Я бы солгал, если бы сказал, что меня не беспокоит ИИ. Во-первых, профессия писателя — это одна из немногих творческих профессий, которую он уже угрожает. Но я также занимаю отрицательную позицию по отношению к многим его применениям, особенно к системе самоуправления Tesla и заявлениям по этому поводу. Поэтому, если он внезапно начнет успешно работать, мне будет стыдно. Но недавнее исследование Массачусетского технологического института успокоило мои опасения и должно излечить любую тревогу, связанную с ИИ, будь то из-за угрозы рабочих мест или из-за Скайнета. Оказывается, ИИ слишком дорог и будет таковым очень долгое время!
Исследователи из МИТ хотели прорваться сквозь маркетинговую чепуху и преувеличенные заявления руководителей ИИ, чтобы узнать, какова на самом деле коммерческая жизнеспособность ИИ. Для этого они рассчитали, более ли экономичен ИИ в 1000 визуально поддерживаемых задачах в 800 профессиях. Таким образом, тип ИИ, который они здесь проверяли, это компьютерное зрение в сочетании с периферийной робототехникой и компьютерными системами. ИИ компьютерного зрения позволяет компьютерам понимать окружающий мир через камеры. Это технология, лежащая в основе самоуправления Tesla и всемирно известного робота ASIMO.
Одним из примеров задачи, которую исследователи рассматривали для замены на ИИ, была работа в пекарне, где ИИ компьютерного зрения оценивал качество ингредиентов перед тем, как они попадут на кухню. В этом примере ИИ заменил бы только 6% работы одной должности; таким образом, стоимость разработки, установки, эксплуатации и обслуживания такой системы намного дороже, чем найм человека для выполнения той же задачи.
Фактически, исследование показало, что только 23% заработной платы работников могут быть заменены ИИ за меньшие расходы. Только самые монотонные, ограниченные и простые задачи могут быть заменены ИИ, и даже тогда ИИ будет в основном лишь дополнять работу, а не полностью заменять её. Таким образом, подавляющее большинство рабочих мест абсолютно безопасны от ИИ компьютерного зрения.
Но исследователи также обнаружили, что пройдет много времени, прежде чем это станет возможным. Даже если стоимость ИИ упадет на 20% каждый год (чего определенно не происходит), десятилетия пройдут, прежде чем автоматизация бизнеса с помощью ИИ станет экономически выгодной. Здесь большая проблема — это огромные первоначальные затраты, так как программирование ИИ, сбор огромного количества данных, необходимых для его обучения, обучение и настройка компьютерных систем для его работы требуют колоссальных денежных средств.
Так что ваша работа почти наверняка в безопасности от ИИ, и так будет еще многие годы.
Но эта ситуация также ограничивает любые риски, связанные с ИИ типа Скайнет. Если ИИ слишком дорог для замены простых работ, он не будет экономически выгоден или жизнеспособен для замены более важных работ, угрожающих миру.
Но что насчет небольшого количества работ, которые ИИ может полностью заменить? Несколько исследований показали, что ИИ создаст чистый прирост рабочих мест. Разработка, программирование, обучение, установка, эксплуатация и обслуживание ИИ и компьютерного зрения требуют много труда. Таким образом, одна неквалифицированная работа будет заменена множеством работ с различным уровнем квалификации. Это не значит, что потеря работы из-за ИИ не будет болезненной, но это не уничтожит рынок труда.
Тем не менее, у этого исследования МИТ есть одно важное предостережение. Цитируя оригинальную статью: «Важным исключением является то, что если задача требует чрезмерно сложных дополнительных систем, например, «Управление самолетами» или «Вождение наземных транспортных средств», мы не рассматривали ее как подверженную [риску замены ИИ], даже если она может быть выполнена с помощью компьютерного зрения». Почему это очевидное упущение в их расчетах? Идея о том, что ИИ мог бы заменить таксистов и водителей грузовиков, является одним из наиболее обсуждаемых применений ИИ, так что, безусловно, эти работы заслуживают исследования командой МИТ.
Ну а таксисты и водители грузовиков зарабатывают не намного больше, чем работники пекарен. Однако ИИ, необходимый для замены их работы/задач, на порядки сложнее (в юридическом и программном смысле) и на порядки дороже, чем ИИ-проверяющий ингредиенты в пекарне, который не является коммерчески жизнеспособным. Иными словами, анализировать этот сценарий не имеет смысла, так как мы знаем, что он явно коммерчески нежизнеспособен, поскольку эти дополнительные периферийные задачи и системы и необходимость в гораздо более широком обучении и программировании делают их слишком дорогими.
Но есть и проблема разработки таких типов ИИ. Возможно, эти системы не смогут работать так предсказуемо, как нам нужно, так как уменьшающаяся отдача может привести их к разработческому тупику.
Маск заявил на недавнем совещании с инвесторами, что их система самоуправления «едва работает на 2 миллионах [примеров обучения]. На 3 миллионах это уже что-то. Но когда достигаешь 10 миллионов примеров обучения, это становится невероятным. Так что нет ничего лучше огромного количества данных. И очевидно, что у Tesla больше автомобилей на дорогах, собирающих эти данные, чем у всех других компаний вместе взятых. Я думаю, даже на порядок больше». Но ИИ компьютерного зрения (и алгоритмы глубокого обучения в целом) не так просты. Они не становятся предсказуемо лучше, когда их обучают с большим количеством данных. Маск не может знать, что 10 миллионов примеров обучения достаточно, чтобы его программное обеспечение для самоуправления работало достаточно надежно, чтобы его можно было законно использовать в качестве полностью автономных транспортных средств. Выгода становится непредсказуемо меньше с увеличением объема данных. Более того, ИИ может захватывать некорректные или несуществующие тренды в данных и учиться реагировать на них, что означает, что они ухудшаются, чем больше их обучают.
Вполне возможно, что Маску понадобится такое огромное количество данных и такие длительные, обширные и сложные тренировки ИИ, что стоимость создания полностью автономного транспортного средства этим методом будет выходить за рамки коммерческой жизнеспособности, даже с учетом масштабного преимущества Tesla (больше автомобилей будут использовать его, распределяя разработку затрат).
Итак, как эти исследователи могут оценить коммерческую жизнеспособность самоуправляемых автомобилей или самолетов?
Это исследование не только подтверждает мое мнение о том, что заявления Tesla о том, что в ближайшем будущем все их автомобили будут без водителя, являются эффективной рекламой змеиного масла, но также показывает, что революция ИИ все еще далека в будущем. Более того, стоимость, связанная с ИИ, не собирается снижаться в ближайшее время, как теоретизировали исследователи. Фактически, учитывая геополитику, критически важные кремниевые чипы, необходимые для работы ИИ, могут вскоре резко подорожать! Короче говоря, вы можете спокойно спать, зная, что роботы не сделают вашу работу устаревшей еще долгое время.