Як цифрові технології змінять працю?

В минулому році підприємець Себастьян Тран поставив собі за мету збільшити обсяги продажів своєї компанії з допомогою штучного інтелекту, пише Емілі Эндес для Nature.
Тран — засновник і президент освітньої компанії Udacity, що розробляє і продає освітні курси. У компанії працює ціла армія рекрутерів, які заохочують покупців купувати її розробки. В обов’язки рекрутера входить відповідати на питання потенційних студентів в онлайн-чаті. Тран зібрав усі відповіді, які отримали студенти, які записалися на курс, і завантажив їх в програму на основі машинного навчання. Комп’ютерна програма визначила найбільш ефективні відповіді на типові питання. Загрузивши їх у пам’ять і змусивши працювати за певним алгоритмом, Тран створив “цифровий ректутера”, який почав відповідати на питання разом з людьми. Як тільки до програми доходила черга, вона автоматично генерує відповіді на запитання студентів, які навіть не підозрювали, що спілкуються з машиною. Як виявилося, цей цифровий асистент допоміг команді рекрутерів завербувати вдвічі (!) більше абітурієнтів і приніс компанії непоганий прибуток. За словами Тран, система сконцентрувала весь кращий досвід його працівників і зробила його надбанням цілої команди. На його думку, це революційний процес.
“Так само, як паровий двигун і автомобіль збільшили нашу мускульну силу, комп’ютери багаторазово посилять наш інтелект і перетворять нас на суперлюдей”, — каже він.
Протягом минулого десятиліття відбулися значні досягнення у сфері цифрових технологій, включаючи штучний інтелект, робототехніку, хмарні технології, аналіз даних і мобільні комунікації. У майбутні десятиліття ці технології трансформують майже кожну галузь людської життєдіяльності — від сільського господарства і промисловості до фінансів і транспорту — і радикально змінять характер праці.
“Мільйони робочих місць зникнуть, з’являться мільйони, десятки мільйонів сильно зміняться”, — запевнив дослідник з Массачусетсського технологічного інституту Ерік Бринйольфсон, який очолює Ініціативи вивчення цифрової економіки.
Втім, за його словами, будь-які прогнози смутні, адже технології розвиваються настільки швидко, що ми просто не встигаємо їх осмислити. Дані, які ми вже маємо, протидіють простим сюжетних лініях. Найімовірніше, цифрові технології будуть мати дуже складний вплив на характер праці в майбутньому, в якому буде безліч нюансів і одночасно можливостей і ризиків для працівників.
Дійсно машинне навчання витіснить досвідчених працівників?
Попередні хвилі автоматизації дозволяли замінити машинами людей у виконанні відносно простих, повторюваних і монотонних завдань. Машинне навчання дозволяє автоматизувати завдання, які потребують складніших, нерутинних дій і когнітивних рішень.
“За минулі 40-50 років ми могли автоматизувати тільки ті завдання, які досконало розуміли. Тепер це вже не так. Машини самі можуть вчитися”, — каже Бринйольфсон.
Системи з машинним навчанням можуть переказувати тексти, розпізнавати зображення, детектувати брехня і діагностувати хвороби. “Машина може працювати з набагато, набагато, набагато більшою кількістю інформації, ніж навіть самий обдарований людина”, — каже Тран. У минулому році він очолював дослідницьку команду, яка показала, як за допомогою 129 тисяч зображень кожної висипки можна навчити програму діагностувати рак шкіри з точністю досвідченого дерматолога.
Ці досягнення збільшують побоювання, що такі системи можуть витіснити людей у сферах, які раніше вважали надто складними, щоб бути автоматизованими. У 2013 році дослідники з Оксфордського університету оцінили ризик автоматизації для 702-х різних професій. Їх висновки лякають: 47% всіх професій в Сполучених Штатах в майбутні десятиліття можуть бути комп’ютеризовані і автоматизовані. Найбільш уразливими є професії у сфері транспорту, виробництва та офісного адміністрування. Водії таксі, офісні клерки, бухгалтери і аудитори можуть більше турбуватися про своїх робочих місцях.
Втім, інші дослідники стверджують, що цифра 47% дуже перебільшена, адже працівники на робочому місці виконують більше, ніж одне завдання. “Коли ви оцінюєте реальну структуру завдань, які люди виконують на робочому місці, ви помічаєте, що цифри насправді стають набагато нижче”, — каже Ульріх Циран, старший дослідник Європейського центру економічних досліджень в Мангеймі (Німеччина).
Наприклад, дослідники з Оксфорда повідомляють, що 98% бібліотекарів, бухгалтерів і аудиторів загрожує ризик автоматизації. Однак коли Циран і його колеги проаналізували те, що ці люди роблять на своїх робочих місцях, то виявилося, що 76% з них насправді виконують групову роботу, яка вимагає міжособистісної взаємодії. А ці завдання (принаймні зараз) ще неможливо так легко автоматизувати. Коли автори поширили свій підхід на інші професії, вони виявили ще більш оптимістичні реалії. У Сполучених Штатах, як виявилося, тільки 9% працівників по-справжньому загрожує ризик втратити робоче місце через автоматизацію. Ці цифри лежать в діапазоні від 6% у Південній Кореї до 12% у Німеччині та Австрії.
