Дмитрий Игнатьев
Искусственный интеллект и кризис капитализма
Здесь просматривается некоторый страх перед грядущим. А учёные не имеют права бояться, иначе им не следует заниматься наукой. Другое дело, что необходимо стремиться просчитывать как положительные, так и негативные последствия тех или иных открытий. Впрочем, всё это проявляется на практике, когда научные достижения внедряются в повседневную человеческую жизнь.
В то же время Кай-Фу Ли, говоря о том, что наши современные возможности в области ИИ не позволяют нам создать суперинтеллект, способный разрушить нашу человеческую цивилизацию, предупреждает, что это лучше любого СИИ могут сделать сами люди.
Угрозы, которые несёт искусственный интеллект.
Наряду со стремительным прогрессом и повышением качества жизни, ИИ несёт в себе и угрозы человечеству, которые вызывают всё больше беспокойства среди руководителей корпораций и ведущих исследователей ИИ.
Стремительно повышая производительность труда во всех сферах человеческой деятельности, куда проникает ИИ, происходит вытеснение человека, что создаёт угрозу массовой безработицы ещё невиданных масштабов.
Океан глубокого обучения, отмечает Кай-Фу Ли, омывая глобальную экономику, способен стереть с лица земли миллиарды рабочих мест – бухгалтеры, работники сборочных линий, операторы складов, учётчики складских запасов, контролёры качества, грузоперевозчики, средний юридический персонал, рентгенологи и т.д. – уже в ближайшем будущем могут лишиться своей работы, будучи заменены алгоритмами. При внедрении беспилотного автотранспорта работы лишатся диспетчеры, таксисты, водители грузовиков и автобусов. Громадные сокращения грозят работникам банковской сферы, страхования, розничной торговли, производства, других областей человеческой деятельности.
Это, с одной стороны.
С другой стороны, происходит невиданное обогащение руководства и элиты корпораций, занятых исследованиями и технологическим применением искусственного интеллекта, доходы которых измеряются миллиардами долларов. Происходит рост неравенства как внутри стран, так и между ними.
В настоящее время в мире господствуют семь гигантов эпохи ИИ.
Это четыре американские корпорации: Google, Facebook, Amazon и Microsoft, и три китайские: Baidu, Alibaba и Tencent. Эти компании ведут свою игру, стремясь удержать доминирующие позиции в эпоху ИИ. У них есть миллиарды долларов и громадные запасы данных, что позволяет прибрать к рукам самых талантливых специалистов.
Компании-гиганты ведут работу по созданию «энергосистемы» эпохи ИИ – частных вычислительных сетей для распространения машинного обучения во всех областях экономики, стремясь стать «базовой инфраструктурой», то есть поставить под свой полный контроль работы по искусственному интеллекту и его технологическому применению во всём мире. Это явление вызывает беспокойство у тех, кто выступает за открытую и доступную всем экосистему ИИ.
По мнению Кай-Фу Ли, в течение ближайших 15 лет ИИ способен технически заменить около 40-50% работников в США. Фактически люди массово начнут терять работу лет на десять позже, но, в любом случае, дестабилизация рынков труда, когда на улице не только в США, но и в Китае окажутся десятки, а то и сотни миллионов безработных, не может не вызывать тревогу.
Причём неравенство шагнёт за пределы национальных границ.
США и Китай далеко обогнали все другие страны в области искусственного интеллекта, открыв дорогу, по мнению Кай-Фу Ли, для пришествия биполярного миропорядка нового типа.
Ещё несколько стран – Великобритания, Франция и Канада – имеют сильные научно-исследовательские лаборатории и талантливых специалистов по ИИ, но им не хватает экосистемы венчурного финансирования и больших баз пользователей, чтобы использовать данные в объёмах, достаточных для этапа реализации.
Китай и США в настоящее время растят гигантов ИИ, которые будут доминировать на мировых рынках и зарабатывать на потребителях по всему миру. Причём американские компании, считает Кай-Фу Ли , скорее всего будут претендовать на многие развитые рынки, а у китайских гигантов больше шансов завоевать рынки Юго-Восточной Азии, Азии в целом и Африки.
