Основы и отправные точки для работы с искусственным интеллектом

Поколение молодых студентов, профессионально родившихся в эпоху ИИ, готово выйти на рынок труда. Сегодня искусственный интеллект уже может помогать в составлении служебных записок, подведении итогов совещаний, ответе на электронные письма и структурировании данных. То есть выполнять типичные задачи первого уровня в корпоративной жизни. Совместное исследование Всемирного банка и МОТ подтверждает, что в Латинской Америке работники в возрасте от 15 до 34 лет наиболее подвержены трансформации задач под влиянием ИИ. В Аргентине это происходит на слабой основе: уровень безработицы среди молодежи в три раза превышает уровень безработицы среди взрослых, и шесть из десяти молодых людей работают в неформальном секторе. В глобальном масштабе безработица среди молодежи составляет около 13%; здесь она превышает 19%. «На собеседовании при поступлении на магистратуру по экономике в Университете Сан-Андреса Уолтер Соса Эскудеро встретил меня с нарисованным от руки графиком восходящей кривой. «Важен не пересечение, а наклон», — сказал он мне. Теперь, когда я был принят, нужно было усердно работать и быстро учиться. Десять лет назад отец одного из моих друзей — экономист по профессии и водитель подростков на футбольные матчи по выходным — на каждой поездке бросал нам вызов: мы должны были назвать ему любое многозначное число, а он в уме вычислял его квадратный корень. Я думал, что этот навык — залог успешной карьеры. После десятилетия разработки моделей, выполнение которых я с удовольствием делегировал ИИ, я подтверждаю, что умственные вычисления больше не являются ключевым моментом в профессии. «Технологии трансформируют задачи, минимизируют ценность одних, максимизируют ценность других и создают новые. Они заставляют учиться. Так было всегда. Хотя ИИ не привел к массовой замене молодых работников, создается ощущение, что он ускоряет этот процесс. Он меняет точки входа на рынок труда. Он ускоряет и переопределяет кривые обучения и влияет на знания, необходимые для начала работы и развития». Дэвид Автор, известный профессор Массачусетского технологического института, специализирующийся на технологиях и рынке труда, документально подтвердил, что с конца 70-х годов автоматизация оказала двойное влияние: с одной стороны, она привела к сокращению занятости в профессиях, где были устранены неквалифицированные задачи, а с другой — к ее увеличению в тех, где были устранены более сложные задачи. Это связано с тем, что технологии изменили относительную сложность работ. «В этой связи, опираясь на анализ поисков работы за последние два года, Джо Фуллер, профессор и директор проекта «Управление будущим труда» Гарвардской школы бизнеса, вместе со своими соавторами утверждает, что ИИ переопределит точки входа на рынок труда: доступ к первой работе станет более сложным, а обучение — более трудным в тех должностях, которые сегодня основываются на базовых задачах, служащих инкубатором для следующего шага в корпоративной карьере, но которые легко поддаются автоматизации. Однако ИИ также может облегчить доступ к должностям, которые сегодня требуют очень специфических навыков, поскольку сокращает начальную кривую обучения. Например, выполнение сложных задач графического дизайна, которые до недавнего времени требовали владения техническим программным обеспечением, сегодня может быть достигнуто с помощью инструментов генеративного ИИ с гораздо меньшими затратами усилий. «Чрезмерная доступность может быть ловушкой. 2015 год был выбран для изображения Марти Макфлая-младшего, персонажа, который кратко появляется в фильме «Назад в будущее II» как неуклюжая версия своего отца. Молодой человек, потерявшийся в лавине технологических удобств. Карикатура на утрату личного графика в условиях автоматизированного мира. Наука или вымысел? Согласно некоторым исследованиям, интенсивное использование GPS «отключает» области мозга, ответственные за пространственную память. Глория Марк, исследовательница взаимодействия между людьми и машинами из Калифорнийского университета, считает, что наша способность сосредоточиться на экране упала с 2,5 минут в 2004 году до всего 47 секунд в настоящее время. Британский философ Энди Кларк в статье «Расширение разума с помощью генеративного ИИ», недавно опубликованной в Nature, предлагает более оптимистичный взгляд: наш разум всегда опирался на внешние инструменты, чтобы лучше думать. Кларк объясняет, что мы спонтанно перераспределяем когнитивные ресурсы между нашим разумом и инструментами, чтобы решить проблему наиболее эффективным способом. «Делегировать разум другому «разуму» — это решение, которое не следует принимать легкомысленно. Можем ли мы учиться, не задумываясь? То, как мы делегируем задачи ИИ, может означать разницу между истощением или умножением наших когнитивных ресурсов и нашей продуктивности». Эксперимент, проведенный Пенсильванским университетом в средней школе в Турции, показал, что учащиеся, имевшие неограниченный доступ к GPT-4 для выполнения домашних заданий, получили на итоговом экзамене более низкие оценки, чем те, кто учился по старинке. Но когда ИИ был разработан в качестве наставника (например, задавая вопросы вместо того, чтобы давать ответы), этот разрыв исчез. Другое исследование, проведенное Всемирным банком, показало, что сочетание наставников GPT и людей в программе школьной поддержки улучшило результаты: за шесть недель они достигли прогресса, эквивалентного одному или двум годам традиционного обучения в школе. «Удовольствие — ключевой фактор производительности. В конце концов, как говорит экономист и журналист Себастьян Кампанарио, никто не может конкурировать с тем, кто получает удовольствие от того, что делает. Но разве что-то может конкурировать с тем, кто получает удовольствие от того, что делает? Исследователи из Стэнфордского университета опросили 1500 работников о том, какие задачи они предпочитают сохранить, и сопоставили их с потенциалом автоматизации этих задач. Результат: многие из наиболее ценимых работниками задач могут быть автоматизированы, в то время как другие, менее любимые, пока не имеют технологической замены. «Делать «то же самое, но быстрее» уже недостаточно. В том же исследовании прогнозируется изменение в наиболее ценных навыках, таких как координация, коммуникация, лидерство и адаптивность. Карл Бенедикт Фрей, оксфордский эксперт по будущему труда, написал для Financial Times: «Если бы XIX век ограничился усовершенствованием ткацких станков и плугов, сегодня мы бы наслаждались дешевой одеждой и обильным урожаем зерна, но у нас не было бы антибиотиков, реактивных двигателей и космических ракет. Экономические чудеса возникают благодаря открытиям, а не благодаря более быстрому повторению задач». «То, что привело вчерашних молодых профессионалов сюда, вероятно, не поможет сегодняшним профессионалам достичь того же. Пусть подходящий со-пилот-киборг поможет внуку Марти Макфлая пройти кривую обучения». Автор является главным экономистом и исполнительным директором Accenture Argentina.