randomstore.ru

Мягкие, гибкие пальцы вытягиваются, чтобы деликатно снять яблоко с полки и мягко положить в корзину. Затем задача повторяется с лимонами, затем с перцем. Пальцы никогда не жалуются и не устают. Все больше компаний обращаются к умным машинам, чтобы сэкономить на медленных и затратных рабочих в лице людей. Автоматизация. Что это такое? Что это значит для вашей работы?

Это создает ряд проблем. Системы машинного обучения и современный ИИ обычно обучаются с использованием больших наборов изображений или данных, которые скармливаются системе, чтобы та училась распознавать закономерности и тенденции. Затем их используют для выявления похожих паттернов при вводе новых данных.

И это только одна часть предмета мебели. «Настоящие проблемы начинаются, когда вы хотите, чтобы робот собрал несколько предметов мебели. Робот мог бы собрать комод «Икеи», но не сможет собрать гардероб из той же серии, поскольку детали будут другими, даже если некоторые этапы сборки останутся такими же. У людей нет такой проблемы».

Но машины, крадущие рабочие места, — это не ново. «Автоматизация уже происходила раньше», говорит Бхагван Чоудхри, профессор финансов Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Чоудхри указывает на сдвиги, которые произошли на заводах во время промышленной революции, когда автоматические ткацкие станки и другие машины переняли ткацкое дело у людей.

«Должно быть больше прозрачности, чтобы мы могли понять, как эти штуки делают то, что делают, и как ведут себя», считает Мэди Дельво, заместитель председателя комитета по правовым вопросам Европейского парламента.

Алекс Харви, научный руководитель в Ocado Technology, которая разрабатывает программное обеспечение и технологии для розничного подразделения компании, отмечает, что мир был спроектирован и построен для людей, и заставить роботов функционировать в этой сложной естественной среде — серьезная техническая задача.

Итак, должны ли компании, которые стремятся к автоматизации, нести моральную ответственность и помогать персоналу обучаться новым навыкам?

Ocado — далеко не единственная компания, предпочитающая автоматизированных рабочих. То же происходит в больницах, юридических фирмах, на фондовом рынке. Список собирается длинный.

Еще одна — творчество. Компьютеры отлично справляются с проблемами и не скучая выполняют повторяющиеся действия. Тем не менее люди находят такую монотонную работу утомительной.

Даже в области автономных транспортных средств эта способность к обобщению остается серьезной проблемой.

Есть также и более широкие проблемы. С понижением доходов среднего класса, правительства могут столкнуться с такими фундаментальными проблемами, как упущенные налоги и неудовлетворенный электорат.

Но чем теснее люди и машины будут работать вместе, тем мрачнее будет этическая сторона.

На рабочих местах от сотрудников также будет требоваться постоянное обновление навыков вместо использования одних и тех же на протяжении всей карьеры.

«Должны быть пункты, требующие уважения, вроде автономии человека и неприкосновенности частной жизни», считает Дельво.

Ответ может затронуть не только компании — поиск ответа может начаться со школы.

Прототип манипулятора, описанный выше, — это рука разработки Ocado, британского онлайн-супермаркета. Неправильная форма и тонкая кожица этих заурядных продуктов говорят о том, что они, как правило, упаковываются людьми на складах Ocado. Но компания использует роботизированные технологии, чтобы помочь этим людям не только безопасно обрабатывать продукцию, но и делать это быстрее и дешевле для компании.

Около 1,7 миллиона роботов уже используются по всему миру, но чаще всего в промышленных условиях, где людям практически воспрещен вход. Числа растут и роли, которые исполняют роботы, тоже. Выходит, людям придется работать с ними бок о бок, и риск вырастет соответственно.

«Разница между работой и обучением может стать расплывчатой», говорит Чоудхри. «В настоящее время мы привыкли к разделению, когда работающим не нужно учиться, а те, кто учится, не работают. Нам нужно подумать о том, чтобы уйти от традиционной пятидневной рабочей недели к той, где я трачу 60% своего времени на выполнение своей работы и 40% — на постоянное обучение».

