество. Способность к душевной поддержке, терпение и понимание людей пригодятся и в любой другой работе. И если вы считаете, что именно этот путь подходит вам больше всего, научитесь ценить свои неформальные достижения, а не только те, за которые вам ставили отметки в школе. Развивайте и демонстрируйте эмоциональный интеллект, ведь научиться можно и тонким духовным материям, а не только математике.

Шаг внутрь. В 1967 году, увидев первые попытки передать некоторые интеллектуальные функции компьютеру, Питер Друкер воскликнул: «Да это полный дебил!». Сегодня компьютеры уже нельзя назвать дебилами, однако очень час­то результаты их работы нуждаются в доводке силами человека. Широко известен случай, когда человек, поменяв место работы, обратился в свой банк с просьбой о рефинансировании ипотечного кредита и ему отказали, невзирая на то, что до этого момента он 8 лет был на госслужбе, а перед этим 20 лет профессорствовал в университетах. Умный компьютер посчитал недавний переход слишком серьезным фактором риска: хотя уровень ожидаемых доходов вполне соответствовал установленному банком порогу, новая работа в большей степени была подвержена неопределенности.

Возможно, банковская автоматическая система была не слишком умна, ведь заявку подал не кто иной, как Бен Бернанке, бывший председатель Федерального резерва США. Он собирался заняться чтением лекций и только что подписал контракт на $1 млн. Этот пример доказывает, что любая компьютерная оценка нуждается в корректировке на основе знаний о мире, доступных человеку. Если вы способны анализировать и изменять решения компьютера — этот путь для вас. Опытный консультант по налогам может уберечь клиента от дорогостоящих ошибок, весьма вероятных при заполнении налоговой декларации с помощью компьютерной программы. Какими бы совершенными ни были системы электронного маркетинга, только опытный специалист способен предостеречь компанию от потенциально опасного для бренда рекламного шага или скорректировать программу продвижения.

Вы спросите, в чем же тогда заключается аугментация? Кто кого дополняет в такой ситуации? Хочу еще раз подчеркнуть, что аугментация предполагает взаимную поддержку: человек призван следить, чтобы компьютер правильно выполнял свою работу, а затем вносить необходимые коррективы. По мнению апологетов образования в облас­ти точных наук, будущий рынок труда будет представлен преимущественно позициями, предполагающими умение сделать этот самый «шаг внутрь», и подобная подготовка должна помочь людям найти свое место на этом рынке. Но, если вы выберете эту стратегию, понадобится развивать наблюдательность, умение объяснять и понимание человеческих отношений.

Уже шаг! Задумайтесь, что именно в вашей специальности трудно передать компьютеру — в силу экономической нецелесообразности. Недавно журналист газеты The Boston Globe решил выяснить, как живут наиболее крупные держатели франшизы пончиковой империи Dunkin’ Donuts. Один из них, Гари Джоял, обеспечил себе далеко не бедное существование (если судить по тому, что разъезжает он на шикарном «Роллс-ройсе») тем, что сводит потенциальных покупателей франшизы с продавцам.

В этом ему помогают накопленные за долгие годы знания о самых разных аспектах деловой и частной жизни существующих и потенциальных клиентов и их финансовом положении. Эти знания обес­печивают ему прочное место в цепочке между предоставляющим и получающим франшизу. На его счету на $0,5 млрд сделок. Наверное, знания Джояла и можно было бы заложить в компьютер, однако в данном случае овчинка выделки явно не стоит — не те масштабы, чтобы тратиться на разработку программы. Другой пример приводит журнал Johns Hopkins Magazine: некая француженка, Клер Бюстарре, сделала карьеру на том, что она лучше всех разбирается во всех тонкостях и разновидностях писчебумажной продукции, подобно тому, как хороший сомелье разбирается в вине. Буквально наощупь она может определить возраст и происхождение бумаги, что делает ее незаменимым экспертом для исторической атрибуции документов и произведений искусства.

Наверное, и можно было бы попробовать записать ее знания в виде компьютерной программы, однако за то время, что на это уйдет, сама Клер наверняка пополнит их запас. Таким образом, «сузить шаг» — значит найти свою нишу и глубоко в ней окопаться. Если того, кто делает «шаг вверх», можно сравнить с осматривающей поле лисой, то ограниченная полянка характерна для ежа. У большинства «ежей» прекрасное образование, но самые ценные знания они получили в ходе работы. Их характерная черта — целеустремленность. Если и вы хотите примкнуть к этой когорте, начинайте создавать себе имя и репутацию человека, больше других знающего о каком-то узком предмете. Это не исключает разносторонности, однако в профессиональном плане вы должны сосредоточиться на чем-то одном. Может ли вам в вашей работе помочь компьютер? Пожалуй, он пригодится для ведения базы данных, а также для того, чтобы соотносить свои специальные знания и умения с тем, что делают другие люди.

