Стоит ли бояться появления роботов? Взгляд в будущее ИИ

Страх перед ИИ — это на самом деле страх потерять работу; это страх потерять нашу человечность или потерять ее. Хотя некоторые опасения могут привести к разумной осторожности, важно не переоценивать опасность ИИ, а вместо этого начать повествование, продвигающее совместное машинно-человеческое будущее. Это не статья, чтобы сказать, что все неизбежно будет блестящим и что однажды мы будем жить в мире изобилия и роскоши, обслуживаемом классом роботов. Это также не означает, что ИИ приведет нас к антиутопическому будущему. В ИИ нет никаких гарантий; все, что мы можем сказать, это то, что будущее машин в наших руках.

Искусственный, но не такой умный

Продукты ИИ в настоящее время не оправдывают опасений прошлого; разговоры об ИИ начались в 1950-х, с Алана Тьюринга, и большинство провидцев 1990-х или начала 2000-х были бы слегка разочарованы темпами прогресса. Кажется, за последние 60 лет до ИИ оставалось 20 лет.

Большинство современных продуктов искусственного интеллекта, таких как AlphaGo от Google, который играет в Go, или Watson от IBM, который играет в Jeopardy!, являются примерами специализированного интеллекта. Точно так же системы перевода, GPS, чат-боты и персональные помощники хорошо выполняют одну функцию; даже роботы Kiva просто передают товары Amazon работникам и обратно. Этим системам не хватает разума, восприятия, воображения и основных способностей, чтобы на данный момент представлять реальную угрозу для людей.

Волнение ИИ связано с развитием обобщенного ИИ. Обобщенный интеллект — это человеческое качество, отражающее разум, творчество, здравый смысл и приспособляемость. Но большинство экспертов считают, что общий ИИ появится еще через много десятилетий.

Работа

Мы знаем, какие рабочие места могут быть потеряны, но не знаем, какие рабочие места можно получить — вот почему многие приравнивают автоматизацию к потере рабочих мест, а также почему, далеко не пессимистично, следует возлагать большие надежды на возможности.

Кажется разумным предположить — учитывая прошлые тенденции — что достижения в области ИИ создадут много рабочих мест. В Исследовании ИИ Массачусетского технологического института говорится:

«Даже два десятилетия назад, когда бум доткомов был в разгаре, мало кто предвидел появление социальных сетей, интеллектуальных устройств и облачных вычислений, а также миллионы рабочих мест, которые были созданы в связи с этими новыми технологиями.

В долгосрочной перспективе, учитывая, сколько рабочих мест будет автоматизировано и сколько создано, вполне вероятно, что чистое влияние на рабочие места будет нейтральным. Это исторически подтверждается следующим графиком из Journal of Economic Perspectives:

Вытеснение рабочей силы отражает падение спроса на рабочую силу примерно на 0,48% в год, но восстановление рабочей силы отражает увеличение спроса на рабочую силу на 0,47% в год.

Автоматизация и технологические достижения всегда мешали трудовым тенденциям. В 1810 году в США 81% рабочей силы было занято в сельском хозяйстве; в 1960 г. - 8%. Тем не менее, во второй половине 20-го века объем сельскохозяйственной продукции на одного работника увеличился в 15 раз. Вполне возможно, что изначально существовал страх потери работы (как задокументировано в Гроздья гнева), но никто не мог сомневаться в социальном прогрессе, достигнутом этими технологическими достижениями, или в качестве жизни, которую они поддерживали.

Помимо занятости

Хотя занятость является важным фактором, она является лишь небольшим отражением более широких возможностей процветания. Как Интернет увеличил мировой ВВП, так и ИИ. Фактически, PWC прогнозирует, что мировой ВВП может увеличиться на 14 %, что эквивалентно 15,7 трлн долларов США, к 2030 году в результате прямого результата искусственного интеллекта. Это больше, чем совокупный объем производства Китая и Индии. В отчете говорится так:

"Любая потеря рабочих мест из-за автоматизации, скорее всего, в долгосрочной перспективе будет компенсирована новыми рабочими местами, созданными в результате более крупной и богатой экономики, ставшей возможной благодаря этим новым технологиям".