Что изменилось в этот раз? «Это затронет не только синие воротнички, но и много белых», говорит Чоудхри. Под «синим воротничком» имеется в виду рабочий класс, под белым — служащие, чиновники, администраторы, менеджеры.

Зачастую мы считаем, что самые низкооплачиваемые рабочие места с низкой квалификацией больше других подвержены риску. Например, работники склада или кассиры. Однако автоматизация также может повлиять на работу людей со средним доходом, например, клерков, поваров, офисных работников, охранников, младших юристов, инспекторов.

«По мере того, как мы автоматизируем повторяющуюся работу, мы видим растущий спрос на творческие навыки», говорит Брюнхолфссон. «Мы также видим растущий спрос на людей с социальными навыками, навыками межличностного общения, которые воспитывают, заботятся, учат, навязывают свои убеждения, имеют навыки ведения переговоров и хорошо продают».

Недавно призвала парламент к созданию правил для робототехники и искусственного интеллекта.

«Сумма, которую мы в настоящее время выплачиваем нянькам и сиделкам для пожилых людей, очень низкая», говорит Маниика из McKinsey. «Точно так же есть много художественных и творческих работ, которые никогда не оплачивались. Задача состоит в том, чтобы оплачивать и ценить творческую работу по заслугам, потому что машина никогда не будет способна на нее в полной мере».

«Бывают случаи, когда машины забирают на себя часть повторяющихся работ, чтобы освободить людей, чтобы они могли выполнять другие, более полезные аспекты своей работы», объясняет Джеймс Манника, старший партнер McKinsey, который провел большую часть своих исследований в области влияния автоматизации. «Это может существенно изменить процесс определения заработной платы, потому что машина будет делать всю тяжелую работу. Из этого также следует, что больше людей сможет выполнять эту работу при помощи технологий, поэтому конкуренция возрастет».

Для большинства из нас это может стать решающим фактором в мышлении.

Инициатива Массачусетского технологического института поставила задачу на 1 миллион долларов, направленную на то, чтобы побудить предприятия максимально использовать эти «человеческие черты» наряду с технологиями.

«Дело не только в идентификации местоположения объектов», объясняет он. «Технология должна понимать, что делает мир вокруг нее. К примеру, хочет ли человек перейти дорогу или нет?».

Даже вычленение разных объектов из хаотической смеси частей представляет собой сложную задачу для роботов. В последних тестах двум роботам потребовалось больше полутора минут, чтобы успешно вставить кусок шпунта в одну из ножек стула.

Вместо этого, по их прогнозам, около 60% профессий станут автоматизированы на треть. Значит, большинство из нас сможет уцепиться за свои рабочие места, но изменится сам процесс нашей работы.

От повышенной гибкости до лучших личностных качеств, всегда будут оставаться вещи, в которых мы лучше роботов.

В докладе, подготовленном для Европарламента, подчеркивалась настоятельная необходимость в новом законодательстве об ответственности в случае аварий. Аналогичные вопросы ответственности возникают, если робот предпринимает действия, нарушающие закон. Алгоритм искусственного интеллекта, например, может пропустить серию финансовых транзакций в обход запутанной сети правил, управляющих сектором.

Наше современное структурированное образование, возможно, теряет смысл в мире, где технологии меняются так быстро.

Это может быть хорошо, если нам нужно найти КТ-сканы, показывающие признаки болезни. Но если мы используем подобную систему для идентификации подозреваемого из фрагмента оперативной съемки, нам необходимо понимание работы алгоритма, чтобы обеспечить неопровержимые доказательства.

Возможно, одной из самых больших проблем, стоящих перед машинным обучением и искусственным интеллектом, является понимание того, как работают их алгоритмы. «Такие вещи, как искусственный интеллект и машинное обучение, по большей части остаются черными ящиками», утверждает Маниика. «Мы не можем открыть их, чтобы узнать, как они получили ответ, который получили».

