Рынок труда спустя 30 лет: нейросети как основной рабочий инструмент

Весной 2023 года искусственный интеллект стал той технологией, которая вызывает серьезные опасения у одной части человечества и которая кажется универсальным способом решения проблем для другой. Однако обе стороны могли бы сойтись в одном: в будущем общество, экономика и повседневная жизнь кардинальным образом изменятся из-за проникновения искусственного интеллекта во все сферы жизни человека.

Главной причиной подобного положения дел стало появление простых и удобных в использовании сервисов на базе генеративного искусственного интеллекта, которые позволяют быстро и автоматизированно создавать новый контент в формате текста, изображений, аудио, видео, программного кода и прочего. Наибольшую популярность получил сервис ChatGPT от OpenAI, который в конце 2022 года привлек первый миллион пользователей за пять дней. Для сравнения, Spotify в свое время потребовалось для этого 150 дней.

Бизнес-сообщество также демонстрирует высокую заинтересованность в решениях на базе генеративного ИИ. Аналитики Bloomberg Intelligence ожидают 30-кратное увеличение рынка генеративного ИИ — до $1,3 трлн к 2032 году. Причина столь оптимистичных ожиданий — четкое понимание крупными рыночными игроками того факта, что именно решения на основе генеративного ИИ на протяжении следующих десятилетий будут непрерывно трансформировать деятельность предприятий.

Точно так же непрерывно будут изменяться и требования к компетенциям сотрудников. Владение инструментами, реализующими потенциал генеративного ИИ, в скором времени начнет постепенно перемещаться из категории «будет преимуществом» к категории «обязательные навыки». Как сегодня в большинстве вакансий подразумевается уверенное владение ПК и знание хотя бы основных приемов работы в популярных офисных пакетах, так в будущем работодатель будет ожидать от своих сотрудников уверенного владения сервисами с функциональностью генеративного ИИ.

Рынки труда отдельных регионов и государств уже начинают демонстрировать этот тренд. Статистика утверждает, что в США решения на базе генеративного ИИ используют 37% сотрудников в сфере маркетинга и рекламы, 35% специалистов технологического сектора и 30% экспертов в области предоставления консультационных услуг. Даже в таких консервативных сферах, как образование и медицина, соответствующие сервисы используют 19 и 15% специалистов соответственно.

Однако, как показывает «Индекс ИИ Стенфордского университета», обязательное владение инструментами на основе ИИ сегодня фигурирует менее чем в 1% открытых вакансий на территории США. Дело в том, что использование генеративного ИИ сегодня — это не требование работодателя, а инициатива сотрудника. Бизнес по-прежнему не до конца осознает потенциал генеративного ИИ, но специалисты уже успели ощутить, как соответствующие инструменты способны облегчить их рабочий процесс.

Области применения искусственного интеллекта в будущем

В перспективе ближайших десятилетий области применения сервисов на базе генеративного ИИ практически не ограничены. Если сегодня они используются преимущественно для автоматизации рутинных задач вроде подготовки шаблонов документов или написания черновиков писем для корпоративных рассылок, то в будущем генеративный ИИ станет незаменим при решении творческих, технологических и наукоемких задач.

Медицина

Врач, фармаколог или профессионал в сфере здравоохранения будущего — это специалист, который четко понимает возможности генеративного ИИ и умеет применять соответствующие инструменты в повседневной работе. Например, генеративный ИИ может помочь с созданием синтетических данных, которые лягут в основу проводимого исследования. Другое возможное применение — генерация трехмерных изображений на основе 2D-снимков пациента, которые помогут врачу получить более точное представление об анатомии пациента и о степени развития его заболевания. Значительно сократится и период создания новых препаратов.

Ожидается, что к 2027 году до 30% производителей лекарств будут использовать генеративный ИИ для создания своих препаратов. Применение для подобных инструментов найдется и в других областях здравоохранения, начиная с создания персонализированных медицинских сервисов и заканчивая хирургией, где генеративный ИИ вместе с технологиями дополненной реальности поможет увидеть участки, находящиеся за пределами видимости врача.

Образование

В образовании будущего владение инструментами генеративного ИИ станет обязательным требованием как к школьному учителю, так и к университетскому преподавателю. Так, генеративный ИИ может помочь с освоением иностранных языков за счет возможности распознать речь ученика, оценить его грамотность и произношение, а затем предоставить обратную связь. А генерация для каждого учащегося уникальных домашних заданий, контрольных работ и экзаменационных билетов — реальность, с которой сфера образования столкнется быстрее, чем может показаться сегодня.

Интересно, что уже сегодня учебные заведения обнаружили новую проблему: учащиеся все активнее используют генеративный ИИ при выполнении домашних и самостоятельных работ. Проблему отмечали даже в OpenAI, представители которой заявили о нежелательности применения их инструмента с подобными целями. А сторонние разработчики уже сегодня пытаются предложить решения, которые помогут преподавателям выявлять сгенерированный текст в учебных работах. Подобная функциональность уже сегодня доступна в сервисе «Антиплагиат».

Креативные сферы

В креативных сферах генеративный ИИ получит широкое распространение при создании элементов дизайна, при разработке пользовательских интерфейсов, типографики, интерактивного дизайна и прочего. Если современные дизайнеры конкурируют на рынке труда друг с другом, то дизайнер будущего будет вынужден конкурировать еще и с сервисами на базе генеративного ИИ, которые предложат своим клиентам возможность быстро и дешево получить любые элементы корпоративного бренда. В этих условиях главным конкурентным преимуществом дизайнера станет умение использовать функциональность генерирующего ИИ для быстрого получения первичного результата, который далее будет оттачиваться и доводиться до требуемого уровня качества и креативности дизайнером-человеком.

Искусство

Генеративный ИИ изменит даже сферу искусства. Если Александр Дюма рекомендовал писателям прошлого писать хотя бы одну страницу текста в день, то писателям будущего можно порекомендовать генерировать хотя бы одну страницу текста в день. Подобные прецеденты уже имеются. В авторском сборнике Павла Пепперштейна «Пытаясь проснуться» половина из 24 рассказов полностью сгенерирована искусственным интеллектом, который обучался на более ранних текстах писателя. Блогеры, журналисты и писатели будущего будут активно использовать инструменты генеративного ИИ, а умение быстро сгенерировать качественный текст станет залогом их роста популярности или продвижения по карьерной лестнице.

В масштабах мировой экономики зарождается новый тренд, в рамках которого у предприятий значительно снизится потребность в начинающих специалистах. Задачи, которые обычно поручают таким специалистам, даже сегодня могут быть выполнены за счет инструментов генеративного ИИ. Со временем возможности ИИ расширятся, а опытный пользователь соответствующих сервисов сможет быстро и дешево получить результат такого уровня, на который способен дорогостоящий с точки зрения затрат работодателя middle-специалист.

Это приведет к глобальному перераспределению финансовых потоков: значительная доля тех сумм, которые раньше были фондом оплаты труда, станет доходами разработчиков генеративного ИИ. И разработчики прекрасно понимают потенциал, заложенный в их технологии: эксперты МФТИ отмечают, что эра open source в ИИ заканчивается. Компании все меньше готовы делиться результатами, которые в перспективе следующих десятилетий принесут миллиарды долларов прибыли.

При этом следует учитывать, что развитие и распространение генеративного ИИ в следующие десятилетия будет поступательным, с точками взрывного роста и периодами стагнации. Причина кроется в сдерживающих факторах сферы искусственного интеллекта, к которым сегодня относятся прежде всего ресурсный голод, проблемы с получением данных для обучения моделей и государственное регулирование. Вероятно, первый фактор утратит актуальность по мере развития квантовых вычислений, второй — по мере появления инструментов интеграции разрозненных данных и маркетплейсов данных, а третий — по мере все большей вовлеченности государств мира в «ИИ-гонку».