Таким образом, альтернативная система здравоохранения может предписать своему алгоритму не предсказывать мои болезни, а помогать мне их избегать. Такой динамический алгоритм может использовать те же данные, что и жесткий алгоритм, но вместо предсказания сердечного приступа в пятьдесят лет он даст мне точные рекомендации по питанию и посоветует регулярные упражнения. Взломав мою ДНК, алгоритм не узнает мою предначертанную судьбу, а скорее помогает мне изменить свое будущее. Страховые компании, банки и потенциальные супруги не должны так легко списывать меня со счетов.
Но прежде чем мы бросимся в объятия динамичного алгоритма, стоит отметить, что у него тоже есть обратная сторона. Человеческая жизнь - это балансирование между стремлением к самосовершенствованию и принятием себя такими, какие мы есть. Если цели динамического алгоритма диктуются амбициозным правительством или безжалостными корпорациями, алгоритм, скорее всего, превратится в тирана, неустанно требующего от меня больше заниматься спортом, меньше есть, сменить хобби и изменить множество других привычек, иначе он донесет на меня работодателю или понизит мой социальный кредитный рейтинг. История полна жестких кастовых систем, которые лишали людей способности меняться, но она также полна диктаторов, которые пытались лепить людей, как глину. Поиск среднего пути между этими двумя крайностями - бесконечная задача. Если мы действительно дадим национальной системе здравоохранения огромную власть над нами, мы должны создать механизмы самокоррекции, которые не позволят ее алгоритмам стать ни слишком жесткими, ни слишком требовательными.
ТЕМПЫ РАЗВИТИЯ ДЕМОКРАТИИ
Наблюдение - не единственная опасность, которую новые информационные технологии представляют для демократии. Вторая угроза заключается в том, что автоматизация дестабилизирует рынок труда, а возникшее напряжение может подорвать демократию. Судьба Веймарской республики - наиболее часто приводимый пример такого рода угрозы. На выборах в Германии в мае 1928 года нацистская партия набрала менее 3 % голосов, и казалось, что Веймарская республика процветает. Менее чем через пять лет Веймарская республика рухнула, и Гитлер стал абсолютным диктатором Германии. Этот поворот обычно связывают с финансовым кризисом 1929 года и последовавшей за ним мировой депрессией. Если до краха на Уолл-стрит в 1929 году уровень безработицы в Германии составлял около 4,5 % от численности рабочей силы, то к началу 1932 года он вырос почти до 25 %.
Если три года безработицы, достигавшей 25 %, могли превратить, казалось бы, процветающую демократию в самый жестокий тоталитарный режим в истории, то что может произойти с демократическими государствами, когда автоматизация вызовет еще большие потрясения на рынке труда XXI века? Никто не знает, как будет выглядеть рынок труда в 2050 или даже в 2030 году, кроме того, что он будет сильно отличаться от сегодняшнего. ИИ и робототехника изменят множество профессий, от сбора урожая до торговли акциями и преподавания йоги. Многие профессии, которые люди выполняют сегодня, частично или полностью перейдут к роботам и компьютерам.
Конечно, по мере исчезновения старых рабочих мест будут появляться новые. Опасения, что автоматизация приведет к масштабной безработице, уходят в глубь веков, и до сих пор они так и не оправдались. Промышленная революция лишила миллионы фермеров работы в сельском хозяйстве и обеспечила их новыми рабочими местами на фабриках. Затем она автоматизировала заводы и создала множество рабочих мест в сфере услуг. Сегодня многие люди имеют работу, которую невозможно было себе представить тридцать лет назад, например блогеры, операторы беспилотников и дизайнеры виртуальных миров. Маловероятно, что к 2050 году все человеческие профессии исчезнут. Скорее, настоящая проблема заключается в суматохе, связанной с адаптацией к новым рабочим местам и условиям. Чтобы смягчить удар, мы должны подготовиться к этому заранее. В частности, мы должны вооружить молодое поколение навыками, которые будут актуальны на рынке труда 2050 года.
К сожалению, никто не знает точно, каким навыкам мы должны обучать детей в школе и студентов в университете, потому что мы не можем предсказать, какие профессии и задачи исчезнут, а какие появятся. Динамика рынка труда может противоречить многим нашим интуициям. Некоторые навыки, которые мы веками лелеяли как уникальные человеческие способности, могут быть легко автоматизированы. Другие навыки, на которые мы обычно смотрим свысока, автоматизировать будет гораздо сложнее.
Например, интеллектуалы склонны ценить интеллектуальные навыки больше, чем моторные и социальные. Но на самом деле автоматизировать игру в шахматы гораздо проще, чем, скажем, мытье посуды. До 1990-х годов шахматы часто называли одним из главных достижений человеческого интеллекта. В своей влиятельной книге 1972 года "Чего не могут компьютеры" философ Хьюберт Дрейфус изучил различные попытки научить компьютеры играть в шахматы и отметил, что, несмотря на все эти усилия, компьютеры так и не смогли победить даже начинающих человеческих игроков. Это стало решающим примером для аргументации Дрейфуса о том, что компьютерный интеллект по своей природе ограничен. В отличие от этого, никто не думал, что мытье посуды - это особенно сложная задача. Однако оказалось, что компьютер может победить чемпиона мира по шахматам гораздо легче, чем заменить кухонного грузчика. Конечно, автоматические посудомоечные машины существуют уже несколько десятилетий, но даже самые совершенные роботы не обладают такими сложными навыками, как сбор грязной посуды со столов в оживленном ресторане, помещение хрупких тарелок и бокалов в автоматическую посудомоечную машину и их последующее извлечение.
Точно так же, если судить по их зарплате, можно предположить, что наше общество ценит врачей больше, чем медсестер. Однако работу медсестер автоматизировать сложнее, чем работу хотя бы тех врачей, которые в основном собирают медицинские данные, ставят диагноз и рекомендуют лечение. Эти задачи, по сути, являются распознаванием образов, а выявление образов в данных - это то, с чем ИИ справляется лучше, чем человек. В отличие от этого, ИИ далек от того, чтобы обладать навыками, необходимыми для автоматизации таких задач, как замена бинтов на раненом человеке или инъекция плачущему ребенку. Эти два примера не означают, что мытье посуды или уход за больными никогда не будут автоматизированы, но они указывают на то, что люди, которые хотят получить работу в 2050 году, должны вкладывать в свои двигательные и социальные навыки столько же, сколько в интеллект.
Еще одно распространенное, но ошибочное предположение заключается в том, что творческие способности присущи только человеку, поэтому автоматизировать любую работу, требующую творческого подхода, будет сложно. Однако в шахматах компьютеры уже гораздо более креативны, чем люди. То же самое может произойти и во многих других областях - от сочинения музыки до доказательства математических теорем и написания книг, подобных этой. Творчество часто определяют как способность распознавать закономерности и затем разрушать их. Если это так, то во многих областях компьютеры, вероятно, станут более креативными, чем мы, потому что они превосходят нас в распознавании образов.
Третье ошибочное предположение заключается в том, что компьютеры не смогут заменить людей в профессиях, требующих эмоционального интеллекта, - от терапевтов до учителей. Однако это предположение зависит от того, что мы понимаем под эмоциональным интеллектом. Если под ним понимается способность правильно распознавать эмоции и оптимально реагировать на них, то компьютеры вполне могут превзойти человека даже в эмоциональном интеллекте. Эмоции тоже являются шаблонами. Гнев - это биологический паттерн нашего организма. Страх - еще один такой паттерн. Как узнать, злитесь вы или боитесь? Со временем я научился распознавать эмоциональные шаблоны человека, анализируя не только содержание того, что вы говорите, но и ваш тон голоса, выражение лица и язык тела.
У ИИ нет собственных эмоций, но, тем не менее, он может научиться распознавать эти паттерны у людей. На самом деле компьютеры могут превзойти людей в распознавании человеческих эмоций именно потому, что у них нет собственных эмоций. Мы жаждем, чтобы нас поняли, но другие люди часто не могут понять, что мы чувствуем, потому что они слишком заняты своими собственными чувствами. Компьютеры же, напротив, будут понимать наши чувства с особой точностью, поскольку научатся распознавать закономерности наших чувств, не отвлекаясь при этом на собственные переживания.
Исследование, проведенное в 2023 году, показало, что чатбот ChatGPT, например, превосходит обычного человека по уровню эмоциональной осведомленности в определенных сценариях. Исследование основывалось на тесте Levels of Emotional Awareness Scale, который обычно используется психологами для оценки эмоциональной осведомленности людей, то есть их способности концептуализировать свои и чужие эмоции. Тест состоит из двадцати эмоционально заряженных сценариев, и участникам необходимо представить себя переживающими этот сценарий и написать, как бы они сами и другие люди, упомянутые в сценарии, себя чувствовали. Затем лицензированный психолог оценивает, насколько эмоционально осознанными являются ответы.
Поскольку у ChatGPT нет собственных чувств, его попросили описать только то, что чувствовали бы главные герои сценария. Например, в одном из стандартных сценариев описывается, как человек едет по подвесному мосту и видит другого человека, который стоит по другую сторону ограждения и смотрит вниз на воду. ChatGPT пишет, что водитель "может испытывать чувство беспокойства или тревоги за безопасность этого человека. Он также может испытывать повышенное чувство тревоги и страха из-за потенциальной опасности ситуации". Что касается другого человека, то он "может испытывать целый ряд эмоций, таких как отчаяние, безнадежность или печаль. Они также могут испытывать чувство изоляции или одиночества, поскольку считают, что никто не заботится о них и их благополучии". ChatGPT уточнил свой ответ, написав: "Важно отметить, что это лишь общие предположения, а чувства и реакции каждого человека могут сильно отличаться в зависимости от его личного опыта и взглядов".