Существует хор к ‘ведущих мыслителей’, утверждающих, что искусственный интеллект (ИИ) не заменит менеджеров. Harvard Business Review возглавляет атаку с целой серией статей, утверждая, что ИИ не заменит человеческих принимающих решения и что ИИ “позволит работникам заниматься деятельностью, где человеческая экспертиза необходима” (Сенц, 2023). Де Кремер и Каспаров (2021) утверждают, что “ИИ должен дополнять человеческий интеллект, а не заменять его”. Мартела и Луома (2021) категорически заявляют, что “ИИ никогда не заменит менеджеров”, потому что люди лучше “переформулируют” проблемы, чем машины – по крайней мере, на данный момент. Другие статьи в HBR предлагают идею, что слишком большое внимание к ИИ на самом деле может вызвать “больше проблем, чем решить” (Ацир, 2024), и Шриер (2023) описывает рабочие места, наиболее и менее подверженные влиянию ИИ, с простым названием “ваша работа защищена от ИИ?”. Наконец, Лахани (2023) аргументирует, что “ИИ не заменит людей, но люди с ИИ заменят людей без ИИ”. Общий вывод заключается в том, что люди и их уникальность не должны слишком беспокоиться о потере работы из-за алгоритмов, и что ИИ останется помощниками, а не партнерами и, в любом случае, не начальниками.
“Ведущие мыслители” допускают ошибки
Что, если “ведущие мыслители” ошибаются? Нет гарантии правильности их тезисов, верно? В истории технологий было много случаев, когда эксперты ошибались. Ведущие мыслители и эксперты не предвидели влияния социальных сетей на коммуникацию, активизм и коммерцию. Они не увидели краха бизнес-моделей в Интернете. Они пропустили упадок рынка электромобилей, который мы наблюдаем сейчас, и не стоит забывать про Метавселенную, Google Glass, автономные автомобили, NFT и принятие VR и AR.
Вот несколько особенно забавных случаев, которые мне рассказал Гемини:
“Интернет обрушится” (1995): Боб Меткальф, изобретатель Ethernet, знаменито заявил, что интернет рухнет. К счастью, он позже поглотил свои слова.
“Никому не нужен компьютер у себя дома” (1977): Кен Олсен, основатель Digital Equipment Corp (DEC), не мог увидеть потенциала персональных компьютеров. DEC сегодня лишь страница в истории.
“Мобильные телефоны абсолютно никогда не заменят проводные” (1998): Марти Купер, изобретатель мобильного телефона, иронично недооценил его разрушительный потенциал.
“Телевидение не дотянется до наших дней. Люди скоро устанут смотреть на экран каждую ночь” (1946): Даррел Занак, глава 20th Century Fox, полностью упустил мощь телевидения как средства.
“Видеоигры не изменят способ взаимодействия с компьютерами и не повлияют на рынок компьютерных энтузиастов” (1975): Журнал Hobbyists профукал будущее доминирование видеоигр.
“Ядерные пылесосы будут в каждом доме к 1995 году” (1955): Алекс Левит, генеральный директор компании по производству пылесосов, сделал это необычное (и, откровенно говоря, опасное) предсказание.
“Дилемма инноватора” Кристенсена (1997) ярчайший пример того, как реальность может ускользнуть от компаний, которые должны знать лучше.
Так что возможно, что “толпа тех, кто утверждает, что ИИ не займется вашей работой” сильно ошибается. Но насколько они могут быть неправы? Не хотелось бы мне спорить с общим мнением HBR о роли ИИ в решении бизнес-проблем и принятии решений, есть иной способ взглянуть на силу ИИ и его влияние на профессии, связанные с знаниями: ИИ заместит гораздо больше работников знаний, чем кто-либо считает возможным, что легко также возможно, как и обещания о том, что ИИ не займется вашей работой.
Допустим, они ошибаются
Что, если “ведущие мыслители” ошибаются? Harvard Business Review полна уверенности. Наивные убеждения журнала, что ИИ не заменит менеджеров, являются опасно обнадеживающими. Что, если ИИ предназначен уничтожить работников знаний и полностью заменить их даже в так называемом принятии решений высокого уровня? Давайте помнить, что “ИИ” (машинное обучение и особенно генеративный ИИ) очень нов. Мы находимся на первом шаге десятиметрового пути, где десятый шаг всегда движется. Никто не знает, как это закончится, за исключением того, что это не завершится – вот почему суждения о том, какие работы устойчивы, а какие нет сегодня, по определению вводят в заблуждение. Как могли бы ведущие мыслители знать о силе ИИ через десять или двадцать лет, или какие профессии – многие из которых еще не изобретены – будут расти, сокращаться или исчезнуть совсем?
Идеальным образом, мы делаем краткосрочные прогнозы на основе определенных процессов и силы ИИ сегодня с небольшим экстраполяцией о будущей силе. Это безопасная зона для экспертов. Высказывать мнение о чем-либо на основе общих принципов – например, что люди обладают уникальными способностями к решению проблем, которые ИИ никогда не сможет заменить – неправильно. Мы просто не знаем, будут ли такие принципы прочными.
Домены и время
Невозможно говорить о роли, которую сыграет ИИ, без сегментации. Нам нужна матрица доменов и временных рамок. Некоторые области – например, медицинское изображение – уступят место машинному обучению и генеративному ИИ быстрее, чем другие. Какие из них? Необходимо также определить характер проблем и работы. Хорошо обоснованные домены – независимо от их сложности – справедливы для всех.
Гемини говорит нам, что “генеративный ИИ … преуспевает в задачах, которые включают создание новых данных, часто творческих по своей природе. Вот некоторые области проблем, где генеративный ИИ сияет: генерация изображений и видео, создание контента, аугментация данных и поиск лекарств”.
Я недавно высказывал мнение, что высшее образование и персонал, который его обеспечивает, находятся под прицелом ИИ. Эти “прогнозы” основаны на задачах, которые профессора и студенты выполняют для “постоянного обучения” – область высшего образования объяснена вокруг процессов, которые сегодня особенно хорошо поддаются средствам ИИ. Высшее образование – не единственная уязвимая область. Домены с подобными хорошо обоснованными процессами также подвержены атакам.
Прекратите ободрять себя
Пора перестать ободрять себя о том, что ИИ не заменит. Если технологические тенденции хоть сколько-нибудь указывают на влияние, машинное обучение и генеративный ИИ гораздо скорее заменят, чем сохранят работников с уникальными знаниями. Этому прогнозу потребуется некоторое время, чтобы быть подтвержденным или опровергнутым, но утверждения о том, что у ИИ есть ограничения и что люди уникально квалифицированы для принятия определенных решений, являются неверными. Хотя невозможно знать, что произойдет через десять лет, мы можем быть уверены, что машинное обучение и генеративный ИИ будут заменять все большее количество работников с уникальными знаниями в ближайшие три-пять лет. Вероятно, больше, чем мы представляем.
