Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

Кол-центры, занятые обслуживанием клиентов или технической поддержкой, — еще одна область, которая созрела для преобразования. Благодаря быстрому развитию способности искусственного интеллекта обрабатывать естественный язык возникают приложения, способные автоматизировать все большую часть этой работы с использованием технологии голосовой коммуникации и онлайновых чат-ботов. До сих пор эти функции очень активно выводились за рубеж, но с совершенствованием технологии исчезают и многие рабочие места в кол-центрах, находящихся в странах с дешевой рабочей силой, таких как Индия и Филиппины. Ответы на обращения в клиентскую службу — это задача, во многих отношениях идеально подходящая для машинного обучения. Каждое взаимодействие клиента и сотрудника кол-центра дает много данных, в том числе о том, какой вопрос был задан, какой ответ дан, привело ли это к полному решению проблемы. Алгоритмы машинного обучения могут обработать тысячи таких взаимодействий и быстро научиться успешно отвечать на существенную долю повторяющихся запросов. Когда же система обучена, алгоритм становится все умнее с каждым звонком клиентов. Сейчас уже десятки стартапов предлагают чат-боты на основе ИИ для автоматизированной службы клиентской поддержки. Многие из них работают в таких специфических отраслях, как здравоохранение и финансовые услуги[234]. С развитием этих технологий штаты кол-центров, скорее всего, сократятся, поскольку оператор будет нужен только для самых сложных взаимодействий с клиентами.

Умение писать компьютерный код часто преподносится как своеобразная панацея от уничтожения рынка труда новыми технологиями. Тем, кто теряет работу в журналистике или даже в угледобыче, рекомендуют «учиться программировать». Курсы программирования множатся как грибы после дождя, звучат предложения сделать программирование обязательным в средней или даже в начальной школе. В действительности, однако, на умение писать компьютерный код действуют те же самые силы, которые уничтожают другие виды квалифицированной работы. Как и в случае кол-центров, передним краем автоматизации часто является аутсорсинг, и значительная часть рутинной разработки программ уже вынесена в страны с дешевой рабочей силой, прежде всего в Индию. Практически все ведущие технологические компании вложили большие деньги в инструменты автоматизации программирования. Например, Facebook разработала систему Aroma на основе ИИ, осуществляющую своего рода «автозаполнение» при программировании с опорой на гигантскую базу программ в публичном доступе[235]. DARPA также финансирует исследования в области автоматизации программирования, отладки и тестирования компьютерного кода. Даже GPT-3, созданная OpenAI система естественного языка, обученная на огромном количестве документов из интернета, способна решать некоторые рутинные задачи в области программирования[236].

В общем, хотя освоение программирования, безусловно, может быть полезным и плодотворным занятием, дни, когда владение этим навыком гарантировало достойную работу, почти миновали. То же самое относится ко множеству других интеллектуальных профессий. Технологии начинают посягать даже на позиции хорошо образованных и оплачиваемых работников, и неравенство неизбежно усугубит перекос пирамиды доходов в пользу вершины: крохотная элита будет владеть огромным капиталом, отнятым у всех остальных. Чем заметнее эта тенденция затрагивает высокооплачиваемых работников, тем сильнее подрывается покупательная способность потребителей и потенциал устойчивого экономического роста. Впрочем, есть и положительный момент: лучше оплачиваемые интеллектуальные работники обладают несравненно большей политической властью, чем рабочие фабрик или низкооплачиваемый обслуживающий персонал. Вследствие этого давление на рабочие места белых воротничков, возможно, активизирует поддержку политических мер в ответ на уничтожение рынка труда новыми технологиями.

Какие рабочие места являются самыми защищенными?

За последние несколько лет я объездил почти все континенты и десятки раз выступал на тему потенциального влияния искусственного интеллекта и роботизации на рынок труда. В какой бы стране я ни оказывался, аудитория чаще всего задавала одни и те же вопросы: какие работы наиболее защищены и какую профессию я бы посоветовал получить своим детям? Общий ответ очевиден, но вряд ли кого обрадует: избегайте занятий, рутинных и предсказуемых по своему характеру. Именно они наиболее уязвимы для автоматизации на основе ИИ в ближайшей перспективе. Эту рекомендацию можно сформулировать иначе: избегайте скучной работы. Если, приходя на работу, вы каждый день сталкиваетесь с новыми вызовами и постоянно учитесь, то имеете больше всего шансов опережать технологии, по крайней мере в обозримом будущем. Напротив, если большую часть рабочего времени вы выдаете практически одни и те же отчеты, презентации или анализы, то пора задуматься об изменении направления своего профессионального развития.