Скоро мы будем делить свои рабочие места с ИИ – радоваться этому или опасаться?

Осенью прошлого года сервис Google Translate запустил новый усовершенствованный движок для перевода на основе искусственного интеллекта, который достиг уровня, «практически неотличимого» от человеческого перевода. Узнав об этом, Джост Цетцше (Jost Zetzsche) мог лишь закатить глаза. Вот уже 20 лет он профессионально занимается переводами и то и дело слышит о том, что вот-вот останется без работы, потому как технологии автоматизации вышли на новый уровень. Каждый раз оказывается, что новости преувеличивают – и перезагрузка Google Translate не стала исключением. Мир человеческого перевода снова устоял, подумал тогда специалист.

Однако сервис оказался (https://www.wired.com/2016/09/google-claims-ai-breakthrough-machine-translation/) невероятно хорош. Большую часть 2016 года Google перенастраивала свой сервис переводов на использование ИИ – и в ходе этого процесса было создано нечто крайне мощное. Google Translate, когда-то способный выдавать в лучшем случае неестественный, но понятный перевод, научился воспроизводить живую прозу, в точности копирующую перевод. Для неискушенного читателя такой перевод действительно было трудно отличить от человеческого.

Вскоре в New York Times вышла огромная статья, где эту технологию назвали «Великим пробуждением ИИ». Алгоритм быстро стал учиться новым трюкам – например, переводить языковые пары, которые раньше были для него недоступными. Если раньше сервис мог переводить с английского языка на японский и с английского на корейский, то теперь он мог переводить с корейского на японский. На недавней презентации смартфона Pixel 2 Google вывела свои амбициозные планы на новый уровень, представив беспроводные наушники, которые могут в реальном времени переводить на 40 языков.

С тех пор, как IBM выпустила первую систему машинного перевода в 1954 году, мысли о безупречном решении этой задачи не отпускали программистов и других заинтересованных людей. Авторы научной фантастики тоже переняли идею и представили такие утопичные варианты, как универсальный переводчик в «Звездном пути» или вавилонская рыбка из «Автостопом по галактике». Человеческий перевод – живая проза, которая полностью передает значение и настроение оригинала – «священный грааль» для машинного обучения, один из индикаторов того, достиг искусственный интеллект человеческого уровня или нет.

Восторги по поводу достижений Google в области использования нейросетей в машинном переводе означают, что грааль уже в зоне досягаемости. Однако вместе с этим близок момент, когда люди-переводчики станут не нужны.

Тем не менее переводчики уже давно стоят на передовой войны с ИИ за рабочие места и совершенно не беспокоятся за свою судьбу. Некоторые, наоборот, с воодушевлением смотрят в будущее. Те, кто взял на вооружение новые инструменты ИИ, смог увеличить свою продуктивность и стать еще более востребованным специалистом.

Фото: PixieMe/Shutterstock

Таких людей можно представить канарейками в угольной шахте офисной работы. Пока что они могут петь. С развитием глубинного обучения многие предприятия приходят к пониманию, что ИИ все-таки способен решать задачи, которые раньше считались сугубо человеческими. В отличие от водителей и работников складов, специалисты умственного труда пока не так рискуют потерять работу. Но с течением времени ИИ становится важной частью их рабочего процесса, и их жизнь меняется – нет никакой гарантии, что полезные сегодня ИИ-инструменты в будущем не станут угрозой для благополучия людей. Сегодняшние специалисты стоят перед выбором: умерить свое эго и работать рука об руку с ИИ или же остаться в прошлом.

Мы живем не в золотой век ИИ, но в золотой век расширенной за счет ИИ продуктивности. Можем называть это Эрой первого прохода. ИИ достиг достаточной силы для первой попытки по решению множества сложных задач, но он еще не так силен, чтобы это выглядело угрожающе. Для более интеллектуальной и субъективной работы нам все еще нужны люди.

Это проявляется во всех сферах. Heliograf, внутренний ИИ-алгоритм газеты Washington Post, за прошлый год опубликовал 850 материалов, в которых живым репортерам и редакторам оставалось лишь добавить аналитики и ярких деталей. В области графического дизайна ИИ научился генерировать первые наброски, и людям остается лишь внести финальные штрихи. В кинематографе и издательском деле новые инструменты могут просеивать идеи в поисках новых потенциальных хитов, освобождая редакторов от бесконечной рутины. Эти ИИ-алгоритмы напоминают энергичных молодых ассистентов на стероидах: они очень компетентны и продуктивны, но для самых ответственных задач им все равно нужна помощь опытного менеджера.

