Приведет ли сокращение рабочих мест под давлением искусственного интеллекта к изменению экономики?
Еще не так давно нас никак не волновали чатботы, а только роботы. В 2013 году исследователи из Оксфорда Карл Бенедикт Фрей и Майкл Осборн опубликовали статью, в которой утверждалось, что 47% рабочих мест исчезнут в связи с автоматизацией в течение одного-двух десятилетий. Эта статья вызвала волну ажиотажа по поводу автоматизации.
Журналисты прочесали экономику в поисках примеров исчезновения рабочих мест. Мы слышали истории о роботах, которые произвели революцию в доставке посылок, переворачивании гамбургеров, сборе клубники, производстве футболок и даже в самой журналистике. Подавляющее большинство фирм, хваставшихся подобными достижениями, обанкротились в течение нескольких месяцев.
Десять лет спустя мы почти не увидели той автоматизации, которой опасались Фрей и Осборн. Вместо массовой безработицы мы имеем напряжение на рынке труда. Экономика разных стран продолжает испытывать медленные темпы роста производительности, что является основной причиной того, что экономисты называют вековой стагнацией.
Сможет ли ChatGPT добиться успеха там, где предыдущая волна роботизированной автоматизации потерпела неудачу? Исследователи из OpenAI, его создателя, недавно опубликовали рабочий документ, в котором утверждается, что ChatGPT собирается автоматизировать огромное количество рабочих мест. Публикация совпала с выпуском OpenAI GPT-4.
И вновь есть веские основания сомневаться в обоснованности этой шумихи. Статья, провозглашающая новую эру автоматизации на основе ChatGPT, опирается на те же ошибочные методы прогнозирования, которые использовали Фрей и Осборн. Исследователи попросили экспертов-людей (а также сам ChatGPT) оценить задачи с точки зрения их возможности автоматизировать. Затем исследователи использовали O-NET, онлайн-базу данных требований к соискателям ванкансий, чтобы предсказать, какие рабочие места, скорее всего, будут автоматизированы.
Что же, по мнению исследователей из OpenAI, находится среди задач, которые, скорее всего, смогут решать большие языковые модели? Это руководство центральных банков и священнослужители (две профессии, которые определенно требуют человеческого участия), а также ученые, инженеры и социологи.
Подобная методология привела к тому, что исследование Фрея и Осборна 2013 года серьезно переоценило возможности автоматизации. Их метод, который они адаптировали на основе попыток предсказать вероятность того, что рабочие места будут переведены на аутсорс, то есть заняты другими людьми, работающими за границей за более низкую заработную плату, ранее успешно не применялся к цифровым технологиям.
Частично это связано с тем, что компьютерные эксперты плохо умеют прогнозировать возможности компьютеров для автономной работы. В то же время диапазон задач, связанных с большинством вакансий, оказывается гораздо более разнообразным, чем предполагает O-NET. Такие профессии, как школьный учитель или токарь, выглядят по-разному на рабочих местах в Соединенных Штатах и еще сильнее различаются в Германии, Индии и Китае. Правовая база, коллективные договоры, уровень заработной платы, сравнительные преимущества и бизнес-стратегии – все это определяет состояние рынка труда с точки зрения используемых технологий и требуемых задач.
«Фольксваген» все 2010-е годы потратил на инвестиции в роботов для повышения производительности конвейеров по сборке автомобилей. Напротив, «Тойота», самая эффективная автомобильная компания в мире, за тот же период убрала роботов со сборочных линий, чтобы повысить гибкость производства для реагирования на тенденции продаж.
Исследователи из ОЭСР повторно проанализировали цифры Фрея и Осборна в 2016 году, основываясь на более реалистичном представлении о разнообразии кадровом разнообразии рынка труда, и обнаружили, что менее 10% рабочих мест в США, вероятно, будут автоматизированы, и даже эта цифра оказалось завышенной оценкой. То же самое, вероятно, справедливо и в отношении цифр, приведенных в рабочем документе исследователей из OpenAI. Они утверждают, что из-за новых технологий большие языковые модели угрожают 49% рабочих мест. При дальнейших исследованиях мы можем ожидать, что эта цифра снизится до 10% рабочих мест или меньше.
