ИИ 1, и 2, и 3: каким будет новый интеллект в
XXI веке

Данные меняют современную экономику, конкуренцию и способы создания ценности. По прогнозам экспертов, более активное использование искусственного интеллекта (ИИ) во всем мире создаст до $15,7 трлн добавленной стоимости к 2030 году. ИИ трансформирует условия работы, и многие ожидают, что он изменит также кадровый состав, то есть что на смену сотрудникам в организациях придут умные компьютеры. Процесс уже идет: интеллектуальные системы уже заменяют людей в таких секторах, как производство, предоставление услуг, наем и финансы, из-за чего многие переходят на низкооплачиваемые должности или вовсе остаются безработными. Из-за этой тенденции некоторые предсказывают, что к 2040 году состав рабочей силы изменится до неузнаваемости.

Но правда ли, что машины — прямые конкуренты людей? Вся история труда, особенно после промышленной революции, — это история о том, как люди передают свою работу машинам. Все началось с монотонных, однообразных физических задач — например, работы за ткацким станком. Сегодня машины развились настолько, что могут выполнять сложную когнитивную работу: решать уравнения, распознавать язык и речь или писать тексты. Иными словами, машины готовы взять на себя не только «обязанности» нашего тела, но и работу нашего ума. В XXI веке ИИ превзойдет человека по многим параметрам, из-за чего многие думают, что мы полностью отдаем свои интеллектуальные функции на аутсорс. В свете последних тенденций кажется, что не остается ни одной сферы, которая не может быть вскоре автоматизирована, а потому любая работа (никто от этого не застрахован) может достаться машине.

Люди представляют себе будущее труда как игру с нулевой суммой, в которой будет только один победитель.

Но мы считаем, что такое представление о роли ИИ ошибочно. Идея о том, что компьютеры заменят людей, основана на предпосылке, что у человека и ИИ одинаковые способности и сильные стороны — но это не так. Компьютеры превосходят человека в скорости, точности и рациональности, зато у них нет интуиции, культуры и эмоций. А именно эти способности делают человека таким эффективным.

Машинный и человеческий интеллект

Мы считаем современные компьютеры умными, потому что они способны учиться и принимать решения на основе входящей информации. Это полезный навык, но он сильно отличается от того интеллекта, которым обладает человек.

В самой простой форме ИИ — это компьютер, который действует и думает таким образом, который кажется нам умным. Согласно философии Алана Тьюринга, ИИ имитирует мышление, эмоции, речь и интеллект человека. Такой тип интеллекта очень полезен для организаций: благодаря своим способностям к имитации ИИ может определять информационные паттерны и оптимизировать рабочие тренды. Кроме того, в отличие от человека, ИИ никогда не устает и будет работать бесконечно, если снабжать его новыми данными.

Благодаря этим качествам ИИ идеально подходит для работы над повторяющимися рутинными задачами в замкнутой системе, то есть когда правила ясны и не зависят от внешних факторов. Представьте себе конвейер, где сотрудников не приходится отвлекаться на внешние задачи и влияния (например, совещания). Кстати, именно на конвейере в Amazon внедрили алгоритм, задача которого — контролировать рабочих-людей и даже увольнять их. Работа на конвейере монотонна и зависит от строгих процедур, оптимизирующих эффективность и продуктивность, поэтому ИИ может действовать точнее, чем контролеры-люди.

Однако способности человека намного шире. ИИ реагирует только на доступные ему данные, а люди умеют представлять, предвидеть, чувствовать и оценивать меняющиеся ситуации, что позволяет им переключаться с краткосрочных проблем на долгосрочные. Этими навыками обладают только люди, и им не нужен большой поток внешних данных.

Давайте назовем человеческий интеллект «истинным интеллектом» (так сказать, тоже ИИ, но другой). Этот тип интеллекта полезен в открытых системах, когда команда или организация взаимодействует с внешней средой, а значит, вынуждена разбираться с внешним влиянием. В таких условиях нужны способность к предвидению, готовность к внезапным изменениям и умение работать с искаженной информацией, но в то же время необходимо сохранять креативность при формулировании миссии и стратегии. Открытые системы непрерывно меняются, и чтобы эффективно управлять этим процессом, нужен истинный интеллект.

