Разговоры о том, что системы искусственного интеллекта рано или поздно вытеснят людей из ряда профессий, ведутся уже не первый десяток лет. Роботы проникают в медицину, тяжелую промышленность, решают сложные аналитические и творческие задачи. А издание The Guardian не так давно сообщило, что одна из японский страховых компаний сократила часть сотрудников, заменив их системой Watson Explorer от IBM, которая, по предположениям менеджмента, должна оказаться на 30% продуктивнее людей.

По словам Эндрю Ына, в краткосрочном периоде системы ИИ могут лишить работы многих — и все из-за того, что объём задач, которые может автоматизировать искусственный интеллект, сейчас велик, как никогда прежде. Но какое будущее ждёт в этой связи самих ИТ-специалистов?

Мы решили рассмотреть это вопрос на примере трёх направлений из сферы ИТ и обсудить, какова вероятность, что в ближайшем будущем вам на смену придёт машина.

В этом материале:

• насколько реально заменить системного администратора, службу техподдержки и разработчика на систему ИИ
• какие плюсы, минусы и нерешенные проблемы есть у примеров подобной автоматизации
• что говорят об этом ведущие игроки ИТ-индустрии, аналитики и сами специалисты
• причем здесь чёрные лебеди, большой адронный коллайдер и британские учёные

Фотография Duncan Hull CC-BY

Специалист службы поддержки: выживут только лучшие

Что автоматизируем: ответы на часто встречающиеся вопросы, базовое обучение клиента. Многие вопросы, которые интересуют клиентов, особенно в B2C-сфере, действительно можно доверить машине: вместо того, чтобы читать долгие FAQ или висеть на телефоне в ожидании ответа, пользователь направляет свой вопрос в чат — и получает немедленный ответ.

Как автоматизируем: чат-боты на основе машинного обучения. Существующие решения часто используют алгоритмы машинного обучения и анализируют как логи чатов с отделом техподдержки, так и базы знаний и FAQ.

Плюсы: быстрое реагирование. Один из неоспоримых плюсов машины по сравнению с человеком в этой сфере. Пользователям важно получить ответ прямо сейчас — что и позволяет сделать бот, готовый ответить на вопрос вне зависимости от того, который сейчас час и сколько «живых» сотрудников работает в офисе. При этом системы ИИ позволяют сделать ответ вполне «человечным». Не говоря уже о том, что у бота не портится настроение, и он не страдает от многочасовой рутины.

Минусы: ограниченные возможности чат-бота к распознаванию сложных паттернов естественного языка. Если ситуация нестандартная, и пользователь не может дать однозначного ответа на вопрос, без специалиста службы поддержки обойтись будет практически невозможно. Кстати, любопытный анализ проблем, стоящих перед современными чат-ботами, и их возможных решений, приводит в своей статье Джонатан Муган (Jonathan Mugan), сооснователь проекта DeepGrammar, специализирующегося на анализе естественных языков.

Прогнозы и предсказания: у чат-ботов на основе систем ИИ есть все шансы прижиться в сфере техподдержки. Разумеется, на все вопросы бот не ответит — но сможет определить, когда пользователю действительно требуется помощь человека — и, тем самым, сократит количество сотрудников до наиболее квалифицированных. И это при том, что в человеческом общении пользователи, в общем-то, не особенно нуждаются — 40% респондентов HubSpot ответили, что им все равно, от кого получать советы и рекомендации. Выходит, чтобы потеснить «живых» специалистов в этой сфере, тест Тьюринга ботам проходить не придется.

Системный администратор: ИИ в помощь

Что автоматизируем: повышение эффективности работы, поиск «черных лебедей», мониторинг и диагностику в сложных распределенных ИТ-системах.

??Системные администраторы уже используют большое количество продуктов, помогающих им автоматизировать свою работу. В тематических тредах, например на Reddit, достаточно примеров того, как команда из 3-5 системных администраторов успешно обслуживает инфраструктуру, необходимую для работы тысяч клиентских машин.??

Тем не менее, решения на основе искусственного интеллекта появляются и в этой, и так неплохо автоматизированной, сфере. Марк Шаттлворт (Mark Shuttleworth) основатель Canonical (и второй в мире космический турист), говорит о том, что системы ИИ позволяют, например, сопоставлять и изучать логи множества серверов (как внутри организации, так и за ее пределами), и сопоставлять статистику миллионов развертываний сервисов и систем. Обучение на основе такого объема данных позволяет системам ИИ находить так называемых «черных лебедей» — незначительные на первый взгляд события, которые предшествуют серьезным проблемам и в ретроспективе имеют вполне адекватное рациональное объяснение.

Как автоматизируем: интересный пример построения подобной системы приводят ученые, которые работали над проектом по использованию машинного обучения и систем на основе ИИ для мониторинга и диагностики состояния ИТ-инфраструктуры, задействованной в работе большого адронного коллайдера в ЦЕРНе. Принципы работы системы авторы описали в статье для журнала Journal of Physics, более подробно реализация механизма описана в докторской диссертации одного из ученых.??

Плюсы: судя по выводам ИТ-специалистов из ЦЕРНа, решения на основе ИИ могут неплохо зарекомендовать себя для мониторинга сложных систем. В конце концов, администраторы, занятые на проектах вроде большого адронного коллайдера, вряд ли откажутся от дополнительной помощи — в том числе от искусственного интеллекта. А дополнительная возможность искать «чёрных лебедей» вообще выводит работу системного администратора на новый уровень — это уже не просто развёртывание и поддержка текущей инфраструктуры, а передовая аналитика.

Минусы: помимо сложностей при развертывании и внедрении таких инструментов, главным их минусом (для самого искусственного интеллекта, но не для системного администратора) оказывается то, что подобные решения вряд ли смогут полностью вытеснить людей из профессии — по крайней мере, в обозримом будущем.

Еще несколько их недостатков обозначил Эндрю Ын в своём материале для Harvard Business Review. Во-первых, каким бы ни было само решение, оно малополезно без датасета, на котором система могла бы обучиться, и который могла бы проанализировать. У многих компаний просто физически нет ресурсов на то, чтобы собрать массив информации, необходимый системе для принятия действительно адекватных решений. Это замедляет их распространение и внедрение.

Во-вторых, по словам Эндрю Ына, для эффективного использования алгоритмов необходим талант живого человека (мало просто обучить алгоритм на выборке, надо понимать бизнес-контекст, особенности данных, уметь правильно интерпретировать результаты).

Прогнозы и предсказания: в то время, как Джо Багули (Joe Baguley), вице-президент VMware, уверен в том, что со временем системы ИИ полностью заменят на этой работе живых операторов, большинство аналитиков, а также самих системных администраторов, настроены менее радикально. Как справедливо подчеркнул один из пользователей Reddit, любая автоматизация (в том числе и на основе ИИ) вполне соответствует практикам DevOps, позволяет делать больше за меньшее время и с меньшими усилиями — и мало похожа на «ужастики, в которых в компанию приходят роботы и отбирают у вас работу».

Разработчик: перспективы далёкого будущего

Что автоматизируем: разумеется, в программировании существует и существовала масса способов автоматизации. По сути, само развитие программирования предоставляло для разработчиков возможность постепенно переходить на более совершенные средства написания кода: от языков ассемблера до Kotlin. Однако некоторые прогнозисты смотрят дальше и предрекают программистам полное или частичное исчезновение «по вине ИИ».??

Так, например, ещё в 2013 году было опубликовано исследование учёных из Оксфорда «Будущее занятости: насколько чувствительны профессии к компьютеризации?», в рамках которого авторы изучали риски замещения тех или иных профессий машинами. Исследование ставит программистов (computer programmers) на 293 место (из 702) относительно возможного вытеснения людей из этой профессии в будущем (чем выше место, тем больше вероятность замещения).

Работа программиста, исходя из выводов оксфордских учёных, может быть на 48% «замещена» искусственным интеллектом. Кстати, на первом месте (абсолютно некомпьютеризируемая работа) оказались специалисты по реабилитации, а на последнем (работа, которую на 99% можно доверить компьютеру) —телемаркетологи.

Как автоматизируем: в принципе, такой вариант развития кажется вероятным не только британским ученым. Питер Норвиг (Peter Norvig) американский учёный в области вычислительной техники и директор по исследованиям в корпорации Google, тоже рассматривает такой вариант развития событий и описывает будущее программирования как работу искусственного интеллекта:


Плюсы: в теории, «ИИ-программист» может анализировать все существующие примеры кода, написанного для решения выбранной задачи — такой подход позволяет системе стать квинтэссенцией всех ранее существовавших программистов.

Минусы: как и в случае с современными нейросетями, «ИИ-программист» даже в самых смелых фантазиях ученых и визионеров будет работать как чёрный ящик. То есть конкретные выводы, идеи, причины принятия решения на том или ином этапе, да и сами промежуточные решения будут скрыты от наблюдателя. А это — уже совершенно особый подход к программированию, мало совместимый с теми принципами, по которым пишут код и документацию к нему современные разработчики. Однако говорить о таком будущем пока рано или, по крайней мере, маловероятно — подробнее об этом чуть ниже.

Прогнозы и предсказания: Йен Смит (Iain Smith), руководитель Diaz Research, компании, специализирующейся на исследованиях и прогнозах в ИТ, крайне скептически относится к «очередным выводам британских учёных». И в этом он не одинок: большинство разработчиков в тематических тредах Quora, Reddit и Hacker News склоняются к мнению, что программистов ИИ вряд ли заменит.

Наиболее любопытные теории в поддержку этого мнения следующие:

?1. Программисты и так постоянно переходят с одного уровня автоматизации на другой — и появление таких языков как C++ и Java не только не лишило девелоперов работы: наоборот, запросы работодателей на программистов с разными навыками и компетенциями только возросли. Также и появление «программирующего ИИ» не станет для разработчиков концом их профессии — наоборот, появятся новые задачи и новые требования к «настоящим» кодерам.

2. Программисты станут последней профессией, из которой искусственный интеллект вытеснит человека, потому что если компьютер превзойдёт человеческие возможности к программированию, мы окажемся в точке сингулярности (переход к рекурсивному самоулучшению), и в этот момент у нас появятся гораздо более серьезные проблемы, чем трудоустройство.
?
3. До возникновения по-настоящему интеллектуального «заменителя» разработчиков пройдёт слишком много времени — человечество должно будет преодолеть длительный период «зимы искусственного интеллекта» (по аналогии с ядерной зимой). Поэтому если такие разработки и станут реальностью, то уз точно не в наше время.

?Реальные сложности у разработчиков, по словам Йена Смита, могут возникнуть только если чересчур вдохновлённые прогнозами CEO и CFO решат сократить часть штата в то время, когда в действительности им стоило бы расширять число работающих у них программистов.