В Оксфорде провели исследование и выяснили, сможет ли искусственный интеллект отнять у людей работу

Недавно случился бум нейросетей и все дружно заговорили о том, что пройдёт 10-20 лет и часть людей по всей планете останется без работы. Речь о миллионах человек разных специальностей. Оптимисты даже считали, что на это уйдёт лет 5, не больше.

А реалисты замечали, что это похоже на фантазию. И кто-то в таком разгоне нейронок точно заинтересован. Реалисты оказались правы - хотя бы отчасти. Заинтересованными персонажами оказались продавцы курсов по обучению программированию. Раньше их называли инфоцыганами, теперь - это всё сплошь Академии Искусственного Интеллекта, Университеты Нейросетей, Институты программирования и анализа. Но суть от этого не сильно изменилась. Большую часть “хайпа” от разгона нейросетей получили именно они - народ массово пошёл обучаться IT-специальностям и кто-то заработал много денег.

Но есть и настоящие исследования. Когда их проводили, то учёные не планировали ничего рекламировать и продавать, просто хотели разобраться в вопросе. Одно из таких провели в Оксфорде, ещё задолго до нейросетей - в 2013 году.

Исследователи собрали данные о первых экспериментах по внедрению автоматизации. Её стали внедрять в 1990-х и лишь в крупных компаниях. Например, в банках использовали программу для оценки заявок на выдачу кредита. Или для сортировки электронных писем. Затем дело пошло повеселей и появились программы для оценки школьных сочинений и для анализа заболеваний глаз по фотографии. В среднем, учитель за 40 лет может посмотреть примерно 10 000 сочинений. Офтальмолог за то же время - оценит состояние 50 000 глаз. А компьютер стал делать это за несколько минут.

Но был нюанс. В сочинениях программа хорошо оценивала грамматику и орфографию. Когда её пытались научить анализировать художественную ценность произведения, она начинала подтраивать. Например, если брали часть романа условной Донцовой и “Тихий Дон” Шолохова, она не видела никакой разницы.

С офтальмологией был такой же казус. Компьютер блестяще ставил один диагноз - диабетическую ретинопатию, он определял её с точностью 100% по одному фото. Но когда ситуация была неочевидной, сразу начинал сбоить. Тут с диагностикой справлялся только профессиональный врач-офтальмолог.

Были и другие эксперименты, им нет числа: с нейросетями, без них, и с так называемым искусственным интеллектом. Всего не перечислить. Проще написать вывод:

Там, где есть высокая частота повторения однотипных операций и большой объём данных, соревноваться с роботами нет смысла. А там, где нужно разобраться с необычной или уникальной задачей, компьютер практически бессилен.

Если взять пример из бизнеса, то ИИ отлично анализирует посещаемость площадок в интернете, но не может придумать эффективную рекламную компанию. Или разработать адекватную стратегию для отстройки от конкурентов.

Короче говоря, пока нет никакого искусственного интеллекта, даже в перспективе. Есть обычный анализ баз данных.

Сможет ли он хотя бы частично взять на себя труд юриста, бухгалтера или экономиста? Да. Там, где надо найти подходящие статьи в УК, оформить приход денег или проанализировать трудоёмкость какой-нибудь операции на производстве. Кстати, проверить программный код на ошибки или написать пару строчек нового тоже сумеет. Но не вытянет более-менее масштабный проект.

Кто делает на работе одно и то же и решает абсолютно одинаковые задачи - может слегка напрячься. Остальным стоит выдохнуть.

Скорее всего, весь этот могучий “искусственный интеллект” станет обычным подспорьем в труде, не более того. Как бы его не рекламировали.