Более крупная и богатая экономика. Помимо занятости, мир станет более процветающим. Когда мы думаем о потере работы (что вряд ли будет проблемой в долгосрочной перспективе), мы также должны учитывать более широкие преимущества автоматизации. Глобальные проблемы, такие как низкая заработная плата, бедность, высокие налоги, загрязнение окружающей среды, использование невозобновляемых ресурсов и неравенство, — это проблемы, которые стоит учитывать в разговоре об ИИ, потому что автоматизация, робототехника, НЛП и многое другое могут помочь в решении многих проблем. их.

Этот прогресс никоим образом не гарантирован. Как видно из приведенного ниже графика, рабочие места, которые, скорее всего, будут автоматизированы, выполняются низкоквалифицированными работниками. Опять же, это краткосрочная перспектива, предполагающая безработицу среди менее квалифицированных работников, но правительства должны учитывать это, поскольку они направляют ресурсы на образование, переподготовку и адаптацию к новым, соответствующим навыкам в области ИИ.

Автоматизация без производительности

Нет причин сомневаться в том, что ИИ обеспечит более благополучное будущее для всех. Однако на пути к этому будущему (и, вероятно, ожидающему нас там) будет распространение «так себе технологий» — тех, которые автоматизируют рабочие места, но не повышают производительность заметно. Примером такой технологии являются системы самообслуживания в супермаркетах, которые просто перераспределяют работу от кассиров к покупателю.

Эти технологии вводят в уравнение ранее не упомянутую переменную: фонд заработной платы. Даже если эти технологии не обеспечивают повышения производительности, они снижают затраты на рабочую силу. Два профессора Массачусетского технологического института пишут в Национальном бюро экономических исследований:

«Не «блестящие» технологии автоматизации угрожают занятости и заработной плате […] повышение производительности за счет автоматизации […] не является следствием того факта, что капитал и труд становятся более продуктивными в выполняемых ими задачах, но следуют из способности фирм использовать более дешевый капитал в задачах, ранее выполнявшихся рабочей силой».

И, что немаловажно:

"Поскольку повышение производительности за счет автоматизации зависит от заработной платы, чистое влияние автоматизации на спрос на рабочую силу будет зависеть от более широкого контекста рынка труда".

Другими словами, если рабочая сила дешева, будет меньше стимулов к автоматизации, и наоборот. Любой разговор о занятости должен также учитывать требования рынка; западные корпорации веками отдавали производство на аутсорсинг, чтобы снизить его себестоимость, и в некотором смысле «так себе технологии» просто отражают еще одну возможность сделать это. Тем не менее, их рыночная роль и влияние заслуживают понимания.

Эти так себе технологии могут сигнализировать о более широкой долгосрочной стратегии по автоматизации, сбору данных и началу пути к более продуктивному и процветающему будущему. Однако один из профессоров, придумавший термин так себе технологии, Аджемоглу предупреждает в отдельном интервью:

"Существует много шумихи, и эта шумиха означает, что компании завышают или переоценивают преимущества, которые они получат от некоторых из этих технологий […] И в результате чрезмерно автоматизируют".

На примере Илона Маска, который, размышляя о полной автоматизации сборочного завода Tesla, признался в твиттере:

«Излишняя автоматизация в Tesla была ошибкой. Точнее, моя ошибка. Людей недооценивают».

Сотрудничество

«Мы должны отойти от мыслей о включении людей в цикл к включению компьютеров в группу», — Томас В. Мэлоун, MIT Sloan.

Сегодня большая часть ИИ специализирована; хотя есть много вещей, которые машины могут делать с легкостью, есть простые задачи, с которыми они не справляются. Тогда было бы разумно начать думать о том, как ввести машины в нашу жизнь, бизнес и правительства таким образом, чтобы использовать эти специализации, расширяя и дополняя человеческие навыки.

