Устойчивы к будущему

Кевин Круз

Благодарим Станислава Протасова за помощь в подготовке книги к изданию

Все права защищены. Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.

В тексте неоднократно упоминаются названия социальных сетей, принадлежащих Meta Platforms Inc., признанной экстремистской организацией на территории РФ.

This translation is published by arrangement with Random House, an imprint and division of Penguin Random House LLC

© Kevin Roose, 2021

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2021

Памяти моего отца

Двигайся дальше по мере того, как открывается путь.

Квакерское наставление

Предисловие к российскому изданию

«Роботы заменят людей» – эта фраза нередко встречается в кликбейтных заголовках статей различных СМИ, связанных с автоматизацией привычных и устоявшихся процессов. Некоторые из них, в частности при упоминании искусственного интеллекта, особенно сильно будоражат фантазию, пророчат мрачное будущее и рисуют голливудские картины порабощения человечества.

С момента появления первых станков мировая экономика стремительно росла за счет изобретения новых средств производства. Каждая из промышленных революций оставляла за собой шлейф из исчезающих профессий, например фонарщиков, водовозов, телефонистов. Но важно учитывать и то, что старых профессий исчезло гораздо меньше, чем появилось новых.

Дальнейший рост глобальной экономики возможен главным образом благодаря появлению интеллектуальных систем, способных объединять различные средства производства в единые непрерывные процессы и эффективно управлять ими без участия человека. Создают, обучают и настраивают эти системы все еще люди. Но надолго ли это?

Автор книги Кевин Руз рассматривает вопросы места и роли человека в мире, стремительно меняющемся под натиском цифровизации. Это не попытка выдать очередной бульварный нон-фикшн на хайповой теме, а настоящее исследование с честным и объективным взглядом на становление новых норм.

Введение

Недавно на вечеринке в Сан-Франциско ко мне подошел человек и отрекомендовался как основатель небольшого стартапа из сферы искусственного интеллекта (ИИ).

Узнав, что я журналист и пишу о технологиях для The New York Times, он принялся расхваливать свою компанию, которая, по его словам, произведет революцию в производственном секторе путем внедрения инновационной ИИ-технологии под названием «глубокое обучение с подкреплением».

Современным фабрикам, по его словам, нелегко дается планирование производства – тонкое искусство вычисления того, каким машинам что производить и по каким дням. Сейчас, по его словам, на большинстве фабрик есть сотрудники, которые, анализируя огромные массивы данных и клиентских заказов, определяют, должны ли термопластавтоматы по вторникам штамповать фигурки людей Икс, а по четвергам – пульты дистанционного управления для телевизоров, или наоборот. Это одна из тех нудных, но крайне важных задач, которые необходимо решать, чтобы не застопорилась современная капиталистическая машина, и компании ежегодно тратят миллиарды долларов, стараясь делать всё как надо.

По словам моего нового знакомого, интеллектуальная система, разработанная его компанией, пригодится любой фабрике; она способна проиграть миллионы виртуальных моделей и в результате найти ту самую последовательность процессов, которая позволит производить товары наиболее эффективно. Эта система сможет заменить целые отделы специалистов по планированию, а также большую часть устаревших программ, которыми пользуются эти люди.

– Мы называем ее «избавительницей от старперов», – сказал он.

– Избавительницей… от старперов? – переспросил я.

– Именно, – подтвердил он. – Официальное название у нее, конечно, другое. Но у наших клиентов слишком много старых руководителей среднего звена с чересчур высокой зарплатой, которые на самом деле им больше не нужны. И наша платформа позволяет от них избавиться.

Потом этот человек, успевший, очевидно, опрокинуть пару стаканчиков, рассказал мне о своем клиенте, который несколько лет раздумывал, как бы отделаться от одного специалиста по планированию производства, но не видел возможности полностью автоматизировать ту часть работы, которую тот выполнял. Но всего через несколько дней после установки программы компании он смог упразднить эту должность без ущерба для эффективности.

Слегка потрясенный этой историей, я спросил у своего нового знакомого, известно ли ему, что стало с тем специалистом по планированию. Его выставили без всяких церемоний? Знал ли он, что руководство замышляет заменить его роботом?

