ИИ: он уже здесь и скоро вас заменит

В каких профессиях искусственный интеллект заменит людей в ближайшем будущем? Такой вопрос все чаще задают себе не только эксперты, но и сами работники различных отраслей. Попытаемся понять, стоит ли уже паниковать. 

Прошлый год стал знаменательным при вручении Нобелевской премии. Две из четырех самых престижных номинаций (по физике и медицине) получили работы, связанные с искусственным интеллектом. Однако сегодня нейросети начинают широко использовать не только в науке. Все больше отраслей экономики чувствуют на себе влияние этого внезапно ворвавшегося в нашу жизнь фактора.

И, согласитесь,  хотелось бы понимать, что будет дальше.

Для начала немного окунемся в исторический контекст и вспомним, как нейросети проникали в разные сферы деятельности человека.  

1950–1980-е: первые шаги  

В этот период ИИ существовал в виде простых алгоритмов и экспертных систем, но уже тогда были заложены основы для будущей автоматизации.  

В 1976 году в Стэнфордском университете США  была создана экспертная система MYCIN, которая диагностировала бактериальные инфекции и рекомендовала лечение. В тестах она показала точность 65%, что было сопоставимо с выводами врача. Однако из-за недоверия медиков и сложности интеграции в клиники открытие так и не внедрили.  

В 1982 году экономисты Фишер Блэк и Роберт Литтерман разработали модель Black-Litterman, которая позволяла оптимизировать инвестиционные портфели с учетом прогнозов аналитиков. Это был один из первых случаев, когда алгоритмы начали заменять человеческие расчеты в финансах. 

Правда, этот опыт окончился полным фиаско: в 1987 году, алгоритмическая торговля на бирже (когда сделки выполняли компьютеры) привела к «Черному понедельнику» – краху рынка из-за массовых автоматических продаж. 19 октября 1987 года промышленный «Доу Джонс» упал сразу на 22,6%, что стало самым крупным однодневным падением за всю историю американских бирж. 

1990–2010-е: машинное обучение и Big Data  

Конец ХХ века во всем мире прошел под знаком компьютеризации. Компьютеров становилось все больше, они становились все мощнее. Это вдохнуло новую жизнь в попытки внедрить элементы искусственного интеллекта в экономике.

С ростом вычислительных мощностей и появлением больших данных ИИ начал применяться в промышленности, логистике и других сферах.  

Немецкая компания Siemens еще в 1995 году начала использовать нейросети для контроля качества на производственных линиях. Алгоритмы анализировали изображения с камер и находили микротрещины в деталях двигателей, которые не замечали люди. К 2010 году такие системы сократили процент брака на 30%.  

В 2012 году Amazon купила стартап Kiva Systems, который производил складских роботов. Эти машины автоматически перемещали товары по складу, что позволило Amazon сократить время обработки заказов с 60-75 до 15 минут. К 2020 году на складах компании работало уже более 200 тыс. таких роботов, а число сотрудников-людей уменьшилось на 20%.  

2020-е: революция трансформеров и GPT 

И, наконец, наступило нынешнее десятилетие. После выхода GPT-3 в 2020 году стало ясно, что ИИ может выполнять не только механические, но и сложные творческие задачи. 

В 2021 году DALL-E 2 научился генерировать коммерческие иллюстрации, что привело к сокращению заказов на биржах.  

В 2022 году журнал The Economist опубликовал статью, написанную GPT-3 – редакторы лишь слегка ее отредактировали. 

Именно в этот период у общественности стало появляться понимание, что искусственный интеллект – это серьезно. И логично возник вопрос:  

Какие профессии ИИ заменит в ближайшие 5–10 лет?  

Для того чтобы понять, кого из работников в перспективе нейросети заменят в первую очередь, нужно посмотреть на уже состоявшийся опыт внедрения ИИ. Вот несколько примеров:

Бухгалтеры и финансовые аналитики 

• В 2023 году одна из крупнейших в мире аудиторских компаний PwC внедрила ИИ-систему для аудита. Алгоритм анализирует финансовые отчеты за секунды, тогда как раньше аудиторы тратили на это недели.  
• В Японии банк Mizuho заменил 30% бухгалтеров на программу, которая автоматически сверяет платежи и формирует отчеты.  

Секретари и ассистенты

• Один из сервисов Гугл с 2018 года записывает людей на стрижку или в ресторан, имитируя человеческий голос.  
• В 2023 году ChatGPT начал использоваться в корпоративных чат-ботах, заменяя живых операторов в 40% случаев.  

Творческие и медийные профессии  

• Новостное агентство Reuters использует ИИ для написания коротких новостей о спорте и финансах. В 2022 году алгоритмы написали 50 тыс. статей.  
• В Китае сервис Tencent Writing Assistant генерирует рекламные тексты для Alibaba, сократив расходы на копирайтеров на 70%.  
• В 2023 году Shutterstock запустил генератор изображений на базе DALL-E, из-за чего спрос на стоковых иллюстраторов упал на 25%.  
• Adobe Firefly позволяет дизайнерам создавать логотипы и баннеры за минуту, тогда как раньше на это уходили часы.  

