Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:
🔗 Какие профессии заменит ИИ? Взгляд на будущее труда – Изучите, какие роли наиболее подвержены автоматизации и как ИИ меняет рынки труда по всему миру.
🔗 Профессии, которые ИИ не сможет заменить (и те, которые он сможет заменить) — глобальная перспектива – Изучите глобальный взгляд на влияние ИИ, выделив как высокорисковые, так и устойчивые карьерные пути в эпоху автоматизации.
🔗 Как скоро роботы Илона Маска займут вашу работу? – Изучите робототехнику Tesla на базе искусственного интеллекта и то, что она сигнализирует о ближайшем будущем рабочей силы.
В недавней статье Bloomberg цитируется утверждение экономиста Массачусетского технологического института о том, что ИИ способен выполнять лишь 5% задач, и даже предупреждается о потенциальном экономическом крахе из-за ограничений ИИ. Эта точка зрения может показаться осторожной, но она упускает из виду более общую картину преобразующей роли ИИ в различных отраслях и его неуклонное расширение, охватывая гораздо больше областей, чем показывают цифры.
Одно из самых больших заблуждений об ИИ заключается в том, что он либо полностью заменяет человеческие рабочие места, либо вообще не делает ничего полезного. На самом деле, сила ИИ заключается в дополнении, улучшении и преобразовании работы, а не в её замене. Даже если сегодня можно полностью автоматизировать только 5% рабочих мест, гораздо больше профессий фундаментально преобразуются ИИ. Здравоохранение — хороший пример: ИИ не может заменить врача, но он может анализировать медицинские изображения, выявлять отклонения и предлагать диагнозы с точностью, которая помогает врачам. Роль рентгенологов меняется, поскольку ИИ позволяет им работать быстрее и увереннее. Это касается не только здравоохранения; в финансах, юриспруденции и маркетинге наблюдаются схожие изменения. Поэтому вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на замещенных рабочих местах, нам нужно посмотреть, сколько рабочих мест меняется, а это число значительно превышает 5%.
Заявление о 5% также трактует ИИ как нечто застойное и ограниченное в своих возможностях. На самом деле, ИИ — это технология общего назначения, как электричество или интернет. Обе эти технологии начинались с ограниченного применения: электрические светильники и подключенные к интернету исследовательские лаборатории, но в конечном итоге проникли практически во все аспекты жизни и работы. ИИ идёт по той же траектории. Может показаться, что сегодня он может выполнять лишь небольшой круг задач, но его возможности стремительно расширяются. Если ИИ автоматизирует 5% задач сегодня, в следующем году этот показатель может достичь 10%, а через пять лет — гораздо больше. ИИ продолжает совершенствоваться по мере развития алгоритмов машинного обучения и появления новых методов, таких как самообучение.
Другая проблема, связанная с фокусировкой на рабочих местах, которые можно полностью заменить, заключается в том, что она упускает из виду настоящую силу ИИ — автоматизацию частей работ, что позволяет людям сосредоточиться на задачах, требующих креативности, стратегии или навыков межличностного общения. По оценкам McKinsey, 60% всех рабочих мест содержат по крайней мере некоторые задачи, которые можно автоматизировать. Часто это повторяющиеся или рутинные задачи, и именно здесь ИИ приносит огромную пользу, даже если не берет на себя всю роль. Например, в сфере обслуживания клиентов чат-боты, управляемые ИИ, быстро обрабатывают типовые запросы, в то время как люди-агенты решают сложные проблемы. В производстве роботы выполняют высокоточные задачи, освобождая людей для сосредоточения на контроле качества и решении проблем. ИИ, возможно, и не выполняет всю работу, но он трансформирует способ ее выполнения, значительно повышая эффективность.
Опасения экономистов по поводу экономического краха из-за предполагаемых ограничений ИИ также требуют более пристального внимания. Исторически экономика адаптируется к новым технологиям. ИИ способствует повышению производительности способами, которые могут быть не сразу заметны, и этот рост компенсирует опасения по поводу сокращения рабочих мест.Аргумент о том, что отсутствие трансформации на основе ИИ приведёт к экономическому краху, по-видимому, основан на ошибочном предположении: если ИИ не заменит весь рынок труда мгновенно, он потерпит катастрофический крах. Технологические изменения так не работают. Вместо этого мы, вероятно, увидим постепенное переосмысление ролей и навыков. Это потребует инвестиций в переподготовку, но не приведёт к внезапному краху. Наоборот, внедрение ИИ будет способствовать росту производительности, снижению издержек и созданию новых возможностей, что, в свою очередь, предполагает экономический рост, а не спад.
ИИ также не следует рассматривать как монолитную технологию. Разные отрасли внедряют ИИ с разной скоростью, применяя его в самых разных областях: от базовой автоматизации до сложного принятия решений. Ограничение влияния ИИ всего 5% рабочих мест игнорирует его более широкую роль в стимулировании инноваций. Например, в розничной торговле логистика и управление запасами на основе ИИ значительно повысили эффективность, даже если сотрудники магазинов не будут массово заменяться роботами. Ценность ИИ гораздо шире, чем просто прямое замещение рабочей силы: она заключается в оптимизации цепочек поставок, улучшении качества обслуживания клиентов и предоставлении аналитических данных, которые ранее были невозможны.
Идея о том, что ИИ может выполнять лишь 5% задач, игнорирует его реальное влияние. ИИ — это не просто прямая замена; он расширяет должностные обязанности, автоматизируя часть задач и демонстрируя себя как универсальная технология, которая с каждым днём становится всё более мощной. От расширения возможностей человека до автоматизации рутинных задач и повышения производительности, экономическое влияние ИИ выходит далеко за рамки замены рабочих мест. Если мы сосредоточимся исключительно на том, чего ИИ не может сделать сегодня, мы рискуем проигнорировать те незначительные, но существенные изменения, которые он уже привносит в рабочую силу и продолжит привносить в будущем. Успех ИИ заключается не в достижении произвольного целевого показателя автоматизации рабочих мест, а в том, насколько хорошо мы адаптируемся, развиваемся и извлекаем максимальную пользу из технологии, которая всё ещё находится на ранних стадиях революционных преобразований нашего мира.