Начиная со злосчастного 2019 года уже прошло несколько инфекционных лет, а мир все еще сильно лихорадит. На данный момент мы наблюдаем идеальный шторм, который происходит как результат сложения многих социальных и объективных экономических факторов. На этот раз беда пришла откуда не ждали.
В нейронных сетях, о которых уже все порядком подзабыли, неожиданно случился прорыв, который называется алгоритмом глубокого обучения и этот алгоритм позволил резко повысить процент правильного распознавания объектов нейронной сетью со среднего значения в 54% до почти 85-90%.
Чтобы было понятно, порог в 50% - это практически угадайка по принципу "оно или не оно", сродни подбрасыванию монеты, а 80% - это практически то же самое, что распознавание объектов человеческим мозгом. Мы ведь тоже далеко не все объекты окружающего мира можем идентифицировать со 100% точностью. Вы уверены, что в сумерках сможете отличить большую бурую собаку от медведя? Все ли из нас хорошо разбираются в марках легковых машин? Можете ли вы отличить со 100% точностью акселерата от совершеннолетнего? А любого ли встречного человека в метро вы сможете с полной уверенностью классифицировать по полу? До недавнего времени с нейронными сетями дело обстояло ровно точно так же, только еще намного хуже. Однако сейчас все изменилось.
Достаточно высокий процент угадывания позволяет внедрять нейронные сети в любые сервисы и программные продукты, почти не обращая внимание, нужны они там или нет. Попробуйте открыть ворота в ад и посмотрите, что оттуда полезет. Генерация изображений и текстов, биометрия, предсказания курсов валют, приближенные расчеты, моделирование биомеханики движений и еще многое другое.
Практически каждое из этих применений современного ИИ волочет за собой целый ворох огромных социальных последствий и прежде всего замена труда человека на более производительный и высокотехнологичный труд машин. А это влечет за собой безработицу в самых неожиданных сферах.
И прежде всего в сфере высокотехнологичного труда. Вот некоторые данные за 2023 год.
- 6 февраля Dell объявила о планах сократить примерно 6650 рабочих мест, или около 5% своей глобальной рабочей силы, на фоне снижения спроса на персональные компьютеры.
- 25 января IBM объявила, что планирует сократить около 3900 рабочих мест, или примерно 1,5% своей глобальной рабочей силы, хотя, по данным Bloomberg, планирует продолжить набор персонала в "областях с более высоким уровнем роста".
- 26 января транснациональная софтверная компания SAP сообщила, что планирует уволить 3000 сотрудников, или 2,5% своей глобальной рабочей силы.
- 31 января PayPal объявила о планах сократить 2000 рабочих мест, или примерно 7% своей рабочей силы.
- 20 января интернет-магазин мебели Wayfair объявил, что уволит примерно 1750 сотрудников, или 10% своего штата.
- 9 февраля Yahoo объявила о сокращении штата более чем на 20%, или примерно на 1600 сотрудников.
И это далеко не полный список высокотехнологичных компаний, в которых планируются массовые увольнения. При этом статистика свидетельствует о постоянном росте процента использования ИИ в высокотехнологичных сферах, например, из той же компании IBM сообщают, что 77% её предприятий уже внедрили ИИ или собираются в ближайшем будущем его внедрять. С 2018 года по 2022 год бюджеты на цифровизацию и внедрение ИИ выросли с 40 до 52%.
Наибольшее применение ИИ находит в роботизированной автоматизации процессов. То есть, сейчас автоматизация в большей степени касается бизнес-процессов, чем роботизированного производства.
Та же IBM сообщает, что 50% организаций, в которых внедрен ИИ, получают выгоду от автоматизации бизнес-процессов.
Автоматизация не с того конца
При этом на первый взгляд кажется удивительным, что автоматизации подверглись области, в которых автоматизация требовалась меньше всего. Это прежде всего творческие специальности - дизайнеры, художники - оформители, копирайтеры, программисты - верстальщики, бухгалтера, секретари, аналитики данных и прочие работники легкого умственного труда. Области, где требуется тяжелый или опасный физический труд, например, грузчики или зимние дворники, куда даже мигрантов не заманишь из-за тяжелых условий работы и невысокой оплаты труда, остаются практически вне сферы применения ИИ.
Немного автоматизирован труд летних дворников. Им выдали моторизированные травакосилки и специальные пылесосы для перегона сухой листвы с места на место. Тут да, желающие уже находятся. С раннего утречка под баночку пива вдвоем или втроем пожужжать по газонам, размахивая палкой с моторчиком, поднять на уши весь спальный район, и так по пять раз в неделю, чтобы ни одного одуванчика, ни одной травинки стоячей не осталось и городское поголовье птиц осталось без корма. Тут да, желающих найти можно.
