8 профессий, которые заменит искусственный интеллект, и 8 тех, где он бессилен (пока)

Согласно отчету 2023 года от Goldman Sachs, рынки труда в США и Европе могут «столкнуться со значительными потрясениями», если генеративный ИИ оправдает возложенные на него ожидания. До четверти существующих рабочих мест могут быть полностью замещены алгоритмами, а две трети всех специальностей — или около 300 миллионов рабочих мест — так или иначе ощутят на себе влияние автоматизации.

Хорошая новость в том, что изменения на рынке труда происходят не мгновенно, напоминает Том Давенпорт, профессор информационных технологий и менеджмента в Бэбсон-колледже (Массачусетс), автор ряда книг-бестселлеров об ИИ на рабочем месте, включая «All in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence».

«В целом эти инструменты ИИ будут постепенно отщипывать отдельные части функционала, автоматизируя конкретные задачи, — отмечает Давенпорт. — Но даже если такие процессы перейдут к машинам целиком, контроль со стороны человека всё равно останется необходимым».

Это, однако, вовсе не означает, что некоторые профессии не исчезнут без следа, причем быстрее, чем мы думаем, предостерегает футуролог Мартин Форд, автор книги «Rule of the Robots: How Artificial Intelligence Will Transform Everything».

«Задайте себе простой вопрос: относится ли ваша работа к тем, где посторонний человек мог бы изучить архив всего, что вы сделали, и в точности повторить ваши действия? — предлагает Форд. — Если ответ “да”, то ваша профессия находится в зоне серьезного риска».

Приход генеративного ИИ сместил фокус автоматизации: теперь под прицелом оказались не синие, а белые воротнички.

«Чтобы автоматизировать интеллектуальный труд, вам не нужны ни промышленные роботы, ни дорогостоящее оборудование, — подчеркивает Форд. — Достаточно программы и алгоритма. Именно это со всей очевидностью продемонстрировал ChatGPT».

Мы составили список из восьми профессий, которые, по мнению экспертов, наиболее уязвимы перед автоматизацией, и восьми направлений, где заменить человека сверхразумными машинами куда сложнее — по крайней мере, в обозримом будущем...

1. Контент-маркетологи

Сегодня существует целая индустрия продвижения товаров и услуг с помощью статей, видеороликов и публикаций в соцсетях. Диджитал-маркетологи пишут посты для блогов, создают медиаконтент и ведут аккаунты как для гигантских корпораций, так и для малого бизнеса. Однако именно такой целевой контент генеративный ИИ умеет создавать лучше всего.

Форд выражает это предельно прямо: «Контент-маркетологам стоит приготовиться к худшему».

Уже появились мощные сервисы, такие как Jasper — платформа, выдающая бойкие статьи, персонализированные рассылки и актуальные твиты по нажатию одной кнопки. Более того (или к несчастью), Jasper автоматизирует и многие другие задачи контентных кампаний, включая A/B-тестирование и поисковую оптимизацию (SEO).

Давенпорт считает, что сильнее всего должны беспокоиться специалисты, работающие над шаблонным контентом низкого качества, не требующим нестандартного мышления. «По своей природе ИИ может создавать лишь вариации того, что уже существует в сети, — поясняет он. — Если вам нужно что-то по-настоящему новое и свежее, без человека по-прежнему не обойтись».

2. Репортеры хроники и новостных сводок

Определенные жанры журналистики уже вытесняются машинами. Спортивная аналитика и хроника матчей особенно легко поддаются алгоритмизации. Программа способна считать итоговый протокол бейсбольной или баскетбольной встречи — кто забил, на какой минуте, как команда вырвалась вперед — и за секунды выдать связную статью на 500 слов, ни в чем не уступающую человеческой заметке.

То же самое касается деловой и финансовой прессы — в частности, шаблонных публикаций о квартальных прибылях компаний. Еще с 2014 года агентство Associated Press сотрудничает с платформой Automated Insights, публикуя тысячи новостей о корпоративных отчетах в год вообще без участия журналистов. Представители агентства подчеркивали, что это освободило авторам до 20 процентов рабочего времени, которое теперь можно направить на глубокие расследования.

Тот же алгоритм освещал для AP матчи студенческой баскетбольной лиги NCAA в 2018 году. Автоматизированные сводки применялись для подведения итогов выборов, обновления статистики во время пандемии COVID-19 и написания справочных заметок, хотя во многих сгенерированных текстах исследователи нередко находили фактические ошибки.

