«Учиться быстрее машин мы не сможем, придется учиться иначе»: 5 вариантов будущего

Андрей Сербант, физик, интернет-маркетолог, директор по маркетингу сервисов компании «Яндекс» на лекции в Фонде Егора Гайдара рассказал, что бесполезно пытаться раз и навсегда провести границу между человеческим и машинным интеллектом, так как она все время сдвигается. Сербант в своей лекции представил пять картин возможного будущего.

1. Профессии-алгоритмы умрут

— Те, кому нужен алгоритм, по которому надлежит действовать, должны быть сами заменены алгоритмами. Причем в первую очередь, — настаивает аналитик. — Что такое оператор call-центра? Человек работает ухом. Он должен услышать, о чем его спросили, и провести клиенту по скрипту, просто зачитывая с экрана ответы. А если в скрипте чего-то нет, сказать «Я переведу вас на специалиста». Благодаря открытому коду технологии, необходимые для создания электронного помощника, доступны программистам в любой компании.

Хорошо обученный алгоритм в состоянии сам принимать операционные решения, особенно в более-менее повторяющемся производственном процессе, и делать это лучше самого опытного технолога. Или — я сейчас называю реальные кейсы — хорошо управлять молочным, нефтехимическим производством, переработкой вторсырья.

Даже то, что мы считали творческой работой, тоже можно разложить на алгоритмы. Сейчас уже популярен Albert, который начал решать этот комплекс алгоритмов — набор типичных задач из области креативной деятельности. А это значит, бесполезно пытаться раз и навсегда провести границу между человеческим и машинным интеллектом. Эта граница все время сдвигается. Когда в 1997 году компьютер Deep Blue победил Каспарова, шахматы не умерли. Люди просто перестали играть с компьютером. Но стали наблюдать за тем, как он играет.

2. Машина будет помощником, а не конкурентом

Какая упаковка лучше пойдет или каким был эффект показанной рекламы — в этих исследованиях человеку уже делать нечего. Алгоритм Albert сделает это лучше. В близком будущем роль человека будет сводиться к генерации совсем новых вопросов. Задать машине задачу, а потом на основе ответа что-то нафантазировать.

3. Социальные навыки выйдут на первый план

На фоне программ, способных сооружать из данных многомерные конструкции с миллионами взаимосвязей, мы выглядим шаманами, которые гадают на внутренностях животных. Но нам по-прежнему хочется видеть рядом с собой живых людей, а не их имитацию — какой бы искусной она ни была. Секс-робот может быть сколько угодно идеальным, но есть контекст отношений, который так окрашивает секс, что ни у какой куклы его сымитировать не получится.

Иногда нужно просто вместе сходить пообедать или сесть в переговорке напротив друг друга, а не напротив монитора, пусть и с идеальным разрешением. Есть унаследованная от всех наших предков некая невербальная и прочая магия, которая очень сильно определяет качество общения.

Одна из самых «защищенных» сфер — психотерапия. Метрики успеха — это не качественный анализ стали. Понять, насколько человеку стало лучше после длительной работы, очень трудно. На ближайшие несколько десятков лет непонятно, что может поколебать эту сферу. Наоборот, туда придет больше людей, которые будут сходить с ума от быстрых изменений. В целом это касается любых сфер, где востребованы социальные навыки. Даже разговор с живым специалистом call-центра в эпоху тотальной машинизации может превратиться в отдельную премиальную функцию.

4. Работа не будет связана с выживанием

С логикой, согласно которой усталость — это мерило труда, придется попрощаться. В странах с самым высоким доходом на душу населения люди работают меньше всего. И это тоже следствие новой технологической революции, построенной на быстром обучении: силы, потраченные на множество промежуточных решений, постоянно оптимизируются. Человек остается искать себя.

На эту задачу, в частности, и нацелены эксперименты по введению безусловного основного дохода. В Окленде в 2016 году начался такой эксперимент: сто жителей будут получать от крупной компании определенную сумму денег (достаточную для безбедной жизни) в течение 10 лет. Первые результаты пока ни о чем, но это правильно: пусть пыль осядет, мы увидим, на что это будет похоже. Когда начали внимательно копать, оказалось, в некоторых комьюнити такой эксперимент уже был поставлен. Какое-то количество людей быстро спилось, а остальные — их было большинство — вдруг начали заниматься образованием, каким-то ремеслом. Оказалось, если людям дать деньги и не гонять их постоянно на работу, кто-то будет жить со своим секс-роботом, изредка снимая шлем когда очень зачесалось, а кто-то пойдет писать картины или бизнес откроет.

5. Придется постоянно переучиваться

Раньше ты мог вступить в жизнь оператором паровой машины, и через 46 лет в 75% случаев эти паровые машины остались на месте, и только в четверти случаев были чем-то заменены. Сегодня куча профессий рождается и умирает за гораздо более короткое время, чем продолжается нормальная трудовая активность человека.

Современное образование не про то, что вместо доски мы используем интерактивную проекцию, а вместо диафильмов — мультимедийную презентацию (если при этом у нас старая классно-урочная система, бессмысленные методические материалы и единая для всех программа). Будущее за индивидуальными моделями обучения, предельно персонализированными курсами.