Homo Deus. Краткая история будущего - Юваль Ной Харари

А в миллионах рядовых фармацевтов здравоохранение будет нуждаться еще меньше, чем во врачах. В 2011 году в Сан-Франциско была открыта аптека, где клиентов обслуживает один робот. За считаные секунды он обрабатывает рецепты посетителей вместе с подробной информацией об уже принимаемых ими препаратах и об их возможной предрасположенности к аллергии. Робот проверяет, нет ли у новых препаратов несовместимости с теми, что были прописаны раньше, или с организмом пациента, и затем отпускает требуемые лекарства. За первый год функционирования робот-фармацевт обработал два миллиона рецептов, ни разу не допустив ошибки. Аптекари из плоти и крови ошибаются в среднем в 1,7 процента случаев[222].

Некоторые считают, что, даже если алгоритмы сумеют превзойти докторов и фармацевтов в чисто профессиональном плане, они никогда не смогут заменить их человеческого отношения. Если результаты томографии покажут, что у вас рак, вы предпочтете узнать это от бездушной машины или от доктора, чуткого к вашему эмоциональному состоянию? А как насчет того, чтобы узнать это от чуткой машины, которая подберет слова именно к вашему типу личности и вашим чувствам? Вспомните, что организмы – это алгоритмы, и Watson способен будет диагностировать ваше эмоциональное состояние с той же точностью, с какой диагностирует ваши опухоли.

Обычный врач угадывает эмоциональное состояние больного по внешним признакам, таким как выражение лица или интонации голоса. Watson сможет не только точнее, чем человек, считывать эти внешние признаки, но еще и анализировать многочисленные внутренние показатели, скрытые от человеческого восприятия. Сопоставляя информацию о вашем кровяном давлении и мозговой активности с массой других биометрических данных, Wat s o n будет безошибочно определять, что вы чувствуете. И благодаря статистике, сформированной на основании миллионов предшествующих социальных контактов, сумеет сказать именно те слова, которые вам необходимо услышать, и именно тем тоном, которого требует ситуация. При всей своей хваленой эмоциональной чуткости люди часто поддаются собственным эмоциям и реагируют неправильно. Например, если собеседник озлоблен, начинают кричать, а если испуган, впадают в панику. Wat s on от этого застрахован. Лишенный эмоций, он всегда настроится на ваше эмоциональное состояние наилучшим образом.

Частично эта идея уже была воплощена в жизнь некоторыми клиентскими службами, вроде тех, пионером среди которых была корпорация Mattersight из Чикаго. Она рекламирует свою продукцию так: «Случалось ли вам заканчивать разговор с ощущением, будто вы с собеседником совпали? Это волшебное чувство – результат установления связи между двумя личностями. Mattersight дарит людям это чувство ежедневно, в колл-центрах по всему миру»[223]. Когда вы звоните в клиентскую службу с вопросом или претензией, обычно проходит сколько-то секунд, прежде чем ваш звонок перенаправляется оператору. В системах Mattersight эту операцию производит умный алгоритм. Вы первым делом сообщаете о причине своего обращения. Алгоритм анализирует ваши слова и модуляции голоса и делает заключение не только о вашем сиюминутном настроении, но и о типе вашей личности – интроверт вы или экстраверт, скандалист или тихоня. Затем алгоритм соединяет вас с тем оператором, который наилучшим образом соответствует вашему характеру и расположению духа. Алгоритм знает, кто вам нужен: добрая душа, готовая терпеливо внимать жалобам, или рациональный практик, способный предложить самое быстрое техническое решение. Правильный подбор оператора – это и довольные клиенты, и сэкономленные время и средства[224].

Самым важным для экономики XXI века может стать вопрос о том, что же делать со всеми этими бесполезными людьми. Чем будут заниматься человеческие существа с высокоразвитым сознанием, когда не обладающие сознанием сверхумные алгоритмы почти все станут делать лучше?

Испокон веков рынок труда делился на три основных сегмента: сельское хозяйство, промышленность и сфера услуг. Примерно до 1800 года народ был по преимуществу занят в сельском хозяйстве, и лишь небольшая его часть работала в индустрии и в сфере услуг. Во время промышленной революции крестьяне в развитых странах бросили стада и пашни и устремились в большинстве своем на фабрики и частично в сферу услуг. В последние десятилетия развитые страны пережили еще одну революцию – исчезновение рабочих профессий в промышленности сопровождалось стремительным расширением сегмента услуг. В 2010 году всего два процента американцев были заняты в сельском хозяйстве и двадцать процентов – в промышленности, тогда как семьдесят восемь процентов работали учителями, врачами, дизайнерами вебсайтов и т. п. Чем же мы займемся, когда алгоритмы будут учить, лечить и создавать сайты лучше, чем мы?

Это отнюдь не новый вопрос. Со времени промышленной революции люди жили под страхом, что механизация приведет к массовой безработице. До сих пор этого не случилось, поскольку взамен исчезнувших профессий возникали новые и со многим люди справлялись лучше, чем машины. Но это ведь не закон природы, и нет никаких гарантий, что в дальнейшем все будет происходить аналогичным образом. Человек обладает способностями двух видов: физическими и умственными. Пока что машины соревновались с людьми лишь в физической сноровке, и всегда существовало множество задач для ума, в решении которых у людей не было конкурентов. В итоге машины взяли на себя чисто физическую работу, а люди сосредоточились на деятельности, требовавшей когнитивных навыков. Но что случится, если алгоритмы обойдут нас в запоминании, анализе и распознавании образов?

Представление, будто бессознательным алгоритмам никогда не угнаться за гениальной человеческой мыслью, – не что иное, как самообман. Сегодняшний научный ответ на эту пустую мечту может быть сведен к трем простым положениям:

1. Организмы суть алгоритмы. Каждое животное, включая Homo Sapiens, – это собрание органических алгоритмов, сформированных естественным отбором за миллионы лет эволюции.

2. Алгоритмические вычисления не зависят от материалов, из которых сделан калькулятор. На каких бы счетах вы ни считали – деревянных, железных или пластмассовых, – если к двум прибавить еще два, получится четыре.

3. Следовательно, нет оснований полагать, что алгоритмы органические могут что-то такое, чего неорганические алгоритмы никогда не смогут повторить или превзойти. Если вычисления правильны, то какая разница, где работают алгоритмы – в углеродной или кремниевой среде?

Да, в наши дни органические алгоритмы еще многое делают лучше, чем неорганические, и эксперты не раз заявляли, что те или иные вещи «навсегда» останутся недосягаемыми для неорганических алгоритмов. Однако жизнь показывает, что «навсегда» часто не превышает пары десятилетий. Еще недавно распознание лиц было излюбленным примером того, что легко дается даже младенцам, но не по силам самым мощным компьютерам. Сегодня программы распознавания лиц способны идентифицировать людей гораздо быстрее и эффективнее, чем люди. Разведывательные и полицейские службы используют такие программы повседневно – для сканирования километров видеопленок с камер наблюдения и поиска подозреваемых и преступников.