IT и разработка  

• GitHub Copilot, представленный в 2021 году, использует модель для автоматического написания кода. По данным GitHub, разработчики, использующие Copilot, тратят на 55% меньше времени на рутинные задачи. В 2023 году компания Stripe провела эксперимент, где ИИ полностью заменил junior-разработчиков в написании простых API-интерфейсов – результат был сопоставим с человеческой работой, но в 10 раз быстрее.  
• Компания Testim.io применяет машинное обучение для автоматического тестирования ПО. Их система анализирует прошлые баги, предсказывает уязвимости и самостоятельно пишет тесты, сокращая потребность в ручном тестировании на 80%. В 2024 году IBM объявила, что заменяет 30% QA-инженеров на ИИ-решения.  
• IBM Watson AIOps анализирует логи серверов, автоматически диагностирует сбои и даже перезапускает упавшие службы без участия человека. В 2023 году Deutsche Bank внедрил эту систему, сократив штат сисадминов на 15%.  
•  Google использует ИИ для управления своими дата-центрами. Алгоритмы оптимизируют энергопотребление и охлаждение, что позволило компании уволить часть инженеров по инфраструктуре.  

Медицина и диагностика  

 

• В 2020 году Google DeepMind разработал алгоритм, который обнаруживает рак молочной железы на маммограммах с точностью 94,5% (против 88% у врачей). В 2023 году Национальная служба здравоохранения Великобритании начала внедрять эту систему, что привело к сокращению штата диагностов на 10%.  
•  В Китае Alibaba Cloud обрабатывает 90% КТ-снимков пациентов с COVID-19. Время анализа сократилось с 15 минут до 20 секунд, а число требуемых рентгенологов уменьшилось в 3 раза.  
• В 2022 году компания Insilico Medicine с помощью ИИ разработала новый препарат для лечения фиброза легких всего за 18 месяцев (обычно на это уходит 5 лет). Алгоритм проанализировал 40 млн химических соединений и предложил 6 перспективных кандидатов.  
• В японских аптеках роботы-фармацевты уже выдают лекарства по рецептам. В 2023 году сеть аптек Matsumoto Kiyoshi заменила 20% персонала на такие системы.  

Юриспруденция  

• Сервис DoNotPay, созданный в 2015 году, помогает оспаривать штрафы и подавать иски. В 2023 году он выиграл 500 тыс. дел в США, из-за чего мелкие юридические конторы потеряли 15% клиентов.  
• Платформа LawGeex анализирует контракты с точностью 94%, тогда как юристы-люди ошибаются в 15% случаев. В 2022 году компания Deloitte заменила 50 junior-юристов на этот ИИ.  

Образование  

• Duolingo с 2023 года использует GPT-4 для персонализации обучения. Алгоритм адаптирует упражнения под уровень ученика, заменяя 30% работы репетиторов.  
• В Китае система Squirrel AI применяется в 2000 школах. Она объясняет материал, проверяет домашние задания и ставит оценки, что позволило сократить число учителей на 10%.  

Транспорт и логистика  

• Tesla Semi и Waymo уже тестируют беспилотные грузоперевозки на маршрутах в Техасе и Аризоне. По прогнозам, к 2030 году до 50% грузовиков в США будут автономными, что оставит без работы 300 тыс. дальнобойщиков.  
• В Сингапуре беспилотные такси от компании nuTonomy перевозят пассажиров с 2022 года. Водители традиционных такси стали зарабатывать на 30% меньше.  
• В 2023 году Alibaba представила полностью автономный склад в Шанхае, где 100% операций выполняют роботы. Люди там нужны только для ремонта оборудования. 

Так что же будет?

Сегодня очевидно, что ситуация с нейросетями во многом будет повторять приход в нашу жизнь сначала персональных компьютеров, затем интернета и последующую смартфоноизацию населения планеты. Никуда от искусственного интеллекта нам уже не деться. Он придет в большинство сфер деятельности, чтобы делать работу быстрее и точнее человека.

 Согласно прогнозам к 2030 году до 30% профессий будут автоматизированы нейросетями.

Но стоит ли этого бояться? Мы спросили красноярцев о том, как они относятся таким к перспективам.

«Нейросеть – это просто инструмент, такой же, как и компьютер. В свое время люди опасались, что компьютеры «отберут работу», потом специально учились на операторов ЭВМ. Сегодня ими пользуются все, это просто часть нашей жизни. И человек, не умеющий пользоваться ПК, выглядит дремучим и отсталым. Так же и с нейросетями», – считает один из наших собеседников, работающий в гуманитарной сфере.

С ним согласна блогер Анна:

«Я воспринимаю нейросети как умных и эффективных помощников. Они действительно здорово упрощают жизнь: мгновенно анализируют данные, помогают в творческих задачах. Например, когда у меня случается творческий кризис, я прошу нейросети придумать темы для постов в блог или для видео. Или пишу сценарий для видео и доверяю нейросети его оптимизировать – сделать более цепляющим, с учетом трендов, механики платформы и предпочтений зрителей.

Но есть и обратная сторона: нейросети иногда ошибаются: могут привести ложные факты, что-то перепутать. При этом я не вижу в них угрозы. Какими бы продвинутыми они ни становились, заменить человеческое творчество они не смогут. Главное – использовать их разумно, лишь делегируя то, что действительно помогает экономить время и ресурсы».

В общем, пока у человечества настрой такой, что ИИ – это не угроза, а инструмент. И те, кто научится с ним работать, получат преимущество, будут эффективнее тех, кто отвергает технологии. В каком-то смысле будущее за симбиозом человека и ИИ.

А чем это закончится? Тут вариантов два: либо по сценарию «Терминатора-1», либо по сценарию «Терминатора-2». Поживем – увидим.

Александр Седов
Фото: Kandinsky