Эти ИИ-алгоритмы напоминают энергичных молодых ассистентов на стероидах: они очень компетентны и продуктивны, но для самых ответственных задач им все равно нужна помощь опытного менеджера.Сотрудники юридической фирмы из Аризоны Fennemore Craig уже пользуются преимуществами ИИ, а именно новой технологии от стартапа ROSS Intelligence. ROSS, в работе которого используются IBM Watson и собственные алгоритмы, стал последователем инструментов вроде LexisNexis: сервис прочитывает миллионы страниц прецедентного права и составляет черновик по конкретному делу. Процесс, на который у человека ушло бы четыре дня, у ROSS занимает примерно 24 часа. При этом алгоритм не страдает от утомления или профессионального выгорания: он может постоянно работать сверхурочно без ущерба для качества.

Навыки письма у ROSS, однако, не являются его сильной стороной. По мнению Блейка Аткинсона (Blake Atkinson), юриста с трехлетним стажем в Fennemore Craig, навык составления юридических документов у алгоритма «примерно на уровне студента-первокурсника юридического факультета». Энтони Остин (Anthony Austin), партнер фирмы, более оптимистичен: по его мнению, ROSS пишет на уровне юриста со стажем в год-два.) Инструмент генерирует понятные заметки, и пусть стиль оставляет желать лучшего, на выходе получаются вполне пригодные для работы черновики с примерами похожих прецедентов, базовым анализом и четкими выводами. После этого человек добавляет более глубокие аналитические выводы и подчищает язык, после чего из набросков получается текст, который даже может быть интересно читать (по крайней мере, юристу).

«Это помогает оставить только самое интересное, – рассказывает Остин. – Обычно ты думаешь: “Господи, как же не хочется читать о паровом двигателе в 1885 году, лучше я напишу что-то увлекательное и интересное, чтобы убедить судью или адвоката противоположной стороны”».

Фото: Wefunder

В конце концов благодаря ROSS и подобным ему инструментам людям почти со стопроцентной вероятностью отпадет необходимость в людях в процессе подготовки документов. Не совсем понятно, как это повлияет на спрос на юристов начального уровня, чья работа обычно как раз и заключается в чтении огромного количества старых прецедентов.

Тем не менее глубокий анализ и писательские навыки пока вне досягаемости ROSS. И для успеха стартапа критически важно, чтобы юристы не боялись ROSS – в конце концов, кто захочет учить того, кто в итоге вытеснит тебя с работы? Именно поэтому генеральный директор ROSS Эндрю Арруда (Andrew Arruda) относится к своему продукту как к инструменту повышения продуктивности, а не роботизированному юристу: он позволяет специалистам обслуживать больше клиентов и концентрироваться на самой интересной части своей работы. Сам Остин выражается более лаконично: используя ROSS, говорит он, «вы выглядите как рок-звезда».

Для многих переводчиков в такой нечеловеческой продуктивности, которой позволяет добиться ИИ, нет ничего нового. Когда Алессандро Каттелан (Alessandro Cattelan) начал профессионально заниматься переводами в 2003 году, он мог зарабатывать по $175 в день за пару тысяч слов. Он использовал инструменты автоматизированного перевода, которые время от времени предлагали варианты перевода фразы в зависимости от его предыдущего опыта – но перевод все равно производился вручную. Сегодня, работая вместе с ИИ, переводчик сможет осилить восемь-десять тысяч слов за день и примерно те же деньги.

Этот процесс, известный как машинное обучение с пост-редактированием (PEMT), подразумевает, что первую версию перевода делает машина, а затем человек вычищает язык, проверяет терминологию и добивается максимальной передачи интонации, контекста и культурных связей. «Нужно понять, какую часть вашей работы может заменить машина, а где вы как человек сможете привнести ценность», – объясняет Каттелан, который теперь занимает пост вице-президента по операциям в компании Translated, которая разрабатывает решения для перевода на базе ИИ. С тех пор как компания добавила продукты для PEMT инструменты на основе нейросетей, получилось достичь значительного прироста продуктивности, в частности в языках со сложной грамматикой, таких как немецкий и русский.

Инструменты PEMT далеко не новы – эта ниша развивается как минимум с 1980-х годов – но с появлением машинного перевода на основе нейросетей они получают все более широкое применение. По оценке исследовательской фирмы Common Sense Advisory, спрос на инструменты пост-редактирования в ближайшие годы будет расти быстрее, чем любой другой сегмент языковой индустрии, а рост сферы корпоративного перевода вообще будет выражаться в двузначных цифрах.

