Евгений Махина – Лабиринты будущего. Как увидеть завтра уже сегодня (страница 10)

• Дизайнеры теперь могут работать не только с теми концептами, что вышли из-под их пера, теперь они вольны передать нейросетям черновую работу, порождая сотни концептов в час. В итоге клиенту из большего количества вариантов проще выбрать оптимальный. А дизайнер, освобожденный от нетворческой рутины, может успешнее воплотить выбранную идею в жизнь.

• Переводчики теперь могут не тратить кучу времени на банальную перепечатку слов на другом языке, а, например, концентрировать свое внимание на сложных местах в художественных текстах, думая о том, какая метафора в родном языке точнее передаст замысел иностранного автора.

• Юрист теперь сможет быстрее обрабатывать первичную документацию, чтобы сфокусироваться на выработке правовой позиции.

Дело не в нейросетях как таковых. Дело в том, что мы наблюдаем очередное расширение масштаба человека. Как вам такой нарратив?

Я считаю, что правильнее сейчас вести разговор не о смерти профессий, а о сжатии сегментов рынков. Переводчики, копирайтеры и дизайнеры будут нужны. Работы может поубавиться у тех, кто выполнял исключительно простые задачи. Такие специалисты вряд ли будут востребованы в том же количестве, что и сейчас. Стоимость черновой работы кратно упадет. Но человеку все равно нужен будет человек, отвечающий перед ним за качество перевода, за осмысленность выбора именно этого логотипа (из 500 черновиков, подготовленных нейросетью), за успех в судебном процессе. Правильнее говорить не о вытеснении искусственным интеллектом и нейросетями людей с рынка труда, а о вытеснении тех, кто не научится ими пользоваться.

Я не устаю удивляться тому, какие возможности современные технологии открывают перед небольшими креативными командами. Сооснователь студии DreamWorks Джеффри Катценберг предположил54, что ИИ может снизить затраты на производство мультфильмов-блокбастеров на 90%. При этом он отметил, что ИИ останется только исполнителем. В основе творческих проектов все равно будет лежать креативность человека. Представьте себе мир, в котором три-пять старшеклассников могут сами спродюсировать мультфильм уровня «Мадагаскара» или WALL-E. Лично меня такой образ будущего вдохновляет.

Как видите, мы говорим о том же процессе технологической трансформации. Вопрос только в том, какой шаблон для интерпретации мы применяем. В данном примере я использовал два разных нарратива: «технологии = крах карьеры для многих из нас» и «технологии = расширение масштаба человека». Какой нарратив использовать – решайте сами.

⠀

3. Машины вскоре научатся предсказывать поведение каждого из нас

В своей знаковой работе Homo Deus55 Юваль Ной Харари отмечает, что человек – это собрание разных алгоритмов и что теоретически внешний алгоритм вполне способен познать нас лучше, чем мы сами когда-либо познаем себя. Схожие тезисы можно встретить и в других источниках. Так, Евгений Черешнев в своей книге «Форма жизни №4. Как остаться человеком в эпоху расцвета искусственного интеллекта56» пишет, что с точки зрения ИИ человек – это база данных, а все отличия людей друг от друга – только параметры базы данных.

Мы с вами уже знаем: чтобы стать полноценным нарративом, эти суждения должны быть дополнены историями из реальной жизни.

Житель Миннеаполиса начал регулярно находить у себя в почтовом ящике скидочные купоны от сети магазинов Target. Проблема в том, что это были скидочные купоны на вещи для беременных. С мужчиной проживали жена и дочь. Жена не была беременна, а дочери еще не исполнилось 18 лет. Он пожаловался в магазин, но позже выяснилось, что дочь действительно беременна. Система аналитики магазина узнала об этом раньше, чем отец девушки. Алгоритм смог определить поведенческий профиль женщин на раннем сроке беременности. Поведение дочери героя истории этому профилю соответствовало57. В 2013 году мир активно обсуждал исследование58, авторы которого выяснили, что по лайкам человека в социальных сетях можно легко вычислить его сексуальную ориентацию, этническую принадлежность, политические взгляды и т. д.

Вот и все. Прямо на наших глазах складывается нарратив. Он подводит нас к выводу: если разум человека – это, по сути, база накопленных за время его жизни данных и алгоритм их обработки, то власть будет принадлежать тем, кто сможет ее расшифровать. Данные становятся новой нефтью. По оценкам59 Forbes, в 2021 году Google заплатил Apple приблизительно 15 миллиардов долларов за право быть основным поисковым сервисом на устройствах компании. Компания Telly предлагает людям бесплатные телевизоры за право не только показывать им рекламу, но и собирать данные о том, что люди смотрят и во что играют60. Проведенный в 2018 году опрос на сайте PCMag. сom показал, что 44% респондентов готовы делиться персональными данными в обмен на бесплатный Wi-Fi61.

Все эти издержки не имели бы смысла без нарратива о том, что с достаточным объемом данных поведение человека становится предельно предсказуемым. Этот нарратив – мощная штука, если тебе нужны инвестиции под свой data-проект. Или котировки акций IT-компании необходимо поддержать. Алексей Андреев в своей книге «Футурология: Краткий курс62» вводит интересные в контексте нашего рассуждения термины – «Рекламная футурология» или «Футуромаркетинг». Если хочешь продать какое-то новшество, нужно сначала продать образ мира будущего, в котором это новшество раскрыло все свои достоинства, а связанные с ним риски/недостатки выведены за пределы дискурса. В кого бы вы инвестировали при прочих равных: в производителя обуви или в технологического гиганта, который в будущем сможет получить власть над умами людей? Я так и думал.

Вспоминается сериал «Мир Дикого Запада». Одна из ключевых тем – та самая «расшифровка» человека машинами. В третьем сезоне даже есть сцена, в которой андроид приводит героя на пирс и сообщает ему, что по расчетам алгоритма ровно в этом месте он в будущем покончит с собой. Так себе перспектива.

Проблема в том, что информация распространяется неравномерно. Мы много слышим об успехах технологий «расшифровки» людей. Так ли часто в новостные ленты просачиваются новости о провалах? Хочу рассказать историю о департаменте полиции в Нью-Джерси. Они решили внедрить систему изучения статистических данных и выявления локаций, в которых с наибольшей вероятностью будут совершаться преступления. За все время эксплуатации система сделала 23 тысячи 631 прогноз. Ее точность составила всего лишь около 1%.63

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.