«Любой человек, чья работа заключается в том, чтобы изо дня в день сидеть перед монитором и выполнять достаточно предсказуемые действия — даже если это требует навыков хорошего письма, — окажется крайне уязвим перед автоматизацией», — подчеркивает Форд.

3. Графические дизайнеры

Если вы думаете, что любое творчество и художественный труд защищены от машин, взгляните на DALL-E 2 от компании OpenAI. Эта нейросеть генерирует изображения по тому же принципу, по какому ChatGPT создает текст. Достаточно ввести запрос — например, «создай визитку для цветочного магазина Daisy Mae's», — и программа моментально предложит десятки готовых вариантов дизайна. По словам одного профессионального дизайнера, результат выглядит «безумно» (в самом впечатляющем и пугающем смысле этого слова).

Дизайнеры могут относиться к инструментам вроде DALL-E 2 двояко: либо видеть в них экзистенциальную угрозу, которая оставит специалистов без заказов, либо использовать их для мгновенной генерации визуальных концепций, требующих доработки живой рукой мастера.

Безусловно, генеративный ИИ потеснит авторов дешевого потокового визуала, создающих картинки на скорую руку, однако спрос на сложную и глубокую авторскую работу сохранится всегда.

Спросите хотя бы Джейсона Аллена, разработчика видеоигр из Колорадо, который выиграл конкурс цифровой фотографии с картиной, созданной нейросетью Midjourney. Аллен не просто вбил текстовый запрос: он потратил 80 часов, перебрав более 900 версий своего будущего шедевра. И хотя победа вызвала шквал сетевой критики и обвинений в «жульничестве», Аллен заявил изданию The Washington Post: «ИИ — это всего лишь инструмент, такой же, как кисть художника. Без человека здесь нет никакой созидательной силы».

4. Аналитики данных

В современном цифровом мире компании буквально тонут в потоках информации: показатели продаж, демографические выборки, климатические модели и многое другое. Задача аналитика данных — просеять эти терабайты, обнаружить скрытые закономерности и сформулировать прикладные выводы.

В этой работе мало романтики: львиная доля времени аналитика уходит на выбор полей, фильтрацию и подбор оптимальных табличных формул. И хорошая (а заодно и тревожная) новость в том, что ИИ уже способен взять на себя значительную часть этой кропотливой рутины.

Как и в других отраслях, стратегический анализ и принятие глобальных решений останутся за людьми, утверждает Давенпорт, «но базовую обработку данных — например, построение финансовых моделей в инвестиционном банкинге и частных фондах — ИИ легко возьмет на себя».

5. Программисты и разработчики

Большинство специалистов сходятся во мнении, что генеративный ИИ станет колоссальным подспорьем для сферы разработки. Благодаря инструментам вроде Copilot инженерам больше не нужно писать каждую строчку кода с нуля вручную. Достаточно задать условия задачи простыми словами — и алгоритм сгенерирует качественный код на нужном языке программирования.

Согласно совместному исследованию Microsoft и Массачусетского технологического института (MIT), разработчики, использовавшие Copilot, писали программы на 56 процентов быстрее тех, кто работал по старинке. На фоне череды массовых сокращений в IT-секторе начинающие программисты (джуниоры) не без оснований опасаются, что их позиции первыми попадут под сокращение.

Тем разработчикам, которые сохранят свои места, во многом предстоит переквалифицироваться в «промпт-инженеров» — специалистов, умеющих мастерски формулировать запросы для систем автоматического кодинга.

6. Юристы

«ИИ окажет колоссальное воздействие на юридическую сферу, — говорит Форд. — Специализированные программы уже меняют процесс сбора доказательств, мгновенно находя относящиеся к делу документы среди тысяч страниц». Искусственный интеллект также отлично справляется с составлением и проверкой договоров.

Автоматизации снова подвергнется механическая, рутинная работа начального уровня, а значит, спрос на младших юристов резко упадет. Впрочем, многие эксперты убеждены, что ИИ никогда не сможет заменить юриста целиком. Нейросети просто позволят тратить меньше сил на черновую работу и больше — на стратегию дела. (Главное — не забывать проверять судебную практику, на которую ссылается ChatGPT: один американский адвокат уже поплатился репутацией за выдуманные нейросетью прецеденты.)