Хотя искусственный интеллект (который мы будем называть ИИ1) кажется противоположностью истинного интеллекта (далее — ИИ2), на самом деле они дополняют друг друга. Эти два интеллекта могут предложить бизнесу два набора полезных навыков.

Какие таланты (в виде навыков, нужных для достижения требуемых результатов) важнее всего для общего успеха? Во-первых, важно подчеркнуть: на одном таланте можно выиграть одну игру, но нельзя — турнир. Чтобы победить в нем, нужна команда. Поэтому мы считаем, что будущим интеллектуальной работы станет сочетание навыков, входящих в ИИ1 и ИИ2, сотрудничающие в паре. Вместе они создадут такой тип интеллекта, который позволит организациям стать эффективнее и точнее, в то же время сохранив креативность и проактивность. Этот тип ИИ мы называем дополненным, измененным интеллектом (далее — ИИ3).

Третий тип ИИ: измененный интеллект

Какие преимущества есть у ИИ3, но нет у ИИ1 и ИИ2? У автора этой статьи есть уникальный опыт, который позволяет ему ответить на этот вопрос. Он выиграл много шахматных чемпионатов, а также стал первым человеком, который проиграл на элитном турнире машине. В 1997 году шахматный гроссмейстер Гарри Каспаров уступил суперкомпьютеру IBM под названием Deep Blue. После этого он задумался о том, как можно переосмыслить подход к шахматам не как к индивидуальной, а как к совместной работе. После этой неожиданной победы Deep Blue Каспаров решил поработать в паре с ИИ.

В матче, который прошел в 1998 году в испанском городе Леон, Каспаров играл против человека, но вместе с компьютером, на который была установлена программа по его выбору (такая система называется «продвинутые шахматы»). Его соперником стал болгарин Веселин Топалов, за месяц до этого Каспаров обыграл его со счетом 4:0. Но на этот раз, когда оба игрока использовали компьютеры, матч закончился ничьей 3:3. Использование ПК обнулило преимущество в расчетах и стратегии, которое Каспаров раньше имел над своим оппонентом.

Этот матч стал интересным примером того, как люди могут работать с ИИ. После матча Каспаров отметил, что использование ПК позволило ему сконцентрироваться на стратегии, пока машина занималась подсчетами. Но он также подчеркнул, что если просто посадить лучшего игрока за лучший компьютер, то у них не обязательно получится идеальная игра. Как и всегда при работе в команде, в работе с ИИ многое зависит от того, как человек и компьютер дополняют друг друга; механическое объединение сильнейшего игрока и мощного ИИ не обязательно приведет к лучшим результатам.

В шахматном мире есть еще один интересный пример такой коллаборации. В 2005 году сайт Playchess.com организовал так называемый «фристайл»-турнир по шахматам. Он был примечателен тем, что в нем могли участвовать команды любого состава, с любым количеством игроков и машин. Естественно, все ожидали, что этот турнир выиграет гроссмейстер с суперкомпьютером, но в результате победителями оказались двое американцев-любителей с тремя компьютерами. Их способность работать с ПК, координировать и обучить их победила комбинацию гроссмейстерского интеллекта и огромных вычислительных мощностей.

Из этого неожиданного результата следует важный урок: эффективность сотрудничества человека и компьютера зависит от организации процесса. Каспаров сформулировал это так: «Слабый игрок плюс компьютер плюс мастерское управление превосходят не только более мощную машину, но, что еще поразительнее, превосходят сильного игрока плюс компьютер при неэффективном управлении».

Рекомендации

Мы считаем, что у ИИ есть огромный потенциал по сотрудничеству с людьми и улучшению их работы, и мы не согласны с предсказаниями об игре с нулевой суммой и о том, что ИИ сделает с нашим обществом и компаниями. С нашей точки зрения, рост продуктивности и автоматизация рутинной работы — это не угроза, а благо. Ведь новые технологии всегда сначала действуют разрушительно и лишь со временем проявляют свою реальную ценность.

