- -
- 100%
- +
Новая технология почти всегда выглядит сначала либо игрушкой, либо дорогим экспериментом для небольшой группы энтузиастов. Большинство людей наблюдает со стороны. Кто-то интересуется, кто-то смеётся, кто-то раздражается. Но мало кто меняет из-за неё свою жизнь.
А потом внезапно оказывается, что технология уже повсюду.
Так было с интернетом. Первые сайты выглядели примитивно, электронная почта казалась дополнением к телефону и факсу, а идея покупать товары через компьютер долго воспринималась как странная причуда. Затем интернет перестал быть отдельной отраслью. Почти любая нормальная компания стала интернет-компанией хотя бы отчасти.
Нечто похожее произошло со смартфоном. Сначала это было просто новое устройство. Потом в нём оказались банк, навигатор, фотоаппарат, документы, магазин, рабочая переписка, музыка и значительная часть социальной жизни человека.
С искусственным интеллектом происходит то же самое, только значительно быстрее.
Ещё совсем недавно ИИ для большинства людей существовал где-то между научной фантастикой и высокими технологиями. О нём говорили инженеры, исследователи, программисты. Для обычного предпринимателя это были сложные алгоритмы, внутренние разработки крупных корпораций, распознавание лиц, рекомендательные системы — что-то полезное, но далёкое.
Потом машина научилась разговаривать с человеком на обычном языке.
И всё изменилось.
Именно естественный язык стал тем интерфейсом, которого искусственному интеллекту не хватало десятилетиями. Чтобы получить доступ к мощной технологии, человеку больше не обязательно становиться программистом. Не нужно знать устройство базы данных или разбираться в математике машинного обучения. Достаточно сформулировать мысль.
Поначалу это воспринималось как чудо.
Машина могла написать письмо. Перевести текст. Придумать рекламный слоган. Объяснить сложную тему. Подготовить таблицу. Предложить идеи.
Но довольно быстро стало ясно: генерация текста — только поверхность.
Искусственный интеллект начал работать с изображениями, голосом, видео, программным кодом, документами и огромными массивами информации. Затем системы стали не просто отвечать, а выполнять последовательности действий: получать задачу, разбивать её на этапы, искать информацию, работать с файлами, проводить вычисления и выдавать готовый результат.
В этом месте, как мне кажется, и начинается новая эпоха.
Раньше человек в основном управлял программами.
Теперь он всё чаще управляет намерением, а значительная часть промежуточных действий передаётся интеллектуальной системе.
Разница огромна.
Раньше, чтобы получить результат, нужно было знать, какую программу открыть, где нажать, какую таблицу заполнить, какую формулу поставить, в каком формате сохранить файл и кому его отправить.
Теперь всё чаще достаточно объяснить конечную цель.
Не: «открой сайты конкурентов, собери цены и сведи их в таблицу».
А: «покажи, где мы проигрываем конкурентам».
Не: «найди эти пункты договора, сравни их с законодательством и сделай выписки».
А: «найди основные риски договора и объясни, что необходимо изменить».
Не: «собери отчёты отделов и построй диаграмму».
А: «покажи, почему прибыль компании снижается третий месяц подряд».
Это уже не просто ускорение старой работы.
Меняется сам способ взаимодействия человека с информацией.
Компьютер увеличил нашу вычислительную мощность.
Интернет увеличил доступ к знаниям.
Смартфон сделал этот доступ постоянным.
Искусственный интеллект начинает увеличивать способность человека работать с интеллектом как с ресурсом.
Причём впервые этот ресурс становится массовым.
Раньше предприниматель, желавший быстро разобраться в новой отрасли, мог нанять консультантов. Руководитель крупной компании располагал аналитическим отделом. Состоятельный человек мог позволить себе помощника, исследователя, переводчика, юриста, маркетолога.
Теперь часть этих интеллектуальных возможностей становится доступной почти любому человеку с компьютером.
Мы привыкли считать капиталом деньги, недвижимость, оборудование, связи, знания и время.
Теперь рядом появляется ещё один капитал — доступная человеку интеллектуальная мощность.
И дальнейшая разница между людьми и компаниями будет во многом определяться тем, что они сумеют с ней сделать.
Почему новые технологии пугают
Страх перед искусственным интеллектом нельзя считать глупостью.
Это естественная реакция.
Более того, я бы не стал убеждать человека, опасающегося ИИ, что ему совершенно нечего бояться.
Бояться есть чего.
Технологии действительно способны уничтожать привычные модели бизнеса. Они делают некоторые профессии менее востребованными, перераспределяют деньги между компаниями и людьми, иногда довольно жёстко.
