10 лет назад, в апреле 2015 году на сайте Агентства стратегических инициатив (АСИ) был опубликован «Атлас новых профессий», издание второе. На основании исследования рынка труда АСИ спрогнозировало исчезновение ряда профессий после 2020 года. Например, профессии журналиста. «Программы по переводу речи в текст и программы по написанию текстовых документов позволяют во многом автоматизировать эту, считающуюся ранее творческой, профессию» – сказано в разделе «Почему устаревают профессии» о работе журналиста.
К настоящему моменту должны были исчезнуть и другие профессии: библиотекарь, юрисконсульт, нотариус, секретарь, риелтор, системный администратор, бурильщик и др.
Что пошло не по плану: почему профессии все еще не исчезли?
Во-первых, такие прогнозы в принципе не оправдываются. Можно прогнозировать, какие направления будут развиваться, но не угадывать точные формы. Любое описание профессий будущего несет в себе долю хайпа для привлечения внимания.
Во-вторых, технологии – это один из инструментов. Смысл инструмента находится вне его пределов. Конкурировать с инструментом бессмысленно, его необходимо превратить в ресурс.
ChatGPT не уничтожил профессию рекрутера, он помогает кандидатам найти работу, дает карьерные консультации, заполняет профиль в соцсетях, помогает написать сопроводительное письмо под вакансию, упаковывает опыт для CV, даже тренирует перед прохождением интервью, задает вопросы, исправляет ошибки. Предложение становится точным, соответствует вакансии, соискатель уверенно отвечает на вопросы. Это экономит ресурсы обеих сторон, стимулирует развивать экспертность.
Если вы пишете картину, ее смысл не в кисточке и красках, а в образах, в чувствах и мыслях, которые она вызывает. В состоянии творца в процессе создания. Даже если вы не умеете рисовать. Вы ведь не опасаетесь конкуренции с холстами, мольбертами, фабричными красками, картинами «по цифрам» и детскими раскрасками?
Угроза возникает, когда кто-то путает средство с целью: находит смысл картины в технологии наложения красок на холст, но не в самой картине.
А какие существуют реальные угрозы?
1. Нарушение авторских прав
Вспомните недавнюю ситуацию: артисты обратились в суд с иском против Stability AI и Midjourney, обвиняя их в нелицензионном использовании авторских материалов, с помощью которых обучали нейросети.
Это первый подобный прецедент и решение суда может существенно повлиять не только на Stable Diffusion, но и на развитие генеративных сетей. А также на саму отрасль создания и использования массивов данных при обучении нейросетей пониманию цели создания кода, условий его использования. Вероятно, вскоре появятся новые законодательные ограничения.
2. Возможность разработать вредоносный код
С помощью ChatGPT вполне реально создать рабочий код, в том числе вредоносный. Как отмечают многие исследователи, этот код работает. Для того чтобы нейросеть смогла его сгенерировать, пользователю достаточно подробно описать задачу, язык, алгоритм и т. д. Но чтобы скомпилировать этот код в программу для операционной системы и, как минимум, проверить его работоспособность, понадобятся навыки программирования. Пока нейросети на многих этапах необходим человек.
3. Плагиат
Использование произведений, которые сгенерировала нейросеть, под видом произведений, созданных человеком: курсовые, дипломы, статьи, научные работы. Скорее всего, издательствам потребуются алгоритмы идентификации таких произведений.
На что повлияют технологии, если профессии не исчезнут?
Потребности человека не меняются от века к веку: нам необходимо чувствовать себя в безопасности, мы думаем о здоровье, еде, общении, финансах, среде обитания, ресурсах.
Получая новые возможности, мы накладываем их на существующие потребности. И нам кажется, что появляются новые смыслы. Но на самом деле все крутится вокруг базовых потребностей, которые останутся неизменны. Однако, инструменты будут трансформироваться. Будут развиваться новые направления для закрытия тех же самых потребностей. Но появление иди исчезновение конкретной профессии кто-либо вряд ли сможет предугадать абсолютно точно.
Развитие новых направлений
Процессы, связанные с рутинной работой, большим объемом данных и четкими алгоритмами, могут стать площадкой для развития новых направлений на стыке роботизации и привычных профессий.
- Нейросеть способна проанализировать данные о сотрудниках компании за 10-15 лет и составить прогноз на ближайшие годы. Она укажет, какой процент людей может уволиться, уйти на пенсию, когда чаще всего берут больничные. Посчитает средние сроки поиска и адаптации сотрудников на разных должностях. Предложит варианты, в какие периоды надо начинать заранее искать специалистов, чтобы успеть ввести их в должность до того, как возникнет дефицит кадров.
- В Югре в пандемию запустили интересный проект: робот делал снимки полости рта детей в детских садах, определял, есть ли симптомы простуды, воспаления. Позже его обучали идентифицировать кариес. Иногда алгоритм срабатывал четко, иногда не мог определить этимологию затемнения, нужна была помощь человека. Разработка таких систем — одна из перспективных ниш. Особенно с учетом господдержки отрасли.
- Активно внедряются новые технологии в финтехе. Это инструменты, которые замыкают клиентов на компании, позволяют использовать систему одного окна для решения всех вопросов в одном мобильном приложении, в рамках одного сайта.
- В сельском хозяйстве используют технологии искусственного зрения для комбайнов беспилотников, оцифровывают производство мяса, молока, используют спутники, подающие уплотненные сигналы для управления тракторами.
Изменится процесс обучения
Процессы, связанные с обучением и перепрофилированием, существуют давно. Но они могут обогатиться новыми задачами и возможностями. Это обучение, адаптация специалистов из смежных отраслей для проектов, связанным с искусственным интеллектом.
- Смена профессии для топ-менеджера, достигшего своего потолка. Обучение человека, который еще не адаптировался к тому, что часть его работы автоматизировал и выполняет робот. Повышение квалификации для того, чтобы сохранить текущую позицию в компании.
- Обучение топ-менеджмента возможностям работы с Data Science остро востребовано в финансовом секторе, в банковской сфере. Эти методики позволяют находить варианты существенной экономии бюджетов.
- Новые технологии позволяют обучать сложным профессиям в дополненной реальности. В медицинской сфере уже существуют прототипы, обучающие акушеров-гинекологов.
При любых переменах найдутся те, кто увидит в происходящем новые возможности. Журналисты продолжают работать. Этот текст все еще написан человеком.
Читайте также:
Просто аналитики переоценили собственные возможности и компетенции в данном вопросе...
1) Указанные аналитики постоянные выдают желаемое за действительное, потому что никто не спрашивает за неслабые расходы на эти "инициативы". Никогда серьёзно не относился к тому, что они говорят. А вот деньги, да, делят, но это уже к Счётной палате... А у нас же там и руководителя нет... Чуть не забыл.
2) Любые, в том числе цифровые технологии создают главную угрозу - повышают производительнойсть труда. И если рынок, где работают "затронутые" специалисты не расширяется (а он не расширяется), 9 из 10 указанных специалистов отправляются на переплавку. Просто потому, что теперь за меньшиее время и дешевле один человек делает работу за 9 других. Т.е. растёт армия "лишних ртов", если не создавать "цивилизацию потребления".
В общем, оно всё хорошо, но есть стойкое ощущение, что мы сами себя в угол загоняем, где "выживут только сильнейшие". Эволюция в действии.
Уважаемый Олег,
С одной стороны прогресс требует все меньше работающего народу для надлежащего прокорма/обувания-одевания населения. С другой стороны надлежаще сытое и обутое-одетое население отчего-то перестает размножаться прежним темпом и через некоторое время число желающих надлежаще прокормиться едоков уменьшается естественным образом.
Ergo - эволюция не так проста, как нам кажется.
Аналитики как художники, что видят, то и говорят. С них потом никто не спрашивает за результат
По этому поводу есть знаменитый эксперимент "Universe 25" Джона Кэлхуна. Однако ключевые слова здесь "надлежаще сытое и обутое-одетое".
Но безработные не очень вписываются в это определение. А пособия и пенсии, в России, да и много где в Европе, размера "чтоб только не сдох". Видимо, чтобы не расслаблялись.
Задача решается методами матстатистики без всяких нейросетей, данные в компаниях лежат за 40 лет, есть учебное пособие, написано в 2000-х годах.
Стандартная ситуация в медицине. На снимках модель дает как ложноположительные, так и ложноотрицательные прогнозы. Если человеку показать сравнимый объем примеров из обучающего датасета, то его квалификация будет выше, чем у нейросети.
По моим ощущениям уже начинается откат назад, люди "уходят" из одного окна туда, где сервис лучше.
Это свершившийся факт в развитом мире, мы здесь отстаем на 10-15-20 лет.
Слишком поверхностно для "развития новых направлений"
По-моему, смена вещевых рынков маркетплейсами или "бомбил" такси-агрегаторами, появление онлайн-ресурсов по поиску работы большинству людей все же пошла на пользу.
Автор статьи прав, главный вопрос - в своевременной адаптации людей к условиям работы в новой среде и по новым правилам. А это, на мой взгляд, уже функции государства или социально ответственного бизнеса - крупного работодателя.
Не новые биржи труда открывать (здесь и электронный формат не поможет), а вовремя переучивать и психологически адаптировать людей. А мы все в догоняющем режиме господдержки плетемся )
большинство аналитиков, как большинство политиков, сначала доказывают, что произойдёт в будущем, а потом объясняют почему это не произошло....во все времена.
Неа, что бы ссытое население не размножалось в обществе целая куча институтов должна работать. Например образовательный для женщин и пенсионный. Без них будут размножаться.
Например я работаю примерно 70 часов в неделю отдавая всего себя построению чужих бизнес империй и тупо времени и сил на воспроизводство себя нет. А других условий на рынке труда нет. Либо скотская зарплата либо не вылезая работаешь. Замкнутый круг - нет денег нет любви, есть деньги нет сил и времени (утрирую).
Без прогнозирования, стратегии развития и госплана, как бы это ни было противно, невозможно социально-ответственному бизнесу или государству предусмотреть, какие потребуются ресурсы и как скоро.