Поэтому, независимо от характера работы, в ближайшем будущем ваша работа, скорее всего, будет пересекаться с искусственным интеллектом. Но это не значит, что ваша работа будет заменена. Чтобы понять, почему, нам нужно рассмотреть работу более тщательно, рассматривая ее на нескольких уровнях. Рабочие места состоят из наборов задач. Рабочие места вписываются в более крупные системы. Не рассматривая системы и задачи, мы не сможем понять, как ИИ повлияет на рабочие места.
Возьмите мою роль профессора бизнес-школы. Я занимаю 22-е место по количеству пересекающихся профессий из 1016, и меня это немного беспокоит. Но моя работа - это не просто единый и неделимый объект. Напротив, она включает в себя множество задач: преподавание, исследования, написание статей, заполнение годовых отчетов, обслуживание компьютера, составление рекомендательных писем и многое другое. Название должности "профессор" - это всего лишь ярлык, а ежедневная работа состоит именно из этого набора задач.
Может ли ИИ взять на себя часть этих задач? Ответ - да, и, честно говоря, есть задачи, которые я бы не отказался переложить на плечи ИИ, например административную работу с бумагами. Но значит ли это, что моя работа исчезнет? Не совсем. Избавление от некоторых задач не означает, что работа исчезнет. Точно так же, как электроинструменты не устранили плотников, а сделали их более эффективными, а электронные таблицы позволили бухгалтерам работать быстрее, но не устранили бухгалтеров. ИИ способен автоматизировать рутинные задачи, освободив нас для работы, требующей исключительно человеческих качеств, таких как креативность и критическое мышление, или, возможно, управления и курирования творческой продукции ИИ, о чем мы говорили в последней главе.
Однако на этом история не заканчивается. Системы, в которых мы работаем, также играют решающую роль в формировании нашей работы. Для профессора бизнес-школы очевидной системой является стаж, означающий, что меня нельзя легко заменить, даже если моя работа будет передана на аутсорсинг искусственному интеллекту. Но более тонкими являются многие другие системы в университете. Допустим, ИИ может прочитать лекцию лучше, чем я. Будут ли студенты готовы отдать свое обучение на откуп ИИ? Сможет ли наша аудиторная техника приспособиться к преподаванию ИИ? Будут ли деканы университета чувствовать себя комфортно, используя ИИ таким образом? Накажут ли нас за это журналы и сайты, составляющие рейтинги учебных заведений? Моя работа связана со многими другими работами, клиентами и заинтересованными сторонами. Даже если ИИ автоматизирует мою работу, системы, в которых он работает, менее очевидны.
Поэтому давайте рассмотрим ИИ в контексте и поговорим о том, что он может делать на уровне задач и систем.
Задачи и неровная граница
Одно дело - теоретически проанализировать влияние ИИ на рабочие места, другое - проверить его на практике. Над этим я и работал вместе с группой исследователей, среди которых были гарвардские социологи Фабрицио Делл'Аква, Эдвард Макфолланд III и Карим Лакхани, а также Хила Лифшиц-Асаф из Уорикской школы бизнеса и Кэтрин Келлог из Массачусетского технологического института. В проведении исследования нам помогали Boston Consulting Group (BCG), одна из ведущих в мире организаций по управленческому консультированию, и около восьмисот консультантов, принявших участие в экспериментах.
Консультанты были рандомизированы на две группы: одна из них - - выполняла работу стандартным образом, а другая - использовала GPT-4, ту самую готовую ванильную версию LLM, к которой имеют доступ все в 169 странах. Затем мы немного обучили их искусственному интеллекту и запустили их с таймером на выполнение восемнадцати заданий, которые были разработаны BCG так, чтобы они выглядели как стандартная работа консультантов. Среди них были творческие задания ("Предложите не менее 10 идей для новой обуви, ориентированной на неохваченный рынок или вид спорта"), аналитические ("Сегментируйте рынок обувной промышленности по пользователям"), письменные и маркетинговые ("Составьте маркетинговую копию пресс-релиза для вашего продукта") и задания на убедительность ("Напишите вдохновляющую записку для сотрудников, в которой подробно объясните, почему ваш продукт превзойдет конкурентов"). Мы даже проконсультировались с руководителями обувной компании, чтобы убедиться в реалистичности этой работы.