История знает множество случаев, когда хороший специалист через несколько лет обнаруживал, что навыки, которые ещё вчера обеспечивали ему достойную жизнь, больше почти никому не нужны.
Можно сколько угодно говорить о преимуществах прогресса для человечества в целом, но человеку, потерявшему конкретную работу, от этого не легче.
Поэтому разговор об искусственном интеллекте лучше начинать не с лозунга «не бойтесь технологий».
Полезнее спросить:
чего именно мы боимся?
Обычно страх складывается из нескольких вещей.
Потерять работу.
Потерять контроль.
Оказаться хуже машины.
Не успеть приспособиться.
И, наконец, столкнуться с куда более глубоким вопросом: если машина научится выполнять значительную часть интеллектуальной деятельности, что останется самому человеку?
Последний вопрос особенно интересен.
Пока машины выполняли физическую работу, человеку было психологически проще сохранять чувство превосходства.
Экскаватор сильнее человека — это никого не оскорбляет.
Автомобиль быстрее.
Калькулятор считает лучше.
Но когда машина начинает писать тексты, рисовать изображения, программировать, искать юридические аргументы, анализировать финансовые модели и вести разговор, ситуация воспринимается иначе.
Она входит на территорию, которую мы долго считали исключительно своей.
Интеллект.
Язык.
Творчество.
Анализ.
Идеи.
Отсюда возникает простая картина: с одной стороны человек, с другой — машина, а между ними соревнование.
Кто лучше пишет?
Кто быстрее считает?
Кто точнее анализирует?
Кто эффективнее продаёт?
Кто быстрее принимает решение?
На мой взгляд, сама постановка вопроса ошибочна.
Человек уже много веков проигрывает машинам в отдельных способностях.
Мы не можем поднять столько, сколько кран.
Не можем двигаться со скоростью самолёта.
Не можем хранить столько информации, сколько сервер.
Не можем за секунду перемножить миллион чисел.
И почему-то это никогда не означало поражения человечества.
Наоборот.
Мы становились сильнее именно потому, что присоединяли возможности машин к своим.
Человечество развивалось не потому, что человек научился соревноваться с экскаватором в копании земли.
Он сел в кабину экскаватора.
И стал сильнее.
Сегодня происходит тот же процесс.
Только теперь речь идёт не о мускулах.
Речь идёт о мышлении.
Ошибка вопроса «заменит ли искусственный интеллект человека?»
Наверное, ни один вопрос об искусственном интеллекте в последние годы не звучал чаще:
заменит ли ИИ человека?
Вопрос эффектный.
Но слишком грубый.
Профессия почти никогда не состоит из одного действия.
Возьмём юриста.
Он изучает документы, ищет нормы права, анализирует судебную практику, разговаривает с клиентом, оценивает мотивы другой стороны, формирует стратегию, пишет документы, выступает в суде, ведёт переговоры и принимает решения.
Даже если искусственный интеллект прекрасно выполнит половину этих функций, из этого не следует, что профессия исчезнет.
Изменится её конструкция.
То же самое можно сказать о враче, архитекторе, бухгалтере, программисте, маркетологе или руководителе.
Технологии редко уничтожают профессию одним ударом.
Сначала они забирают отдельные задачи.
И именно здесь находится важнейшая точка.
Когда часть работы автоматизируется, компания может использовать это по-разному.
Сократить сотрудников.
Увеличить производительность.
Снизить цену.
Повысить качество.
Создать новый продукт.
Начать выполнять работу, которая раньше была слишком дорогой.
Одна и та же технология способна привести к совершенно разным последствиям.
Это зависит не только от возможностей машины.
Это зависит от решений людей.
Поэтому мне не близка ни одна из двух крайностей.
Первая утверждает:
«ИИ всех заменит».
Вторая отвечает:
«Не переживайте, технологии всегда создают новые рабочие места».
Обе позиции слишком удобны.
Реальность сложнее.
Да, некоторые рабочие места исчезнут.
Отдельные профессии могут резко сократиться.
Часть людей столкнётся с неприятной необходимостью учиться заново.
Одновременно будут появляться новые функции, продукты, компании и рынки, которых сейчас ещё нет.
Но искусственный интеллект не приходит в экономику сам.
Его внедряют люди.
Кто-то использует его, чтобы сократить штат.
Кто-то — чтобы увеличить продажи.
Кто-то — чтобы выпускать продукт быстрее.
Кто-то — чтобы сделать сервис лучше.