Бринйольфсен разом з Томом Мітчелом зараз працює над тим, щоб глибше оцінити слабкі і сильні сторони штучного інтелекту по ряду параметрів. Наприклад, системи машинного навчання прекрасно справляють із завданнями, які вимагають трансляції одного набору даних в інший (наприклад, зображень висипань — в діагноз раку). Їх також можна успішно застосовувати там, де є готові масиви даних, на основі яких машина може вчитися. Бринйольфсен і Мітчел прагнуть встановити, наскільки функції працівників на робочому місці узгоджуються з цими критеріями.
Але навіть з таким аналізом непросто визначити наслідки для ринку робочої сили. Те, що завдання може бути автоматизована, не означає, що воно буде, адже це вимагає дорогих і тривалих організаційних змін. Юридичні, етичні та соціальні бар’єри можуть стояти на шляху.
“Штучний інтелект — це ще не легкодоступний продукт, що продається на полицях”, — каже Федеріко Кабица, який досліджує інформатику охорони здоров’я в Міланському університеті (Італія). Імплементація систем машинного навчання у медицині, наприклад, вимагає технологічної готовності і бажання присвятити цьому процесу тисячі людино-годин.
З досліджень відомо, що робоча сила дуже гнучка в адаптації до нових технологій. У другій половині ХХ століття зростання автоматизації прискорила зміни всередині професій, оскільки робітники почали виконувати більш складні і нерутинные завдання. У майбутньому це може мати позитивне значення; якщо автоматизовані системи почнуть ставити рутинні медичні діагнози, лікарі можуть більше часу присвячувати складним випадкам.
“Той факт, що комп’ютери добре ставлять медичні діагнози, не означає, що лікарі зникнуть як професія, — каже Мітчел. — Можливо, це означає, що ми будемо мати кращих лікарів”.
Вже сьогодні багато людей працюють поруч з штучним інтелектом, а не витісняються ним — як, скажімо, ректутеры в компанії Udacity. Самокеровані автомобілі, наприклад, ще не справляються з усіма дорожніми ситуаціями. Компанія Nissan пропонує для цього “людське рішення”: якщо якийсь з її автономних автомобілів потрапляє в ситуацію, яку він не розуміє — наприклад, попереду дорожні роботи або ДТП, — він автоматично зв’язується з віддаленим командним центром, в якому управління на себе тимчасово бере людина і веде машину крізь проблемну ділянку.
“Машини і люди мислять по-різному, і кожен тип мислення має свої сильні сторони”, — каже П’єтро Мичелуччи, виконавчий директор Human Computation Institute в Фейрфакси (Вірджинія).
Дійсно gig-економіка збільшує експлуатацію працівників?
У сучасному світі відбувається перехід до gig-економіки (англ. gig — багатозначне діалектне і сленгове слово, яке, серед інших, має значення “короткочасна, разова робота” і “дзиґа”). У gig-економіці робітники зайняті на невеликих короткострокових, як правило, кількох роботах. Це може бути як підробіток водієм Uber, так і виконання микрозадач на краудворкинговых платформах, як Amazon Mechanical Turk, які включають переклад кількох речень, тексту або позначення зображень. Гнучкість, різноманітність і автономія — це обіцянки нової gig economy. Працівники в gig-економіці переважно працюють через Інтернет, який не обмежує їх місцевим ринком праці. “Людина в Найробі більше не залежить від місцевих роботодавців, а може виконувати завдання, наприклад, у Сполучених Штатах”, — каже дослідник цифровий географії з Оксфордського університету Марк Грехем.
Втім, чи дійсно працівники в gig-економіці досить отримують за свою працю? 68% респондентів повідомили, що ця гнучка працю в постіндустріальній економіці приносить важливу частину їхнього доходу домогосподарства. Завдяки Інтернету та цифрових платформ змогли працевлаштуватися багато людей, яким раніше це було значно важче зробити, зокрема люди з обмеженими можливостями або мігранти без офіційного дозволу на роботу. “Багато людей дійсно добре себе почувають у цій системі, але далеко не всі”, — каже Грехем.
У gig-економіці існує явне переважання пропозиції над попитом. Це змушує багатьох людей знижувати ціну за свою роботу далеко за межі тієї, яку вони вважають справедливою. Багато хто з них змушений працювати інтенсивно і з дуже суворими графіками. “Їх становище дуже ненадійне. Багато з них не можуть дозволити собі таку розкіш, як відмовити пропозиції роботи, яку б не хотіли виконувати. Багато хто з них змушений працювати 48 годин підряд, щоб вчасно виконати всі контракти”, — каже Грехем.