А чтоб зимой в лютый мороз долбить лед у подъезда и расчищать дорожки, чтобы люди в травмотологию зря не попадали - это, понятное дело, работа мало привлекательная. Сразу же напрашивается идея использования здесь ИИ. Достаточно легко представить машинку, которая по удаленной команде оператора ползает по газонам и собирает сухую траву и скашивает лишние заросли. Или зимой во время снегопада постоянно расчищает дорожки во дворах от снега, чтобы не образовывались ледяные торосы, однако, почему-то конструкторская мысль в этом направлении не работает.
Определенные подвижки есть в разработке беспилотного автотранспорта. Осенью сам лично видел беспилотный автомобиль от Яндекса, проезжающий по дороге в тестовом режиме. Могу засвидетельствовать, что он неплохо ориентировался в транспортном потоке. Так что работа в этом направлении понемногу идет. Так же на иностранных работехнических выставках регулярно мелькают кухонные роботы и многофункциональные самоходные девушки-андроиды. Но все же без масштабной поддержки государства этих направлений развития, дело движется крайне медленно. Прогресс именно в бытовом и околобытовом роботостроении сейчас в основном обеспечивается зарубежными стартапами с ограниченным частным финансированием. Между тем, это потенциально невероятно перспективный и совершенно никем сейчас не занятый рынок с огромным потенциалом роста. А пока работу массово теряют копирайтеры и художники, которых уже с успехом заменяют нейросети.
Однако, утверждение, что ИИ в ближайшем будущем сможет заменить все творческие профессии, считаю безосновательным. Во-первых, машины не платят налогов. Поэтому, если в экономике заменить хотя бы 30% высокотехнологичного персонала, ВВП страны может упасть на 40-50%, так как из налогооблагаемой базы выпадет НДС, который взимается с любого высокотехнологичного продукта. Нет производителя, значит нет и продукта. Нет продукта, значит нет и налога. Нет налога - значит доходы бюджета страны сокращаются, а величина НДС у нас сейчас составляет 20%. Люди, оставшиеся без работы не смогут купить произведенный машинами товар, значит на складах начнет происходить затоваривание, а налоги за непроданный товар перестанут поступать в бюджет, оставшимся работающим перестанут выплачивать зарплату или начнутся задержки с выплатами по объективным причинам невозможности реализации товара. Таким образом, можно сделать вывод, что по чисто экономическим причинам, государству не выгодна автоматизация высокотехнологичных рабочих мест, вроде работы программиста, дизайнера, врача-диагноста или писателя. А вот автоматизация многих тяжелых или опасных для жизни мест работы, куда и так идти желающих крайне мало (можете сами подумать, что это за места), наоборот была бы очень востребованной и экономически оправданной.
Так почему же современная автоматизация пошла именно по наиболее невыгодному для экономики пути автоматизации высокотехнологичных рабочих мест? Я думаю, что ответ тут намного проще, чем кажется.
Программисты имеют дело в основном с текстами, картинками и кодом. В отсутствие внятного госзаказа, подкрепленного достойным финансированием, они, имея соответствующие технические возможности, занялись автоматизацией того, что им ближе всего и что напрягает в работе больше всего. Например, программистам часто приходится помимо своих прямых программистских обязанностей, выполнять функции художника, дизайнера, технического писателя и т.д. А поскольку в среднем большенство программистов - это еще те сычи, которым кроме кода ничего не интересно, чтобы упростить взаимодействие с этими непрофильными обязанностями, они стали придумывать себе все новые и новые высокотехнологичные инструменты. Ну и добро пожаловать теперь в новый дивный мир...
При этом, все эти ИИ никогда не смогут заменить ни одного программиста, поскольку они созданы программистами и для программистов, просто как еще один замечательный рабочий высокотехнологичный инструмент, хотя некоторым другим не очень востребованным профессиям да, возможно стоит немного напрячься. Но в целом, достаточно быть просто хорошим профессионалом в любой сфере, чем бы вы не занимались. Почему ИИ никогда не сможет заменить профессионала? Вот, приведу пример моего диалога с яндексовской Алисой.
Я: Алиса, напиши мне статью о применении ИИ в промышленности
Алиса: Открываю ссылки...
Я: Не понимаешь, да? Есть разница между "открой" и "напиши".
Алиса: Хотие, чтобы я вместо вас сделала домашнюю работу?
Я: Да, а что?
Алиса: Тогда вам нужно просто рассказать мне, что вы хотите узнать. Познакомьте меня с теорией и я с удовольствием вам помогу.
Я: Ну да, конечно. Чем это тогда будет отличаться от выполнения мной работы самим?
Алиса: А разве работа из дома не отличается от работы на удаленке?
Очевидно, что на этом месте Алиса потеряла нить нашего разговора...