Искусственный интеллект заступает на смену: как меняются профессии

В своем недавнем выступлении Билл Гейтс заявил, что в течение ближайших 10 лет технологии искусственного интеллекта настолько продвинутся, что «люди не будут нужны для большинства вещей». Он говорил про автоматизацию большинства профессий, включая те, которые традиционно считались незаменимыми. Например, радикальные изменения, по его мнению, ждут медицину и образование. «Сегодня во многих областях мы полагаемся на специалистов-людей. Но с развитием ИИ в течение следующего десятилетия все это станет бесплатным и обыденным — отличные медицинские советы, отличное обучение», — отметил Гейтс. При этом он не говорит о полном исчезновении людей из профессиональной среды, а указывает на то, что рутинные и даже высококвалифицированные задачи будут переданы ИИ.

Как ИИ помогает людям на работе

Уже сейчас очевидно, что ИИ становится инструментом, которым должен владеть каждый, кто работает в цифровой среде. Даже если он не выполняет всю работу за человека, то значительно ускоряет процесс и позволяет сосредоточиться на более сложных задачах. Такой формат взаимодействия описывают термином «копилот»: ИИ выступает в роли помощника, который работает рядом и повышает продуктивность.

Многие технологические компании активно развивают концепцию «копилотов» — ИИ-ассистентов, которые расширяют возможности человека, выполняя рутинные задачи. Это не теория о далеком будущем, а уже существующие ИИ-решения, которые применяются в самых разных сферах. Например, IT-компании уже активно используют ИИ-ассистентов для написания кода, чтобы разработчики работали эффективнее. Помимо программистов, ИИ-ассистенты уже начинают помогать аналитикам, маркетологам и другим специалистам. 

Однако возникает закономерный вопрос: что произойдет, когда ИИ перейдет от роли помощника, который «может сделать многое, но не всегда идеально», к более автономному исполнителю? Билл Гейтс прямо указывает, что «люди не будут нужны для большинства вещей», если говорить именно о выполнении конкретных задач.

Яркий пример среды, где такие инновации появляются в первую очередь — это разработка программного обеспечения. Разработчики быстро адаптируют новые инструменты: от плагинов для текстовых редакторов, позволяющих по запросу дописывать или переписывать код, до более сложных систем «агентов», которые могут не только генерировать код, но и управлять цепочкой действий: разбивать задачи, проверять результат, при необходимости снова вносить правки. В этой новой парадигме ИИ получает доступ к большему количеству инструментов, а значит, может самостоятельно решать, что важно сделать сейчас и как это реализовать. Чем умнее становятся модели, тем меньше контроля от человека требуется в этом цикле.

Неожиданные открытия и ограничения ИИ

Любопытно, что еще пять лет назад программирование казалось одной из последних профессий, поддающихся автоматизации. Однако сегодня мы видим обратное: разработчики активно используют ИИ в своей работе. При этом Билл Гейтс подчеркивает, что люди-программисты по-прежнему будут нужны для направления и улучшения ИИ, поэтому полностью без участия человека написание программ в ближайшее время не будет возможным.

Однако если развитие «агентских» систем продолжится, а мощность моделей и набор доступных инструментов увеличатся, можно ожидать, что значительная часть низкоуровневой работы будет автоматизирована. Подобно языку программирования, который компилирует сам себя, ИИ сможет развивать экосистему вокруг себя. Со временем акцент в работе программистов сместится с вопроса «как написать код?» на «что именно должно быть создано и какие задачи решены?». А в долгосрочной перспективе многие навыки, которые раньше считались сложными и дефицитными, могут стать массово доступными. Например, экспертная медицинская или педагогическая помощь, когда «отличный врач» или «превосходный учитель» окажутся не привилегией немногих, а стандартом, доступным каждому. 

Пока полноценное наступление этого будущего сдерживается рядом ограничений. ИИ успешно справляется с задачами, где можно опираться на уже известные данные и анализировать существующую информацию. Но если говорить, например, о научных исследованиях, где требуется открытие принципиально новых знаний, он пока не способен действовать так же уверенно. Нашумевший случай с первой научной статьей, написанной ИИ и прошедшей рецензирование, на деле оказался менее впечатляющим. Компания Sakana AI провела эксперимент, в ходе которого система искусственного интеллекта AI Scientist-v2 самостоятельно разработала гипотезу, провела исследования и написала научную статью. Ее приняли на специализированный воркшоп I can’t believe it doesn’t work, куда отправляют идеи, которые «должны работать, но не работают». Это подчеркивает ключевую разницу: настоящий научный прорыв чаще связан с неожиданными открытиями, а не с предсказуемым анализом данных.

Будущее ИИ: возможности и вызовы

Уверен, в ближайшее десятилетие многие ограничения, которые сдерживают развитие ИИ, будут преодолены, а те что останутся, будут значительно ослаблены. Это движение будет включать не только совершенствование алгоритмов, но и повышение их надежности, безопасности и прозрачности. Профессии, как мы их знаем, претерпят кардинальные изменения, но это не означает, что человек исчезнет из всех сфер деятельности. Мы вступаем в «эпоху свободного интеллекта», когда мощные ИИ-инструменты становятся доступными для всех и требуют переосмысления нашей роли.

В ответ на эти изменения могут появиться и новые профессии, которые либо эволюционируют из существующих, либо возникнут с нуля. Вот, например, несколько направлений, которые уже сегодня становятся актуальными: 

• ИИ-разработчик продуктов. Как уже упоминалось, хард-скиллы станут менее значимыми. Хотя на некоторых этапах еще может оставаться спрос на низкоуровневых программистов, ключевым станет создание ценности для людей с использованием ИИ. Навыки разработки будут минимальными, а основная задача — формирование продукта, который решает реальные проблемы. Со временем даже потребность в продуктовых навыках может снизиться.

• ИИ-юрист. В обозримом будущем возрастет потребность в юристах, которые будут разбираться в вопросах, связанных с правовыми аспектами ИИ. Однако с развитием технологий и углублением доверия к ИИ эти процессы также могут быть автоматизированы.

• Аналитик поведения моделей ИИ. Несмотря на возможную автоматизацию многих процессов, потребность в специалистах, которые будут анализировать поведение ИИ, останется. Даже при высоком уровне доверия к ИИ небольшая группа людей продолжит разбирать причины его решений.

Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора