Никто еще не готов к тому, как автоматизация может изменить рутинную работу «белых воротничков», пишет обозреватель Bloomberg Opinion Лионель Лоран.

Неужели «белые воротнички» — аналитики, кодеры и даже колумнисты — пойдут по пути средневековых писцов? По данным одного из опросов, в прошлом месяце в США было объявлено об увольнении около 39 тыс. сотрудников в сфере финансов и технологий, а теперь еще 900 сотрудников DocuSign и Snap сигнализируют о продолжающейся гонке по «сжиганию мостов» и переходу на более экономически эффективные искусственный интеллект и автоматизацию. Разработчики цитируют Маркса на интернет-форумах и размышляют, не стоит ли им переквалифицироваться в электриков.

Держателей акций это, похоже, не слишком беспокоит, как и политиков, стремящихся разогнать гонку технологий. В конце концов, при низком уровне безработицы, отсутствии луддитов и большом спросе проще говорить о том, что ИИ может повысить производительность труда и экономический рост. Технология не станет «массовым уничтожителем рабочих мест», заявил недавно в интервью BBC глава Банка Англии Эндрю Бейли.

Однако просто надеяться на лучшее — это неадекватная реакция на потенциальные потрясения, которые ИИ может вызвать на рынке труда. Множество исследований начинают демонстрировать, что происходит, когда ИИ внедряется в мир «белых воротничков». Не все из этого выглядит красиво.

До сих пор эксперименты были сосредоточены на рутинных текстовых задачах, с которыми, как кажется, лучше всего справляется генеративный ИИ — программирование, профессиональное письмо и поддержка клиентов. Обнадеживает то, что эта технология, похоже, лучше работает в качестве компаньона для работников, а не их замены. Одно из исследований, посвященное GitHub Copilot от Microsoft и OpenAI — ИИ-помощнику, который предлагает кодерам рекомендации и подсказки, — показало, что те, кто использовали этот инструмент, выполнили задание в среднем на 55,8% быстрее. Другое исследование показало, что работники, использующие ChatGPT для работы с пресс-релизами или аналитическими планами, выполняют их на 10 минут быстрее, а качество при этом повышается. Еще одно исследование показало, что сотрудники службы поддержки клиентов, использующие ИИ-помощников, выполняют на 14% больше задач в час.

Эти исследования также свидетельствуют о том, что преимущества ИИ в большей степени распространяются на работников с меньшим опытом (что может объяснить, почему «младотурки» в сфере технологий, похоже, больше любят эти инструменты, чем старая гвардия). Оптимистичный вывод заключается в том, что вместо того, чтобы прокладывать просеку через весь офис, ИИ может стать инструментом повышения производительности, который обучает и тренирует тех, кто находится ниже по карьерной лестнице, а также высвобождает больше времени для старших коллег. Ученый-компьютерщик Дж. К. Р. Ликлайдер представил себе такой идеальный симбиоз «человек-компьютер» в 1960 г., пожаловавшись, что 85% своего рабочего времени он тратит на «приведение себя в состояние, в котором можно думать», записывая информацию или упорядочивая ее, например, строя графики, вместо того чтобы заниматься более продуктивной работой.

Но не все так радужно. Контролируемые эксперименты не всегда говорят нам о том, что происходит в масштабе. Например, пользователи Copilot отмечают, что необходимо проверять и отлавливать ошибки — ведь инструмент опирается на большие языковые модели, которые не застрахованы от ошибок. Опытные кодеры справятся с этим лучше. «(Copilot) немного приподнимает всех, но если вы плохой программист, у вас все равно останутся слабые места», — говорит Ноа Гифт, преподаватель Университета Дьюка. Возможность образования отрицательной обратной связи с неопытными программистами может оказаться настолько дорогостоящей, что планка квалификации при приеме на работу будет поднята еще выше. С другой стороны, возможности ИИ могут настолько усилить лучших работников, что людей потребуется меньше.

Кроме того, возникает вопрос, не приведет ли ускоренное создание контента к обесцениванию творцов и снижению зарплат, а не к росту спроса. «Даже если ИИ принесет пользу тем, кто имеет более низкий уровень квалификации, это не значит, что от этого выиграют все», — говорит профессор Оксфордской школы Мартина Карл-Бенедикт Фрей. Он приводит в пример компанию Uber Technologies и снижение ею барьера для входа на рынок услуг по перевозке пассажиров, что привело к увеличению количества перевозчиков и снижению доходов водителей. В прошлом месяце МВФ предупредил, что рабочие места в странах с развитой экономикой особенно подвержены влиянию ИИ и риску снижения спроса на рабочую силу, уменьшения заработной платы и сокращения найма. Некоторые рабочие места могут просто исчезнуть.

Это не значит, что мы должны паниковать по поводу Армагеддона рабочих мест. В долгосрочной перспективе мы сможем оглянуться назад и удивиться, как мы вообще обходились без ИИ. Но то, как мы справимся с краткосрочной перспективой, имеет огромное значение, если она приведет к росту неравенства и снижению зарплат. Уговоры «переквалифицироваться» или «выучить Python» начнут звучать как банальность в мире, где машины могут писать код, но не могут починить протекающий кран.

Что же нужно сделать? На первый взгляд, стоит рассмотреть три идеи. Первая — держать под контролем ведущих поставщиков ИИ, которые доминируют в этой «исключительно эксплуататорской» технологии, как выразился бывший руководитель StabilityAI Эд Ньютон-Рекс, чтобы избежать чрезмерного поглощения принадлежащих работникам данных машинами. Второе — создать новые задачи вокруг ИИ, чтобы сфокусировать его на оншоринге его собственной цепочки поставок, например, производстве чипов, на которых он работает. Третье — создать систему социальной защиты для тех, кто в ней нуждается, например, безусловный базовый доход.