«Например, у него есть способность поднимать вещи на большую высоту, чем у человека», объясняет Харви. «Это довольно простой робот с точки зрения его поведенческого репертуара, но он может сформировать прекрасную команду, в которой человек-техник будет лидером и они смогут использовать мышечную силу робота».

Дельво и ее коллеги также призывают к созданию этического кодекса, который урегулирует наши отношения с роботами.

Одним из хороших примеров стала работа исследователей из Сингапура, которые пытаются обучить два автономных роботизированных манипулятора собирать плоские стулья из «Икеи». Несмотря на применение современного оборудования, машины не могут справиться с простейшими задачами.

«Озабоченность заключается в том, что мы не обновляем наши образовательные, учебные и политические институты, чтобы не отставать», предупреждает Эрик Брюнхолфссон, директор Инициативы по цифровой экономике Массачусетского технологического института. «Мы можем в конечном счете бросить многих людей».

Такео Канаде, профессор робототехники в Университете Карнеги — Меллона, является экспертом в области самоуправляемых автомобилей и компьютерного зрения. Он говорит, что предоставление роботам «подлинного понимания» окружающего их мира по-прежнему представляет собой техническую проблему, которую необходимо преодолеть.

«Первая — это социальные взаимодействия», говорит Фрей. «Если задуматься о многообразии сложных социальных взаимодействий, которые мы встречаем каждый день, когда ведем переговоры или пытаемся убедить людей, помочь другим или позаботиться о клиентах… Мы управляем командами и все такое. Просто невероятно, что компьютеры смогут заменить людей-работников, которые все это делают».

Изучение того, как работать бок о бок с роботами, будет крайне важно.

Все это выдвигает на первый план еще одну проблему, которая беспокоит многих разработчиков искусственного интеллекта: предубеждение. Системы машинного обучения хороши ровно настолько, насколько хороши данные, которые даются им для изучения. Недавние исследования показали, что искусственный интеллект может развивать сексистские и расистские тенденции.

Между тем Билл Гейтс недавно предложил обложить роботов налогом, чтобы компенсировать упущенные сборы с дохода от сотрудников. Другие предположили, что поскольку роботы берут на себя все больше задач, может возникнуть необходимость в универсальном базовом доходе, чтобы каждый получал государственное пособие.

Фрей считает, что есть несколько областей, в которых у людей будет преимущество.

Мы часто слышим о том, как мрачные роботы будущего крадут наши рабочие места, но так ли это? Кто в зоне риска? Каким будет ваше рабочее место через пять лет?

Один из проектов Ocado — это робот-помощник по техническому обслуживанию под названием SecondHands. Он показывает, как люди и роботы могли бы сотрудничать.

Ответы могут удивить вас.

Исследования говорят о том, что 47% людей, работающих в США, могут быть заменены машинами, а в Великобритании под угрозой может быть около 35% рабочих мест — и в развивающихся странах степень угрозы еще выше, поскольку две трети рабочих мест могут быть автоматизированы.

Понятно, что находящиеся на линии огня люди обеспокоены. «Опасения касаются не только переходного периода», говорит Карл Бенедикт Фрей, соучредитель Oxford Martin Programme on Technology and Employment. «Большинство рабочих мест, которые будут автоматизированы, требуют иных навыков, в отличие от вновь созданных. Важно будет обеспечить, чтобы оставшиеся без работы люди смогли найти себе занятие».

Вопрос в том, как это влияет на рабочих людей. На вас, например, как это может повлиять?

Брюнхолффсон и Пол Кларк, технический директор Ocado, сходятся в том, что образование в школах и колледжах должно лучше подготовить учеников к миру, в котором искусственный интеллект и робототехника будут широко распространены.

Исследование консультантов по менеджменту McKinsey and Company показало, что менее 5% профессий могут быть полностью автоматизированы существующими технологиями. Просто потому, что наши рабочие места слишком разнообразны и изменчивы, чтобы роботы могли выполнять все задачи.

К счастью, есть много дел, которые машины пока делать не в силах.

На примере мебели из «Икеи» становится очевидно, что ИИ еще нужно долго развиваться.