Что делать людям, если машины уже делают практически все?

Вы заметили, что в отношениях между людьми и машинами, а точнее машинным интеллектом, наблюдается смешной парадокс?

Сначала мы учим их играть в шахматы, потом они обыгрывают наших чемпионов. Мы программируем их играть Jeopardy and Go, и в скором времени они побеждают нас.

Шесть из восьми хедж-фондов заработали $8 млрд благодаря алгоритмам искусственного интеллекта. Они выбирают акции лучше, чем эксперты Уолл-стрит.

Итак, нужно ли нам беспокоится? Насколько сильно влияние машинного интеллекта? И что делать людям, когда машины оставят их без работы? На днях на World Government Summit, который прошел в Дубае Илон Маск заявил, что нужно срочно что-то решать и думать как и чем занять людей, потому что будущее ближе, чем нам кажется.

What To Do When Machines Do Everything?А вот Малкольм Франк вместе со своими коллегами из Cognizant’s Center for the Future of Work подошли к этому вопросу более основательно и написали целую книгу, которую мы очень рекомендуем вам почитать. Она так и называется “What To Do When Machines Do Everything?”

Что пытаются донести авторы книги? А то, что на самом деле технологии не сокращают рабочие места, а создают новые, стимулируя людей развиваться. Вот смотрите. Social media консультанты, сообщества инженеров, оптимизаторы поисковых систем и контент-менеджеры - все эти должности появились благодаря последним событиям в области технологий.

Теперь, например, дронам нужны инженеры по беспилотникам. Гаджетам виртуальной и дополненной реальности - сказочники, которые, используя новую среду и расскажут новые истории. И вообще нравится нам это или нет, алгоритмы, AI, боты и большие данные будут напрямую влиять на нашу карьеру.

В 2014 году вышла книга Code Halo, авторы которой рассказали, как такие компании, как Amazon, Pandora, Netflix, Spotify и Google используют наши цифровые следы, чтобы понять нас с пугающей точностью.

Например, Netflix может предсказать, какие фильмы вам понравятся с большей точностью, чем ваши близкие. Сейчас технологические гиганты выходят за рамки данных, чтобы добавить больше переменных в эту гремучую смесь. Новые бизнес-модели создаются на основе новых hardware-гаджетов (датчиков, устройств с высокой вычислительной мощностью), нового программного обеспечения (AI и алгоритмов) и человеческой изобретательности.

Но этого не стоит бояться, потому что все это формирует, как минимум, пять следующих новых подходов в развитии человечества:

Автоматизация: Например, PayPal использует машинное обучения, чтобы сравнивать миллионы сделок и выявлять мошеннические операции. Исследователи Facebook используют четыре миллиона фотографий лиц, чтобы обучить их машину распознавать их.

Halo: Использование цифровых данных клиентов помогает создавать новые бизнес-модели. Так, мы отслеживаем наши шаги с помощью health-трекеров и приложений в своих телефонах. Магазины отслеживают наши покупательские привычки и движения внутри магазина. Веб-сайты отслеживают наши глазные яблоки. Ваше лицо видят миллионы камер в домах, офисах, улицах, общественном транспорте, и, конечно, в аэропортах.

What To Do When Machines Do Everything? Улучшение: С помощью данных люди могут значительно улучшить свои способности. Сейчас у нас пять миллиардов цифровых экранов и согласно прогнозам в этом году появятся еще 3,8 млрд. Время, которое мы проводим за чтением с 1980 года увеличилось в три раза и продолжает расти. В интернете сейчас 60 триллионов страниц, и их количество тоже растет с каждым днем. Нам нужны машины, чтобы помочь разобраться со всем этим.

Изобилие: Только за последний год люди получили доступ к восьми миллионам новых песен, двум миллионам новых книг, 16 000 новых фильмов, 30 млрд сообщений в блогах, 182 млрд твитов и 400 000 новых продуктов. Нам нужна помощь от кураторов, экспертов, друзей и других пользователей, чтобы сузить этот океан до размеров стакана. И здесь без машин никак.

Открытия: Новые продукты способствуют развитию даже необслуживаемых рынков. Например, Zipline с помощью беспилотников делает более 50 поставок в день в 21 клинику в Руанде. Они поставляют кровь новорожденным и их мамам, спасая таким образом человеческие жизни. БЛА могут даже отслеживать и отпугивать браконьеров, исследовать неизведанные или опасные территории и фотографировать дикую природу, не нарушая ее.

Итак, в конце концов, оставят нас машины без работы или нет?

В центрах обработки данных ИТ-организаций, один инженер может управлять 500 серверами. На Facebook один инженер управляет 25 000 серверов. В мае 2016 года, Foxconn заменил 60 000 рабочих роботами, сократив их количество с 110 000 до 50 000.

Маск действительно был прав, потому что уже в краткосрочной перспективе, потери рабочих мест неизбежны, а в долгосрочной машины будут предлагать нам возможности создания новых бизнесов, для которых будут нужны новые наборы человеческих навыков и моделей образования.

А как обрести эти навыки рассказывает “What To Do When Machines Do Everything?”.


Дата публикации: 16.02.2017
Комментарии:

Необходимо авторизоваться

5,00
1
2
3
4
5
3 оценки
Вход/регистрация
arrow_back
RU
visibility1167
share
close
thumb_up0
Нравится новость
Не нравится