Специализация была краеугольным камнем экономического процветания на протяжении веков. Это концепция, которая прошла через века — возможно, свидетельство ее простой истины. Цитируется Аристотелем, а затем излагается основоположником экономической теории Адамом Смитом, который отмечал разделение труда как причину величайших улучшений производительной силы труда.

Введение машин в группу — это просто эволюция этого принципа. Конечно, рабочие места будут потеряны, а рабочие места будут созданы, но в результате будущее может стать таким, в котором мы создадим группы человек-машина с беспрецедентными возможностями для достижения целей.

Суперразум

Мэлоун из MIT Sloan выступает за «сверхразум», который он определяет как «группу людей, действующих вместе способами, которые кажутся разумными». Суперразумы — это предприятия, общества и правительства.

Машины могут выполнять множество разных ролей — от инструмента, помощника, коллеги до менеджера, — но основная мотивация заключается в том, чтобы машины делали то, что они делают хорошо, а люди — то, что они делают хорошо. Примеры совместной работы машин и людей включают кухонный комбайн, Uber или ИИ Джима, автоматизированного страхового помощника Lemonade. Помимо очевидного физического взаимодействия с машинами — будь то Excel или пылесос — еще одна область, которую следует учитывать, — это следующая интерпретация Мэлоуна взаимодействия человека и машины:

«… мы создали самые массивные связанные группы, которые когда-либо знал мир […] хотя мы часто переоцениваем потенциал ИИ, я думаю, что мы часто недооцениваем потенциальную силу такого рода гиперсвязи среди семи миллиардов или около того. удивительно мощные информационные процессоры, называемые человеческим мозгом, которые уже есть на нашей планете».

Остается вопрос, как мы разблокируем эту информацию. HUMAN Protocol сам по себе является инструментом, облегчающим создание и сотрудничество суперразумов. И, кроме того, это окончательная реализация наблюдения Смита, поскольку специализация становится достижимой в глобальном масштабе, а знания являются вспомогательным ресурсом.

Сегодня на протоколе рабочие зарабатывают HMT за маркировку данных для ИИ, но это только начало. Любая взаимозаменяемая человеческая задача может быть включена в протокол. Можно управлять сотрудничеством распределенной команды Рабочих для достижения любой цели. Это может быть статья в энциклопедии, где каждый раздел распространяется среди отдельных работников, которые либо знают, либо могут узнать, что им нужно. Или это может быть отчет компании, в котором графический дизайн отправляется дизайнеру, цифры — бухгалтеру, текст, написанный программой НЛП, и обзор — юристу, каждый платит за свою роль, и никто нужно знать, с кем они работают.

Почему требуется осторожность

Несмотря на веские причины для позитивного прогноза, необходимо проявлять осторожность. По-настоящему всесторонний обзор рисков и способов управления ими можно прочитать в этом Отчете McKinsey.

Что касается непосредственных опасностей ИИ, проблема не в том, что роботы будут бунтовать — и у них не будет на это возможности, — а в том, что они будут делать именно то, что мы им скажем. Мы не должны бояться человекоподобных машин, мы должны опасаться нечеловеческих машин; часть недостатка специализированного роботизированного интеллекта заключается в том, что он чрезвычайно буквален и линейен. Ему не хватает разума, приспособляемости и здравого смысла, чтобы вести себя разумно.

Возьмем следующий пример: когда мы просим робота собрать себя и добраться из пункта А в пункт Б, мы ожидаем, что он соберется в форме (двуногого) человека и пойдет из пункта А в пункт Б.

На практике робот имеет тенденцию складываться и переворачиваться из точки А в точку Б:

Другими словами, нам нужно быть предельно осторожными и четкими в отношении инструкций, которые мы даем нашим машинам. Мы также должны быть осторожны с данными, с которыми мы их обучаем; нерепрезентативные, предвзятые данные создадут предвзятые машины. Предвзятость наносит больший ущерб, чем усугубление социального неравенства и предрассудков; предвзятость может иметь более катастрофические последствия (см. наш базовый обзор предвзятости или нашу подробную часть.) Предоставление ученым данных доступа к качественным, подробным данным, в которых они нуждаются, имеет важное значение для снижения этих рисков; именно к этой проблеме был впервые применен протокол HUMAN.

