учить тому, что их учителей со временем заменят машины, отлично подогнанные под их манеру обучения. В образовании есть много более гуманных концепций роботов. Например, школы уже успешно экспериментировали с «роботами-компаньонами», помогающими ученикам зубрить списки слов. Они способны задавать вопросы о том, что ученики только что выучили. Эти роботы, которые выглядят как животные или вымышленные создания, но не люди, не ставят под вопрос уникальность человека.
Исследователи постепенно приходят к выводу, что во многих контекстах УИ дает лучшие результаты и приносит больше пользы, чем искусственный или человеческий интеллект, когда они работают порознь. УИ и роботы, выполняющие функцию ассистентов, могут стать настоящим подарком для работников, высвобождая время для отдыха или досуга. Но в любой современной экономике действуют законы, которые заставляют выбирать ИИ, а не УИ.
Робот не просит отгулов, справедливой заработной платы, ему не нужна медицинская страховка. Когда труд рассматривается прежде всего в качестве издержек, справедливая оплата становится проблемой, которую как раз и должны решить роботы. Роботы привели к революции в промышленном производстве, заменив рабочих на конвейере. Сегодня многие бизнес-эксперты требуют похожего технологического развития, которое позволит роботам взять на себя более сложные задачи, начиная с медицины и заканчивая армией.
Слишком многие журналисты, увлеченные этим управленческим энтузиазмом, обсуждали «роботов-юристов» и «роботов-врачей» так, словно они уже существуют. В этой книге будет показано, что подобные описания нереалистичны. В той мере, в какой технология действительно меняет профессии, она обычно действует методами УИ, а не ИИ. За головокружительными заголовками о «программах, которые съедают мир», скрываются десятки менее громких случаев применения вычислений, помогающих адвокатам, врачам или учителям работать лучше и быстрее[30]. Вопрос программ инноваций теперь в том, как сохранить преобладание УИ и где развивать ИИ. Эту проблему мы проанализируем применительно к разным секторам, не пытаясь придумать одну на все случаи модель технологического развития.
В разговорах о роботах обычно два полюса – утопический («машины будут делать всю грязную, опасную или сложную работу») и дистонический («да и всю остальную, а потому создадут массовую безработицу»). Однако будущее автоматизации рабочих мест (и не только) будет определяться миллионами небольших решений о том, как развивать ИИ.
В какой мере можно довериться машинам и передать им задачи, которые раньше выполняли люди? Что приобретается и теряется, когда они берут их решение на себя? Каково оптимальное сочетание роботизированных и человеческих взаимодействий? И как различные правила – начиная с кодексов профессиональной этики и заканчивая страховыми программами и уставами – влияют на объем и скорость роботизации повседневной жизни? Ответы на эти вопросы могут в значительной мере определять то, к
Marc Andreessen, “Why Software Is Eating the World,” Wall Street Journal, August 20, 2011, https://www.wsj.com/articles/SB1ooo1424053111903480904576512250915629460..