С подобной скоростью внедрения технологических новинок вполне может справиться здоровая экономика, но отнюдь не факт, что наша экономика пребывает в добром здравии. К тому же, для справки: около 60% категорий вакансий, которые занимались в конце 2010-х годов, еще не были изобретены в 1940 году. Тем не менее, даже если подавляющее большинство вакансий вряд ли исчезнет, и если вероятно будет создано много новых вакансий, то характер труда очевидно изменится из-за внедрения таких технологий, как ChatGPT. И нам необходимо изменить наше представление о том, как происходят эти изменения.
В течение всего ХХ века лишь немногие профессии полностью пережили автоматизацию. Лифтеры, киномеханики и турагенты ушли в прошлое, но трудно привести больше примеров. Большинство профессий не исчезло вместе с технологическим прогрессом. Вместо этого изменилось их содержание. Раньше грузчики грузили груз вручную - теперь они управляют кранами.
Как использование технологий различается в разных странах, точно так же обстоит дело с требованиями к профессиям. Одна и та же работа в съемочной группе фильма в Голливуде может требовать иных компетенций, чем в Болливуде или Нолливуде. Рабочие в Швеции сообщают о более высокой степени самостоятельности в принятии решений насеет того, как им выполнять свою работу, чем рабочие в США или Великобритании.
Тот факт, что профессии меняются по-разному в разных странах, говорит о том, что в этом процессе нет ничего неизбежного. Не сдерживая искусственно технологический прогресс, мы можем найти новые каналы для их внедрения, чтобы гарантировать, что новые технологии улучшат состояние общества, а не нанесут ему вред.
Как изменится мир профессий с внедрением ChatGPT и связанных с ним приложений? Даже настоящие революции, к которым привели изобретение парового двигателя в XIX веке и интернета в ХХ-м, разворачивались постепенно. Поэтому не верьте каждому пресс-релизу компании, провозглашающему революционный прогресс. Не полагайтесь на чрезмерную самооценку их прогнозов. Подождите реальных результатов на местах.
ChatGPT, вероятно, окажет наибольшее влияние на компьютерное программирование, составление технической документации и юридических бумаг — области, в которых наблюдается прискорбно низкие темпы роста производительности. Никто не знает, приведет ли в итоге такое программное обеспечение, как Copilot, которое помогает разработчикам писать код, к увеличению или снижению спроса на услуги программистов. Снижение затрат на программирование может вызвать рост спроса на услуги разработчиков.
Проблема с использованием крупных языковых моделей, таких как ChatGPT, в экономике в целом заключается в их склонности к «галлюцинациям». Когда они не знают ответа на вопрос, они лгут. Как объяснил эксперт по искусственному интеллекту Гэри Маркус, эти галлюцинации не являются незначительной ошибкой. Это фундаментальное ограничение технологии, которое сохранится независимо от того, насколько на больших данных будет обучен ChatGPT.
Чат-боты в конечном итоге помогут создать персонального цифрового помощника, гораздо более функционального, чем Siri от Apple. Цифровой компаньон, который мог бы читать электронную почту, планировать встречи, составлять тексты, объяснять вещи, которые мы не понимаем, и давать полезные советы имел бы большое значение в жизни людей.
Такие инструменты помогли бы решить проблему, которую создал сам интернет и другие цифровые технологии: мы тонем в информацией. Появление социальных сетей и уведомлений на смартфонах значительно усугубило повседневные отвлекающие факторы и, вероятно, оказало серьезное негативное влияние на нашу продуктивность, а также на наше психическое здоровье.
Только время покажет, решит ли ChatGPT проблему информационной перегрузки или усугубит ее, увеличив скорость распространения информации и дезинформации. В любом случае будущее этих технологий не должно оставаться на усмотрение Кремниевой долины.