Кто-то вообще не понимает, зачем он нужен, но внедряет его ради моды.
Технология одна.
Результаты разные.
Поэтому главный вопрос лучше сформулировать иначе:
не «что искусственный интеллект сделает с человеком?», а «что человек сделает с искусственным интеллектом?»
Такая постановка возвращает человеку субъектность.
И одновременно ответственность.
Настоящий конкурент человека
Есть мысль, которую я считаю центральной для понимания происходящего.
В большинстве интеллектуальных профессий главным конкурентом человека станет не искусственный интеллект.
Его конкурентом станет другой человек, который научился пользоваться искусственным интеллектом лучше него.
Представим двух юристов примерно одинакового уровня.
Первый работает традиционно. Сам читает сотни страниц документов, вручную сортирует материалы, часами ищет судебную практику и пишет первый черновик процессуального документа.
Второй ключевые решения принимает самостоятельно, но использует ИИ для первичного анализа, структурирования документов, поиска противоречий, проверки логики и подготовки вариантов позиции.
Кто окажется сильнее?
Не обязательно второй.
Если он слепо доверяет машине, плохо понимает право и не проверяет результат, технология может сделать его даже опаснее для клиента.
Но если профессиональный уровень одинаков, второй специалист получает дополнительное плечо.
За то же время он проверяет больше гипотез.
Обрабатывает больше документов.
Видит больше вариантов.
А собственную энергию расходует не на сортировку информации, а на стратегию.
То же самое происходит с предпринимателем.
Можно несколько недель самостоятельно изучать новый рынок.
А можно сначала использовать ИИ как исследовательскую среду, получить карту игроков, цен, отзывов, проблем потребителей и возможных точек входа, а затем проверить самые важные выводы самостоятельно.
Машина не создала бизнес.
Она уменьшила стоимость первого шага.
А стоимость первого шага часто определяет, будет человек экспериментировать или нет.
Раньше проверка десяти бизнес-гипотез могла потребовать значительных денег.
Теперь часть из них можно отвергнуть ещё на уровне исследования.
Раньше предприниматель мог позволить себе одну концепцию продукта.
Теперь способен посмотреть двадцать.
Раньше небольшой компании было сложно создавать контент на уровне большого маркетингового отдела.
Теперь этот разрыв уменьшается.
В результате выигрывает уже не обязательно самый крупный.
Иногда выигрывает тот, кто быстрее проходит цикл:
идея — проверка — ошибка — корректировка — новый запуск.
Именно скорость таких циклов становится важнейшей характеристикой бизнеса.
До сих пор крупная компания обладала очевидным преимуществом перед маленькой: у неё больше денег, людей и информации.
Но размер имеет обратную сторону.
Большая организация медленно принимает решения.
Проекты согласовываются.
Бюджеты утверждаются.
Информация проходит через несколько уровней управления.
Небольшая команда, вооружённая искусственным интеллектом, в некоторых задачах способна двигаться значительно быстрее.
Это не отменяет преимущества масштаба.
Но меняет правила игры.
Маленькая компания получает доступ к интеллектуальным возможностям, которые раньше были доступны только большой.
Индивидуальный специалист получает инструменты целого отдела.
Возникает своеобразный интеллектуальный рычаг.
Один человек остаётся одним человеком.
Но объём того, что он способен сделать, увеличивается.
И здесь возникает значительно более интересный вопрос, чем страх замены:
насколько сильным может стать человек, если научится правильно использовать этот рычаг?
От инструмента к интеллектуальному партнёру
Человек привык использовать инструменты.
Молоток не спорит с плотником.
Excel не предлагает бухгалтеру изменить финансовую стратегию.
Текстовый редактор не задаёт писателю вопросов о смысле главы.
Искусственный интеллект отличается.
Он способен участвовать в интеллектуальном процессе.
Именно это делает взаимодействие с ним необычным.
Можно попросить систему просто написать текст.
А можно попросить раскритиковать идею.
Найти слабые места.
Представить позицию конкурента.
Сформулировать возражения.
Предложить альтернативные стратегии.
Сравнить их.
Затем подвергнуть сомнению собственный вывод.
В этот момент ИИ перестаёт быть улучшенным поисковиком.
Он становится средой для мышления.
Но здесь возникает ловушка.
Хорошо сформулированный ответ машины может производить впечатление истины.
Грамотный язык обладает опасной убедительностью.
Человек склонен больше доверять мысли, если она красиво изложена.
Это было проблемой задолго до появления искусственного интеллекта.
Теперь она стала заметнее.