В Common Sense Advisory отмечают, что «нынешние методы работы не смогут справиться с такими темпами роста, даже если компании с беспрецедентной скоростью начнут набирать новых специалистов». По мнению некоторых, использование машинного перевода становится обязательным: Спенс Грин (Spence Green) гендиректор компании Lilt, разрабатывающей платформу для машинного перевода, считает, что «сегодня использовать ИИ необходимо, в то время как раньше можно было даже обходиться без ПО для запоминания прошлых переводов».

Наушники с функцией мгновенного перевода Google Pixel Buds. Фото: https://9to5google.com/2017/11/17/google-pixel-buds-review/

По словам переводчицы из Сиднея Шарлотт Брэслер (Charlotte Brasler) за последний год инструменты машинного перевода достигли такого уровня, что она все больше жалеет о подписанных соглашениях о конфиденциальности, которые запрещают ей использовать такое ПО (популярная проблема). Использование высокоуровневого ИИ позволяет переводчице брать больше проектов и чаще заниматься более креативными текстами, с которыми у машин всегда были трудности.

Однако это тоже меняется: Брэслер говорит, что в прошлом году, после запуска нейронных сетей, Google Translate стал невероятно хорош в переводе материалов для продаж и маркетинга, где часто используются красочные выражения языка и нужно интерпретировать идиомы. Конечно, сервис не достиг искусства литераторов, но он быстро совершенствуется в тех областях, которые долгое время считались исключительно человеческими. И творческим специалистам очень трудно с этим смириться.

Технологический рост всегда будет иметь своих противников. Будут люди, которым сложно свыкнуться с мыслями о сотрудничестве с машинами, кто предпочел бы с головой уйти в свою литературу и притворяться, что ничего не меняется. Для этих специалистов стремительное развитие ИИ – ни что иное, как экзистенциальный кризис. Да, компьютер может обработать данные и, возможно, даже собрать вместе элементарное предложение, но может ли он написать прозу, которая доведет читателя до слез? Может ли он разобраться в тонкостях идиомы, найти нового автора бестселлеров или убедить судью Верховного суда передумать?

Пока нет, но он может помочь вам это сделать. В то время как некоторые из самых творческих индустрий начинают экспериментировать с ИИ, они сталкиваются с сопротивлением.

В апреле этого года, когда сервис The Black List (сеть для взаимодействия кинематографистов и сценаристов) объявил, что при оценке некоторых сценариев будет сотрудничать с ИИ-компанией ScriptBook, писатели это осудили. Брайан Коппельман (Brian Koppelman), исполнительный продюсер сериала «Миллиарды», назвал инструмент «мерзким и оскорбительным». The Black List быстро отменил партнерство с ScriptBook, которая сканирует сценарии для анализа персонажей, целевой демографии и успешности проката среди прочих показателей. И хотя стартап успешно сотрудничает с двумя крупными киностудиями, генеральный директор ScriptBook Надира Азермай (Nadira Azermai) говорит, что большинство кинематографистов пока не смогли преодолеть страх перед новыми технологиями.

Источник: ScriptBook

«Годами люди думали, что в отношении творческого труда мы в безопасности, потому что ИИ не может стать таким же креативным или своеобразным, как люди. Это неправда», – говорит Азермай. Когда коллеги обвиняют ее в создании инструмента, который украдет их рабочие места, она говорит им, что их работа действительно находится под угрозой, но не от ИИ. Скорее, говорит она скептикам, «ваши рабочие места достанутся людям, которые научились сотрудничать с машинами. Вы потеряете работу, если так и будете отворачиваться и притворяться, что ИИ не существует нет».

Годами люди думали, что в отношении творческого труда мы в безопасности, потому что ИИ не может стать таким же креативным или своеобразным, как люди. Это неправдаЕще один похожий инструмент – StoryFit, который способен составить прогноз кассовых сборов, сделать анализ структуры и стиля сценария и оценить эмоциональный настрой сюжета. Как объясняет Ти Джей Баррак (TJ Barrack), его студия Adaptive Studios не станет одобрять сценарий исключительно на основе отчета StoryFit – но его команда может понять, как развивать сценарий, на основе показаний сервиса.

«[Если] я вижу, что из-за определенных моментов наш продукт может провалиться на рынке, можем ли мы что-то улучшить? – говорит Барак. – Можем ли перестроить определенные сюжетные точки? Можем ли добавить эмоций?»

Люди только начинают оправляться от шумихи об искусственном интеллекте и искать конкретные области, с которыми могут помочь их работе, инструменты на базе AI. Генеральный директор StoryFit Моника Ландерс (Monica Landers) говорит, что недавно она начала замечать, как недоверие к продукту ее компании угасает. Но ей все еще нужно действовать осторожно. На вопрос о следующих шагах компании Ландерс ответить не решилась. «Если мы начнем говорить о слишком далеких планах, это снова заставит людей нервничать», – говорит она.

Все логично: если мы перестаем считать творчество и интуицию исконно человеческими чертами, тогда нужно полностью переосмыслить, что вообще значит быть человеком. Оба этих навыка подразумевают наличие чего-то необъяснимого, некого шестого чувства. Однако в реальности машины уже научились творческой работе, они создают настоящие произведения искусства: фотографируют, пишут музыку и создают сюрреалистичные произведения, которые легко можно принять за шедевры Дали. Волноваться, между тем, стоит только тогда, когда это искусство станет глубоко резонировать с жизнью людей.

«Машины могут быть креативными, они уже решают творческие задачи», – говорит Педро Домингос (Pedro Domingos), профессор компьютерных наук Вашингтонского университета и автор книги «Мастер-алгоритм» (The Master Algorithm, https://www.amazon.com/Master-Algorithm-Ultimate-Learning-Machine/dp/0465065708?tag=w050b-20).

Между тем, с интуицией все сложнее: она требует более глубокого понимания того, как мыслят люди и как устроен мир. Лучшие инженеры мира пока не разобрались, как наделить ИИ интуицией; до этого момента люди на рабочем месте останутся главными. Юрист должен понимать свою аудиторию, все предубеждения или предрасположенности, которые может иметь человек; переводчик должен разбираться в нюансах двух культур, с языками которых он работает. «Как только одна из этих задач затрагивают реальный мир, машины начинают сдавать позиции и отдают преимущество людям – по крайней мере, в обозримом будущем», – говорит Домингос.

Благодаря нашим новым коллегам работа начинает выглядеть подозрительно утопической. Машины берут на себя неблагодарные задачи, которые до недавнего времени было слишком сложно автоматизировать, а люди получают возможность погрузиться в самые интересные и полезные аспекты своей работы. Однако подобное уже происходило, и счастливая жизнь может закончиться так же быстро, как началась.

Когда в конце 1960-х годов заработали первые банкоматы, многие с удивлением отметили, что количество банковских консультантов в США в два раза выросло и продолжало расти в течение десятилетий. Освободившись от скучных задач по снятию наличных, кассиры смогли продуктивнее помогать клиентам проводить операции со счетами и кассовыми чеками.

Но после всего этого роста количество банковских работников теперь сокращается (https://www.bls.gov/ooh/office-and-administrative-support/tellers.htm#tab-6) из-за сочетания таких факторов, как технологии вроде PayPal и мобильного банкинга, а также снижение потребности в наличных деньгах. Прошло время, и технология все-таки превратилась из блага в напасть. Для Эндрю МакАфи (Andrew McAfee), кодиректора Инициативы MIT по цифровой экономике, история банковских работников – притча с моралью. «Если технология помогает в работе и создает рабочие места первое время, это не значит, что так будет всегда, – говорит он. – Мы уже видели такое раньше».

Однако на данный момент работа переводчиков – а с ними юристов, врачей, журналистов, литературных агентов – в безопасности. Некоторые даже говорят, что работать лучше, чем когда-либо. Но вместе с этим мы оказались в странной ситуации. Нужно признать, что искусственный интеллект быстро овладевает задачами, которые мы издавна считали слишком сложными для машин. Нужно смириться с тем, что использование ИИ быстро становится условием успешной работы во многих областях.

Мы должны тепло встретить своих новых ИИ-коллег, и помогать им, когда они делают ошибки – и в то же время осознавать, что в какой-то момент мы дадим им достаточно, чтобы они начали подниматься по карьерной лестнице.

Источник

Материалы по теме:

В правительстве предложили выносить судебные решения с помощью искусственного интеллекта

Исследователи хотят научить компьютеры делать моральный выбор

Как искусственный интеллект и машинное обучение становятся основным приоритетом работы Google

Сможет ли искусственный интеллект заменить веб-дизайнера

Фото на обложке: uzenzen/iStock