Автор: Иван Чжао, генеральный директор Notion
Перевод: AididiaoJP, Foresight News
Каждую эпоху формируют свои уникальные технологические материалы. Сталь выковала позолоченный век, полупроводники открыли цифровую эру. Сегодня искусственный интеллект прибывает в форме безграничного разума. История учит нас: тот, кто овладевает материалом, определяет эпоху.
Слева: юный Эндрю Карнеги и его брат. Справа: сталелитейный завод в Питтсбурге в позолоченный век.
В 1850-х годах Эндрю Карнеги был телеграфистом, бегавшим по грязным улицам Питтсбурга, тогда шесть из десяти американцев были фермерами. Всего два поколения спустя Карнеги и его современники выковали современный мир: лошади уступили место железным дорогам, свет свечей — электрическому освещению, железо — стали.
С тех пор работа переместилась с завода в офис. Сегодня я руковожу software-компанией в Сан-Франциско, создавая инструменты для тысяч knowledge-работников. В этом технологическом городке все говорят об искусственном общем интеллекте (AGI), но большинство из двух миллиардов офисных работников еще не почувствовали его присутствия. Как скоро будет выглядеть интеллектуальный труд? Что произойдет, когда в ткань организаций вплетется никогда не отдыхающий интеллект?
Ранние фильмы часто походили на театральные постановки, с одной камерой, снимающей сцену.
Будущее часто трудно предсказать, потому что оно всегда маскируется под прошлое. Ранние телефонные разговоры были краткими, как телеграммы, ранние фильмы — как записанные театральные пьесы. Как сказал Маршалл Маклюэн: «Мы всегда смотрим в будущее через зеркало заднего вида».
Сегодня самый распространенный ИИ все еще похож на старый поиск Google. Цитируя Маклюэна: «Мы всегда смотрим в будущее через зеркало заднего вида». Сегодня мы видим чат-ботов с ИИ, имитирующих поисковую строку Google. Мы глубоко погружены в тот неудобный переходный период, который возникает при каждом технологическом сдвиге.
У меня тоже нет всех ответов на вопрос, каким будет будущее. Но мне нравится использовать несколько исторических метафор, чтобы подумать о том, как ИИ может работать на разных уровнях: индивидуальном, организационном и на уровне всей экономики.
Индивидуальный уровень: от велосипеда к автомобилю
Первые признаки можно увидеть у «продвинутых практиков» интеллектуального труда — программистов.
Мой соучредитель Саймон был «программистом-десятником», но в последнее время он редко пишет код самостоятельно. Проходя мимо его рабочего места, вы увидите, как он одновременно управляет тремя или четырьмя ИИ-ассистентами для программирования. Эти ассистенты не только печатают быстрее, но и думают, что делает его инженером в 30-40 раз эффективнее. Он часто ставит задачи в очередь до обеда или перед сном, позволяя ИИ работать в его отсутствие. Он превратился в менеджера безграничного интеллекта.
Исследование эффективности передвижения из Scientific American 1970-х годов вдохновило Стива Джобса на знаменитую метафору «велосипед для ума». Только вот все последующие десятилетия мы «крутили педали» на информационной супермагистрали.
В 1980-х Стив Джобс назвал персональный компьютер «велосипедом для ума». Десять лет спустя мы проложили «информационную супермагистраль» под названием интернет. Но сегодня большая часть интеллектуального труда по-прежнему зависит от человеческих усилий. Это как если бы мы все это время ехали на велосипеде по шоссе.
Благодаря ИИ-помощникам такие люди, как Саймон, перешли с велосипеда на автомобиль.
Когда же другие типы knowledge-работников «пересядут на автомобиль»? Необходимо решить две проблемы.
Почему ИИ-ассистенты для интеллектуального труда сложнее, чем для программирования? Потому что knowledge-работа более фрагментирована и ее труднее проверить.
