Почти треть россиян боятся, что их работу отнимет ИИ — к такому выводу пришли аналитики «Выберу.ру». В США пессимистов ещё больше: 73% ждут ИИ-сокращений. Страх понятен: нейросети уже находят рак на ранних стадиях, точнее врачей предсказывают остановку сердца, экономят сотни человеко-часов в бизнесе и превосходят людей в прогнозировании.
Интересно другое: человечество не первый раз встречает развитие технологий паникой — и каждый раз ошибается в предсказаниях. В статье разбираем и сравниваем с ИИ 5 изобретений, которые должны быть стать началом конца, но вместо этого сделали мир лучше.
Фотография
В 1839 году Франция официально представила миру дагеротипию — первую практическую технологию фотографии. С этого момента изображение можно было получить за считаные минуты без участия художника. Многие решили: профессии конец. Если камера способна точно передать лицо человека или городской пейзаж, зачем вообще нужны живописцы? По слухам, французский художник Поль Деларош, увидев технологию, заявил: «С этого дня живопись мертва».
Спойлер, который вы и сами знаете: живопись жива до сих пор. Пессимисты были правы в одном — фотография действительно забрала у художников часть работы. Дорогой портрет потерял статус единственного способа сохранить изображение. Зато живопись перестала быть инструментом точного копирования реальности и освободилась от рамок.
Во второй половине XIX века начали стремительно развиваться импрессионизм, постимпрессионизм, а затем кубизм, экспрессионизм и абстрактное искусство. Художники сосредоточились на том, что камера сделать не могла: передаче впечатлений, эмоций, авторского взгляда, новых художественных форм.
С ИИ наблюдаем похожий процесс. Если нейросеть способна за минуту сделать черновик текста, изображения или презентации, ценность человеческого участия смещается в сторону идей, смыслов и способности принимать решения. С развитием технологий работа не исчезает — меняется то, за что готовы платить.
Печатный станок
До середины XV века книги переписывали вручную. На создание одного экземпляра могли уйти месяцы, поэтому позволить их себе могли не все.
Ситуация изменилась, когда Иоганн Гутенберг изобрёл ручной типографский станок — с ним работа шла несравнимо быстрее. Спрос на переписчиков начал быстро падать. Но вместе с этим резко выросло количество книг. Они стали дешевле, грамотность начала распространяться далеко за пределы монастырей и университетов, а вокруг книгоиздания появились новые профессии: печатники, издатели, книготорговцы, корректоры, наборщики. Историки считают книгопечатание одной из ключевых технологий, благодаря которым знания стали массовыми, а Европа пережила научную и культурную революцию.
Так же работают и нейросети. Они ускоряют и удешевляют производство. Компании начинают запускать проекты, которые раньше были слишком дорогими, тестируют больше гипотез, выпускают больше контента. Поэтому вместе с производительностью растёт и количество новых рабочих мест. А значит, ИИ-сокращения на одних позициях приведут к спросу на других.
Калькулятор
Сегодня трудно представить, что когда-то обычный калькулятор вызывал серьёзные споры. Учителя и родители опасались, что дети перестанут считать в уме и понимать даже простейшую арифметику.
Что ж, большинство людей и правда больше не складывают многозначные числа в столбик и не извлекают квадратные корни по таблице. Но про математику не забыли. Наоборот, выросла ценность тех, кто умеет с ней работать: строить модели, выбирать методы расчёта и проверять результат. Инструмент взял на себя вычисления, а человек — постановку задачи и интерпретацию ответа.
Поэтому появление калькуляторов не сократило потребность в инженерах, финансистах, аналитиках и учёных. Оно изменило набор навыков, которые от них требуются.
ИИ движется по тому же пути. Он хорош как исполнитель — если вы дадите чёткое ТЗ. Но искусственный интеллект по-прежнему не понимает, зачем решает задачу, насколько корректен результат и какие последствия будет иметь принятое решение. Пока за это отвечает человек, можно не спрашивать экспертов, заменит ли ИИ людей.
Автоматизация производства
Во время промышленной революции новые станки и конвейеры действительно лишили смысла многие виды ручного труда. На фабриках один механизм смог выполнять работу, для которой раньше требовались десятки людей. Неудивительно, что развитие технологий воспринимали как прямую угрозу рабочим местам.
Самым известным символом этого страха стали луддиты — английские ткачи, которые в начале XIX века громили станки, считая их причиной безработицы. Историки, впрочем, отмечают, что протесты были связаны не только с самими машинами, но и с ухудшением условий работы.
Однако промышленность всё-таки не отказалась от человеческого труда. Наоборот — создала десятки новых профессий и отраслей. Заводам понадобились инженеры, механики, наладчики оборудования, технологи, специалисты по контролю качества и управлению производством.
С искусственным интеллектом ситуация похожая. Он всё лучше справляется, например, с задачами специалистов поддержки: вспомните, когда вы в последний раз общались в таких чатах с человеком. Но чем активнее компании используют ИИ, тем больше новых профессий появляется: ИИ-тренеры, промпт-инженеры, ИИ-тестировщики, эксперты по внедрению нейросетей и автоматизации.
Excel
До появления электронных таблиц финансовые расчёты выполняли почти полностью вручную. Построение бюджета, финансовой модели или большого отчёта занимало часы, а любая ошибка означала пересчёт целых таблиц.
С выходом Excel в 1980-х многие опасались, что автоматизация «подвинет» бухгалтеров. Вместо этого Excel превратился в главный инструмент всех, кто занимается финансами. Стало в разы проще анализировать показатели, работать с массивами данных, искать закономерности и помогать бизнесу принимать решения.
Нейросети вполне могут повторить эту историю — владение ими сегодня называют одним из самых востребованных навыков. 60% работодателей в России уже ожидают от будущих сотрудников хотя бы базовой ИИ-грамотности.
Что в итоге: ИИ отнимет работу?
Если коротко — нет. Искусственный интеллект действительно возьмёт на себя часть рутинных задач, а некоторые профессии трансформирует. Но история показывает: новые технологии не оставляют людей без работы, а меняют то, за какие навыки работодатели готовы платить.
Это подтверждают и последние события. По данным CNBC, компании, которые массово увольняли сотрудников, чтобы заменить их искусственным интеллектом, начали пересматривать свои решения. Раскаялись больше половины — 55%. Потому что практика опять доказала: новая технология — не больше чем инструмент в руках людей. ИИ отлично ускоряет работу, но пока не способен полностью заменить человеческую экспертизу, ответственность и умение принимать решения.
Эта ситуация хорошо укладывается в так называемый цикл хайпа Gartner. Почти каждая прорывная технология проходит через одинаковые этапы: сначала — завышенные ожидания и уверенность, что она изменит всё за считанные месяцы, затем — разочарование, когда выясняется, что реальность сложнее. И только после этого начинается этап зрелого внедрения, когда технология действительно начинает приносить пользу. Судя по тому, что происходит сейчас, искусственный интеллект как раз проходит этот путь.
Именно поэтому сегодня важнее не спорить о том, заменит ли ИИ человека, а научиться использовать его, пока этот навык остаётся преимуществом. На курсе «Нейросети на практике: для себя, работы и бизнеса» от Академии Эдюсон вы освоите инструменты, которые уже сегодня помогают автоматизировать рутину, экономить часы рабочего времени и решать рабочие задачи быстрее — независимо от профессии.