Устойчивы к будущему. 9 правил для людей в эпоху машин. Кевин Руз
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Устойчивы к будущему. 9 правил для людей в эпоху машин - Кевин Руз страница 1
Современным фабрикам, по его словам, нелегко дается планирование производства – тонкое искусство вычисления того, каким машинам что производить и по каким дням. Сейчас, по его словам, на большинстве фабрик есть сотрудники, которые, анализируя огромные массивы данных и клиентских заказов, определяют, должны ли термопластавтоматы по вторникам штамповать фигурки людей Икс, а по четвергам – пульты дистанционного управления для телевизоров, или наоборот. Это одна из тех нудных, но крайне важных задач, которые необходимо решать, чтобы не застопорилась современная капиталистическая машина, и компании ежегодно тратят миллиарды долларов, стараясь делать всё как надо.
По словам моего нового знакомого, интеллектуальная система, разработанная его компанией, пригодится любой фабрике; она способна проиграть миллионы виртуальных моделей и в результате найти ту самую последовательность процессов, которая позволит производить товары наиболее эффективно. Эта система сможет заменить целые отделы специалистов по планированию, а также большую часть устаревших программ, которыми пользуются эти люди.
– Мы называем ее «избавительницей от старперов», – сказал он.
– Избавительницей… от старперов? – переспросил я.
– Именно, – подтвердил он. – Официальное название у нее, конечно, другое. Но у наших клиентов слишком много старых руководителей среднего звена с чересчур высокой зарплатой, которые на самом деле им больше не нужны. И наша платформа позволяет от них избавиться.
Потом этот человек, успевший, очевидно, опрокинуть пару стаканчиков, рассказал мне о своем клиенте, который несколько лет раздумывал, как бы отделаться от одного специалиста по планированию производства, но не видел возможности полностью автоматизировать ту часть работы, которую тот выполнял. Но всего через несколько дней после установки программы компании он смог упразднить эту должность без ущерба для эффективности.
Слегка потрясенный этой историей, я спросил у своего нового знакомого, известно ли ему, что стало с тем специалистом по планированию. Его выставили без всяких церемоний? Знал ли он, что руководство замышляет заменить его роботом?
Основатель стартапа хохотнул:
– Не моя забота, – и двинулся к бару за новой порцией.
Новые технологии увлекали меня с детства, когда я всё свободное время посвящал разработке сайтов и откладывал карманные деньги на новые комплектующие для компьютера. Многие годы я закатывал глаза, когда кто-то в очередной раз говорил, что компьютеры лишат людей работы, дестабилизируют общество и ввергнут нас в мир мрачной антиутопии. Особенно пренебрежительно я отмахивался от тех, кто предсказывал, что однажды ИИ сделает людей ненужными. Да это просто паникеры, технофобы вроде тех, что предрекали, будто игры Nintendo вызовут размягчение мозга! И разве время не показывало из раза в раз, что эти страхи преувеличены?
Несколько лет назад, когда я начал вести технологическую колонку в The New York Times, большая часть того, что я узнавал об ИИ, соответствовала моим оптимистическим воззрениям. Я встречался с основателями стартапов и разработчиками из Кремниевой долины, и они показывали мне, как успехи в сферах вроде глубокого обучения помогают им создавать инструменты, меняющие мир к лучшему: алгоритмы для повышения урожайности; программы, помогающие больницам эффективнее работать; беспилотные автомобили, которые станут возить нас туда-сюда, пока мы будем дремать и смотреть Netflix.
Это был момент эйфории, пик ажиотажа вокруг ИИ, время, когда все американские IT-гиганты – Google, Facebook, Apple, Amazon, Microsoft – вкладывали миллиарды долларов в разработку новых интеллектуальных продуктов и стремились оснастить алгоритмами машинного обучения как можно больше своих приложений. Они давали карт-бланш исследовательским группам по ИИ и переманивали к себе профессоров и аспирантов с ведущих факультетов информационных технологий поистине анекдотичными предложениями. (Один профессор как-то рассказал мне по секрету, что некая IT-компания только что предложила его коллеге годовой контракт на миллион долларов, причем работать тот должен был только по пятницам.) Везде, куда ни глянь, стартапы получали колоссальное финансирование в ответ на обещания произвести при помощи ИИ революцию во всех сферах – от подкастинга до доставки пиццы. И все специалисты, с которыми я общался, единодушно считали, что новые интеллектуальные инструменты, несомненно, принесут пользу обществу.
Однако в последние несколько лет, пока я продолжал писать об ИИ и автоматизации[1], мне пришлось пересмотреть свои оптимистические взгляды, и причиной тому стали три обстоятельства.
Во-первых, изучая историю технологического прогресса, я пришел к выводу, что некоторые доводы, которые
1
Коротко по поводу словоупотребления: в этой книге я буду пользоваться обобщенным термином «ИИ и автоматизация» для обозначения всевозможных цифровых процессов, выполняющих задачи, которые ранее решали люди. У специалистов по информационным технологиям аббревиатурой «ИИ» принято обозначать одно из направлений автоматизации – программирование компьютеров с тем, чтобы они могли самостоятельно приспосабливаться и обучаться при помощи таких технологий, как машинное обучение. Многих очень умных людей раздражает, когда термином «ИИ» называют то, что, по сути, всего лишь статичный алгоритм, опирающийся на систему правил. Но для технически неподготовленного читателя это различие может быть слишком тонким и почти неуловимым, поэтому ради подстраховки я по возможности буду объединять термины. Из тех же соображений слово «робот» – термин, который многие инженеры возненавидели из-за того, что он запятнан научно-фантастическими фильмами и теперь может обозначать что угодно, хоть дроида, хоть посудомоечную машину, – я постараюсь использовать как можно реже.