Алгоритмы могут полностью затмить людей, когда речь идёт о создании прогнозов на основе данных, но роботы всё ещё не научились выполнять обязанности горничной отеля. По сути, ИИ «великолепно работает головой», но роботы плохо работают пальцами.
Парадокс Моравека был сформулирован ещё в 80-х годах. С тех пор искусственный интеллект далеко продвинулся вперёд. Однако мелкая моторика роботов – умение брать объекты и манипулировать ими – всё равно не так хороша, как у людей.
Чтобы развить тонкую моторику у роботов, ещё необходимо много поработать и производителям аппаратного обеспечения, и программистам, и специалистам по ИИ восприятия. Разрешение этих вопросов требует достаточно долгого времени и замедляет темпы роботизации. Но в Китае настойчиво работают над разрешением данных вопросов. Рынок роботов в стране стал одним из ведущих в мире, на нём совершается почти столько же покупок, сколько в Европе и Америке, вместе взятых.
При этом надо иметь в виду особенности экономических систем США и Китая.
Так, в Китае более четверти рабочей силы всё ещё трудится на фермах, ещё четверть – на промышленном производстве. В США же в сельском хозяйстве занято менее 2% тружеников (даже из этого показателя видно, насколько выше производительность сельскохозяйственного труда в США по сравнению с Китаем) и около 18% – в промышленности.
Поэтому китайские руководители, политические лидеры едины в своём стремлении автоматизировать промышленное и сельскохозяйственное производство, чтобы выйти на самый современный уровень развития. Дроны для обработки посевов пестицидами в сельском хозяйстве, роботы, умеющие разгружать фуры в складских помещениях, роботы, обладающие зрением и контролирующие качество на производстве – их использование приведёт к резкому сокращению рабочих мест в данных отраслях и, также как и в США, вызовет стремительный рост безработицы.
Какой выход от грядущей массовой безработицы видит элита ИИ.
Рассматривая данные вопрос, Кай-Фу Ли отмечает, что в Китае среди ИИ-предпринимателей всё ещё царит благодушие, успокоенность и надежды на то, что правительство найдёт выход из данной ситуации.
А вот в Кремниевой долине уже почувствовали опасность и делают ряд предложений по смягчению последствий массовой безработицы. Предлагаются следующие три метода: переобучение рабочих; сокращение рабочего времени; перераспределение доходов.
Сторонники переобучения считают, что смещение в сторону востребованных навыков, вызванное ИИ, будет протекать медленно, и если работники смогут адаптироваться и освоить другие специальности, то снижения потребности в рабочей силе не будет.
Сторонники сокращения рабочего времени полагают, что распространение ИИ уменьшит спрос на человеческий труд, но это можно компенсировать переходом на трёх- или четырёхдневную рабочую неделю.
Сторонники перераспределения доходов делают самые мрачные прогнозы. Многие из них считают, что ИИ вытеснит с рабочих мест такое количество людей, что ни переобучение, ни другие меры уже не помогут. Вместо этого придётся применять более радикальное перераспределение доходов, генерируемых ИИ, для поддержки оставшихся без работы людей.
Кай-Фу Ли рассматривает достоинства и недостатки каждого из предложенных методов.
Сторонники профессиональной переподготовки возлагают свои надежды на онлайн-обучение и непрерывное образование. Они считают, что с распространением образовательных онлайн-платформ, как бесплатных, так и платных, люди во всём мире получат доступ к обучающим материалам и смогут освоить новые специальности. Эти платформы позволят людям постоянно учиться, обновлять свои навыки и осваивать новые профессии, которые ещё не подлежат автоматизации.
Непрерывное обучение с помощью онлайн-платформ, по мнению Кай-Фу Ли, является хорошей идеей и переподготовка кадров может стать важной частью новой политики. Но его будет совершенно недостаточно по мере того, как ИИ будет неизбежно захватывать всё новые и новые профессии. Работникам придётся каждые несколько лет менять род занятий и при этом в кратчайшие сроки приобретать знания и навыки, которые кто-то другой осваивал и совершенствовал всю жизнь. Трудящимся, считает Кай-Фу Ли, придётся постоянно отступать, подобно животным во время наводнения, которые спасаются бегством от поднимающейся воды и с тревогой перебегают с пригорка на пригорок.