С другой стороны, автоматизированные юридические сервисы способны стать спасением для малообеспеченных граждан: по данным Американской ассоциации юристов, до 86% людей с низким доходом не могут позволить себе услуги адвоката в гражданских процессах.

7. Работники складов

За последнее десятилетие компания Amazon внедрила более 500 000 роботов в своих логистических центрах, где заказы сортируются, упаковываются и отправляются покупателям. Параллельно компания наняла свыше миллиона живых сотрудников, аргументируя это тем, что максимальной производительности можно достичь только при совместной работе людей и техники.

При этом Amazon продолжает активно инвестировать в манипуляторы, способные воспроизводить тонкую человеческую моторику: распознавать взглядом и аккуратно брать мелкие предметы разной формы из общих ящиков. Сколько времени пройдет, прежде чем технологические гиганты полностью откажутся от живых людей, которым нужны перерывы на обед и которые то и дело создают профсоюзы?

«В замкнутых и контролируемых условиях складских помещений автоматизация пойдет очень быстрыми темпами, — прогнозирует Форд. — Уже через пять лет на складах Amazon людей останется значительно меньше».

8. Рентгенологи и специалисты по медицинской диагностике

Еще в 2016 году, задолго до появления ChatGPT, лауреат премии Тьюринга Джеффри Хинтон сделал смелое заявление: «Нам пора прекратить обучать радиологов».

Причина проста: нейросети уже тогда научились с поразительной точностью выявлять патологии на рентгеновских снимках, томограммах и результатах МРТ. В 2019 году в ходе исследований алгоритмы превзошли врачей в обнаружении рака легких, выявив на 5% больше злокачественных опухолей и сократив долю ложноположительных диагнозов на 11%.

Означает ли это, что все рентгенологи лишатся работы в ближайшее десятилетие? Давенпорт считает, что нет.

«Я разделяю позицию: в любой области, включая радиологию, работу потеряют лишь те специалисты, которые наотрез откажутся сотрудничать с искусственным интеллектом», — поясняет профессор.

Несмотря на весь ажиотаж вокруг нейросетей, в мире существует огромное количество профессий, которые автоматизировать крайне сложно или вовсе невозможно.

1. Квалифицированные мастера (сантехники, электрики)

Вспомните, сколько знаний, ловкости рук и нестандартного мышления требуется опытному сантехнику или электрику. Да, среди их задач есть типовые, однако каждый отдельный вызов бросает уникальный вызов — как физический, так и интеллектуальный.

Генеративный ИИ впечатляет, как впечатляют и заводские роботы. Но для того чтобы повторить работу хорошего мастера, «потребовался бы C-3PO из “Звёздных войн”», замечает Форд. «Сконструировать робота для решения подобных задач на объекте — это пока чистая научная фантастика».

2. Строители

В ближайшем будущем значительная часть процессов в проектировании и архитектуре зданий перейдет к алгоритмам. Однако когда дело доходит до забивания гвоздей и укладки кирпича, строительному сектору по-прежнему требуются человеческие мускулы и практическая смекалка.

Всё больше элементов конструкций возводится по модульному принципу: блоки печатаются на 3D-принтерах или собираются фабричными станками, а затем монтируются на площадке. Но, согласно отчету McKinsey, к 2030 году доля модульного строительства составит лишь 15–20% от общего объема.

«Что касается непосредственных работ на объекте, маловероятно, что подрядчики уволят плотника и поставят вместо него робота. Скорее машины возьмут на себя отдельные вспомогательные операции. Это означает, что рабочим предстоит научиться трудиться рука об руку с техникой», — подчеркивают авторы исследования.

3. Работники общепита и сферы обслуживания

Согласно отчету Goldman Sachs (диаграмма 8), как минимум половина обязанностей, связанных с приготовлением и подачей еды, попросту не поддается автоматизации. Для сравнения: в юридическом секторе 40% задач могут быть полностью заменены ИИ, а еще 60% — оптимизированы с его помощью.

Это не говорит о том, что технологии не придут в общепит. Сеть фастфуда White Castle уже тестирует роботов для жарки котлет и картофеля фри. Но, как отмечает Давенпорт, в сегменте качественного сервиса людям по-прежнему важно человеческое участие: «Нам всё равно, если бургер в забегаловке соберет механизм, но в хорошем ресторане никто не захочет, чтобы шеф-поваром был робот».

4. Психологи и психотерапевты

В области заботы о ментальном здоровье сегодня тоже разрабатывается немало решений: по прогнозам, рынок диалоговых психологических ботов к 2025 году достигнет 1,25 миллиарда долларов.

Однако Форд убежден: хотя чат-боты вроде Woebot способны предложить базовую эмоциональную поддержку или сопроводить пользователя по упражнениям когнитивно-поведенческой терапии, они не заменят живых специалистов и изначально для этого не предназначены.

«В обозримом будущем мы вряд ли увидим машины, способные к подлинной эмпатии и построению доверительных отношений, свойственных людям», — отмечает эксперт.

Другие медицинские профессии, опирающиеся на живой контакт — например, врачи общей практики и медсестры, — также останутся незаменимыми.

5. Учителя начальных классов

Технологии активно проникают и в образование. Давенпорт и Форд отмечают онлайн-платформы и умные репетиторские сервисы, адаптирующие программу под каждого ученика. Но и здесь возможности ИИ в школьных классах ограничены — особенно при работе с маленькими детьми.

«В детском саду и начальной школе критически важно именно эмоциональное человеческое общение, — рассуждает Форд. — По мере взросления учеников этот фактор отходит на второй план». (С этим тезисом, впрочем, не согласны многие педагоги, напоминая об огромной роли вдохновляющих наставников в любом возрасте.)

Тем не менее Форд допускает, что в будущем цифровые тьюторы в старших классах и вузах смогут «превзойти по эффективности традиционное академическое преподавание».

6. Профессиональные спортсмены и тренеры

Вряд ли фанаты баскетбола в ближайшие десятилетия будут с замиранием сердца следить за дриблингом механического Леброна Джеймса. Физические данные, реакцию и мышечный интеллект лучших атлетов планеты воспроизвести в роботе практически невозможно.

Это не значит, что спорт далек от высоких технологий. Системы трекинга фиксируют каждое движение игрока, помогая корректировать технику и предотвращать травмы.

В перспективе тренеры станут всё активнее прибегать к ИИ для скаутинга новичков, разбора защитных схем соперника и составления индивидуальных программ тренировок. Но, как и в случае с преподавателями, человеческую харизму, лидерство и чутье наставника не заменит ни одна программа.

7. Водители (пока что)

Это может показаться неожиданным на фоне непрекращающихся разговоров о беспилотных автомобилях. Разве самоуправляемые такси и грузовики не должны со дня на день вытеснить с дорог таксистов и дальнобойщиков?

И Давенпорт, и Форд уверены: в ближайшее время этого не случится.

Да, компания Waymo уже запустила поездки без водителя в центре Финикса (Аризона) и тестирует их в Сан-Франциско и Лос-Анджелесе. Однако «до повсеместного внедрения еще очень далеко», отмечает Давенпорт, который наблюдает за обещаниями беспилотного рая еще с 1980-х годов: «Сейчас преобладает ощущение, что мы преодолели 90% пути, но оставшиеся 10% потребуют колоссального времени».

Форд соглашается с коллегой, напоминая о непредсказуемости дорожной обстановки и юридической ответственности корпораций в случае ДТП.

«На оживленных улицах с пешеходами, велосипедистами, собаками и кошками царит хаос, — говорит Форд. — Взять этот хаос под полный контроль невозможно. Именно в этом главная проблема беспилотников на дорогах общего пользования».

8. Истинно творческие мыслители

Предприниматели, изобретатели, писатели и сценаристы наверняка будут использовать нейросети как рабочий инструмент, однако ChatGPT по определению не способен мыслить нестандартно и ломать устоявшиеся рамки. Форд уверен: «подлинно креативные профессии» останутся в наибольшей безопасности в эпоху всеобщей автоматизации.

Даже если ИИ займет прочные позиции в литературе, живописи и музыке, Давенпорт убежден, что люди всегда будут готовы доплачивать за «ручную работу и искренний человеческий опыт».

Поэтому составить сводку финансовых показателей или подсчитать голоса на выборах вполне по силам алгоритмам, но осмыслить значение этих событий и выразить авторскую точку зрения может только человек — по крайней мере, на сегодняшний день.