Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации - Тайлер Коуэн

Применение принципов стиля «адванс»

Насколько правильно использовать поисковик Google в качестве диагностического инструмента? У нас пока нет ответа на этот вопрос. А многим ли из простых пользователей известно, что результаты поиска можно улучшить, если сформулировать запрос, например, следующим образом: «метаболический синдром site: edu»? Думаю, немногим.

Ханви Тан и Дженнифер Хви Квон Нг проанализировали двадцать шесть диагнозов и ввели симптомы по каждому из случаев в поиск Google. В 58% случаев Google выдал правильный диагноз, а в ряде других — полученные ответы просто не были достаточно конкретными. В исследовании не стояла задача определения возможной цены неточных или вводящих в заблуждение результатов поиска, поэтому мы пока далеки от того, чтобы медицинские организации взялись за проведение подобного масштабного эксперимента. И тем не менее это аргумент в пользу продолжения сотрудничества между человеком и машиной в медицине, хотя и в более упорядоченных и легальных формах. Компьютерные доктора у нас уже есть, и это наглядно иллюстрирует способности информационных технологий к быстрому распространению; следующий вопрос заключается в том, насколько компетентными и надежными окажутся наши компьютерные слуги-врачи.

Наши образовательные принципы, а в более далекой перспективе — и нормативно-правовая база, должны будут измениться. Наша система сертификации и подтверждения квалификации отстает от реалий сегодняшнего дня и грядущего мира, где работают связки «человек—машина», прежде всего — в медицине. Хотя это — всего лишь одна из областей.

Представление о том, чем является диагностическая процедура, довольно размыто. Диагностика осуществляется не только врачами, но и менеджерами, юристами, преподавателями младших классов и банковскими специалистами, отвечающими за выдачу кредитов. И в каждой из этих специальностей существует потенциал применения машинного разума.

Новая система труда отлично резюмируется двумя недавними комментариями к моему блогу, MarginalRevolution. Первый — от читателя блога под именем Wil W:

Мне кажется, мы недооцениваем потребность в работниках с частичными функциями специалистов по IT (информационным технологиям) в ближайшие пять лет. Потребность в работниках, не занимающихся разработкой IT, но в то же время имеющих соответствующую подготовку и навыки, возрастает. Собственно работа с IT занимала бы у них не более 20% рабочего времени, но эти 20% уходили бы на использование и корректирование технологий в целях повышения общей эффективности работы предприятия. Это часто называют децентрализацией IT, однако речь здесь больше идет об используемом в работе оборудовании.

Представьте себе на секундочку ценность работника на сборочной линии, не имеющего ни подготовки в работе с компьютером, ни соответствующих навыков. Раньше в 99% случаев так оно и было. Теперь же компьютеры становятся все более значимой частью производственного процесса. Ценность подобных работников для предприятия снижается, или как минимум не увеличивается, даже если производительность их труда растет.

А теперь возьмите нового работника. У него нет диплома инженера-компьютерщика, однако он прошел соответствующую подготовку и его компьютерные навыки выше среднего. Самое же главное, что он готов заниматься компьютерами и вне рамок предписанных процессов. Ценность данного работника для предприятия не просто выше ценности первого работника. Она растет вместе с увеличением использования компьютеров.

Я не утверждаю, что решение в образовании, но IT уже сейчас, не говоря уже о будущем, находят себе все большее применение в работе человека. А труд тех работников, которые имеют или приобретают соответствующие навыки, будет оплачиваться лучше (во всяком случае, должен был бы).

А это — второй комментарий, от пользователя под

именем JWatts:

Я работаю на предприятии индустрии автоматических средств управления. Моя специализация — разработка ИПМ (интерфейсов «пользователь—машина»). Поэтому у меня большой опыт в вопросах, о которых вы говорите. Я бы сказал, что те изменения, которые индустрия привносит в тяжелую автоматику в США, проникают и в другие отрасли. Наиболее наглядные примеры, знакомые большинству людей,— это банкоматы, кассы самообслуживания в супермаркетах и прочие подобные устройства, а также дисплеи с иллюстрированным меню в ресторанах быстрого питания.

Может показаться, что в дисплее меню в ресторане нет ничего особенного, однако он помогает сильно сократить уровень отходов и сэкономить труд человека. Благодаря ему число ошибочных заказов значительно сократилось, а процесс обслуживания ускорился...

На сегодняшнем американском предприятии ценность работника, не умеющего пользоваться компьютером, невелика. Теперь компьютеры устанавливают даже на автомобильные эвакуаторы. На любом производстве дорогостоящих изделий сегодня занято больше компьютеров, чем людей. (А все производства дешевых изделий выведены или выводятся из США и Канады...)

Я не думаю, что решение в образовании, поскольку оно здесь лишнее. Работник, легко управляющийся со смартфоном, управится и с современным промышленным компьютером. Если вы хорошо играете в любую стратегическую видеоигру, то вы более чем подходите для управления современной производственной линией. Однако факт остается фактом: современное общество требует постоянной переподготовки и переобучения. Правда, от собственно формального образования толку будет немного.

Ни одному из операторов, с которыми мне доводилось работать, не требовалось писать многозвенные логические коды, хотя некоторые операторы вполне могли бы справиться с такой задачей, причем на «отлично». Если я выполню свою работу хотя бы наполовину так же хорошо, как от меня требуется, то разработанные мною ИМП и производственные компьютеры должны будут автоматизировать повторяющиеся этапы производственного процесса. Главная задача оператора состоит в устранении неисправностей, а грамотно сконструированная система эту работу ему облегчает. Устранению неисправностей в колледже не научишься. Но этому научишься, настраивая под себя свой новый iPhone.

Каковы более широкие выводы из применяемого в стиле «адванс» подхода к работе и игре с умными машинами? Они довольно похожи на более общие выводы относительно рынка труда, сделанные во второй и третьей главах:

1. Лучшие команды — это команды, основанные на связке «человек—компьютер».

2. Человек, управляющий умной машиной, не обязательно должен быть специалистом в той области, где она применяется.