Чим більше даних — тим менше людей: як ШІ змінює роботу

Штучний інтелект не потребує фантастичних проривів, щоб змінити економіку. Уже доступні моделі та дешевші, потужніші варіанти, які з’являться найближчим часом, здатні трансформувати майже всі сфери праці. Вражаючі результати ШІ в роботі з текстами, зображеннями та відео змінюють підходи до творчості, фінансів, консалтингу, бухгалтерії та навіть таких сфер, як право, медицина й освіта.

ШІ вже здатен аналізувати великі обсяги даних, формулювати персоналізовані поради, створювати навчальні курси і замінювати живих фахівців за невелику частку вартості — при цьому якість його роботи швидко зростає.

ШІ вже змінює все

Деякі лідери галузі (Даріо Амодей, Сем Альтман) вважають, що загальний ШІ з’явиться за рік-два. Інші, як Янн ЛеКун, скептичні через обмеження моделей. Але навіть без проривів, зміни вже йдуть. Керівники мають зрозуміти, які завдання в їхніх компаніях під загрозою автоматизації, і вчасно адаптуватися.

Що поки що не замінить ШІ

Дослідження вказують, що самокеровані авто можуть замінити мільйони водіїв. Переклад, дизайн, написання текстів і код — уже частково передані ШІ.

У 43% випадків користувачі ШІ вже не співпрацюють з ним, а просто делегують завдання. І це лише початок. Найбільше ризикують сфери, де все чітко кодується чи фіксується сенсорами — право, податки, логістика.

У 2018 році вчені заявили, що останнє, що залишиться людям — це судження: здатність приймати рішення в умовах невизначеності. Але що саме є "судженням", визначити важко. ШІ вже може вибирати лікування, писати сценарії чи аналізувати контракти. А ще — бути дешевим і цілодобовим психологом.

Як ШІ вийшов із лабораторій

У 2010-х Фей-Фей Лі створила ImageNet — базу зображень, яка дала змогу зробити ШІ-змагання. У 2012 році дослідники з Торонто здійснили прорив у комп’ютерному баченні, використавши звичайні відеокарти. Цей момент відкрив нову епоху: треба зібрати дані, задати мету, надати обчислювальні ресурси — і модель навчиться сама.

Універсальна формула автоматизації

Три складові — дані, винагорода, обчислення — працюють у будь-якій сфері. ШІ генерує синтетичні дані (наприклад, віртуальні кілометри для автопілота), працює з сенсорами, збирає сигнали з реального світу. Те, що можна перевести в цифри — може бути автоматизоване.

Вимірювання стало майже безкоштовним

Як фермери спочатку використовували гібридну кукурудзу лише на найкращих полях, так і бізнес спочатку інвестував у вимірювання лише "великих" речей. Але сьогодні це дешево. Легкі моделі працюють поруч із сенсорами, а синтетичні дані закривають прогалини. Навіть дрібні помилки, помножені на мільйони рішень, мають велике значення. Автоматизація вже охоплює завдання, які раніше здавалися занадто дрібними.

Інтелект, дешевший за електрику

Світ дедалі глибше переходить у режим «усе, що можна виміряти — автоматизується». ШІ бере на себе передбачуване, а людям лишається непередбачуване. Але є сфери, які лишаються поза межами: астрофізика, океани, клітинні процеси — усе, що майже неможливо виміряти. ШІ також обмежений там, де заважає етика, конфіденційність або де людям просто важлива людяність.

Там, де цифри не працюють

Найскладніші завдання — ті, де ризики не можна навіть оцінити: створення стартапів, нові форми мистецтва, епідеміологія, політика, запуск трендів. Як тільки завдання стає вимірюваним — воно переходить до ШІ. Але з’являються нові, непідконтрольні формули, і саме в них — прориви.

Куди рухатись лідерам?

Лідерам варто вкладати ресурси у те, що важко виміряти або передбачити. Потрібно підтримувати команди, які працюють над проєктами з непередбачуваною вигодою (ROI), заохочувати співпрацю між різними напрямками і створювати умови для несподіваних ідей та відкриттів. Важливо цінувати те, що не піддається точному підрахунку — інтуїцію, смак, довіру й досвід.

Бо тільки ті, хто розуміє не лише цифри, а й їхні обмеження, будуть готові успішно пройти через наступну хвилю змін.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело