От кремния к сознанию: наследие, направляющее следующий рубеж ИИ и когнитивную миграцию человека

Люди всегда мигрировали , не только по физическим ландшафтам, но и по способам работы и мышления. Каждая крупная технологическая революция требовала какой-то миграции: от поля к фабрике, от мускула к машине, от аналоговых привычек к цифровым рефлексам. Эти сдвиги не просто изменили то, что мы делали для работы; они изменили то, как мы определяли себя и то, что, по нашему мнению, делало нас ценными.

Яркий пример технологического смещения относится к началу 20 века. В 1890 году более 13 000 компаний в США производили конные экипажи. К 1920 году их осталось менее 100. За одно поколение рухнула целая отрасль. Как рассказывает блог Microsoft «День, когда лошадь потеряла работу» , речь шла не только о транспорте, речь шла о перемещении миллионов рабочих, упадке ремесел, переориентации городской жизни и массовом обеспечении континентальной мобильности. Технический прогресс, когда он приходит, не спрашивает разрешения.

Сегодня, по мере того, как ИИ становится все более способным , мы вступаем в эпоху когнитивной миграции, когда людям снова придется двигаться. Однако на этот раз перемещение менее физическое и более ментальное: от задач, которые машины быстро осваивают, к областям, где человеческое творчество, этические суждения и эмоциональное понимание остаются существенными.

От промышленной революции до цифрового офиса история полна миграций, вызванных техникой. Каждая требовала новых навыков, новых институтов и новых нарративов о том, что значит вносить вклад. Каждая создавала новых победителей и оставляла других позади.

В октябре 2015 года на отраслевой конференции Gartner генеральный директор IBM Джинни Рометти публично объявила о начале того, что компания назвала Когнитивной эрой . Это было больше, чем просто умная маркетинговая кампания; это было переопределение стратегического направления и, возможно, сигнал для остальной части технологической отрасли о том, что наступила новая фаза вычислений.

Если предыдущие десятилетия формировались программируемыми системами, основанными на правилах, написанных инженерами-программистами, то Когнитивная эра будет определяться системами, которые могут учиться, адаптироваться и совершенствоваться с течением времени. Этим системам, работающим на машинном обучении (ML) и обработке естественного языка (NLP), не будут явно говорить, что делать. Они будут делать выводы, синтезировать и взаимодействовать.

В центре этого видения был Watson от IBM, который уже попал в заголовки в 2011 году, победив чемпионов-людей в Jeopardy! Но настоящее обещание Watson заключалось не в победе в викторинах. Вместо этого он помогал врачам сортировать тысячи клинических испытаний, чтобы предлагать методы лечения, или помогать юристам анализировать огромные корпуса прецедентного права. IBM позиционировала Watson не как замену экспертам, а как усилитель человеческого интеллекта, первого когнитивного второго пилота.

Это изменение фрейминга было значительным. В отличие от более ранних технологических эпох, которые подчеркивали автоматизацию и эффективность, когнитивная эра подчеркивала партнерство. IBM говорила о « дополненном интеллекте », а не об «искусственном интеллекте», позиционируя эти новые системы как соавторов, а не конкурентов.

Но в этом видении подразумевалось нечто более глубокое: признание того, что когнитивный труд, долгое время являвшийся отличительной чертой класса профессионалов-белых воротничков, больше не был защищен от автоматизации. Так же, как паровой двигатель вытеснил физический труд, когнитивные вычисления начали вторгаться в области, которые когда-то считались исключительно человеческими: язык, диагностика и суждение.

Заявление IBM было одновременно оптимистичным и отрезвляющим. Оно представляло будущее, в котором люди могли бы делать все больше с помощью машин. Оно также намекало на будущее, в котором ценности должны будут снова переместиться, на этот раз в области, где машины все еще испытывают трудности — такие как создание смысла, эмоциональный резонанс и этические рассуждения.

