Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття
- Автор: Форд Мартин
- Год: 2017
- Язык: украинский
- Год: НАШ ФОРМАТ
- ISBN: 978-617-7279-73-9
- Переводчик: Владимир К. Горбатько
- Жанр: Публицистика
Электронная книга - «Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття». Краткое содержание книги:
Великі масиви даних і кмітливі алгоритми, що їх супроводжують, чинять безпосередній вплив на робочі місця та кар’єру, бо роботодавці, особливо великі корпорації, все більше й більше відстежують міріади кількісних показників і статистичних даних, що так чи інакше пов’язані з роботою та соціальними контактами своїх працівників. Компанії дедалі більше покладаються на так звану «людську аналітику» як спосіб наймати, звільняти, оцінювати й заохочувати працівників. Кількість даних, що регулярно збираються на індивідів і на роботу, яку вони виконують, просто приголомшує. Деякі компанії фіксують кожен натиск кнопки на клавіатурі, що його здійснює кожен працівник. Може виконуватися також збирання й інших даних — електронних листів, телефонних дзвінків, пошуків в інтернеті, запитів до баз даних і запитів на надання доступу до конкретних файлів, даних про вхід і вихід з різних об’єктів і будь-якої іншої інформації — до того ж працівник може про це знати, а може і не здогадуватися [11]. Тоді як початкова мета збирання всієї цієї інформації та її аналізу полягає, зазвичай, у забезпеченні ефективнішого менеджменту й оцінки функціональних показників працівника, зібрані дані можна використати й з іншою метою, до прикладу, для розробки програми автоматизації значної частини тієї роботи, про яку збирається інформація.
Великі масиви даних і спричинена ними революція матимуть два особливо важливі потенційні наслідки для інтелектуальних робіт, що потребують великого обсягу знань. По-перше, накопичені дані можуть, у багатьох випадках, безпосередньо призвести до автоматизації конкретних операцій і робіт. Подібно до людини, яка може вивчити інформацію про минуле і спробувати виконувати конкретні завдання, щоб навчитися новій роботі, кмітливим алгоритмам також часто вдається користатися цим самим принципом. Згадаймо хоча б, що в листопаді 2013 року компанія Google подала патентну заявку на систему, призначену для автоматичного створення персоналізованих електронних листів, а також відповідей у соціальних мережах [12]. Ця система працює таким чином. Спершу вона аналізує колишні електронні листи конкретної людини та її контакти в соціальних мережах. А потім, спираючись на засвоєний матеріал, система автоматично напише відповіді на майбутні електронні листи, твіти чи дописи в блоґах, і робитиме вона це, використовуючи типовий стиль і тон конкретної людини. Неважко уявити, що таку систему насамкінець стануть використовувати для автоматизації значної частини рутинних комунікацій.
Автоматизовані автомобілі Google, уперше продемонстровані 2011 року, так само надають можливість краще зрозуміти той шлях, яким, скоріш за все, буде розвиватися інформаційно керована автоматизація. Google не збирався копіювати людський стиль кермування — насправді це було би поза межами нинішніх можливостей штучного інтелекту. Натомість ця компанія спростила проблему: вона створила потужну систему обробки даних, а потім поставила її на колеса. Ґуґлівські автомобілі рухаються шляхами, покладаючись на точну фіксацію свого місцеперебування за допомогою системи GPS, а також на величезну кількість надзвичайно детальних картографічних даних. Ясна річ, автомобілі також оснащені радарами, лазерними далекомірами та іншими системами, що надають безперервний потік інформації в реальному часі і забезпечують автомобілю можливість адаптуватися до нових ситуацій, наприклад, коли пішохід сходить з тротуару на дорогу. Можливо, кермування — не професія «білих комірців», але цю загальну стратегію компанії Google можна поширити на велику кількість інших галузей: спершу слід використовувати масивні обсяги ретроспективної інформації для створення загальної «карти», яка дасть змогу алгоритмам прокладати собі маршрут, виконуючи рутинні завдання. Потім потрібно вмонтувати самонавчальні системи, здатні адаптуватися до різних варіантів і до непередбачених ситуацій. Як наслідок, ви неодмінно отримаєте кмітливе програмне забезпечення, спроможне виконувати велику кількість інтелектуальних операцій з високим ступенем надійності.
Другий і, мабуть, більш значущий вплив на інтелектуальні робо́ти відбудеться як результат того способу, в який великі масиви даних змінюють організації, та тих методів, за допомогою яких ними керують. Великі масиви даних і прогностичні алгоритми володіють потенціалом до трансформації природи й кількості інтелектуальних робочих місць у широкому спектрі організацій і галузей. Прогнози, які можна отримати з даних, дедалі більше використовуватимуться для заміни таких людських функціональних якостей, як досвід і здатність робити висновки. Що частіше керівники вищого рангу вдаватимуться до використання інформаційно-керованих комп’ютерів для прийняття рішень, то дедалі зменшуватиметься потреба в залученні великої кількості менеджерів та аналітиків. Там, де сьогодні ми бачимо команду досвідчених працівників-інтелектуалів, які збирають інформацію і надають свої аналітичні висновки керівникам різних рівнів, насамкінець можуть залишитися тільки один керівник і один потужний алгоритм. Розміри організацій неминуче зменшаться. Прошарки менеджерів середнього рівня зникнуть, а велика кількість операцій, що нині виконують клерки та досвідчені аналітики, просто зникнуть назавжди.