Мегатех. Технологии и общество 2050 года в прогнозах ученых и писателей

Будут ли машины принимать все решения?

Одной из особенностей, отличающих человека от других биологических видов, является способность принимать сложные решения. Конечно, уже доказано, что иногда машины могут принимать решения лучше. Например, алгоритмы могут прогнозировать такие события, как текучесть кадров и сроки выполнения тех или иных заданий с большей точностью, чем обычные менеджеры. Анализ 17 исследований по оценке кандидатов показал: программа на 25 % эффективнее людей при отборе кандидатов на открытые вакансии. Так можно ли ожидать, что принятие решений и некоторые аспекты управления персоналом будут все чаще выполняться с помощью алгоритмов?

Следует ли готовиться к работе будущего, основанной на аналитических прогнозах, которые будет готовить машина? Это лишь часть вопросов, рассмотренных в ходе Всемирного экономического форума в Давосе в 2014 году, где я вела дискуссию "Компьютеры будут принимать лучшие решения, чем люди". По итогам прений стало ясно: ответ требует глубокого понимания того, как люди будут работать с системами машинного обучения и соотносить себя с ними. Например, будут ли работники готовы доверять искусственному интеллекту и станут ли машины принимать решения от их имени, принимая риск логичных, но аморальных действий? Смогут ли компьютеры когда-либо воспроизвести ценности людей и их эмоции?

Исследования показывают, что многие работники и организации не желают допускать машины до принятия окончательных решений — будь то диагностика пациентов или прогнозирование политических результатов. Люди по-прежнему последовательно предпочитают опираться на человеческие суждения — свои собственные или чужие, — а не на алгоритмы. Отчасти это объясняется тем, что, как утверждают нейронауки, наши решения больше связаны с эмоциями, чем с доступной программированию логикой. Похоже, многие люди принимают решения как рассудочно, так и интуитивно, такую возможность нам дает эволюция префронтальной коры нашего мозга в течение последних 2 млн лет. Этот элемент эволюции человека нелегко понять или воспроизвести, поэтому он не может быть запрограммирован. Проще говоря, реальность гораздо сложнее тезиса, что машины перестанут быть просто инструментами и станут принимать решения за нас. Одновременно тем самым подчеркиваются растущая ценность и важность присущего человеку навыков оценки сложных ситуаций и принятия решений.

Смогут ли машины перенести власть из иерархии в сеть?

Появление облегчающих коммуникацию недорогих компьютеров, социальных сетей и краудсорсинга предоставило возможности для быстрого создания распределенных мировых сетей. Отдельные люди и сообщества могут очень быстро обмениваться информацией, привлекать новых членов и выполнять действия, казалось бы, никем не направляемые. Изменит ли это ось власти с вертикальных иерархий на горизонтальные сети? Станет ли бизнес будущего похожим на сеть без выраженной иерархии и будет ли он действовать через эгалитарные властные договоренности, а не по приказам лидеров? Когда технология позволяет человеку получить больше информации о себе, других людях и мире, какова будет роль руководителя и изменится ли стиль управления?

Интересно, что этот потенциальный нивелирующий эффект технологий до сих пор не реализован. Похоже, видоизменение властных взаимосвязей в организациях с вертикальных на горизонтальные идет достаточно трудно. Показателем этого является тот факт, что с 1983 года число менеджеров, занятых в экономике США, почти удвоилось. Отчасти эгалитарные властные структуры потерпели неудачу потому, что для большинства людей статус и общественное положение в иерархиях крайне важны настолько, что влияют на принятие решений, способность к проявлению альтруизма и на общее психическое и физическое здоровье. Машины могут быть способны уравнивать права, но, похоже, люди пока все еще предпочитают иерархию.

Все это показывает, что потенциальное воздействие машин на рынок труда требует тщательной оценки. Однако было бы наивно делать вывод, будто применение машин окажет лишь ограниченное влияние на работу. По мере того как искусственный интеллект станет все более мастерски анализировать данные и принимать решения, робототехника — занимать малоквалифицированные рабочие места, а машинное обучение — менять работу даже самых узкоспециализированных и квалифицированных работников, рынок труда, талант и опыт начнут подвергаться все большей опасности.

И хотя мы не можем точно предсказать будущее, важно одно: определяющим фактором успеха организации станет адаптивность. Этот процесс был исследован консорциумом Fo W. На наш взгляд, руководители должны внести существенные изменения в свою модель работы в четырех направлениях: