Искусственный интеллект развивается стремительными темпами и мы понимаем, что многие профессии со временем будут поглощены ИИ (не только физический труд, но и такие профессии, как учитель, бухгалтер, медики, офисный работник и другие). Люди просто останутся на улице. Хотя, есть одна область, профессионалы которой даже не представляют, что именно они будут первыми, кто будет лишен работы из-за развития ИИ. Как вы думаете, что это за профессия?
Футурологи называют три профессии, которые точно будут привилегированными в будущем новом дивном мире – это программисты, юристы и финансисты.
Однако, есть мнение, что первыми, кто пойдут на выход, — это будут ИТ-специалисты. Ирония здесь заключается в том, что именно эти ребята не просто первыми потеряют работу из-за ИИ, но и активно делают все, чтобы ИИ развивался теми темпами, какими он развивается сейчас.
Мало кто знает, это вообще как бы скрыто с поверхности, но те, кто начинал свою карьеру разработчика лет 10 назад и сейчас заслужили доверие, те сейчас востребованы, они сейчас нужны, они всегда при делах. А молодежь, которая приходит, им уже сложновато найти работу. Ну, пока еще очень много фирм, которые пользуются услугами ИТ-специалистов и пока создается ощущение, что программистов не хватает и набирают всех. Но уже есть проблемы. Почему? Потому что на сегодняшний день уже не просто активно ведутся работы по созданию супер-интеллекта, но уже есть работающие и показывающие хорошие результаты прототипы. В десятках компаний мира (среди них есть крупные компании, есть умные компании) команды соперничают между собой за то, кто первый создаст и выпустит его. Так вот эта система уже у многих пишет программы лучше и быстрее, чем те же программисты. Даже топовые. И многие программисты уже видят как появляются программы, которые якобы написаны людьми, но те, кто имеет доступы к этим кодам, они видят, что эти программы настолько логичны, они настолько совершенны, что людям крайне сложно их прописать.
По большому счету, то, чем пользуется подавляющее число программистов, — это банальные алгоритмы. Ну, кто не согласен? Кто не пользовался stackoverflow или в более сложных случаях Google’ом? Простая математика. И тут уместно спросить: а кто более лучший математик – человек или ИИ?
Когда-то шахматисты думали, что их не заменишь. А 200 лет назад так думали ткачи. Представьте, эта профессия существовала тысячи лет. Из поколения в поколение ткачи передавали знания своим ученикам. Они были уверены, что будут жить так всегда. А потом появились станки. А в более недавние времена были люди, профессия которых заключалась в том, чтобы содержать и воспитывать специальных тягловых лошадей, которые затем раз в сезон обрабатывали поля для крупных латифундистов. Эти лошади работали лучше и быстрее, чем остальные. Эти люди активно работали сезон, когда нужно было пахать землю, и потом жили с этого весь год, ухаживая за этими животными до следующего сезона, обучая их. И они тоже думали, что их профессия вечна. А потом появился трактор. И трактористы возомнили, что их точно не заменят. Пока не появился автопилот. А уже есть фермы, где присутствие человека номинально. От ухода за животными, до посадки, прополки и уборки урожая — все делает ИИ.
Уже сейчас видятся вполне конкретные тенденции. Становится очевидным, что ИИ уже способен писать код, самостоятельно строить алгоритмы, создавать приложения и тд. С начала 2021 года было запатентовано несколько систем ИИ, которые способны создавать код. Например,
нейронная сеть, которая самостоятельно пишет код в области компьютерного зрения, выучив все языки программирования. Другой пример –
сервис GitHub Copilot (мне еще не удалось протестировать самостоятельно, так как пока не получил подтверждение в ответ на заявку на тестирование, но люди говорят, что там серьезная система и работает хорошо). Собственно говоря, сами же программисты и научили эту систему писать код. Хорошо, допустим нам сказали, что он обучился на GitHub. А мы вроде как понимаем, что код там разного качества. Но это нам так сказали. А на самом деле как? Вы знаете? Ну, кто будет учить ИИ на базе кода на GitHub, ведь там реально много разного кода – в том числе неправильного. Следовательно, его просто должны были учить на коде правильном и достоверном. Ну, не дураки же в Microsoft?..
Говорят, что все это делается с добрыми намерениями, чтобы помочь программистам избавиться от рутинной работы. Но так всегда все и начинается перед тем, как нас самих удалят из профессии.
Не за горами то время, когда ИИ будет писать код за нас.
Например, я сейчас работаю Data Engineer. И я работаю с AWS. Меня ужасает то, что я вижу. А именно, AWS – это такая машина, которая создает сервисы для всего, что может понадобиться бизнесу для ИТ-инфраструктуры, для работы различных сервисов. Сейчас они занимают 35% рынка и обогнали намного даже тот же Google, Microsoft. Все, что я делаю как Data Engineer, – это достаточно примитивные вещи, для которых есть мануалы у самого Amazon AWS.
Сейчас идет борьба за пирог размером $4 трлн. дохода в год. Таков бюджет всего ИТ в мире. Come on, неужели сложно догадаться, что AWS очень легко
сможет автоматизировать с помощью ИИ работу по интеграции своих же сервисов между собой по типу как работает GitHub Copilot? Ради такого куска? Бизнес пишет короткую инструкцию с помощью обычного текста и ИИ AWS полностью все настраивает для бизнеса. При чем для бизнеса полный профит – какая экономия на программистах, девопсах, дата инженерах. Разве бизнес на это не пойдет? Да будет только рад!