ИИ способен ошибаться.
Способен построить убедительный вывод на неправильной предпосылке.
Может неверно интерпретировать данные.
Может соглашаться с пользователем там, где полезнее было бы спорить.
Поэтому переход от программы к интеллектуальному партнёру требует нового навыка:
умения сохранять интеллектуальную дистанцию.
Очень легко попасть в одну из двух крайностей.
Не доверять машине вообще.
Или доверять слишком сильно.
Правильное положение где-то между ними.
Я бы сравнил его с отношениями сильного руководителя и сильного советника.
Хороший руководитель не нанимает умных людей только затем, чтобы они всегда с ним соглашались.
Но и не передаёт им автоматически право последнего решения.
Он слушает.
Задаёт вопросы.
Требует аргументов.
Сопоставляет позиции.
И после этого решает сам.
По мере развития ИИ такая модель будет становиться всё естественнее.
Система сможет анализировать больше информации, чем человек.
Но цель анализа определяет человек.
ИИ может предложить решение.
Но последствия существуют в человеческом мире.
ИИ способен подготовить медицинскую гипотезу.
Но ответственность остаётся у врача.
Может проанализировать инвестицию.
Но деньги принадлежат инвестору.
Может предложить юридическую стратегию.
Но в суд идёт человек.
Чем сильнее становится технология, тем важнее способность человека сказать:
«решение принимаю я».
Что меняется в самом понятии интеллекта
Большую часть истории интеллект был дефицитным ресурсом.
Сильный инженер был редкостью.
Хороший юрист — редкостью.
Способный аналитик — редкостью.
Именно дефицит профессионального интеллекта делал его дорогим.
Чтобы получить качественный анализ, требовалось найти человека с нужным опытом, заплатить ему и ждать результата.
Искусственный интеллект начинает менять экономику этого процесса.
Опыт специалиста никуда не исчезает.
Но стоимость отдельных интеллектуальных операций резко падает.
Первый черновик.
Перевод.
Краткий анализ документа.
Поиск вариантов.
Систематизация информации.
Подготовка таблицы.
Сравнение концепций.
Первичная работа с данными.
Всё это дешевеет.
А когда ресурс становится дешевле, общество начинает использовать его гораздо больше.
Когда подешевело хранение информации, человечество стало сохранять гигантские объёмы данных.
Когда стала доступнее вычислительная мощность, вычисления проникли практически во всё.
Если будет дешеветь интеллектуальная работа, произойдёт аналогичный процесс.
Небольшой ресторан сможет анализировать отзывы так, как раньше это делала крупная сеть.
Маленький интернет-магазин — прогнозировать спрос.
Частный специалист — проводить исследования, которые раньше были слишком дорогими.
Руководитель небольшой компании — получать ежедневную аналитику по бизнесу.
И тогда сам факт наличия анализа перестанет быть преимуществом.
Преимуществом станет качество постановки задачи.
Если миллионы людей получают доступ примерно к одной и той же интеллектуальной мощности, почему их результаты должны быть одинаковыми?
Они и не будут.
Один человек спросит:
«Придумай мне бизнес».
Другой подробно опишет свои ресурсы, компетенции, ограничения, рынок и финансовые параметры. Попросит сравнить несколько сценариев, затем выступить критиком, после этого изучит источники, поговорит с клиентами и сформирует собственную гипотезу.
Формально оба использовали одну технологию.
Практически — два совершенно разных инструмента.
Поэтому в эпоху доступного искусственного интеллекта особенно ценным становится качество человеческого запроса к реальности.
Умение увидеть проблему.
Сформулировать её.
Понять, какие данные необходимы.
Отличить важное от второстепенного.
Задать следующий вопрос.
Машина может дать очень хороший ответ.
Но только на вопрос, который кто-то догадался задать.
ИИ как интеллектуальное зеркало
Есть ещё одна возможность, которая кажется мне недооценённой.
Большинство людей использует искусственный интеллект, чтобы получать ответы.
Но иногда значительно полезнее использовать его, чтобы получать сомнения.
Представим предпринимателя, который десять лет работает на одном рынке.
За это время у него сформировался набор убеждений.
Какие клиенты хорошие.
Какая реклама работает.
Какую цену люди готовы платить.
Какие товары невозможно продать.
Кого стоит нанимать.
Как должен выглядеть продукт.
Часть этих убеждений верна.
Часть когда-то была верна.
А некоторые, возможно, никогда по-настоящему не проверялись.
Раньше предпринимателю было трудно постоянно подвергать собственную картину мира сомнению.