Однако это не значит, что мы должны сидеть и терпеливо ждать, пока их ценность наконец проявится. Наоборот! Наша главная задача как предпринимателей — предугадать, как искусственный интеллект изменит наши привычки и мышление, и постараться интегрировать новые технологии в структуру наших компаний, действуя амбициозно и стратегически. Нельзя пассивно ждать, пока ИИ обгонит традиционные методы работы. Что же мы можем сделать прямо сейчас, чтобы интегрировать разные виды ИИ и сделать наши организации эффективнее?

Во-первых, люди и роботы постепенно начнут работать вместе в одних командах — мы называем это «новым разнообразием». Велик риск, что наши стереотипы и предрассудки повлияют на командную работу и на процесс принятия решений. Люди будут относиться к машинам (как к членам коллектива) с недоверием и ждать от них худшего, как и от любых других необычных новичков, и могут из-за этого менее активно делиться информацией и избегать работы с ними. Руководители должны научиться работать с такой негативной динамикой и в целом разобраться в природе этих негативных убеждений и их последствий.

Во-вторых, командам нового типа будут нужны руководители, которые умеют сводить вместе разные стороны. Умение выстраивать инклюзивные команды и объединять людей и компьютеры станет важнейшим навыком, который будут тренировать и развивать отдельно. Как показывают примеры выше, чтобы достичь лучших результатов в командах «нового разнообразия», лидеры должны будут превратиться в экспертов по координации и направлению командных процессов.

В-третьих, командными процессами нужно будет эффективно управлять, и этим должны будут заняться люди. Чтобы сбалансировать сильные и слабые стороны человека и компьютера, нужно будет понять, как работает ИИ и для чего его можно использовать, а затем включить свой истинный интеллект и решить, как лучше всего использовать все это в интересах человека.

Измененный интеллект — третий тип ИИ — это шаг вперед, к будущему интеллектуальной работы. Вообще «будущее работы» — это концепция, которая позволяет эффективнее измерять рост и результаты сотрудников. Однако намерения в спорах на эту тему становятся все более неопределенными. Дело в том, что из-за стремления к экономии современный бизнес находится на той стадии, когда компьютеры представляются новыми суперсотрудниками, которые оставят человека в подчиненной роли. Ключевая идея интеллектуального будущего работы, однако, состоит в том, что мы действительно расширим кадровый состав и включим в него и людей, и машины, но лишь для того, чтобы улучшить жизнь и благополучие людей и сделать работу эффективнее. Измененный интеллект действительно основан на сотрудничестве, но это явно сотрудничество во благо человека.

Об авторах

Дэвид Де Кремер (David De Cremer) — профессор менеджмента и теории организаций, а также учредитель и директор Центра ИИ для человечества в Школе бизнеса при Национальном университете Сингапура. Ранее преподавал в Школе бизнеса Джаджа Кембриджского университета. Включен в число 30 ведущих экспертов и докладчиков по вопросам менеджмента GlobalGurus за 2020 год. Недавно вышла его новая книга «Leadership by algorithm: Who leads and who follows in the AI era?».

Гарри Каспаров (Garry Kasparov) — председатель Фонда защиты прав человека и основатель Renew Democracy Initiative («Инициатива обновления демократии»). Часто пишет и выступает по вопросам политики, принятия решений и совместной работы человека и компьютера. В 1985 году стал самым молодым чемпионом мира по шахматам в истории (в возрасте 22 лет) и занимал первую строчку мирового рейтинга в течение 20 лет. Его знаменитые матчи против суперкомпьютера IBM Deep Blue в 1996 и 1997 годах привлекли внимание к проблематике искусственного интеллекта (и шахмат). Его последняя книга об искусственном интеллекте и взаимодействии человека и машины называется «Человек и компьютер: Взгляд в будущее» (2017).