Провозглашение Когнитивной эры в то время считалось важным, но тогда мало кто осознавал ее долгосрочные последствия. По сути, это было формальное объявление о следующей великой миграции; не тел, а умов. Оно сигнализировало о смене местности и новом путешествии, которое проверит не только наши навыки, но и нашу идентичность.

Чтобы понять, какая великая когнитивная миграция сейчас происходит, и насколько она качественно уникальна в истории человечества, мы должны сначала кратко рассмотреть миграции, которые были до нее. От подъема фабрик в период промышленной революции до оцифровки современного рабочего места, каждое крупное нововведение требовало изменения навыков, институтов и наших предположений о том, что значит вносить вклад.

Промышленная революция, начавшаяся в конце XVIII века, ознаменовала первую большую миграцию человеческого труда в массовом масштабе в совершенно новые способы работы. Паровая энергия, механизация и рост фабричных систем вытащили миллионы людей из сельской аграрной жизни в переполненные, индустриализирующиеся города. То, что когда-то было местным, сезонным и физическим трудом, стало регламентированным, специализированным и дисциплинированным, с производительностью в качестве движущей силы.

Этот переход не просто изменил место работы людей; он изменил то, кем они были. Деревенский кузнец или сапожник перешел на новые роли и стал шестеренками в огромной промышленной машине. Часы, сменная работа и логика эффективности начали переопределять человеческий вклад. Целым поколениям приходилось осваивать новые навыки, принимать новые рутины и новые иерархии. Мигрировала не только рабочая сила, но и идентичность.

Не менее важно, что учреждениям тоже пришлось мигрировать. Государственные системы образования расширились, чтобы производить грамотную промышленную рабочую силу. Правительства адаптировали трудовое законодательство к новым экономическим условиям. Появились профсоюзы. Города быстро росли, часто без соответствующей инфраструктуры. Это было грязно, неравномерно и травматично. Это также ознаменовало начало современного мира, сформированного машинами — и все больше для них.

Эта миграция создала повторяющуюся модель: современные технологии вытесняют, и людям и обществу нужно адаптироваться. Эта адаптация может происходить постепенно — а иногда и насильственно — пока в конечном итоге не возникнет новое равновесие. Но каждая волна требовала от нас большего. Промышленная революция потребовала наших тел. Следующая потребует наших умов.

Если промышленная революция требовала наших тел, то цифровая революция требовала новых умов. Начиная с середины 20-го века и ускоряясь в 1980-х и 90-х годах, вычислительные технологии снова преобразили человеческую работу. На этот раз повторяющиеся механические задачи все больше заменялись обработкой информации и символической манипуляцией.

В то, что иногда называют Информационным Веком, клерки стали аналитиками данных, а дизайнеры — цифровыми архитекторами. Администраторы, инженеры и даже художники начали работать с пикселями и кодом вместо бумаги и ручки. Работа переместилась из заводского цеха в офисную башню и, в конечном итоге, на экран в нашем кармане. Работа, связанная с знаниями, стала не просто доминирующей, но и желанной. Компьютер и электронная таблица стали кирками и лопатами нового экономического порядка.

Я видел это своими глазами в начале своей карьеры, когда работал инженером-программистом в Hewlett Packard. Несколько новоиспеченных выпускников MBA прибыли с ПК Vectra под брендом HP и программным обеспечением для электронных таблиц Lotus 1-2-3. Похоже, именно в тот момент аналитики данных начали предлагать анализы затрат и выгод, преобразуя операционную эффективность предприятия.

Эта миграция была менее травматичной, чем миграция с фермы на фабрику, но не менее значимой. Она переопределила производительность в когнитивных терминах: память, организация, абстракция. Она также принесла новые формы неравенства между теми, кто мог освоить цифровые системы, и теми, кто остался позади. И снова учреждениям пришлось кое-как идти в ногу со временем. Школы переоснащались для «навыков 21-го века». Компании реорганизовали информационные потоки, используя такие методы, как «реинжиниринг бизнес-процессов». Идентичность также снова изменилась, на этот раз от рабочего к работнику умственного труда.

Сейчас, в середине третьего десятилетия 21 ^-го века, даже интеллектуальный труд становится автоматизированным, и служащие могут почувствовать изменение климата. Следующая миграция уже началась.

Мы переместили нашу рабочую силу через поля, фабрики и оптоволокно. Каждый раз мы адаптировались. Это часто было неравномерно и иногда болезненно, но мы перешли к новой нормальности, новому равновесию. Однако когнитивная миграция, которая происходит сейчас, отличается от тех, что были до нее. Она не просто меняет то, как мы работаем; она бросает вызов тому, что, как мы долгое время считали, делает нас незаменимыми: нашему рациональному уму.

По мере того, как ИИ становится все более способным, мы должны снова перейти на новый уровень. Не к более сложным навыкам, а к более глубоким, которые остаются сильными сторонами человека, включая креативность, этику, эмпатию, смысл и даже духовность. Это самая глубокая миграция на сегодняшний день, потому что на этот раз речь идет не только о том, чтобы пережить этот сдвиг. Речь идет об открытии того, кем мы являемся за пределами того, что мы производим, и понимании истинной природы нашей ценности.

Сроки каждой технологической миграции также значительно ускорились. Промышленная революция развернулась более чем за столетие, что позволило адаптироваться поколениям. Цифровая революция сжала этот срок до нескольких десятилетий. Некоторые работники начинали свою карьеру с бумажных файлов и выходили на пенсию, управляя облачными базами данных. Теперь следующая миграция происходит всего за несколько лет. Например, большие языковые модели (LLM) прошли путь от академических проектов до рабочих инструментов менее чем за пять лет.

Уильям Бриджес отметил в редакции 2003 года « Управление переходами »: «Именно ускорение темпов изменений за последние несколько десятилетий нам трудно ассимилировать, и это бросает нас в переходный период». Темпы изменений сейчас намного выше, чем в 2003 году, что делает эту проблему еще более неотложной.

Это ускорение отражено не только в программном обеспечении ИИ, но и в базовом оборудовании. В цифровой революции преобладающим вычислительным элементом был центральный процессор, который последовательно выполнял инструкции на основе правил, явно закодированных инженером-программистом. Теперь доминирующим вычислительным элементом является графический процессор, который выполняет инструкции параллельно и обучается на данных, а не на правилах. Параллельное выполнение задач обеспечивает неявное ускорение вычислений. Неслучайно Nvidia, ведущий разработчик графических процессоров, называет это «ускоренными вычислениями».

Переходы, которые когда-то развивались на протяжении поколений, теперь происходят в рамках одной карьеры или даже одного десятилетия. Этот конкретный сдвиг требует не просто новых навыков, но и фундаментальной переоценки того, что делает нас людьми. В отличие от предыдущих технологических сдвигов, мы не можем просто изучить новые инструменты или принять новые рутины. Мы должны мигрировать в область, где наши уникальные человеческие качества креативности, этического суждения и создания смысла становятся нашими определяющими сильными сторонами. Задача, стоящая перед нами, — это не просто технологическая адаптация, но и экзистенциальное переопределение.

По мере того, как системы искусственного интеллекта осваивают то, что мы когда-то считали исключительно человеческими задачами, мы оказываемся на ускоренном пути к открытию того, что на самом деле лежит за пределами автоматизации: сути человеческого бытия в эпоху, когда один лишь интеллект больше не является нашей исключительной сферой.

Ежедневные аналитические обзоры бизнес-кейсов с VB Daily

Если вы хотите произвести впечатление на своего босса, VB Daily вам поможет. Мы даем вам внутреннюю информацию о том, что компании делают с генеративным ИИ, от изменений в регулировании до практических развертываний, чтобы вы могли поделиться идеями для максимальной окупаемости инвестиций.

Ознакомьтесь с нашей Политикой конфиденциальности

Спасибо за подписку. Ознакомьтесь с другими рассылками VB здесь .

Произошла ошибка.