Грандиозные социальные потрясения и крах политических систем из-за массовой безработицы и растущего неравенства – вот реальная угроза, которую несёт миру ИИ, заключает Кай-Фу Ли.
Причём главную роль в вытеснении людей из производственной и других сфер человеческой деятельности будут на данном этапе играть алгоритмы, а не роботы. Так как, отмечает Кай-Фу Ли, гораздо проще создавать алгоритмы ИИ, чем строить интеллектуальных роботов.
В подтверждение своих слов Кай-Фу Ли приводит принцип искусственного интеллекта, известный как парадокс Моравека, профессора университета Карнеги-Меллона, в котором учился автор. Работа над искусственным интеллектом и созданием роботов привела профессора к следующему фундаментальному выводу: несмотря на то, что ИИ может относительно легко имитировать интеллектуальные или вычислительные способности взрослого человека, очень трудно дать роботу восприятие и сенсомоторные навыки, имеющиеся даже у малыша.
Алгоритмы могут полностью затмить людей, когда речь идёт о создании прогнозов на основе данных, но роботы всё ещё не научились выполнять обязанности горничной отеля. По сути, ИИ «великолепно работает головой», но роботы плохо работают пальцами.
Парадокс Моравека был сформулирован ещё в 80-х годах. С тех пор искусственный интеллект далеко продвинулся вперёд. Однако мелкая моторика роботов – умение брать объекты и манипулировать ими – всё равно не так хороша, как у людей.
Чтобы развить тонкую моторику у роботов, ещё необходимо много поработать и производителям аппаратного обеспечения, и программистам, и специалистам по ИИ восприятия. Разрешение этих вопросов требует достаточно долгого времени и замедляет темпы роботизации. Но в Китае настойчиво работают над разрешением данных вопросов. Рынок роботов в стране стал одним из ведущих в мире, на нём совершается почти столько же покупок, сколько в Европе и Америке, вместе взятых.
При этом надо иметь в виду особенности экономических систем США и Китая.
Так, в Китае более четверти рабочей силы всё ещё трудится на фермах, ещё четверть – на промышленном производстве. В США же в сельском хозяйстве занято менее 2% тружеников (даже из этого показателя видно, насколько выше производительность сельскохозяйственного труда в США по сравнению с Китаем) и около 18% – в промышленности.
Поэтому китайские руководители, политические лидеры едины в своём стремлении автоматизировать промышленное и сельскохозяйственное производство, чтобы выйти на самый современный уровень развития. Дроны для обработки посевов пестицидами в сельском хозяйстве, роботы, умеющие разгружать фуры в складских помещениях, роботы, обладающие зрением и контролирующие качество на производстве – их использование приведёт к резкому сокращению рабочих мест в данных отраслях и, также как и в США, вызовет стремительный рост безработицы.
Какой выход от грядущей массовой безработицы видит элита ИИ.
Рассматривая данные вопрос, Кай-Фу Ли отмечает, что в Китае среди ИИ-предпринимателей всё ещё царит благодушие, успокоенность и надежды на то, что правительство найдёт выход из данной ситуации.
А вот в Кремниевой долине уже почувствовали опасность и делают ряд предложений по смягчению последствий массовой безработицы. Предлагаются следующие три метода: переобучение рабочих; сокращение рабочего времени; перераспределение доходов.
Сторонники переобучения считают, что смещение в сторону востребованных навыков, вызванное ИИ, будет протекать медленно, и если работники смогут адаптироваться и освоить другие специальности, то снижения потребности в рабочей силе не будет.
Сторонники сокращения рабочего времени полагают, что распространение ИИ уменьшит спрос на человеческий труд, но это можно компенсировать переходом на трёх- или четырёхдневную рабочую неделю.
Сторонники перераспределения доходов делают самые мрачные прогнозы. Многие из них считают, что ИИ вытеснит с рабочих мест такое количество людей, что ни переобучение, ни другие меры уже не помогут. Вместо этого придётся применять более радикальное перераспределение доходов, генерируемых ИИ, для поддержки оставшихся без работы людей.