Шаг вперед. В данном случае речь идет о разработке новых поколений компьютеров и других средств автоматизации. Истину, что за каждой более совершенной машиной стоит человек, да не один, никто не отменял. Ведь кто-то решает, имеет ли смысл вкладывать деньги в разработку ПО для оптимизации франшизных сделок Dunkin’ Donuts или дает зеленый свет инвестициям в проект создания автоматической системы для разработки новых онкологических препаратов. Целиком же эта цепочка выглядит так: сначала на интуитивном уровне понять, что появилась необходимость в более совершенном решении, затем — определить, в какой части это решение может быть автоматизировано, написать программу и задать условия ее применения. Для работы в этой сфере необходимы глубокие знания в сфере компьютеров, искусственного интеллекта и аналитики. Стив Лор в своей книге «Data-ism» («Информизм») приводит примеры: Ник Докузян, топ-менеджер винокуренной компании E. & J. Gallo Winery, и Хендрик Хаманн, сотрудник центра научных исследований компании IBM, объединились, чтобы придумать способ автоматизировать разработку индивидуального режима ухода за каждой виноградной лозой в зависимости от ее возраста, состояния и прочего.

Это задача не из простых. Однако, обладая экспертными знаниями, каждый в своей области (один защитил докторскую по физиологии растений, другой — физик с огромным опытом применения сенсорных сетей), Докузян и Хаманн сумели с ней справиться. Для успеха в данном направлении одних только технических знаний, даже самых глубоких и широких, недостаточно: надо уметь видеть новую потребность в автоматизации и понять, как ее можно удовлетворить. Если вы выберете этот путь, имейте в виду: вы должны мыслить нестандартно, видеть ограничения существующих систем и придумать принципиально новые инструменты. Возможно, настанет день, когда разрабатывать новые программы станут сами компьютеры и человека вытеснят и из этой ниши. Однако, по мнению Билла Гейтса, «пока программистам ничто не угрожает».

За что работодатель любит (или должен любить) аугментацию

Когда мы обсуждали эти вопросы с представителями разных профессий, от физиков, учителей и журналистов до финансовых консультантов, юристов и архитекторов, они признали, что все пять перечисленных шагов применимы в их сферах. Не каждый подойдет конкретному человеку, но найти тот, что годится именно тебе, всегда возможно. В стратегию аугментации пока еще верят не все. Мир по-прежнему находится в плену идеи автоматизации, и в глазах менеджера машина часто выигрывает по сравнению с человеком. Вспомнить хотя бы знаменитые слова Генри Форда: «Почему, когда мне нужна пара рук, я получаю еще и голову в придачу?».

Чтобы мир завоевала стратегия аугментации, каждый работодатель должен поверить в то, что человек и машина вместе лучше, чем каждый в отдельности. И это прозрение наступит тем раньше, чем быстрее бизнес поймет, что залогом его успеха является не экономия, а постоянные инновации. До сих пор работодатели смотрят на машину и человека как на взаимозаменяемые ресурсы — если одно обходится дороже, его меняют на другое. Однако подобный подход может быть оправдан только в статичной ситуации, когда завтра перед нами будут стоять все те же задачи, что сегодня. Ю-Мей Хатт сказала, что применение автоматических систем в ее ­небольшой компании (Golden Lighting, производитель электрооборудования для жилых помещений) дало очень неплохие результаты, но теперь креативность сотрудников еще важнее. Дизайнеры должны быть в курсе последних тенденций и в устройстве интерьера, и в светотехнике и предлагать инновационные решения, соединяя то и другое. Сейлзы используют CRM, однако в итоге их успех определяет умение правильно установить личный контакт с покупателем. В эпоху инноваций главным фокусом должны стать не слабые, а сильные стороны человеческой породы. Люди всегда будут источником новых идей и того конкурентного преимущества, которое труднее всего копировать. Да, они несовершенны, могут быть эгоистичными, нечестными и лениться на работе. Да, учиться порой приходится заставлять из-под палки. И конечно же, роботы в подобных грехах не замечены. Однако стратегия аугментации позволит людям про­явить все лучшее, что есть у них и только у них.

Эстафета вместо гонки

Нет сомнений, что скоро многих работников умственного труда заменят роботы. Трудно, например, сказать, какова будет роль человека в финансовом консультировании, но вряд ли это будет рекомендация оптимального состава инвестиционного портфеля. «Наша работа все больше и больше зависит от компьютеров, да и мы сами стимулируем клиентов пользоваться нашими интернет-сервисами, — признался нам один финансовый консультант. — Боюсь, скоро нас совсем вытеснят». И все же в конце у него в глазах блеснул луч надежды: «Хотя вряд ли компьютеру когда-либо удастся убедить кого-нибудь инвестировать больше денег. Это под силу только человеку. Последнее время я все чаще чувствую себя скорее психологом, чем биржевым брокером».

Следуя принципу аугментации, мы можем избавиться от страха автоматизации и превратить гонку на выживание в эстафету. И в выигрыше будут те, кто ловчее будет передавать палочку — от человека к машине и обратно.