Второй пилот

Если подводить итоги этой части, то нейросети станут скорее «вторым пилотом» для специалистов, выражаясь словами  лидера Microsoft Сатьи Наделлы. Они возьмут на себя рутинные задачи и высвободят время людей для креатива, разработки стратегии и пр. Это, в свою очередь, обеспечит рост производительности всех видов умственного труда. Идея «второго пилота» прекрасно соотносится с теорией «недостающей середины», описанной Джеймсом Уилсоном. Он отмечал, что интерес к ИИ на протяжении десятилетий шел рука об руку со страхом перед инновационными технологиями. Каждый читатель этой книги сможет вспомнить хотя бы одну книгу или фильм, который предрекал крах человечества из-за развития искусственного интеллекта. Экономическая литература добавляла масла в огонь, прогнозируя безработицу и полное исчезновение ряда профессий.

Однако машины и люди должны рассматриваться не как соперники, где одни отнимают работу у других, а как союзники, считает Уилсон: «Простая истина: максимальной эффективности компании достигают, когда люди и машины действуют как союзники, пользуясь преимуществами друг друга. То, что мы выполняем играючи (сложить полотенце, например), может оказаться весьма сложным для машины. А нам чрезвычайно трудно делать то, что легко дается машинам (в частности, обнаруживать скрытые закономерности в больших объемах данных). В действительности люди могут добиваться успеха, когда в их распоряжении почти нет данных, тогда как машинам нет равных при больших объемах данных». Именно командную работу он называет недостающей серединой, и это именно то, что будет двигать человечество вперед. Причем в этом альянсе каждая сторона будет выполнять то, что дается ей лучше всего. А ответ на вопрос, каким образом они будут комбинировать эти качества и помогать друг другу, покажет нам, какими будут передовые профессии настоящего и будущего как для людей, так и для машин. По всей вероятности, некоторые из них всегда будут оставаться исключительной прерогативой либо человека, либо машины. Однако формирование команд из людей и машин способствует появлению новых специальностей.

К этой мысли склоняются и в McKinsey. Они отмечают, что изменится характер работы человека и появится потребность в сотрудниках нового типа. Например, в здравоохранении возникнет примерно 5,5 млн новых рабочих мест до 2030 года – как раз благодаря развитию ИИ. В частности, почти на треть вырастет спрос на сотрудников со знаниями математики, технологий и пр. И это уже происходит. Все чаще компании ищут людей, которые умеют работать с нейросетями и за счет этого могут показывать более высокие результаты на рабочем месте, то есть уже используют модель как «второго пилота». Например, только в России за один 2023 год количество вакансий с требованием наличия навыков работы с нейросетями и в частности ChatGPT выросло  более чем в 10 раз. Согласно ноябрьскому отчету  сайта для поиска вакансий Indeed, с момента премьеры ChatGPT появилось в 20 раз больше вакансий, в названии или описании которых упоминается искусственный интеллект. И эти роли не ограничиваются сферой высоких технологий. Причем потребность в таких специалистах наблюдается практически во всех отраслях: от маркетинга до нефтегазового сектора. Впрочем, пока есть некоторый перевес в пользу сфер, связанных с текстами. Появилась даже новая профессия – промпт-инженер. Prompt Engineer – автор запросов (промптов) для моделей искусственного интеллекта. По сути, он создает техническое задание для нейросети. Как и в случае с ТЗ для программистов или дизайнеров, его задача – создать такой промпт, чтобы нейросеть в полной мере поняла команду и сгенерировала релевантный ответ. Он также разрабатывает и тестирует промпты, собирает и поддерживает библиотеку промптов – набор протестированных подсказок, оптимизированных под различные задачи и модели ИИ .

Безусловно, за бортом останутся условные луддиты – противники прогресса, а также те, кто попросту не сможет обучиться работе с нейросетями. Чат позволит избавиться и от непрофессионалов. Возьмем юридическую сферу: модель OpenAI с помощью правильно составленных промптов позволяет создавать неплохие договоры или же проверять готовые. Скажем, в загруженный рабочий день вам, предпринимателю, прислали договор для ознакомления. Времени катастрофически не хватает, а проверить контракт на потенциальные риски необходимо. Чат приходит на помощь – достаточно правильно попросить его об этом, и он проанализирует текст и подсветит риски. Заключение не будет качественным в 100 % случаев, но и хорошие юристы часто ошибаются. В целом такая схема исключает из цепочки юристов, которые занимаются рутиной и «перекладыванием бумажек». Безусловно, чат не заменит специалистов, которые работают со сложными корпоративными договорами, где важна каждая деталь. Но, возможно, скоро и это изменится, что существенно снизит расходы бизнеса, ведь такие специалисты в Москве могут стоить по 20 000–30 000 рублей в час.

