Новые законы робототехники
Помня об этих целях, можно предложить четыре новых закона робототехники, которые в этой книге будут изучаться и развиваться:
1. Роботизированные системы и ИИ должны дополнять профессионалов, а не заменять их[9]
Громкие предсказания о наступлении технологической безработицы подогревают популярные дискуссии о будущем труда. Некоторые эксперты предрекают то, что практически каждая работа обречена на вымирание под натиском технологического прогресса. Другие указывают на препятствия, лежащие на пути автоматизации. Для политиков вопрос в том, какие из этих препятствий роботизации имеют смысл, а какие следует изучить и убрать. Роботы-мясники имеют смысл, роботы-воспитатели кажутся нам сомнительными. Являются ли эти сомнения попросту луддитской реакцией, или они суть отражение более глубокого понимания природы детства? Правила лицензирования не позволяют сегодня рекламировать приложения, анализирующие симптомы, в качестве врачей, действительно занимающихся медициной. Но правильный ли это подход?
В этой книге исследуются подобные примеры и представляются эмпирические и одновременно нормативные аргументы в пользу замедления или, наоборот, ускорения внедрения ИИ в различных сферах. Здесь имеют значение многие факторы, относящиеся к конкретным рабочим местам и юрисдикциям. Однако общим организующим принципом является значение осмысленного труда для ощущения человеком собственного достоинства и для управления сообществами. Гуманная программа автоматизации должна отдавать приоритет инновациям, дополняющим работников на рабочих местах, которые являются или должны быть их полноценным призванием. Машинами следует заменять опасные или изматывающие виды работ, обеспечивая при этом тех, кто в настоящий момент эти работы выполняет, справедливой компенсацией и предлагая им переход на другие социальные роли.
Такой сбалансированный подход разочарует как технофилов, так и технофобов. И точно так же упор на правление оттолкнет как тех, кто порицает «вмешательство» в рынки труда, так и тех, кто ненавидит «класс профессиональных менеджеров». В той мере, в какой профессии можно приравнять к экономической кастовой системе, в которой одни работники получают несправедливые привилегии, такие подозрения вполне оправданны. Можно, однако, смягчить стратификацию, отстаивая высшие цели профессий.
Компромисс, составляющий ядро профессионализма, состоит в том, что работникам надо предоставить определенные права в решении вопросов организации производства, но в то же время вменить им в обязанность трудиться на благо всего общества[10]. Профессионалы, занимающиеся исследованиями как в университетах, так и в собственных фирмах, культивируют распределенные экспертные знания, сглаживая классические противоречия между технократией и народным правлением. Мы не должны подрывать или обескровливать профессии, вопреки мнению слишком многих защитников подрывных инноваций. Скорее, гуманная автоматизация потребует усиления уже существующих экспертных сообществ и создания новых.
Удачное определение профессий довольно объемно, оно должно включать многих работников, объединенных профсоюзами, особенно когда они защищают тех, кому служат, от неумных или опасных технологий. Например, профсоюзы учителей выступали против избыточной «зубрежки и тестирования» средствами автоматических систем и во многих других ситуациях также отстаивали интересы учеников. Профсоюзы, развивающиеся по пути профессионализации, то есть позволяющие своим членам защищать тех, кому они служат, должны получить важную роль в определении облика революции ИИ.
Иногда будет сложно доказать, что процесс, завязанный на человека, лучше автоматизированного. Общие финансовые показатели вытесняют сложные критические стандарты. Например, программы машинного обучения скоро смогут, основываясь на обработке естественного языка методом перебора, предсказать, какая из предложенных книг способна стать бестселлером. С чисто экономической точки зрения такие программы могут отбирать рукописи или сценарии фильмов лучше редакторов и режиссеров. Тем не менее люди, работающие в креативных индустриях, должны отстаивать свои профессиональные знания. У редакторов важная роль в издании, оценке, поиске и продвижении работ, которые публика, возможно, сейчас еще не хочет читать, хотя они ей и нужны. То же можно сказать о журналистах: даже если автоматическая генерация текста способна создать текст, максимизирующий доходы от рекламы, этот примитивный триумф никогда не заменит настоящего репортажа с истинно человеческой точки зрения, которую еще нужно приобрести. Профессиональные школы в университетах уточняют и пересматривают стандарты медиа, права, медицины и многих других областей, не позволяя им скатываться до уровня простых показателей, допускающих автоматизацию.
