Новые законы робототехники. Апология человеческих знаний в эпоху искусственного интеллекта - [84]

От профессионального обучения к управлению инновациями

В настоящее время давление рынка требует быстрой и дешевой автоматизации. Рынок моделирует мир в качестве конвейера, на котором каждая работа подлежит дроблению на более мелкие, рутинные задачи. Аргументация бизнеса в пользу обслуживающих роботов очевидна: им не надо платить, они не нуждаются во сне и их не нужно мотивировать для того, чтобы они работали сверхурочно. Пока есть туристы, которые ищут дешевые номера, или командировочные отделы в фирмах, которым необходимо снизить расходы, владельцы гостиниц будут стремиться заполучить роботов-уборщиков, рецепционистов, привратников и консьержей. Все эти работы могут устареть так же, как работа лифтера.

Пандемия коронавируса создала еще больше факторов, требующих снизить человеческие контакты в сфере услуг. Карантин, установленный на неопределенный срок, стал более убедительным аргументом в пользу роботизации, чем слова любого бизнес-гуру. Когда операторы складов, мясозаготовители и фермерские работники боятся подхватить на работе смертельный вирус, роботизация их труда может показаться как нельзя более гуманной инициативой (если связать ее с убедительным обещанием обеспечить базовым доходом и будущими рабочими местами). Моральный баланс во многих иных секторах автоматизации услуг также меняется. Считаться «работником жизненно важной сферы услуг» в разгар эпидемии – сомнительная честь. Даже если вакцина устранит штаммы коронавируса, который неистовствует с 2019 г., остается вероятность другой пандемии. Эта возможность, пусть и неопределенная, подкрепляет логику автоматизации рабочих мест. Более опасный вирус может нанести серьезный урон даже в сфере жизненно важных услуг и цепочек поставок, что грозит социальным коллапсом. Внезапная материализация угрозы пандемии свидетельствует в пользу ускорения роботизации, способной обеспечить устойчивое производство и распределение необходимых продуктов и услуг.

Но всегда будет много социальных должностей, которые требуют большего человеческого участия. Нам нужно провести четкую границу между полезными инновациями, ориентированными на человека, и простой эксплуатацией логики издержек и кризиса, нацеленной на преждевременную автоматизацию. История роботов и ИИ не сводится к неумолимому технологическому прогрессу. Везде, где они внедряются, их будут встречать воодушевлением и сомнениями, теплотой и тревогой. Задача политиков и стратегов состоит в том, чтобы решить, как примирить эти реакции и совместить уважение к людям, признание ограниченности ресурсов и ответственность. Для этого потребуются значительные и притом постоянные инвестиции в образование.

В передовых университетах уже пытаются делать студентов «нероботизируемыми», если использовать выражение ректора Северо-Восточного университета Джозефа Ауна[557]. Высоким спросом пользуется обучение в областях естественных наук, технологии, инженерии и медицины (STEM). Гуманитарные науки – литература и политология, история и философия – также играют основополагающую роль для полноценного понимания автоматизации, отмечает Аун. Их следует переоценить, а не обесценивать. И это еще одно направление развития правильно внедряемого ИИ, которое должно привести к увеличению числа рабочих мест. Образование становится более трудоемким, когда наиболее передовые способы производства усложняются[558].

Экономика определенно меняется, и некоторые навыки устаревают. Решение этой предсказуемой проблемы состоит не в сокращении срока обучения в средней школе или колледже, а в создании дополнительных возможностей для обучения и в более взрослом возрасте. Многие государства лишь урывками или нехотя финансировали программы, нацеленные на переобучение работников. Они должны сделать больше и перейти от профессионального обучения к более амбициозным и насыщенным программам. Работник, который лишился места из-за машины, заслуживает чего-то большего, чем курс по программированию, рассчитанный на несколько недель. Столь же важны и возможности получить знания, которые позволят понять, почему он лишился работы, как ситуация могла бы быть решена иначе, а также каков общий контекст экономических перемен. Подобные уроки ранее давались в профсоюзных школах, и к ним можно было бы вернуться.

Эта стратегия успешна, даже если судить по традиционным экономическим показателям. Инвестиции в образование, нужные для того, чтобы не упустить новые возможности, создаваемые ИИ, будут повышать производительность по крайней мере в трех отношениях. Во-первых, они позволят приобрести больше навыков тем, кто пострадал от прогресса в области программного обеспечения, аналитики данных и робототехники или просто лишился работы. Также они ускорят этот прогресс, создавая более производительную экономику, способную поддерживать людей, обучающихся на более длительных образовательных курсах. Наконец, в условиях перестройки рынка труда за счет оснащения его вычислительными мощностями увеличится число рабочих мест в научной сфере, преподавании и обучении.

Искусственный интеллект потребовал – и будет требовать – того, чтобы работники и менеджеры повышали свой уровень знаний, решая при этом сложные и деликатные вопросы, касающиеся правильного способа сбора, обработки и управления данными. Передовые компьютерные системы ставят перед нами проблему еще и как перед гражданами. Две страны, которые лучше других сопротивлялись натиску сетевой пропаганды, проанализированной в четвертой главе, – это Франция и Финляндия. В них сильные образовательные системы; в частности, в Финляндии школьников учили определять источники сетевых сообщений и оценивать скрытые мотивы и задачи