Великий уравнитель

Аналитики BCG и Гарвардского университета подтверждают  вывод о том, что (по крайней мере, пока) нейросети не заменят большинство людей, а скорее, сделают их работу более продуктивной. Консультанты BCG с помощью ИИ смогли выполнить на 12,2 % больше задач, чем коллеги без него, и на четверть быстрее. Качество выполненных заданий также было на 40 % выше. Что интересно, это будет и уже происходит неравномерно. А еще любопытнее то, что в выигрышной позиции оказываются специалисты с небольшим опытом. Их эффективность растет вплоть до 40 %, тогда как у более опытных сотрудников – на 20 %. Это связано с недостаточной базой: у начинающих специалистов меньше навыков и знаний по сравнению с более опытными. Таким образом, чат-бот становится «великим уравнителем» на рынке труда и помогает специалистам разного уровня тягаться друг с другом. Можно сказать, что чат-бот становится неким подобием экзоскелета в интеллектуальном мире. Надев его, ты становишься таким же сильным, как твой более прокачанный сосед по офису. Теперь вполне можно прийти в коммуникационное агентство на позицию копирайтера с нулевым опытом и потеснить более опытных коллег за счет навыков работы с сервисом.

Кажется, мы впервые столкнулись с настолько либерализующей технологией. Ведь чтобы ее использовать, не нужны глубокие специальные знания, она стоит сравнительно недорого, при этом дает доступ к экспертизе по несчетному числу предметов. Ее знания и навыки постоянно растут и множатся, благодаря появлению новых плагинов. Пример, к которому я часто обращаюсь в своих размышлениях об ИИ, – математика. Чат вполне может решать простые математические задачи, но, если решение не удовлетворяет пользователя, он может обратиться к плагину Wolfram и делегировать эту работу ему. Так происходит и с другими задачами. И в этом я вижу ключевое отличие чата от любых фундаментальных технологий, которые создавались до этого. По моему мнению, он позволит добиться карьерного успеха большему количеству людей: одним – войти в профессию без необходимых знаний, другим – углубить экспертизу и занять доминирующую позицию в отрасли, повысить эффективность команд, бизнеса и мировой ВВП. В этом я соглашаюсь с Кэти Вуд, чей фонд прогнозирует, что валовый продукт вырастет вдвое уже к 2030 году. Понятно, что часть людей, которые выполняли ту или иную работу, останутся не у дел. Как и у предыдущих поколений, у них будет возможность перестроиться и обрести новую профессию. Безусловно, это станет мощным вызовом для образовательной системы. Но об этом мы поговорим позже.

Есть и другой «уравнивающий» аспект. На мой взгляд, чат сможет стереть границы не только между специалистами разного уровня, но и географические. COVID‑19 в 2020 году и последующие локдауны во всем мире переформатировали рабочую среду. Удаленка – новая норма на рынке, которая дает возможность компаниям нанимать таланты из любой точки мира: географические границы больше не ограничивают бизнес с точки зрения найма. Моя компания «Зерокодер» – яркий тому пример. Мы функционируем в виртуальном пространстве. Например, я пишу эту книгу в Таиланде, а мои сотрудники распределены по всему миру. Развитие нейронных сетей поможет нам сделать следующий шаг в этом направлении. Что я имею в виду? Они позволят преодолеть не только географические барьеры, но и языковые. Представьте, что ваши специалисты не говорят на одном языке, но понимают друг друга благодаря системам на основе ИИ, которые переводят речь людей в режиме реального времени. А это, в свою очередь, позволит уравнять людей из разных регионов в доходах.

Представьте, что вы – житель Бангладеш, получающий два доллара в день. Вы не можете изменить свою жизнь к лучшему и, скажем, устроиться на работу в американскую компанию, потому что вы не знаете языка. Нейросети могут это исправить, и вам даже не понадобится экстренно браться за учебники. Они же позволят вам, как я уже писал выше, за короткий срок «дорасти» до уровня американских специалистов. Используя нейросети, вы сможете быстро погрузиться в особенности локального маркетинга, а Copilot компенсирует недостаток знаний в программировании. Таким образом нейронные сети могут стать «глобальными уравнителями», стерев разницу между людьми с точки зрения языка, знаний и географии. Мы вполне можем войти в эру более инклюзивного и взаимосвязанного мира, о чем люди мечтают последние десятилетия.