Автоматизация привела к экономическим бедствиям. ИИ не обязан повторить эту историю

Как сделать так, чтобы искусственный интеллект работал на благо работников

Дарон Аджемоглу

За последние сорок лет развитие цифровых технологий вызвало мощную волну автоматизации, усилив неравенство, даже несмотря на рост производительности. Экономика продолжала расти, однако выгоды от этого роста доставались лишь отдельным группам населения, тогда как многие другие сталкивались с ухудшением своего положения. Это не только разрушило модель всеобщего процветания, но и усугубило кризис либеральной демократии, который сегодня потрясает значительную часть развитого мира.

Теперь генеративный искусственный интеллект способен многократно усилить те же самые тенденции, которые мы наблюдали в течение последних четырех десятилетий. Но такой исход вовсе не является неизбежным. Чтобы не повторить ошибок эпохи цифровой революции, потребуется согласованное усилие всего общества. Необходимо изменить направление развития ИИ так, чтобы он приносил пользу работникам, а не заменял их. Я называю такой подход «ИИ в интересах работников» (pro-worker AI): это системы, которые расширяют возможности человека, создают для него новые виды деятельности и делают его более продуктивным.

С технологической точки зрения это вполне осуществимо, а в некоторых случаях уже доказало свою эффективность. Однако подобная трансформация не произойдет сама собой и не будет простой. Тем не менее существуют способы запустить этот процесс.

Мы уже давно знаем, что ИИ способен усиливать человеческие навыки, а не делать их ненужными. Еще в 1960 году специалист по компьютерным наукам Дж. К. Р. Ликлайдер предсказал, что компьютеры однажды смогут расширять человеческое мышление, предоставляя работникам глубоко обработанную и контекстно-зависимую информацию. Однако в течение следующих шести десятилетий цифровые технологии не могли реализовать эту идею. Интернет стал прорывом в сборе и хранении информации, но поиск действительно полезных знаний оставался сложной задачей. Поисковые системы быстро выдавали огромное количество результатов, однако человеку все равно приходилось самостоятельно просматривать их один за другим.

Генеративный ИИ наконец воплотил пророчество Ликлайдера. Он способен практически мгновенно находить наиболее релевантные ответы и представлять их в сжатом и понятном виде. Он умеет обрабатывать сложную техническую информацию и давать точные рекомендации для выполнения непростых задач в конкретных условиях. Именно такая способность искать, анализировать и предоставлять информацию составляет основу ИИ в интересах работников. Если подобные системы получат широкое распространение, они смогут одновременно повысить заработную плату, занятость и производительность, восстановив связь между ростом производительности и качественными рабочими местами, которая была разрушена за последние сорок лет.

Такой ИИ принесет пользу далеко не только работникам интеллектуального труда, которым необходимо готовить презентации или писать электронные письма.

Возьмем, например, электриков, спрос на которых сегодня высок практически во всех отраслях. Чтобы диагностировать неисправности электрического оборудования, вовсе не нужна большая языковая модель, умеющая сочинять сонеты. Гораздо важнее специализированные модели, обученные на узких, высококачественных данных. Именно такими должны быть системы ИИ в интересах работников. По мере усложнения оборудования и энергетических сетей электрики могли бы использовать инструменты ИИ, которые объединяют специализированную базу знаний, накопленный опыт решения аналогичных проблем и информацию с конкретного объекта, включая данные датчиков, фотографии и письменные отчеты. Такие системы помогали бы быстро выявлять причины неисправностей оборудования и электросетей. Более того, одна международная компания уже разрабатывает подобные продукты для различных специалистов, работающих на объектах.

ИИ в интересах работников способен повысить производительность и в других секторах сферы услуг.

Например, в образовании модель, обученная на учебных материалах и программах, могла бы помогать преподавателям выявлять закономерности в результатах тестирования и адаптировать учебные планы для групп учеников, совершающих схожие ошибки. Это лишь один из множества способов сделать образование одновременно более персонализированным и менее затратным. В результате спрос на труд учителей может вырасти, а вместе с ним и уровень их заработной платы.

Возможно, самое важное преимущество такого подхода заключается в том, что он способен создавать качественные рабочие места в сфере услуг для людей без высшего образования и тем самым начать сокращать неравенство, которое укоренилось в постиндустриальной экономике. Например, в здравоохранении специально обученные модели могли бы позволить менее квалифицированным работникам выполнять более широкий круг обязанностей, особенно тех, где важнее физический труд и взаимодействие с людьми, чем глубокие медицинские знания.

Однако потенциал ИИ в интересах работников не будет реализован, если ему не уделять значительно больше внимания и ресурсов. Для этого потребуется кардинально изменить подход всех участников процесса, включая государства, компании, инвесторов и самих работников.