Общая картина — повод для надежды

Наконец, стоит отметить, что, хотя низкоквалифицированные рабочие места могут быть автоматизированы, существует также вероятность того, что высококвалифицированные работники могут проиграть, поскольку машины позволяют менее квалифицированным работникам выполнять свою работу дешевле. Как бы мы ни смотрели на это, в ландшафте занятости произойдут значительные изменения, и временами эволюция может быть резкой. Общество должно самообразовываться; и для правительств поощрять это образование, обеспечивать переподготовку и делать все возможное, чтобы защитить тех, кто изначально проигрывает.

Однако эта первоначальная потеря не должна закрывать нам глаза на тот простой факт, что исторически технический прогресс повышал производительность и заработную плату на пользу подавляющему большинству. Автоматизация в целом приведет к более высокому уровню жизни, более высоким стандартам продуктов, разработке более интеллектуальных компьютеров, которые могут выполнять работу, недоступную людям, и предоставлению потребительских товаров, которые многие раньше не могли себе позволить. Это могло бы начать решать многие из глобальных проблем, упомянутых выше; например, если робот может убирать улицы, водить автобус и строить автомагистрали, то нам не нужно платить налоги за эти вещи — или налоговые средства можно перераспределить на другие области, требующие внимания. Да, робот может однажды лишить работы некоторых рабочих, но он не приведет к миру нищеты и бездомности — и может, при разумном управлении, привести не только к множеству новых рабочих мест, но и к более высокому качеству жизни.

Вместо страха давайте начнем думать о том, как мы можем использовать машинные специализации, чтобы освободить людей от нечеловеческого труда и создать глобальные банки знаний: глобальные сверхразумы, которые могут помочь обществу достичь более процветающего будущего. Суперразумы уже борются с депрессией при создании CareNet, которая использует ИИ для интерпретации использования социальных сетей — среди прочих переменных — для выявления депрессии и предложения соответствующих решений или методов лечения. Учитывая сложную эмоциональную, ментальную и духовную природу такого заболевания, как депрессия, было бы самонадеянно говорить, что эти технологии решительно работают или улучшают жизнь людей. Тем не менее, при правильном управлении и задаче, направленной на то, чтобы увеличить, а не заменить человеческую мудрость, эти технологии могут поддерживать большее количество людей.

Ключом к прогрессу является разумное управление, которое уравновешивает защиту наиболее уязвимых, стимулируя рыночную производительность и общие человеческие цели. Страх не должен мешать достижениям, которые могут принести огромные долгосрочные выгоды всем. К счастью, мы не отказались от зерноуборочного комбайна, чтобы сохранить рабочую силу на полях. Это оказалось хорошо для большинства из нас; будем надеяться, что то же самое будет сказано через несколько столетий.

Чтобы быть в курсе последних обновлений HUMAN Protocol, следите за нами в Twitter или присоединяйтесь к нашему Discord. В качестве альтернативы, чтобы узнать об интеграции, использовании или узнать больше о том, как протокол HUMAN поддерживает технологии машинного обучения, свяжитесь с командой HUMAN.

Правовая оговорка

HUMAN Protocol Foundation не делает никаких заявлений, гарантий или обязательств, явных или подразумеваемых, в отношении точности, надежности, полноты или разумности информации, содержащейся здесь. Любые высказанные предположения, мнения и оценки представляют собой суждение HUMAN Protocol Foundation на момент публикации и могут быть изменены без предварительного уведомления. Любой прогноз, содержащийся в представленной здесь информации, основан на ряде предположений, и нет никаких гарантий, что какие-либо прогнозируемые результаты будут достигнуты.