Кай-Фу Ли рассматривает достоинства и недостатки каждого из предложенных методов.
Сторонники профессиональной переподготовки возлагают свои надежды на онлайн-обучение и непрерывное образование. Они считают, что с распространением образовательных онлайн-платформ, как бесплатных, так и платных, люди во всём мире получат доступ к обучающим материалам и смогут освоить новые специальности. Эти платформы позволят людям постоянно учиться, обновлять свои навыки и осваивать новые профессии, которые ещё не подлежат автоматизации.
Непрерывное обучение с помощью онлайн-платформ, по мнению Кай-Фу Ли, является хорошей идеей и переподготовка кадров может стать важной частью новой политики. Но его будет совершенно недостаточно по мере того, как ИИ будет неизбежно захватывать всё новые и новые профессии. Работникам придётся каждые несколько лет менять род занятий и при этом в кратчайшие сроки приобретать знания и навыки, которые кто-то другой осваивал и совершенствовал всю жизнь. Трудящимся, считает Кай-Фу Ли, придётся постоянно отступать, подобно животным во время наводнения, которые спасаются бегством от поднимающейся воды и с тревогой перебегают с пригорка на пригорок.
Очень хорошее и образное сравнение. Действительно, наступление ИИ-технологий может совершаться так быстро и вытеснение людей с работы может происходить в таком масштабе, что переобучение просто не сможет радикально решить проблему. Хотя, конечно, непрерывное образование на протяжении всей человеческой жизни станет важнейшей чертой и отличительным признаком грядущего коммунистического общества (об этом поговорим в дальнейшем).
Соучредитель Google Ларри Пейдж выдвигает более радикальные предложения – перейти на четырёхдневную рабочую неделю или «делить» одно рабочее место между несколькими людьми. Но при этом предполагается лишь частичное возмещение заработной платы, что означает неминуемое снижение доходов трудящихся.
О перераспределении доходов. В настоящее время наиболее популярным способом перераспределения доходов является идея о безусловном базовом доходе (ББД), когда каждый взрослый гражданин страны получает регулярное пособие от правительства, причём без всяких ответных обязательств. От традиционных социальных выплат или пособий по безработице ББД отличается тем, что он предоставляется каждому на протяжении всей жизни и не предполагает каких-либо требований или условий (например, поиска работы). Альтернативный вариант, часто называемый гарантированным минимальным доходом (ГМД), предполагает выдачу пособия только бедным. То есть каждому человеку гарантируется, что его доход не опуститься ниже определённого уровня, но при этом пособие выдаётся только тем, кто в нём нуждается.
Финансирование данных программ должно обеспечиваться за счёт триумфаторов революции ИИ: крупных технологических компаний; корпораций, которые адаптировались к использованию ИИ; а также миллионеров, миллиардеров и даже, возможно, триллионеров, которые разбогатели за счёт этих компаний (да, так уж эти богачи «разогнались» делиться своими баснословными прибылями с трудовым народом!). При этом размер пособия горячо обсуждается. Некоторые считают, что лучше сделать пособие как можно более низким, чтобы у людей сохранялся сильный стимул найти настоящую работу. Концепции ББД и ГМД горячо обсуждались в США в 1960-е гг. во времена Ричарда Никсона, но затем всё это заглохло. Сейчас эти концепции вновь на слуху.
Дело в том, что мрачные прогнозы всеобщей безработицы и беспорядков вызывают у элиты Кремниевой долины сильнейшую тревогу. Эти люди, построившие свои карьеры на разрушении разных отраслей промышленности, внезапно осознали, что их действия угрожают вполне реальным людям, занятым в этих отраслях. Миллионеры и миллиардеры, основавшие и финансировавшие интернет-компании, деятельность которых усугубила неравенство в обществе, полны решимости (свежо предание, да верится с трудом!) компенсировать этот вред. Они считают, что всеобщей безработице и нищете в эпоху ИИ можно противопоставить только глобальные решения: переподготовка и разделение рабочих мест будут безнадёжно неэффективны. Только гарантированный доход позволит избежать катастрофы.
