Автоматизация находится в центре современных инноваций. Безкассовые кассы, робот-доставщик Amazon Scout и автоматизированные летающие автомобили Boeing — все это недавние примеры того, как автоматизация интегрируется в реальный мир. Хотя эти автоматизированные технологии применяются в различных областях, движущая сила этих технологий одна и та же: внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Кассиры, роботы и автомобили должны быть в какой-то степени разумными, чтобы их можно было автоматизировать.

Что такое AI и ML и почему это важно?

Искусственный интеллект относится к способности компьютера выполнять сложные интеллектуальные задачи, такие как вождение или доставка. Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, связанное с компьютерами, распознающими и решающими проблемы, а также идентифицирующими закономерности. Поскольку компьютеры и машины все больше и больше ведут себя как люди, люди рискуют потерять работу из-за ИИ и технологий, основанных на машинном обучении. Согласно отчету аналитического центра Center for Cities, к 2030 году почти каждое пятое рабочее место может быть заменено технологиями, основанными на искусственном интеллекте и машинном обучении.

Хотя это еще не произошло в широких масштабах, траектория индустрии такси может служить примером. Uber, Lyft и другие компании, занимающиеся райдшерингом, оказали огромное давление на долю отрасли такси на рынке услуг наземного транспорта. По данным Certify, доля такси на рынке услуг наземного транспорта упала с 37% до менее чем 6%, что привело к увольнению тысяч водителей такси. В то время как эти старые рабочие места в такси заменяются возможностями вождения в условиях гиг-экономики, большинство компаний, занимающихся совместными поездками, инвестируют в ИИ и машинное обучение посредством исследований и разработок автоматизированных автомобилей. С внедрением беспилотных автомобилей наземные транспортные услуги потенциально могут быть полностью автоматизированы, что приведет к ликвидации всех этих рабочих мест водителей благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению.

Внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения может получить широкое распространение и проникнуть во многие отрасли. В финансах алгоритмическая торговля, анализ рынка и управление портфелем могут выполняться компьютером. Образование может революционизироваться репетиторами, помощниками учеников или даже учителями, управляемыми искусственным интеллектом. ИИ и машинное обучение могут даже заменить медицинских работников благодаря автоматизированным диагностическим и хирургическим процессам. Общее количество рабочих мест, вытесненных ИИ и машинным обучением, безусловно, может быть огромным, и ни одна отрасль не является безопасной.

Возможные преимущества

Тем не менее, согласно отчету Центра городов, ИИ и машинное обучение создадут столько же, если не больше, рабочих мест, сколько они вытеснят. Однако есть менее конкретные примеры новых рабочих мест, которые будут созданы благодаря этим технологическим изменениям. Определенно потребуется больше компьютерных ученых, программистов и экспертов по робототехнике, но определенно не в таком количестве, как количество профессионалов, потенциально вытесненных ИИ и машинным обучением.

Хотя эти технологические изменения могут способствовать росту рабочих мест неожиданным, но еще не определенным образом, вероятно, будет этап корректировки. Безусловно, новые типы образования и наборы навыков будут более ценными с внедрением автоматизированных технологий. Рабочей силе потребуется время, чтобы отреагировать и приспособиться к этим вновь востребованным навыкам. Кроме того, внедрение таких технологий может способствовать экономическому неравенству; те, кто владеет технологиями, машинами и автоматизированными процессами, будут иметь больший контроль над экономикой и, возможно, над рынком труда.

Хотя искусственный интеллект и машинное обучение могут способствовать технологическому росту и инновациям, внедрение этих технологий может иметь серьезные экономические последствия.

Мы, несомненно, должны продолжать внедрять инновации, но мы должны продолжать осознавать последствия этих новых инновационных технологий.