Апокалипсис на рынке труда?

Данные приведут к значительным улучшениям ситуации не только в областях медицины, образования и права, но и во всем обществе. Тем не менее существуют законные опасения, что это может нанести огромный ущерб в плане занятости населения. Если алгоритм может обнаружить рак лучше человека-патолога, не лишатся ли работы многие врачи? Если один преподаватель может учить онлайн одновременно сотни тысяч студентов, возможно, нам понадобится меньше преподавателей? А убивать юристов и вовсе нет необходимости, они сами исчезнут, поскольку горстка старших партнеров вполне сможет контролировать работу алгоритмов, и им не потребуется армия младших сотрудников.

Для многих это, безусловно, будет тяжелым периодом. Однако в долгосрочной перспективе нет причин, по которым рынок таких услуг, как медицина, образование и право, не должен расширяться, а занятость в них даже увеличится. Характер труда также может измениться к лучшему, ведь черновой работой, которую никто не хотел бы делать, будут заняты алгоритмы.

Возьмем, например, патологов. Некоторые из них по-прежнему будут необходимы для взаимодействия с программой, проверки ее работы и обеспечения правильного пополнения базы данных нужными новыми результатами. По мере того как эффективность работы системы начнет повышаться, а цены падать, анализы людей будут собираться ежедневно, а не лишь тогда, когда кто-то нащупает у себя уплотнение и придет к хирургу. И эта процедура будет осуществляться не только для тех, кто может себе это позволить, но для всего населения. Таким образом, мы, несомненно, узнаем о развитии заболеваний много нового, чего никогда не знали раньше, когда нам не хватало информации. В таком мире нам может понадобиться больше патологов, а не меньше.

Аналогичный бум в сфере занятости может наблюдаться и в других профессиях. Если классы станут "перевернутыми", практическое обучение окажется еще более важным. Мы просто избавимся от "мудреца на сцене", вещающего, пока студенты спят. Учителя будут действовать как спортивные тренеры, которые находят правильный баланс между подталкиванием игроков к проявлению инициативы и подсказками при нехватке у тех собственных знаний. Но это потребует новых навыков. Аналогичным образом нам может понадобиться больше юристов, и тогда у нас будет более справедливое общество, поскольку для расширения доступа к правовой защите для большего числа людей с алгоритмами станут работать адвокаты.

Стрела причинности, сломанная

Благодаря этим достижениям мы станем лучше понимать, что происходит в мире, но хуже — почему. Система машинного обучения может определить, что в образце клетки нет рака, но она не может указать, почему: вариантов настолько много и они могут быть настолько сложными, что разобраться в них человеку может быть не под силу. Скажем, алгоритм определяет кого-то в группу риска по отношению к тому, чтобы бросить учебу, но ни один из параметров в отдельности не объясняет, почему это происходит. Программное обеспечение может подсказать полиции, что следует патрулировать конкретный квартал, поскольку там высока вероятность всплеска преступности, но оно не может указать, почему ситуация складывается так, а не иначе.

Таким образом, мы заменим превратности жизни эпохи до появления больших данных, когда недостаток информации тормозил рост знаний новыми капризами жизни в эпоху ИИ, когда у нас наконец появится избыток информации, но мы утратим способность разобраться в причинах тех или иных явлений. Общество добилось большей эффективности, но ему не хватает знаний о причинах и следствиях работы системы. По большей части решения в 2050 году будут приниматься по принципу "черного ящика", лишенного прозрачности, которая является краеугольным камнем ответственности за совершаемые действия.

Праву придется адаптироваться к этому новому миру. Директива ЕС о защите данных, вступившая в силу в 2018 году, указывает на предоставление общественности "права на объяснение" алгоритмических решений, равно как и "право на забвение" для обеспечения конфиденциальности. Законодатели США, со своей стороны, открыто опасаются, что передовые методики обработки данных могут привести к новым формам высокотехнологичной дискриминации. Вопрос причинно-следственной связи может стать камнем преткновения. На карту поставлено слишком многое. Инженер крупной американской компании, занимающейся медицинским оборудованием, признает: в одном из разработанных его фирмой устройств используется несколько более грубая методика, поскольку лучший алгоритм основан на "глубоком обучении" (deep learning) и не дает четкого объяснения принципов свой работы, как того требует законодательство.

К 2050 году мир, не задумываясь, обменяет причинно-следственные связи на эффективность — точно так же, как к концу эпохи Просвещения общество признало: то, что можно визуально наблюдать (например, вращение Земли вокруг Солнца), не объясняет природных явлений. Использование больших объемов данных смирит гордыню человечества.

Данные, всюду данные

По мере роста ценности данных, все громче зазвучат призывы к установлению более четкой денежной стоимости информации, особенно персональных данных. Будет заманчиво защитить последние правом собственности. Компаниям станет сложнее получать разрешение на использование персональных данных, и они будут нести более серьезные наказания, если не смогут защитить их конфиденциальность или неправильно распорядятся ими.

Так же как сегодня существуют банки для денежных активов, в будущем появится новый сектор экономики — банк данных для информационных активов компаний и людей. В 2016 году многие люди скачали блокировщики рекламы, встраиваемые в браузер. Легко представить, что в будущем подобное ПО за отдельную плату будет устанавливаться для управления передачей данных между человеком и сайтом. Но если мы будем не готовы расплачиваться предоставлением данных, за до сих пор бесплатные сервисы — такие, как Facebook и Google — придется платить. Так что в 2050 году неприкосновенность частной жизни, вероятно, станет такой же роскошью, как полет бизнес-классом или покупка второго дома.

К тому времени информация будет собираться практически обо всем происходящем в мире. Это приведет к трем крупным изменениям в жизни людей. Во-первых, наши действия станут более эффективными, а в некоторых случаях будут производиться совершенно по-новому. Во-вторых, мы будем лучше понимать мир и видеть его таким, какой он есть на самом деле, а не только то, что доступно при наличии мизерного количества данных. В-третьих, информация из потенциально полезной вещи станет насущной необходимостью, то есть мы постоянно будем все отслеживать, как кинофильм, а не запоминать время от времени, как фотоснимок.

Большие данные не обеспечат рай на земле. ИИ не ликвидирует смертность. Лев не возляжет рядом с агнцем, а автоматы Калашникова не превратятся в палки для селфи. Но на основании полученных данных практически все будет оптимизировано. И мир станет немного лучше.

Мелинда Гейтс

Если бы у каждой женщины в мире был смартфон, это изменило бы их жизнь.