А до того, как стать Data Engineer, я потратил 1.5 года, чтобы изучить Data Science, и после этого не смог найти работу, так как порог для входа человеку без опыта просто зашкаливал по требованиям. И на собеседованиях не жаловали – гоняли по полной по математике, статистике и тд. При этом я бы не сказал, что я ничего не знал о своей профессии. Пришлось даже в универ на магистратуру поступить, чтобы изучить как можно глубже. Кроме времени потратил около $6 тыс. Мне это говорит о том, что конкуренция со стороны программистов-сайентистов уже больше, чем необходимо бизнесу.
В октябре 2020 г. в открытом доступе появилось
приложение Lobe для создания готовых моделей машинного обучения. Lobe дает возможность создавать такие модели даже тем, кто не умеет программировать — от пользователей нужно лишь загрузить в нее данные, а всю работу программа выполнит сама. Lobe полностью бесплатна. Результат ее работы затем можно использовать в сторонних ПО и устройствах. Разработала Lobe все та же Microsoft.
Совсем не за горами это же ожидает и Data Engineer, и DevOps.
Самообучение? Да ладно, ИИ меня обгонит в два счета. Сейчас, чтобы мне быть в тренде, приходится кроме рабочих 8-ми часов тратить еще 3-4 часа в день на дообучение. Для ИИ это все происходит намного быстрее. Тем более, если речь идет о суперинтеллекте, ведь на каждом компьютере работает инстанс одного и того же ИИ.
Помните игру Го? Интересный факт, но ИИ победил человека в игре Го только после того, как люди перестали его обучать играть, а просто дали ему правила и оставили играть самого с собой же. ИИ использовал ходы, которые не противоречат правилам. И сейчас все маститые мастера удивляются красоте ходов ИИ. Люди не смогли придумать эти ходы за тысячелетия существования игры.
Я сам раньше думал, когда только начинал изучать Data Science, что все построено на математике 60-х. Но оказалось, что проблемы заключалась в железе – его просто не хватало для нормальных исчислений. Сейчас же с этим проблемы сняты, и мы видим стремительное развитие ИИ.
Данные? Да ладно. Толока? Не слышали? Я сам работаю сейчас Data Engineer в одной из крупнейших мировых компаний, которая уже лет 10 предоставляет бизнесу услуги по разметке данных (тексты, изображения, видео, аудио). Все размечается. Бизнес активно закупает данные. Данных сейчас, и особенно качественных, уже «тонны». Когда я начинал только работать Data Engineer, я думал, что данные наоборот все мусорные. Но теперь я понял, что я ошибался.
В общем, ребята, мы попали. Мы сами своими руками пишем код собственной безработицы. Кто не верит в это и считает, что он незаменим, так же наивен, как Каспаров в 1989, когда он выиграл в шахматы у ИИ. Сегодня никто не может выиграть у ИИ в шахматы. Даже покер пал. А покер – это уже игра на интуицию. Следовательно, можно сказать, что у ИИ начала появляться даже своя интуиция. Мы не сможем конкурировать с ИИ в написании кода. Развитие ИИ происходит по экспоненте, это уже понятно. Так что это будущее гораздо ближе, чем я могу себе представить (не знаю как вы).
ИИ будет разрабатывать совершенное, безошибочное программное обеспечение быстрее, чем мы. Ему не нужно будет отдыхать и получать деньги. А бизнес с радостью заменит наш труд на более качественный и дешевый подобно тому, как водителей уже начинают заменять автопилоты.
Битва идет за $4 трлн дохода в год. Это в два раза больше, чем все военные бюджеты всех стран мира. И это не говоря уже о том, что ИИ отнимет работу у других профессий и там тоже миллиардные бюджеты. $4 трлн — это только ИТ-технологии.
Вопрос заключается не в том, будет или нет, вопрос заключается только в том, кто будет контролировать данный супер-интеллект, так как контролировать его может только один – тот, кто первым выпустит. Помните, ранее говорил, что битва идет между десятками компаний прямо сейчас. А для нас, для людей, вопрос стоит в том, что будет делать тот, кто будет контролировать? В обществе потребления все кому-то принадлежит. И, боюсь, что в текущем, потребительском, формате это будет не в пользу людей. Ну, и далеко ходить не надо – Китай уже показывает нам пример того, как это может быть использовано для контроля людей. И это пока еще только цветочки. Пока что это преподносится, как для пользы самих же людей.
Может показаться, что я против технологического развития. Напротив, нам крайне необходимо развитие высоких технологий и как можно скорее. Как минимум потому, что нам необходимо уже сейчас что-то делать с нашей экологией для спасения планеты. То, что происходит сейчас с климатом, — это уже даже не звоночки, это уже набат. И решить этот вопрос можно только с помощью технологий. Опять же, есть очень и очень много различных профессий, которые должны быть заменены ИИ.
Люди не должны заниматься грязной и тяжелой работой за гроши. Всем этим должен заниматься ИИ. Но нам необходимо думать о тех, кто будет терять работы, что мы, как общество, будем делать с этими людьми. Как мы их будем кормить? В потребительском формате все эти люди — это сначала безработные, потом голодающие, а потом и мертвецы. И изменить ситуацию может только изменение формата с потребительского на другой, на созидательный формат.
Виктор Андрийчук @vandriichuk
Data Scientist, Data Engineer
Хабр 