Сегодня в Кремниевой долине основная часть инвестиций направляется на автоматизацию. Это неудивительно. Автоматизация выгодна как менеджерам, так и акционерам, поскольку позволяет сокращать фонд оплаты труда и уменьшать зависимость от организованной рабочей силы. Кроме того, модели ИИ, которые способны действовать и говорить как человек, вызывают гораздо больший ажиотаж, чем системы, предназначенные для помощи человеку. Достижение «человеческого уровня» стало одним из главных критериев успеха в индустрии.

Одновременно мировая гонка за лидерство в области ИИ сосредоточена вокруг идеи создания искусственного общего интеллекта (AGI), который теоретически сможет выполнять человеческую работу практически во всех сферах, включая интеллектуальный труд и сложные нерутинные задачи квалифицированных рабочих. Даже если современные модели не достигнут уровня AGI, они все равно способны уничтожить огромное количество рабочих мест. Немногим людям, которым удастся сохранить работу, придется мириться со значительным снижением заработной платы.

Изменить приоритеты Кремниевой долины могли бы несколько государственных мер.

На международном уровне Соединенные Штаты и Европа могли бы создать специализированные агентства по искусственному интеллекту, которые стимулировали бы разработку моделей, расширяющих возможности работников. Для этого можно использовать грантовые программы, государственные конкурсы и другие механизмы поддержки.

Еще более простое решение связано с налоговой системой.

Во многих развитых странах налоговое законодательство чрезмерно поощряет автоматизацию. Например, в США доходы от труда облагаются значительно выше, чем доходы от капитала. Если компания выплачивает работнику 100 долларов, ей приходится дополнительно нести налоговые и иные обязательства примерно на 30 долларов. Но если те же 100 долларов тратятся на оборудование для автоматизации, налоговая нагрузка оказывается менее 5 долларов. Более того, по мере расширения возможностей списывать инвестиции в цифровую инфраструктуру эта разница только увеличивалась.

В результате налоговая система стимулирует автоматизацию даже тогда, когда она обеспечивает весьма посредственный прирост производительности. Более того, компания может получить прибыль, заменив работников машинами, даже если автоматизированная система работает менее эффективно, чем человек.

Разумеется, часть стремления компаний к автоматизации объективна. Например, работодатели обязаны оплачивать медицинское страхование сотрудников, тогда как машины подобных расходов не требуют. Но устранение налоговых перекосов позволило бы создать более справедливые условия как для работников, так и для развития ИИ, ориентированного на расширение их возможностей.

Еще одна важная составляющая такого подхода заключается в создании новых видов деятельности, которые потребуют от работников освоения новых навыков.

Под обучением я вовсе не имею в виду нереалистичную идею превратить шахтеров в программистов. Речь идет о том, чтобы помочь людям, включая представителей рабочих профессий и квалифицированных ремесленников, совершенствовать уже имеющиеся компетенции. Поскольку внедрение ИИ будет постоянно менять структуру спроса на навыки, обучение должно быть гибким и адаптивным. Более того, сам ИИ может помогать регулярно обновлять образовательные программы так же, как он способен помогать преподавателям корректировать учебные планы.

Однако перенаправить технологическое развитие в сторону ИИ, работающего в интересах работников, потребует еще более масштабных усилий.

Прежде всего необходимо ослабить доминирование технологических монополий, которые оказывают чрезмерное влияние на направление развития искусственного интеллекта. Они используют свои позиции не только для продвижения автоматизации и AGI, но и для подавления инноваций, вытесняя молодые компании с нестандартными и потенциально прорывными идеями.

Создание более конкурентной среды открыло бы значительно больше возможностей для развития ИИ в интересах работников. Добиться этого можно путем более активного применения уже существующего антимонопольного законодательства, которое в отношении технологических компаний используется крайне редко. Возможно, потребуется также ограничить огромную способность Кремниевой долины формировать общественное мнение, например путем поддержки независимых и хорошо финансируемых средств массовой информации.

Помогло бы и более сильное профсоюзное движение.

Вместо того чтобы бороться против искусственного интеллекта как такового, профсоюзы должны стать сторонниками программы ИИ в интересах работников. Простых требований о повышении заработной платы уже недостаточно. Во многих случаях компании ответят на рост зарплат ускоренной автоматизацией. Поэтому профсоюзам необходимо убеждать работодателей в том, что инвестиции в ИИ, усиливающий работников, выгодны обеим сторонам: сотрудники становятся более производительными, а бизнес получает более высокую прибыль.

На кону находится один из фундаментальных принципов либерального экономического порядка: возможность для людей с различным уровнем образования и квалификации получать достойную работу и рассчитывать на рост доходов.

Последние сорок лет поставили этот принцип под угрозу. Но за это же время появились новые мощные технологии, прежде всего искусственный интеллект, которые способны помогать людям, а не вытеснять их.

Для начала нам необходимо принять одно решение: автоматизация не должна стать главной путеводной звездой эпохи искусственного интеллекта.

Эссе адаптировано из новой книги Дарона Аджемоглу «Что случилось с либеральной демократией?»

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: t.me

Комментарии: