21 урок для XXI века - Юваль Ной Харари

Водитель, предвидящий намерения пешехода, банкир, который оценивает кредитоспособность потенциального заемщика, и юрист, чувствующий настроение партнера за столом переговоров, опираются не на магию. Они просто не осознают, что их мозг распознает биохимические закономерности, анализируя выражение лица, интонации голоса, движения рук и даже исходящий от человека запах. Искусственный интеллект, снабженный соответствующими датчиками, может делать все это гораздо точнее и надежнее, чем человек.

Поэтому угроза массовой безработицы связана не только с развитием информационных технологий. К ней ведет слияние искусственного интеллекта с биотехнологиями. Путь от сканера МРТ до рынка труда долог и тернист, но его можно пройти за несколько десятилетий. Те знания, которые сегодня исследователи мозга получают о миндалевидном теле или мозжечке, к 2050 году позволят компьютерам превзойти психиатров и телохранителей.

Искусственный интеллект может не только «взламывать» людей и превосходить их в умениях и навыках, которые до сих пор считались исключительно человеческими. Он также обладает уникальными способностями, отсутствующими у человека, что делает различие между ним и работником из плоти и крови не только количественным, но и качественным. Две важные сверхчеловеческие способности искусственного интеллекта – это возможность подключения и взаимодействия, а также обновляемость.

Люди – отдельные личности, и их трудно подключить друг к другу и проследить, чтобы все они отвечали современным требованиям. Зато компьютеры легко объединить в единую гибкую сеть. Поэтому речь идет не о замене миллионов отдельных работников миллионами роботов и компьютеров. Скорее всего, отдельных людей заменят интегрированные сети. Говоря об автоматизации, некорректно сравнивать возможности одного водителя с возможностями одного беспилотного автомобиля или одного врача с одним искусственным интеллектом, который ставит диагноз и назначает лечение. Нужно сравнивать возможности коллектива людей с возможностями интегрированной сети.

Например, многие водители не знают о последних изменениях в правилах дорожного движения и поэтому часто их нарушают. Кроме того, поскольку каждая машина автономна, то, когда две машины приближаются к одному перекрестку, водители могут неверно оценить намерения друг друга, что приводит к аварии. Два беспилотных автомобиля, приближающиеся к перекрестку, не полностью автономны – они части единого алгоритма. Поэтому вероятность неверной интерпретации намерений, а значит, и столкновения у них гораздо ниже. А если министерство транспорта решит изменить какие-то пункты ПДД, все беспилотные автомобили можно одновременно и без особого труда перепрограммировать, чтобы они в точности соблюдали новые правила [13 - Seyed Azimi et al. , ‘Vehicular Networks for Collision Avoidance at Intersections, ’ SAE International Journal of Passenger Cars – Mechanical Systems 4 (2011), 406–416; Swarun Kumar et al. , ‘CarSpeak: A Content-Centric Network for Autonomous Driving’, SIGCOM Computer Communication Review 42(2012), 259–270; Mihail L. Sichitiu and Maria Kihl, ‘Inter-Vehicle Communication Systems: A Survey’, IEEE Communications Surveys & Tutorials (2008), 10; Mario Gerla, Eun-Kyu Lee and Giovanni Pau, ‘Internet of Vehicles: From Intelligent Grid to Autonomous Cars and Vehicular Clouds’, 2014 IEEE World Forum on Internet of Tings (WF-IoT) (2014), 241–246. ].

Сказанное справедливо и для медицины. Когда Всемирная организация здравоохранения выявляет новое заболевание или какая-нибудь лаборатория создает новое лекарство, информацию об этом практически невозможно донести сразу до всех врачей в мире. Но если мы создадим даже 10 миллиардов систем медицинского искусственного интеллекта и каждая будет следить за здоровьем какого-то одного человека, информацию в них можно обновить за доли секунды, и эти системы легко смогут обмениваться данными о новом вирусе или препарате. Эти потенциальные преимущества – взаимодействие и обновляемость – столь велики, что в некоторых профессиях имеет смысл заменить всех людей компьютерами, даже если некоторые специалисты по-прежнему справляются с работой лучше машины.

Вы можете возразить, что, заменив отдельных людей компьютерной сетью, мы лишимся преимуществ индивидуального подхода. Например, если один врач поставит неверный диагноз, он не убьет всех пациентов в мире и не остановит разработку всех новых лекарств. Но если все врачи представляют собой единую систему и эта система допустит ошибку, результат может оказаться катастрофическим. В реальности интегрированные компьютерные системы могут максимизировать преимущества взаимодействия, не растеряв преимуществ индивидуального подхода. В одной сети будут выполняться разные алгоритмы – так, чтобы пациент в отдаленной деревне в джунглях мог с помощью смартфона связаться не с одним авторитетным врачом, а с сотнями систем медицинского искусственного интеллекта, работа которых подвергается постоянному сравнению. Не устраивают рекомендации врача IBM? Не страшно. Даже если вы застряли где-то на склонах Килиманджаро, вам не составит никакого труда узнать мнение доктора из Baidu.

Польза для человеческого общества, вероятно, будет огромной. Системы медицинского искусственного интеллекта смогут обеспечить более качественным и дешевым медицинским обслуживанием миллиарды людей, включая тех, кому сегодня вообще недоступны услуги здравоохранения. Благодаря обучающим алгоритмам и биометрическим датчикам бедный деревенский житель из слаборазвитой страны сможет получить медицинские услуги, по качеству значительно превосходящие те, что сегодня богатейшие люди мира получают в самых современных клиниках [14 - David D. Luxton et al. , ‘mHealth for Mental Health: Integrating Smartphone Technology in Behavioural Healthcare’, Professional Psychology: Research and Practice 42: 6 (2011), 505–512; Abu Saleh Mohammad Mosa, Illhoi Yo o and Lincoln Sheets, ‘A Systematic Review of Healthcare Application for Smartphones’, BMC Medical Informatics and Decision Making 12: 1 (2012), 67; Karl Frederick Braekkan Payne, Heather Wharrad and Kim Watts, ‘Smartphone and Medical Related App Use among Medical Students and Junior Doctors in the United Kingdom (UK): A Regional Survey’, BMC Medical Informatics and Decision Making 12: 1 (2012), 121; Sandeep Kumar Vashist, E. Marion Schneider and John H. T. Loung, ‘Commercial Smartphone-Based Devices and Smart Applications for Personalised Healthcare Monitoring and Management’, Diagnostics 4: 3 (2014), 104–128; Maged N. Kamel Bouls et al. , ‘How Smartphones Are Changing the Face of Mobile and Participatory Healthcare: An Overview, with Example from eCAALYX’, BioMedical Engineering OnLine 10: 24 (2011), https: //doi. org/10. 1186/1475-925X-10-24, accessed 30 July 2017; Paul J. F. White, Blake W. Podaima and Marcia R. Friesen, ‘Algorithms for Smartphone and Tablet Image Analysis for Healthcare Applications’, IEEE Access 2 (2014), 831–840. ].

Аналогичным образом беспилотные автомобили могли бы обеспечить людей лучшими транспортными услугами – в частности, снизить смертность из-за автомобильных аварий. В наши дни в авариях на дорогах ежегодно гибнет около 1, 25 миллиона человек (в два раза больше, чем из-за войн, преступлений и терактов) [15 - World Health Organization, Global status report on road safety 2015 (2016); ‘Estimates for 2000–2015, Cause-Specifc Mortality’, http: //www. who. int/healthinfo/global_burden_disease/estimates/en/index1. html, accessed 6 September 2017. ]. Более 90 % этих аварий связаны с так называемым человеческим фактором: кто-то сел за руль нетрезвым, кто-то вел машину, набирая сообщение на телефоне, кто-то заснул за рулем, кто-то просто погрузился в грезы, вместо того чтобы следить за дорогой. По оценкам Национального управления безопасности движения на трассах, в 2012 году в США причиной 31 % смертельных аварий был алкоголь, 30 % – превышение скорости и 21 % – невнимательность [16 - Анализ причин автомобильных аварий в США см. : Daniel J. Fagnant and Kara Kockelman, ‘Preparing a Nation for Autonomous Vehicles: Opportunities, Barriers and Policy Recommendations’, Transportation Research Part A: Policy and Practice 77 (2015), 167– 181; анализ данных по всему миру см. , например: OECD/ITF, Road Safety Annual Report 2016 (Paris: OECD Publishing, 2016), http: //dx. doi. org/10. 1787/irtad-2016-en. ]. Для беспилотных автомобилей подобное невозможно. Хотя у них есть свои проблемы и ограничения, а некоторых аварий не удастся избежать никому, замена всех водителей компьютерами, как ожидается, снизит уровень смертности и травм на дорогах приблизительно на 90 % [17 - Kristofer D. Kusano and Hampton C. Gabler, ‘Safety Benefts of Forward Collision Warning, Brake Assist, and Autonomous Braking Systems in Rear-End Collisions’, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 13: 4 (2012), 1546–1555; James M. Anderson et al. , Autonomous Vehicle Technology: A Guide for Policymakers (Santa Monica: RAND Corporation, 2014), esp. 13–15; Daniel J. Fagnant and Kara Kockelman, ‘Preparing a Nation for Autonomous Vehicles: Opportunities, Barriers and Policy Recommendations’, Transportation Research Part A: Policy and Practice 77 (2015), 167–181; Jean-Francois Bonnefon, Azim Sharif and Iyad Rahwan, ‘Autonomous Vehicles Need Experimental Ethics: Are We Ready for Utilitarian Cars? ’, arXiv (2015), 1–15. О предложениях по созданию межтранспортных сетей для предотвращения аварий см. : Seyed R. Azimi et al. , ‘Vehicular Networks for Collision Avoidance at Intersections’, SAE International Journal of Passenger Cars – Mechanical Systems 4: 1 (2011), 406–416; Swarun Kumar et al. , ‘CarSpeak: A Content-Centric Network for Autonomous Driving’, SIGCOM Computer Communication Review 42: 4 (2012), 259–270; Mihail L. Sichitiu and Maria Kihl, ‘Inter-Vehicle Communication Systems: A Survey’, IEEE Communications Surveys & Tutorials 10: 2 (2008); Mario Gerla et al. , ‘Internet of Vehicles: From Intelligent Grid to Autonomous Cars and Vehicular Clouds’, 2014 IEEE World Forum on Internet of Tings (WF-IoT) (2014), 241–246. ]. Иными словами, переход на беспилотные автомобили, по всей видимости, каждый год будет сохранять жизни миллиону человек.