ИИ против дефицита кадров: на что способен нечеловеческий разум

Массовое внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) способно к 2035 г. сократить потребность в кадрах на российском рынке труда на 10% - с 76,7 до 69 млн человек.

Исследование Президентской академии, в котором дается такой прогноз, проводилось по 19 отраслям.

Важное уточнение: в прогностической модели использовался лишь текущий уровень развития ИИ, который способен выполнять за человека отдельные профессиональные задачи, но не заменяет его полностью.

Эффект от применения новых технологий будет неравномерным. Максимальная доля задач, которые ИИ берет на себя, достигнет 46% в финансах и страховании, научной деятельности; 43% - в сфере информации и связи, а также в образовании; 42% - в области культуры.

Читайте также

Цены на-гора: что получит Россия от растущего на Востоке спроса на уголь Вешать на шахты замки рановато — «топливо XIX века» еще долго будет греть человечество

В секторах с высокой долей ручного труда участие ИИ будет, по мнению авторов исследования, минимальным: 17% - в строительстве, 15% - в добыче полезных ископаемых и лишь 10,7% - в сельском хозяйстве.

Но если в одних отраслях ИИ уже приносит измеримую выгоду, то в других он ставит под вопрос сами принципы работы.

Первым под удар попадает образование. Министр Валерий Фальков допускает, что дипломные работы выпускников могут исчезнуть вследствие применения студентами ИИ. Это повышает важность коммуникации, понимания материала, общения с преподавателями и аналитиками внутри вузов, того, насколько обучающийся ориентируется в теме без использования гаджетов.

В транспортной сфере новый вид технологий уже стал рабочим инструментом. По словам главы Минтранса Андрея Никитина, 75% системы перевозок уже управляется цифровыми технологиями, более 45% организаций отрасли применяют решения на основе ИИ.

На следующем уровне он может встроиться даже в систему государственного планирования. Известно о разработке соответствующего напроекта. Предполагается, что федеральные органы власти будут обеспечивать применение ИИ не только в самих ведомствах, но и в курируемых ими отраслях.

Впрочем, ведущий научный сотрудник Центра технологий госуправления Президентской академии Алексей Ефремов предупреждает, что разный уровень цифровой зрелости и бюджетные возможности регионов могут сделать достижение обязательных показателей нереальными и привести лишь к формальному их выполнению.

Доктор экономических наук, член Совета Общественной палаты Московской области и заместитель председателя научного совета ВЦИОМ Иосиф Дискин отметил в разговоре с «СП», что в научной сфере ИИ должен оставаться вспомогательным исследовательским инструментом, позволяющим формулировать и проверять гипотезы на уровне общих соображений.

— В образовательных учреждениях встречается много рутинной работы, связанной со сбором информации. Однако, при использовании ИИ в этой сфере можно будет собирать и закреплять практически всегда только мейнстримную информацию.

Подлинная наука состоит в том, чтобы выйти за пределы устоявшихся представлений. Конечно, каждая новая теория должна включать предыдущие в качестве определенных частных условий.

Но без выхода за пределы мейнстрима наука двигаться не будет или даже начнет выдавать ложные интерпретации.

«СП»: Где применение технологий ИИ наиболее актуально?

— Современный уровень автоматизации, использующей ИИ, позволяет роботизировать почти все массовые специальности. Вопрос — не в технологиях, а в принятии соответствующих решений и финансировании.

Главной проблемой ранних и некоторых текущих автоматизированных систем было то, что их материальным компонентам не хватало производительности, а программному обеспечению — возможностей для анализа обстановки. Но теперь технологии ИИ позволяют задействовать огромное количество данных, что позволяет резко нарастить эффективность регулирования.

Большой потенциал для наращивания производительности труда при внедрении технологий ИИ находится в сферах с высокой долей технического регулирования, включая авто- и железнодорожное движение, нагрузки в газовых и электросетях.

Также это возможно устроить на рабочих местах, связанных с рутинными процессами и ограниченным количеством внешнего воздействия, которое возможно учесть заранее. Одним из примеров является внедрение беспилотных трамваев: технологии ИИ уже сейчас способны контролировать светофорные стрелки или избегать столкновения с машинами и пешеходами.

Аналогичным способом можно применять ИИ в сельском хозяйстве на размеченных полях: при бороновании, вспашке, жатве и учете погодных условий.

Тем более что сейчас уже создано все необходимое оборудование для того, чтобы крепить и синхронизировать ИИ-механизмы с тракторами и комбайнами. Это особенно актуально вследствие нехватки специалистов-аграриев.

Технологии ИИ позволят даже в малых городах обеспечить высокооплачиваемые рабочие места, которые будут сосредоточены вокруг роботизированных сельскохозяйственных процессов и переработки аграрной продукции.

Большой потенциал ИИ находится и в первичной переработке морепродуктов, в бланшировании рыбы.

ИИ также будет полезен в строительной сфере, поскольку это позволит избежать излишнего привлечения кадров с низкой квалификацией.

Читайте также

Косолапая власть. К нынешней опасной ситуации привёл развал советской системы природоохраны 100 тысяч медведей могут приговорить к расстрелу — станет ли это решением проблемы

Впрочем, внутреннее оформление и дизайн квартир связаны с креативным производством, которое учитывает субъективные вкусы владельца собственности, поэтому ИИ в этой сфере, скорее, останется консультантом.

В добыче, перевозке и переработке полезных ископаемых, в свою очередь, нужна обратная связь с изменяющейся обстановкой на производстве. К примеру, мог налететь шквал, и нужно быстро решать: продолжать возить думпкары по железной дороге или остановить процесс и эвакуировать персонал. ИИ вполне способен на основе массы данных помогать обеспечивать безопасность на производстве.

«СП»: Как определить, какие отрасли экономики перспективны для роботизации, а какие — нет?

— Граница располагается там, где завершается жесткая рациональность и начинаются живые эмоции и переживания. Все же некорректно экстраполировать текущие тенденции, которые пока показывают актуальность ИИ в творческих областях и не делают этого в отношении множества рутинных процессов.

Применение ИИ в сферах, где иррациональности больше, в целом опаснее. К примеру, в финансовой сфере зачастую плохо подготовленные и не хладнокровные инвесторы могут испугаться и впасть в панику, даже если для нее нет объективных причин.

ИИ-агент будет рассчитывать, что они так не поступят, потому что есть априорное представление о рациональности социальных субъектов.

А если в его выборку и анализ вносить информацию о том, что люди могут быть максимально иррациональными, то это все равно может привести к негативным последствиям в управлении финансовыми потоками.

«СП»: А задействовать ИИ в административном планировании можно?

— Да, но это потребует твердого понимания его функций. Пока административное планирование зачастую осуществляется через предметный контроль, когда собирается огромное количество данных о хозяйствующих субъектах и решениях руководителей.

Наиболее полное управление будет возможным при постановке проблемно ориентированной ситуации и ограничении факторов, определяющих ее реализацию, которая возможна только с помощью человеческой креативности. ИИ при таком подходе собирает данные не для контроля ради контроля, а под конкретную проблему — только то, что нужно для ее решения.

Он может предложить модель института (например, нового механизма финансирования), который эту проблему снимет. Технологически людей в сфере ИИ практически ничего не сдерживает, вопрос успеха в управлении заключается в переходе от предметного контроля к проблемно-ориентированному анализу.