Для этого нужен либо сильный партнёр, либо независимый консультант, либо редкая привычка спорить с самим собой.
Теперь можно буквально сказать системе:
«Предположи, что моя стратегия ошибочна. Докажи мне это».
Или:
«Какие факты могли бы заставить меня отказаться от этой инвестиции?»
Или:
«Какие предположения я принимаю за факты?»
Мне кажется, это одна из самых сильных функций ИИ.
Сильному человеку редко не хватает собственного мнения.
Чаще ему не хватает качественной альтернативы своему мнению.
В бизнесе это особенно важно.
Чем успешнее предприниматель, тем сложнее окружающим с ним спорить.
Сотрудники осторожнее выражают несогласие.
Партнёры привыкают к его решениям.
Прошлые успехи создают уверенность в собственной интуиции.
Но в быстро меняющемся мире прошлый опыт стареет быстрее.
Поэтому способность постоянно проверять собственные представления становится отдельным конкурентным преимуществом.
В этом смысле искусственный интеллект может быть интеллектуальным зеркалом.
Он не знает абсолютной истины.
Но способен показать угол, с которого человек сам никогда не смотрел.
Скорость как новый вид преимущества
В бизнесе принято говорить о капитале, бренде, технологии, продукте, команде.
Я бы добавил ещё один ресурс:
скорость интеллектуального цикла.
Сколько времени проходит между вопросом и ответом?
Между идеей и первым прототипом?
Между ошибкой и её обнаружением?
Между изменением рынка и реакцией компании?
До недавнего времени многие процессы были медленными не потому, что люди плохо работали.
Просто сама интеллектуальная работа требовала времени.
Чтобы изучить рынок, нужно провести исследование.
Чтобы проверить юридическую конструкцию — изучить документы.
Чтобы подготовить рекламную концепцию — собрать команду.
Чтобы сделать прототип — привлечь разработчиков.
ИИ начинает сжимать эти циклы.
И это меняет управление.
Представим две компании.
Обе ошиблись.
Первая обнаружила ошибку через шесть месяцев.
Вторая — через две недели.
Формально ошиблись обе.
Экономический результат будет совершенно разным.
Отсюда следует важный вывод:
способность быстро ошибаться иногда становится преимуществом.
Разумеется, речь не о безрассудстве.
Речь о дешёвом эксперименте.
Если гипотезу можно проверить за день вместо месяца, предприниматель способен позволить себе больше гипотез.
Если прототип можно создать за неделю вместо трёх месяцев, компания чаще разговаривает с реальностью.
А бизнес часто погибает не из-за недостатка идей.
Он погибает из-за слишком долгой любви к одной идее.
Люди могут годами совершенствовать продукт, который никому не нужен.
Открывать филиалы по модели, которая перестала работать.
Поддерживать рекламный канал только потому, что он приносил результат несколько лет назад.
Чем быстрее меняется мир, тем опаснее инерция.
Поэтому новый предпринимательский навык — не просто быстро принимать решения.
Он должен быстро обновлять картину мира.
Вчерашнее решение может быть правильным вчера и неправильным сегодня.
Раньше такая скорость была доступна главным образом крупным технологическим компаниям.
У них были данные, аналитики, вычислительная инфраструктура и бюджеты на эксперименты.
ИИ постепенно делает часть этих возможностей доступной остальным.
Именно поэтому считать его только инструментом сокращения расходов — ошибка.
Самое простое применение новой технологии — сделать старый процесс дешевле.
Но самые интересные результаты появляются тогда, когда технология позволяет создать процесс, которого раньше вообще не существовало.
От автоматизации к усилению
Долгое время автоматизация означала довольно простую вещь.
Есть процесс.
Человек выполняет определённые действия.
Мы создаём машину или программу, которая делает то же самое вместо него.
Такая модель прекрасно работает, когда процесс стабилен.
Современный искусственный интеллект интересен тем, что начинает работать там, где задача заранее определена не полностью.
Не просто выполнить команду.
А понять содержание.
Не просто перенести данные.
А определить, какие из них важны.
Не просто отправить стандартный ответ клиенту.
А понять смысл обращения.
Отсюда возникает другая модель.
Назовём её усилением.
Автоматизация задаёт вопрос:
«Что из работы человека можно передать машине?»
Усиление спрашивает:
«Что человек сможет делать лучше, если рядом с ним будет машина?»
Разница фундаментальна.
Если цель компании только автоматизация, человек постепенно выдавливается из процесса.
Если цель — усиление, процесс проектируется вокруг сильных сторон обоих участников.