21 урок для XXI века - Юваль Ной Харари

об этом даже не догадываетесь. Ни один диджей никогда не сравняется в этом умении с искусственным интеллектом.

Вы можете возразить, что таким образом искусственный интеллект убьёт интуицию и запрёт нас внутри тесного музыкального кокона, сотканного из предыдущих предпочтений. А как насчёт того, чтобы ознакомиться с новыми музыкальными стилями? Не проблема. Вы легко сможете запрограммировать алгоритм так, чтобы в 5 % случаев его выбор был абсолютно случайным — он будет без предупреждения проигрывать вам записи индонезийского оркестра гамелан, оперы Россини или последние южнокорейские хиты. Со временем, регистрируя вашу реакцию, искусственный интеллект сумеет даже вычислить оптимальный уровень случайности, который будет обеспечивать необходимую новизну, не вызывая раздражения: например, понизит его до 3 % или повысит до 8 %.

Другое возможное возражение — непонятно, как алгоритм будет устанавливать «эмоциональную цель». Если вы поссорились с другом, к каким эмоциям должен подталкивать вас алгоритм — к печали или к радости? Будет ли он слепо придерживаться жёсткой шкалы «хороших» и «плохих» эмоций? А что, если в жизни бывают минуты, когда грусть полезна? Тот же вопрос можно адресовать музыкантам и диджеям. Однако алгоритм может предложить много интересных решений и для этой задачи.

Одно из них — просто предоставить решать пользователю. Вы можете выбрать желательные эмоции, а алгоритм будет следовать вашим указаниям. Иногда вам хочется жалеть себя, иногда — прыгать от радости. Алгоритм будет покорно вам подчиняться. Он научится распознавать ваши желания даже тогда, когда вы сами плохо их понимаете.

А если вы не хотите полагаться на себя, то можете попросить алгоритм следовать рекомендациям любого выдающегося психолога, которому доверяете. Если вы расстанетесь с близким человеком, алгоритм проведёт вас через пять стадий переживания горя: сначала поможет отрицать случившееся, проигрывая «Don’t Worry, Be Happy» Бобби Макферрина, потом подстегнёт ваш гнев песней Аланис Мориссетт «You Oughta Know», заставит торговаться с помощью «Ne Me Quitte Pas» Жака Бреля и «Come Back and Stay» Пола Янга, повергнет в депрессию композицией Адель «Someone Like You» и «Hello» и, наконец, поможет принять неизбежное, включив «I Will Survive» Глории Гейнор.

Следующий шаг для алгоритма — работать с самими песнями и мелодиями, слегка меняя их, чтобы адаптировать к запросам клиента. Возможно, вам не нравится небольшой фрагмент в целом отличной песни. Алгоритм знает об этом, потому что ваш сердечный ритм меняется, а уровень окситоцина падает, когда вы слышите раздражающий вас кусок. И он может переписать или отредактировать ноты, которые вам не по душе.

Когда-нибудь алгоритмы научатся сочинять целые мелодии, играя на человеческих эмоциях, словно на клавишах фортепиано. Используя ваши биометрические данные, алгоритм сможет даже писать персонализированную музыку, которую сможете полностью понять и прочувствовать только вы.

Часто говорят, что люди воспринимают искусство потому, что находят в нём себя. Мы увидим удивительные и несколько пугающие результаты, если, скажем, Facebook начнёт создавать персонализированные шедевры на основе всего, что он о вас знает. Если вас бросит партнёр, Facebook утешит вас песней об этом конкретном негодяе, а не о каком-то незнакомце, разбившем сердце Адель или Аланис Мориссетт. Песня даже напомнит вам о реальных эпизодах ваших взаимоотношений, о которых во всём мире знаете только вы двое.

Конечно, персонализированное искусство может и не войти в моду — не исключено, что люди по-прежнему будут предпочитать знакомые хиты, которые нравятся всем. Как петь с друзьями песни, известные только вам, или танцевать всем вместе под такую музыку? Но в создании мировых хитов алгоритмы способны проявить ещё бо́льшую гибкость, чем в сочинении персональной музыки. Используя массивы биометрических данных миллионов людей, алгоритм сможет выяснить, на какие биохимические «кнопки» нужно нажать, чтобы будущий хит захватил все танцполы мира. Если искусство действительно призвано вызывать у человека эмоции (или манипулировать ими), то музыкантам-людям будет очень трудно или даже невозможно тягаться с алгоритмом: ведь они не в состоянии так глубоко понять главный инструмент, на котором играют, — свою биохимическую систему.

Появится ли в результате великое искусство? Всё зависит от того, что мы вкладываем в это понятие. Если красота действительно в глазах смотрящего (и в ушах слушающего) и если клиент всегда прав, то у биометрических алгоритмов есть шанс создать лучшие шедевры в истории. Если искусство — это нечто более глубокое, чем человеческие эмоции, и оно должно выражать некую истину, не имеющую отношения к нашим биохимическим колебаниям, то биометрические алгоритмы, возможно, будут не слишком хорошими художниками. Как, впрочем, и большинство людей. Чтобы выйти на музыкальный рынок и потеснить многих композиторов и исполнителей, алгоритму не обязательно писать музыку лучше Чайковского. Для начала достаточно превзойти Бритни Спирс.

Новые профессии?

Исчезновение многих традиционных профессий в самых разных областях, от искусства до здравоохранения, отчасти будет скомпенсировано созданием новых. Семейного врача, который занят в основном диагностикой известных болезней и выпиской знакомых лекарств, вероятно, заменит искусственный интеллект. Но благодаря этому у нас останется больше денег на врачей и лаборантов, которые проводят революционные исследования, разрабатывают новые лекарства или хирургические процедуры[23].

Искусственный интеллект будет способствовать созданию новых профессий и другим путём. Вместо того чтобы соревноваться с искусственным интеллектом, люди могут сосредоточиться на его обслуживании и совершенствовании. Например, замена лётчиков беспилотными аппаратами сделала ненужными некоторые профессии, но вместе с тем создала новые рабочие места в сферах технического обслуживания, дистанционного управления, анализа данных и кибербезопасности. Вооружённым силам США для управления каждым дроном Predator или Reaper в небе над Сирией требуется 30 человек, а обработкой информации, поступающей от беспилотного аппарата, занимаются ещё как минимум 80 сотрудников. В 2015 году американским ВВС не хватало опытных специалистов для этих должностей. Довольно забавный кризис — нехватка людей для управления беспилотными летательными аппаратами[24].

Если так пойдёт и дальше, то в 2050 году на рынке труда будет наблюдаться сотрудничество, а не соперничество человека и искусственного интеллекта. В самых разных областях, от политики до банковской деятельности, коллективы из людей и искусственного интеллекта могут превзойти и людей, и компьютеры. После того как в 1997 году разработанная IBM шахматная программа Deep Blue победила Гарри Каспарова,