Волна обеспокоенности из-за автоматизации охватила Запад. Просто начните писать запрос в Google: "Правда ли машины...", - и алгоритм предложит продолжить предложение разной степенью тревоги. Правда ли машины "отберут у меня работу" или они "отберут у всех работу", "заменят людей", и даже "захватят мир". Действительно, роботы, которые могут отобрать рабочие места, перестали быть научной фантастикой. Как пишет The Economist, в 2013 году Карл Бенедикт Фрей и Майкл Озборн из Оксофордського университета применили алгоритм машинного самообучения для выяснения, что 702 профессии в Америке можно легко автоматизировать.
По мнению ученых, около 47% всей работы, которая существует сегодня, смогут выполнять машины "через десятилетие или два". В своем отчете "Организация экономического сотрудничества и развития" (ОЭСР) оценила угрозу и для других стран. Метода в этот раз отличалась от исследования Фрея и Озборна.
Ученые оценивали возможность автоматизации процессов, выполняемых в каждой отдельной профессии. Таким образом удалось выяснить, что 14% профессий в 32 странах-участницах ОЭСР под угрозой автоматизации. А около 70% - в целом можно автоматизировать. Над еще 32% различных работ нависает меньшая угроза. Возможность выполнения их машинами варьируется на уровне 50-70%. Учитывая уровень занятости в странах ОЭСР, исследователи подсчитали, что 210 миллионов рабочих мест в 32 странах под угрозой.
И боль от автоматизации не будет распределяться равномерно. К примеру, уязвимость рабочих мест в Словакии вдвое выше, чем в Норвегии. В целом, работники в богатых странах меньше рискуют потерять работу чем граждане стран со средними доходами. Впрочем, иногда большое расхождение существует даже между экономически равными государствами.
Организационная структура и состав промышленности играют в этом процессе важную роль. В Южной Корее, к примеру, 30% рабочих мест приходится на промышленное производство, в то время как в Канаде - 22%. Вместе с тем, в среднем южнокорейское рабочее место труднее автоматизировать, чем канадское. Это может быть связано с тем, что работники в Южной Корее лучше и без ущерба для производительности сочетают рутинные задачи с социальными и кретивними. А робот или компьютер не могут этого сделать. Еще одним объяснением "сложностей" с автоматизацией рабочего места в Южной Корее может быть то, что там производители уже отдали машинам большую часть рутинных задач.
Ранее издание The Economist писало, что искусственному интеллекту придется научиться объяснять свои "мысли" и действия. Человечество больше не боится, что машина выйдет из-под контроля и начнет делать что-то, о чем ее не просили. Страшнее то, что она выполнит нужную работу, но в какой-то непредсказуемый и вредный способ, который она определит как рациональный, но который дорого обойдется людям. Ведь разработчики до сих пор не всегда точно понимают, как именно происходит процесс машинного обучения.