В последние годы появляется все больше статей и мнений экспертов о том, что искусственный интеллект заменит человека. Например, аналитическая компания Nelson Предполагаемыйчто к 2030 году автоматизация угрожает 42% современных профессий. Но так ли уж плоха ситуация? Действительно ли нейронные сети «убьют» рынок труда в его нынешнем виде?

В этой статье мы разберемся, почему угроза несколько преувеличена. В отдельном статья мы говорили о профессиях со значительным потенциальным влиянием ИИ и высокой долей автоматизации.

ИИ не может выполнять квалифицированную работу

Эксперты, связанные с рекрутингом и нейронными сетями, отмечают, что нейронные сети способны выполнять неквалифицированные и рутинные задачи. Это означает, что возможности искусственного интеллекта лучше всего использовать для автоматизации объемной и кропотливой работы, где может вступить в действие так называемый «человеческий фактор» — ошибки из-за потери концентрации внимания. Например, отслеживание краж в магазинах, нарушений ПДД, выявление ошибки и закономерности в таблице данных и т. д.

Нейронные сети не способны выполнять задачи, требующие высокой квалификации, многозадачности и учета личностных особенностей человека. Машина не принимает решений, она лишь предлагает варианты или дает пищу для размышлений. ИИ точно не заменит слесаря ​​на производстве, терапевта, преподавателя, главного бухгалтера и любого другого специалиста с большим профессиональным опытом.

ИИ использует человеческий труд в качестве основы своей работы

Модели машинного обучения используют информацию, собранную и подготовленную людьми в ходе их работы и разработки. Генеративные сети, такие как ChatGPT, и сверточные сети, а также многие другие нейронные сети используют для обучения данные из Интернета или заранее размеченный набор данных (например, человек показывает что на фото или видео). Так, в правовом поле активно обсуждается вопрос о правах интеллектуальной собственности: может ли контент, полученный с помощью ИИ, считаться по-настоящему уникальным, если он полностью основан на чужом труде. Если человек не предоставит нейросети новые данные для обучения, она не будет расти.

ЧИТАТЬ  Прозрачность в поисковой оптимизации: почему нужно платить за трафик и лиды, а не за обещания

ИИ выполняет узкоспециализированные функции

В большинстве случаев искусственный интеллект решает конкретные задачи, такие как выявление уязвимостей или закономерностей, мониторинг ситуации на дороге, оптимизация работы по маркировке, транспортировка товаров на складе, учет товаров и т. д. Все это можно охарактеризовать как аналитические, управляющие или вспомогательные функции. ИИ освобождает людей от рабочей нагрузки, освобождает от рутины, позволяет заниматься более творческой деятельностью, принимать решения и развиваться профессионально. Например, он может предложить варианты планирования курсов для университета или школы, и человек проанализирует их пригодность и выберет лучший. Сейчас полностью делегировать полномочия специалиста нейросетям практически невозможно, поскольку в рамках своей должности человек выполняет большой объем разнообразной работы, которую не способна выполнить машина.

ИИ не способен к самостоятельному творчеству

Генеративные нейронные сети обучаются на примерах работ реальных художников (прошлых и современных эпох). ИИ копирует стиль, компилирует его с другими, но не формирует собственный творческий стиль. Кроме того, чтобы машина сгенерировала изображение, необходимо подробное техническое задание и представление о конечном результате. Только тогда нейронная сеть сможет сгенерировать подходящее изображение или текст. Чаще всего люди творческих профессий используют возможности ChatGPT, Midjourney и их аналогов, чтобы черпать вдохновение и находить референсы.

Сегодня искусственный интеллект — это способ поддержать работу человека и автоматизировать рутинные процессы. На данном этапе развития нейросеть не может выполнять сложные творческие задачи. Мы не рекомендуем бояться распространения искусственного интеллекта. Вместо этого лучше продолжать совершенствоваться в своей профессии, осваивать новые инструменты и внедрять их в свою работу — высококвалифицированного сотрудника нейросеть не заменит.

Source