Власть и прогресс: Наша тысячелетняя борьба за технологии и процветание

Более того, амбиции ИИ заключаются в том, чтобы распространить автоматизацию на нестандартные задачи, включая обслуживание клиентов, подготовку налогов и даже финансовые консультации. Многие из задач, связанных с этими услугами, предсказуемы и могут быть прямолинейно автоматизированы. Например, информация из ведомостей о заработной плате и налогах (например, форма W-2 в США) может быть отсканирована и автоматически введена в соответствующие поля для расчета налоговых обязательств, или соответствующая информация о депозитах и остатках может быть предоставлена клиенту банка по адресу . В последнее время искусственный интеллект начал решать и более сложные задачи. Сложное программное обеспечение для подготовки налоговых документов может запрашивать пользователей о расходах или статьях, которые выглядят подозрительно, а клиентам могут быть предложены голосовые меню для классификации их проблемы (даже если это часто работает несовершенно, перекладывает часть работы на пользователей и вызывает более длительные задержки, пока клиенты ждут человека, чтобы предоставить необходимую помощь).

В роботизированной автоматизации процессов (RPA), например, программное обеспечение выполняет задачи после наблюдения за действиями человека в графическом пользовательском интерфейсе приложения. RPA-боты сегодня применяются в банковской сфере, при принятии кредитных решений, в электронной коммерции и в различных функциях поддержки программного обеспечения. Яркими примерами являются автоматизированные системы распознавания голоса и чат-боты, которые учатся на практике удаленной ИТ-поддержки. Многие эксперты считают, что подобная автоматизация распространится на множество задач, которые в настоящее время выполняются "белыми воротничками". Журналист New York Times Кевин Руз резюмирует потенциал RPA следующим образом: "Последние достижения в области ИИ и машинного обучения позволили создать алгоритмы, способные превзойти врачей, юристов и банкиров в некоторых видах их работы. И по мере того, как боты учатся выполнять более ценные задачи, они поднимаются по корпоративной лестнице".

Предположительно, мы все станем бенефициарами этих впечатляющих новых возможностей. Нынешние руководители компаний Amazon, Facebook, Google и Microsoft утверждают, что ИИ благотворно изменит технологии в ближайшие десятилетия. Как сказал Кай-Фу Ли, бывший президент Google China: "Как и большинство технологий, ИИ в конечном итоге окажет больше положительного, чем отрицательного влияния на наше общество".

Однако факты не полностью подтверждают эти высокие обещания. Хотя разговоры об интеллектуальных машинах ведутся уже два десятилетия, эти технологии начали распространяться только после 2015 года. Взлет заметен по количеству средств, которые компании тратят на деятельность, связанную с ИИ, и по числу объявлений о вакансиях для работников со специальными навыками в области ИИ (включая машинное обучение, машинное зрение, глубокое обучение, распознавание образов, обработку естественного языка, нейронные сети, машины опорных векторов и латентный семантический анализ).

Отслеживая этот неизгладимый след, мы видим, что инвестиции в ИИ и наем специалистов по ИИ концентрируются в организациях, которые полагаются на задачи, которые могут быть выполнены с помощью этих технологий, такие как актуарные и бухгалтерские функции, анализ закупок и закупок, а также различные другие канцелярские работы, связанные с распознаванием образов, вычислениями и базовым распознаванием речи. Однако эти же организации существенно снижают общий уровень найма - например, сокращают объявления о вакансиях на всевозможные другие должности.

Действительно, факты свидетельствуют о том, что до сих пор ИИ был направлен преимущественно на автоматизацию. Более того, несмотря на заявления о том, что ИИ и RPA распространяются на нерутинные, более высококвалифицированные задачи, большая часть бремени автоматизации с помощью ИИ до сих пор ложилась на менее образованных работников, которые уже оказались в невыгодном положении из-за более ранних форм цифровой автоматизации. Также нет никаких доказательств того, что низкоквалифицированные работники выигрывают от применения ИИ, хотя очевидно, что люди, управляющие этими компаниями, видят определенную выгоду для себя и своих акционеров.

Обнадеживает то, что ИИ, похоже, не продвинулся настолько, чтобы создать массовую безработицу. Как и промышленные роботы, нынешние технологии пока могут выполнять лишь небольшой набор задач, и их влияние на занятость ограничено. Тем не менее, она движется в направлении, направленном против работников, и уничтожает некоторые рабочие места. Его наиболее вероятное влияние заключается в дальнейшем снижении заработной платы для многих людей, а не в создании полностью безработного будущего. Проблема в том, что, хотя ИИ не справляется с большинством из того, что он обещает, ему все же удается снизить спрос на работников.

 

Ошибка подражания