Во-первых, фрагментация контекста. В программировании инструменты и контекст часто сосредоточены в одном месте: интегрированная среда разработки (IDE), репозитории кода, терминал. Но обычная интеллектуальная работа разбросана по десяткам инструментов. Представьте себе ИИ-ассистента, пытающегося составить описание продукта: ему нужно извлечь информацию из обсуждений в Slack, стратегических документов, данных за прошлый квартал из дашборда, а также из организационной памяти, которая существует только в чьей-то голове. В настоящее время люди выступают в роли связующего звена, склеивая все вместе с помощью копирования, вставки и переключения между вкладками браузера. Пока контекст не интегрирован, ИИ-помощники будут ограничены узкими задачами.
Второй недостающий элемент — проверяемость. У кода есть волшебное свойство: его можно проверить с помощью тестов и сообщений об ошибках. Разработчики моделей используют это, обучая ИИ лучше программировать с помощью методов вроде обучения с подкреплением. Но как проверить, хорошо ли управляется проект или превосходен ли стратегический меморандум? Мы еще не нашли способ улучшать модели для общей интеллектуальной работы. Следовательно, люди должны оставаться в цикле, чтобы контролировать, направлять и демонстрировать, что такое «хорошо».
«Закон о красном флаге» 1865 года требовал, чтобы при движении автомобиля по улице перед ним шел человек с флагом (закон был отменен в 1896 году).
Практика этого года с ассистентами по программированию показывает, что «человек в цикле» не всегда идеален. Это похоже на то, как если бы человек проверял каждую гайку на сборочной линии или шел пешком перед автомобилем, расчищая путь (см. «Закон о красном флаге» 1865 года). Мы должны позволить людям наблюдать за циклом сверху, а не находиться внутри него. Как только контекст будет интегрирован, а работа станет проверяемой, миллиарды работников перейдут от «вращения педалей» к «вождению автомобиля», а от «вождения» — к «автопилоту».
Организация: сталь и пар
Компании — недавнее изобретение, они становятся менее эффективными по мере роста и в конечном итоге достигают предела.
Организационная схема New York and Erie Railroad Company, 1855 год. Современная компания и ее организационная структура развивались вместе с железнодорожными компаниями, которые были первыми предприятиями, требующими координации тысяч людей на больших расстояниях.
Несколько сотен лет назад большинство компаний были мастерскими с десятком человек. Сегодня у нас есть транснациональные корпорации с сотнями тысяч сотрудников. Коммуникационная инфраструктура, полагающаяся на встречи и человеческий мозг, связанный информацией, не выдерживает экспоненциально растущей нагрузки. Мы пытаемся решить это с помощью иерархий, процессов и документации, но это все равно что строить небоскребы из дерева — решать проблемы промышленного масштаба инструментами человеческого масштаба.
Две исторические метафоры показывают, как может выглядеть будущее, когда организации получат новый технологический материал.
Чудо стали: Вулворт-билдинг в Нью-Йорке, завершенный в 1913 году, был самым высоким зданием в мире.
Первая — сталь. До стали высота зданий в XIX веке ограничивалась шестью-семью этажами. Чугун был прочным, но хрупким и тяжелым; добавление этажей приводило к обрушению конструкции под собственным весом. Сталь все изменила. Она прочная и гибкая, каркас может быть легче, стены тоньше, здания внезапно выросли до десятков этажей, стали возможны новые типы строений.
ИИ — это «сталь» для организаций. Он обещает сохранять контекст последовательным во всех рабочих процессах, представлять решения, когда это необходимо, без лишнего шума. Человеческому общению больше не нужно быть несущей стеной. Двухчасовые еженедельные совещания по синхронизации могут превратиться в пятиминутные асинхронные проверки; управленческое решение, требующее трех уровней утверждения, может быть принято за считанные минуты. Компании смогут действительно масштабироваться, избегая снижения эффективности, которое мы считали неизбежным.
Мельница, работающая на водяном колесе. Водяная энергия мощна, но нестабильна и зависит от местоположения и сезона.
Вторая история — о паровом двигателе. В начале промышленной революции первые текстильные фабрики строились у рек и приводились в движение водяными колесами. Когда появился паровой двигатель, владельцы фабрик сначала просто заменили водяное колесо на паровой двигатель, все остальное осталось по-прежнему, и рост производительности был ограничен.