Основатель стартапа хохотнул:

– Не моя забота, – и двинулся к бару за новой порцией.

Новые технологии увлекали меня с детства, когда я всё свободное время посвящал разработке сайтов и откладывал карманные деньги на новые комплектующие для компьютера. Многие годы я закатывал глаза, когда кто-то в очередной раз говорил, что компьютеры лишат людей работы, дестабилизируют общество и ввергнут нас в мир мрачной антиутопии. Особенно пренебрежительно я отмахивался от тех, кто предсказывал, что однажды ИИ сделает людей ненужными. Да это просто паникеры, технофобы вроде тех, что предрекали, будто игры Nintendo вызовут размягчение мозга! И разве время не показывало из раза в раз, что эти страхи преувеличены?

Несколько лет назад, когда я начал вести технологическую колонку в The New York Times, большая часть того, что я узнавал об ИИ, соответствовала моим оптимистическим воззрениям. Я встречался с основателями стартапов и разработчиками из Кремниевой долины, и они показывали мне, как успехи в сферах вроде глубокого обучения помогают им создавать инструменты, меняющие мир к лучшему: алгоритмы для повышения урожайности; программы, помогающие больницам эффективнее работать; беспилотные автомобили, которые станут возить нас туда-сюда, пока мы будем дремать и смотреть Netflix.

Это был момент эйфории, пик ажиотажа вокруг ИИ, время, когда все американские IT-гиганты – Google, Facebook, Apple, Amazon, Microsoft – вкладывали миллиарды долларов в разработку новых интеллектуальных продуктов и стремились оснастить алгоритмами машинного обучения как можно больше своих приложений. Они давали карт-бланш исследовательским группам по ИИ и переманивали к себе профессоров и аспирантов с ведущих факультетов информационных технологий поистине анекдотичными предложениями. (Один профессор как-то рассказал мне по секрету, что некая IT-компания только что предложила его коллеге годовой контракт на миллион долларов, причем работать тот должен был только по пятницам.) Везде, куда ни глянь, стартапы получали колоссальное финансирование в ответ на обещания произвести при помощи ИИ революцию во всех сферах – от подкастинга до доставки пиццы. И все специалисты, с которыми я общался, единодушно считали, что новые интеллектуальные инструменты, несомненно, принесут пользу обществу.

Однако в последние несколько лет, пока я продолжал писать об ИИ и автоматизации^[1], мне пришлось пересмотреть свои оптимистические взгляды, и причиной тому стали три обстоятельства.

Во-первых, изучая историю технологического прогресса, я пришел к выводу, что некоторые доводы, которые любят приводить технические специалисты, – например, якобы из-за новых технологий всегда создавалось больше рабочих мест, чем сокращалось, или люди и ИИ будут сотрудничать, а не состязаться, – если и не вводят в заблуждение, то явно грешат принципиальной неполнотой. (В ^{главе 1} мы присмотримся внимательнее к некоторым из этих доводов и к пробелам в них.)

Во-вторых, рассказывая читателям о глобальном воздействии ИИ и автоматизации, я заметил колоссальное расхождение между тем, что обещали разработчики технологий, и тем, с чем на деле сталкивались пользователи.

Я разговаривал с пользователями социальных сетей вроде YouTube и Facebook, которые надеялись, что встроенные в них интеллектуальные рекомендательные системы будут помогать им находить интересный и важный контент, но выходило, что эти люди словно проваливались в кроличью нору, напичканную ложной информацией и конспирологическими измышлениями. Мне рассказывали об учителях, в чьих школах внедряли высокотехнологичные системы «персонализированного обучения» в надежде повысить успеваемость и которым в результате приходилось возиться со сломанными планшетами и программами, ведущими себя непредсказуемо. Я выслушивал жалобы водителей из Uber и Lyft, которые соблазнились обещаниями гибкого графика, а в итоге оказались во власти беспощадного алгоритма, заставлявшего их работать больше, наказывавшего за перерывы и постоянно манипулировавшего их зарплатой.

Все эти истории, казалось, указывали на то, что ИИ и автоматизация хороши для некоторых людей – руководителей и инвесторов, расширяющихся и выигрывающих от внедрения этих технологий, – но они не меняют к лучшему жизнь каждого.