Даже в тех областях, которые, кажется, просто напрашиваются на автоматизацию, например, в логистике, клининге, сельском хозяйстве и горном деле, работники будут играть ключевую роль в процессе длительного перехода к ИИ и роботам. Сбор или создание данных, необходимых для ИИ, для многих станет трудной задачей. Благодаря нормам и регулированию их работа может стать более интересной и автономной. В частности, европейский закон о неприкосновенности частной жизни дает водителям возможность оспаривать тотальный мониторинг и контроль, от которого страдают дальнобойщики в США[11]. Это не значит, что такое опасное занятие должно остаться без контроля. Сенсоры способны указать на проблемы с рефлексами водителями. Но есть огромная разница между сенсорами, которые специально настроены на обнаружение проблем с безопасностью, и постоянной видео- и аудиозаписью любых действий водителя. Достижение правильного баланса между изматывающим надзором и разумным, фокусированным мониторингом может стать ключевой задачей в самых разных областях деятельности.
Также мы можем спроектировать такой технологической переход, который позволит не упускать людей из виду или, по крайней мере, предоставит им выбор. Например, Toyota продвигает автомобили с большим уровнем роботизации, начиная с режима «личный водитель» (который требует минимального контроля со стороны водителя) и заканчивая режимом «хранитель» (при котором компьютерные системы автомобиля сосредоточены на избегании аварий, тогда как самим транспортным средством управляет человек)[12]. На самолетах автопилоты работают уже многие десятилетия, однако у коммерческих перевозчиков в рубке обычно все еще находится по меньшей мере два человека. Даже обычный авиапассажир может быть благодарен за то, что сторонники полной автоматизации пока не стремятся избавиться от пилотов[13].
Заметим, что транспорт одна из наиболее простых областей применения ИИ. Как только пункт назначения задан, спорить о траектории путешествия нет смысла. В других областях все наоборот: клиент или потребитель может передумать. Ученики в классе в весенний денек могут оказаться слишком непоседливыми, чтобы раз за разом повторять таблицу умножения. Модник может вызвать своего дизайнера интерьеров, расстроившись из-за того, что выбранная им для гостиной гравюра оказалась слишком аляповатой. Тренер может засомневаться в том, нужно ли клиенту, который выглядит слишком уставшим, бежать по беговой дорожке еще минуту. В каждом из этих случаев самое главное это коммуникация, а также проявляемые при общении людей навыки терпения, размышления и различения[14].
Конечно, если тысячи тренеров вооружатся Google Glass и запишут все свои встречи, наверно, соберется какая-то божественная база данных из гримас и выпученных глаз, ругательств и триумфов, которая сможет определить оптимальный ответ уставшему бегуну. Но даже если просто задуматься о том, как построить такую базу данных, о том, что должно оцениваться как положительный или отрицательный результат и в какой мере, тут же придет осознание ключевой роли, которую люди будут играть в создании и поддержании ИИ и роботов в любом правдоподобном сценарии будущего. Искусственный интеллект так и останется искусственным, поскольку он всегда будет плодом человеческого сотрудничества[15]. Более того, большинство недавних достижений в ИИ нацелены на решение строго определенных задач, а не на выполнение работ как таковых или социальных ролей[16].
Существует много примеров технологий, которые позволяют повысить производительность рабочих мест, сделать их более интересными или допускают и то, и другое. Агентство цифрового развития Италии отметило: «Технология часто заменяет не профессионала целиком, а лишь некоторые конкретные действия»[17]. Современные студенты-юристы едва ли могут поверить, что до интернета их коллегам приходилось перелопачивать пыльные тома, чтобы оценить обоснованность того или иного дела; поисковые программы значительно упрощают этот процесс и значительно расширяют список ресурсов, доступных в судебном разбирательстве. Нисколько не упрощая задачу, они могут, наоборот, значительно ее усложнить[18]. Если на поиск по книгам тратится меньше времени, а на интеллектуальный труд, в котором создается общая картина дела, больше, для адвокатов это прямая выгода. Автоматизация может дать похожий прирост производительности и многим другим работникам, что не обязательно ведет к замене их труда. И это не просто наблюдение. Это вполне состоятельная цель программы развития[19].