Распространенное представление о том, что искусственный интеллект заменит большинство профессий в обозримом будущем, не подтверждается ни экономикой, ни практикой внедрения технологии. Это связано не с техническими, а именно финансово-операционными факторами, рассказал в беседе с "Газетой.Ru" Кирилл Ярошенко, старший менеджер по работе с клиентами ИИ-компании Axion Ray.
По словам эксперта, замена человеческого труда — это огромный капиталоемкий и очень длительный процесс.
"Сейчас же большинство бизнесов просто экспериментируют с технологией: смотрят, как ИИ пишет тексты, код, генерирует картинки, видео и автоматизирует только определенные участки работ. Чтобы случился масштабный переход от пилотных проектов до устойчивых производственных систем, требуются принципиально другие инвестиции и человеческие ресурсы", — объяснил он.
Специалист отметил, что полноценная ИИ-инфраструктура включает в себя множество составляющих: GPU-серверы, вычислительные мощности, колоссальное потребление электричества, отказоустойчивость, кибербезопасность, дата-центры, их охлаждение, постоянное обучение и адаптацию моделей и так далее.
"Все это тянет за собой и человеческий труд в огромном размере: инженеры, специалисты по данным, консультанты, product owner, риск-менеджеры, финансисты и многие другие. Даже для автоматизации какой-то одной функции, например, колл-центра, компании на длительный период привлекают огромное количество специалистов для разработки и далее — контроля технологии. И на практике получается, что ИИ не сокращает участие людей, а просто перераспределяет его", — сказал Ярошенко.
В пользу того, что ИИ не заменит людей, говорит и тот факт, что согласно отчету MIT, в 2025 году 95% пилотных проектов в сфере ИИ попросту не окупились.
"Для компаний отсутствие возврата инвестиций очень рискованно. И если раньше сам факт работы с ИИ привлекал деньги и повышал капитализацию бизнеса, то сегодня инвесторы и владельцы компаний действуют очень осторожно", — подчеркнул эксперт.
Кроме того, практика крупных компаний это подтверждает.
"Один американский разработчик CRM-системы заявлял, что сократит несколько тысяч сотрудников службы поддержки и заменит их ИИ. Однако, согласно закрытому источнику, они фактически просто сформировали другую крупную команду, которая постоянно занимается настройкой агентов, чистит данные и контролирует ответы модели. По сути, эксплуатация технологии потребовала не меньших человеческих ресурсов", — рассказал Ярошенко.
Есть и примеры прямых финансовых потерь и нанесения урона репутации из-за использования ИИ.
"Правительство Австралии отсудило деньги у аудиторской компании Deloitte, которая по их заказу составила отчет со множеством несуществующих ссылок, данных и цитат, которые придумал ИИ. Это доказывает, что применение технологии без расширения команд контроля качества ухудшает результат по сравнению с полностью человеческой экспертизой", — добавил он.
Поэтому если рассматривать сценарий, что ИИ станет выгоднее и дешевле человеческого труда, такое возможно только с радикальным удешевлением вычислительных мощностей и ИИ-инфраструктуры, когда ИИ-агенты будут обходиться в центы, а не сотни тысяч долларов.
"Этот процесс займет далеко не одно десятилетие, и к тому моменту структура занятости людей также радикально изменится. Появятся профессии, о которых сейчас мы даже не задумываемся. Это можно сравнить с развитием интернета, когда пропали такие профессии как телеграфисты, операторы такси, факсов и так далее, зато появились диджитал-маркетологи, UX-дизайнеры, дата-аналитики и прочие", — сказал эксперт.
Таким образом, по мнению Ярошенко, ИИ не является "гильотиной профессий".
"Финансово и операционно он все еще слишком дорогой, чтобы в массовом масштабе стать альтернативой человеческому труду. Его роль — забрать на себя монотонные, рутинные обязанности, предоставив нам время и возможности для большего креатива и научности. В этом смысле мы, как человечество, придем к более развитой фазе своего развития. ИИ не заменит людей, просто мы начнем выступать архитекторами решений, интеграторами технологий и связующим звеном между алгоритмами и реальными бизнес-задачами", — резюмировал специалист.
Свежие комментарии