Мартин Форд - Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

М. Ф.: Совпадают ли темпы прогресса в сфере беспилотных автомобилей с вашими ожиданиями?

Э. Ы.: В публичных выступлениях некоторые компании называли нереалистичные сроки появления беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования. И хотя я уверен, что эти автомобили изменят нашу транспортную систему в лучшую сторону, мне крайне не нравится ажиотаж, который создают физически невыполнимые обещания.

М. Ф.: Должно ли правительство регулировать использование беспилотных автомобилей и ИИ в целом?

Э. Ы.: Автомобильная промышленность всегда жестко регулировалась для обеспечения безопасности, но массовое использование беспилотных автомобилей потребует дополнительного регулирования. Страны, которые тщательно пропишут правила пользования, быстрее смогут предоставить доступ к услугам здравоохранения, транспорта или образования на базе ИИ. Страны, где этому аспекту не уделяется достаточно внимания, рискуют остаться позади.

При этом регулировать нужно отдельные сферы применения ИИ, а не ИИ в целом. Это будет способствовать росту самих сфер и позволит искать оптимальные ИИ-решения для каждого конкретного случая. Я считаю, что любой технологический прорыв нуждается в регулировании со стороны правительства. Например, в Сингапуре каждому пациенту присваивается уникальный идентификатор, и все медицинские записи сведены в одну общую систему. Разумеется, в большой стране организовать подобное сложнее, но такие вещи сильно влияют на работу системы здравоохранения.

М. Ф.: С вашей точки зрения, правительство должно участвовать не только в сферах применения ИИ?

Э. Ы.: Я считаю, что правительство должно способствовать развитию ИИ и использовать эту технологию для оптимизации своей работы. Например, для распределения государственных служащих, управления лесными ресурсами, выбора экономической политики, предотвращения налогового мошенничества.

Общественно-государственное партнерство будет способствовать росту промышленности. В Калифорнии компаниям, которые занимаются этими беспилотными автомобилями, не разрешается делать ряд вещей, в итоге им приходится работать в других местах.

М. Ф.: Вы считаете возможным массовое сокращение рабочих мест?

Э. Ы.: Это серьезная этическая проблема. Технологии на базе ИИ уже обогатили некоторые сегменты общества, но мы хотим не просто способствовать увеличению количества благ, но и их справедливому распределению. Это одна из причин, почему я активно занимаюсь онлайн-образованием и предлагаю доступное переобучение. Шумиха, которая в последнее время поднялась по поводу роботов-убийц, отвлекает от гораздо более сложных и важных социальных проблем, таких как потенциальная безработица.

М. Ф.: Можно ли решить эту проблему введением универсального базового дохода?

Э. Ы.: Эта идея мне не нравится. Куда лучше условный базовый доход: безработным целесообразнее платить пособие, если они учатся. Это увеличивает вероятность того, что человек получит навыки, найдет работу и будет платить налоги, которые пойдут на выплату условного базового дохода.

Продолжение обучения улучшит качество жизни людей. В отчетах экономистов встречаются пугающие утверждения. Например, что за следующие 20 лет из-за автоматизации исчезнет 50 % рабочих мест. При этом остальные 50 % никуда не денутся. Более того, в ряде отраслей наблюдается дефицит кадров. В Соединенных Штатах не хватает медработников, учителей и даже специалистов по ветряным турбинам. Мы уже сейчас не в состоянии найти достаточное количество специалистов и заполнить свободные рабочие места.

Мир, в котором человек мог всю жизнь делать карьеру в одной области, уходит в прошлое. Представители поколения Y легко меняют рабочие места, переходя из одной компании в другую. Уже сейчас глубоким обучением занимаются люди, которые специализируются не в computer science, а в других отраслях, например физике, астрономии или математике.

М. Ф.: Что лучше изучать тем, кто хочет сделать карьеру, связанную с ИИ или с глубоким обучением?

Э. Ы.: Я считаю, что основной упор нужно делать на computer science, машинное обучение и глубокое обучение. Знание когнитивной психологии или физики может пригодиться, но это не самый эффективный путь для карьеры, связанной с ИИ. Сейчас в интернете множество материалов, позволяющих самостоятельно шаг за шагом знакомиться с этой темой. Большое начинается с малого, и я уверен, что при должном упорстве стать специалистом в этой области сможет кто угодно. Тем, кто хочет поменять свою сферу деятельности, я рекомендую подумать, какие возможности могут появиться на вашей текущей работе благодаря ИИ. Намного лучше приобрести дополнительные навыки и стать уникальным специалистом в своей области, а не соревноваться с выпускниками колледжей, которые изучали только ИИ.