Читати книгу - "Homo Deus"

недешевий процес, що триває роками. Коли через десять років навчання й стажування цей процес завершується, ви отримуєте одного лікаря. Якщо вам потрібні два лікарі, мусите здійснити той самий процес із самісінького початку. Навпаки, якщо колись будуть розв’язані технічні проблеми, що стримують Watson, то отримаєте не одного, а необмежену кількість лікарів, доступних 24 години на добу сім днів на тиждень у кожному куточку світу. Тож навіть якщо введення її в дію коштуватиме сто мільярдів доларів, у довготривалій перспективі це буде значно дешевше, аніж готувати лікарів-людей.

Звичайно, не всі лікарі-люди зникнуть. Функції, які вимагають вищого рівня креативності, аніж пересічний діагноз, залишаться в людських руках ще довго. Подібно до того, як армії XXI століття збільшують чисельність своїх елітних спеціальних сил, майбутні служби охорони здоров’я можуть запропонувати значно більше вакансій для медичного еквівалента армійських рейнджерів і «морських котиків». Однак, так само як армії більше не потребують мільйонів рядових солдатів, майбутні служби охорони здоров’я обійдуться без мільйонів сімейних лікарів.

Те, що справедливе для лікарів, удвічі справедливіше для фармацевтів. У 2011 році в Сан-Франциско відкрили аптеку, в якій працював один робот. Коли людина приходить до аптеки, цей робот протягом секунд отримує всі приписи відвідувача, а також детальну інформацію про всі інші ліки, які він вживає, і можливі алергії. Робот перевіряє, чи нові ліки не матимуть шкідливої взаємодії з будь-якими іншими ліками і чи не викликатимуть алергії, а потім видає потрібні ліки покупцеві. За перший рік роботи роботизований фармацевт обробив два мільйони рецептів, не зробивши жодної помилки. У середньому люди-фармацевти помиляються в 1,7 % усіх рецептів. Лише в Сполучених Штатах це становить понад п’ятдесят мільйонів помилкових призначень щороку!

Деякі люди заперечують, мовляв, навіть якщо алгоритм перевершить працю лікарів і фармацевтів у технічних аспектах їхніх професій, він ніколи не зможе замінити їхнього людського дотику. Якщо ваша комп’ютерна томограма показує, що у вас рак, від кого ви воліли б дізнатися цю новину — від байдужої машини чи від людини-лікаря, уважної до вашого емоційного стану? Ну, а як щодо отримання новин від уважної машини, яка дов’язує свої слова з вашими почуттями і типом особистості? Пам’ятаймо, що наші організми — це алгоритми, і Watson може визначити ваші емоції з такою самою точністю, як виявляє ваші пухлини.

Людина-лікар визначає ваш емоційний стан, аналізуючи зовнішні сигнали, такі як вираз обличчя і тон голосу. Watson може не лише проаналізувати такі зовнішні сигнали точніше, аніж людина-лікар, а й одночасно проаналізувати численні внутрішні показники, що зазвичай ховаються від наших очей і вух. Стежачи за вашим тиском крові, мозковою діяльністю й численними іншими біометричними даними, Watson може точно дізнатися, як ви почуваєтеся. Завдяки статистиці, зібраній із мільйонів попередніх соціальних взаємодій, Watson може точно сказати вам те, що ви маєте почути, правильним тоном" голосу. При всіх своїх здібностях емоційного інтелекту, людські істоти часто переповнені своїми емоціями і реагують непродуктивним чином. Наприклад, зустрівши сердиту людину, вони починають кричати, а слухаючи налякану особу, дають волю своїм власним побоюванням. Watson ніколи не піддасться таким спокусам. Не маючи своїх власних емоцій, система завжди проявлятиме найкращу реакцію на ваш емоційний стан.

Ця ідея вже була частково запроваджена деякими відділами обслуговування клієнтів, як, наприклад, тими, що були створені при Mattersight Corporation у Чикаго. Mattersight Corporation оприлюднює свою продукцію з такою рекламою: «Траплялося вам говорити з людиною і відчувати, що ви з нею схожі? Магічне відчуття, яке ви отримуєте, є результатом особистого контакту. Mattersight створює це відчуття щодня в кол-центрах по всьому світу». Коли ви телефонуєте в службу роботи з клієнтами із запитом чи скаргою, зазвичай з’єднання з представником забирає кілька секунд. У системі Mattersight ваш дзвінок передається через розумний алгоритм. Спочатку ви повідомляєте причину дзвінка. Алгоритм вислуховує вашу проблему, аналізує слова, які ви вживаєте, тон голосу і робить висновки не лише про ваш поточний емоційний стан, а й про тип особистості — інтроверта, екстраверта, бунтівного чи покірного. На основі цієї інформації алгоритм скеровує ваш дзвінок до представника, який найкраще відповідає вашому настрою й особистим якостям. Цей алгоритм знає, чи вам потрібна співчутлива людина, здатна терпляче вислуховувати ваші скарги, чи рішучий раціональний тип, який запропонує найшвидше технічне рішення. Хороша відповідність означає більш задоволеного клієнта і менші втрати часу і грошей відділом, який опікується роботою з відвідувачами.

НЕПОТРІБНИЙ КЛАС

Найважливішим питанням в економіці XXI століття може бути: що робити із зайвими людьми. Що робитимуть свідомі люди, коли ми отримаємо несвідомі алгоритми, які можуть робити майже все краще за нас?

Протягом усієї історії ринок праці ділився на три основних сектори: сільське господарство, промисловість і обслуговування. Приблизно до 1800 року абсолютна більшість людей працювала в сільському господарстві й лише невелика частина — у промисловості та обслуговуванні. Протягом Промислової революції люди в розвинених країнах втрачали свої поля і ферми. Більшість ішла на роботу в промисловість, однак дедалі більше людей знаходили роботу і в сфері послуг. За останні десятиліття в розвинених країнах відбулася інша революція: промисловий сектор скорочувався, а сектор послуг розширювався. У 2010 році лише 2 % американців працювали в сільському господарстві й 20 % — у промисловості, тоді як 78 % становили вчителі, лікарі, дизайнери веб-сторінок та інші. Коли позбавлені розуму алгоритми здатні вчити, діагностувати й розробляти краще, аніж люди, що ми робитимемо?

Це не зовсім нове питання. Із самого початку Промислової революції люди боялися, що механізація може викликати масове безробіття. Цього так і не трапилося, бо коли старі професії відмирали, з’являлися нові, і завжди було щось, що люди могли робити краще, аніж машини. Однак це не закон природи, і ніхто не гарантуватиме, що так триватиме і в майбутньому. Люди мають дві головні здібності — фізичну й когнітивну. Допоки машини конкурували з людьми лише в фізичних можливостях, існували незліченні когнітивні завдання, які люди виконували краще. Тож коли машини забирали суто фізичну роботу, люди зосереджувалися на професіях, що потребували принаймні певних когнітивних умінь. Однак що трапиться, коли алгоритми перевершать нас у запам’ятовуванні, аналізі й розпізнаванні структур?

Ідея, що люди завжди матимуть унікальні здібності, вищі за несвідомі алгоритми, належить до бажаних. Нинішню наукову відповідь на цю мрію можна подати трьома простими принципами:

1. Організми — це алгоритми. Кожна тварина, включно з Homo sapiens, є сукупністю органічних алгоритмів, сформованих природним відбором за мільйони