Настоящий прорыв произошел, когда владельцы осознали, что могут полностью избавиться от зависимости от источника воды. Они строили более крупные фабрики ближе к рабочим, портам и сырью и заново проектировали планировку вокруг парового двигателя (позже, с распространением электричества, владельцы еще больше избавились от центрального силового вала, распределив небольшие двигатели по фабрике для питания различных машин). Производительность взлетела, и началась настоящая Вторая промышленная революция.
Гравюра Томаса Аллома 1835 года с изображением текстильной фабрики в Ланкашире, Англия, работающей на паровом двигателе.
Мы все еще находимся на стадии «замены водяного колеса». Встраивая ИИ-чат-ботов в рабочие процессы, предназначенные для людей, мы еще не переосмыслили, как будет выглядеть организация, когда исчезнут старые ограничения и компании смогут работать на основе безграничного интеллекта, который работает, пока вы спите.
В моей компании Notion мы экспериментируем. Помимо 1000 сотрудников, сейчас более 700 ИИ-ассистентов выполняют повторяющуюся работу: записывают встречи, отвечают на вопросы для объединения знаний команды, обрабатывают ИТ-запросы, фиксируют отзывы клиентов, помогают новым сотрудникам ознакомиться с льготами, составляют еженедельные отчеты о статусе, избавляя от ручного копирования и вставки... Это только первые шаги. Истинный потенциал ограничен только нашим воображением и инерцией.
Экономика: от Флоренции к мегаполису
Сталь и пар изменили не только здания и фабрики, но и города.
До нескольких сотен лет назад города все еще были в человеческом масштабе. Вы могли пешком пересечь Флоренцию за сорок минут, ритм жизни определялся пешей дистанцией и дальностью распространения звука.
Затем стальные каркасы сделали возможными небоскребы; железные дороги, работающие на паровых двигателях, соединили городские центры с периферией; появились лифты, метро, скоростные автомагистрали. Масштаб и плотность городов резко возросли — Токио, Чунцин, Даллас.
Это не просто увеличенные копии Флоренции, это全新的 образ жизни. Мегаполисы сбивают с толку, анонимны, их трудно понять. Эта «неразборчивость» — цена масштаба. Но они также предлагают больше возможностей, больше свободы, поддерживают больше людей, занимающихся более разнообразной деятельностью в более разнообразных комбинациях, что было недостижимо для ренессансных городов человеческого масштаба.
Я считаю, что экономика знаний скоро претерпит такое же преобразование.
Сегодня интеллектуальный труд составляет почти половину ВВП США, но его функционирование в основном остается в человеческом масштабе: команды из десятков человек, рабочие процессы, зависящие от ритма встреч и электронной почты, организации, которые с трудом справляются с численностью более ста человек... Мы строили «Флоренции» из камня и дерева.
Когда ИИ-ассистенты будут массово внедрены, мы построим «Токио»: организации, состоящие из тысяч ИИ и людей; рабочие процессы, работающие непрерывно across time zones без ожидания, пока кто-то проснется, чтобы продолжить; решения, синтезированные при恰到точном участии человека.
Это будет другой опыт: быстрее, с большим эффектом рычага, но поначалу и более головокружительный. Ритм еженедельных собраний, квартального планирования, ежегодных оценок может перестать быть применимым, появятся новые ритмы. Мы потеряем некоторую ясность, но выиграем в масштабе и скорости.
За пределами водяного колеса
Каждый технологический материал требует от людей перестать смотреть на мир через зеркало заднего вида и начать воображать новый мир. Карнеги, глядя на сталь, видел горизонт города; владельцы фабрик в Ланкашире, глядя на паровой двигатель, видели фабричные цеха вдали от рек.
Мы все еще находимся на «стадии водяного колеса» ИИ, встраивая чат-ботов в рабочие процессы, предназначенные для людей. Мы не должны довольствоваться тем, что ИИ выступает в роли второго пилота, а должны представить: какой будет картина интеллектуального труда, когда человеческие организации будут усилены сталью, а рутинная работа будет делегирована никогда не отдыхающему интеллекту.
Сталь, пар и безграничный интеллект. Следующий горизонт ждет впереди, ожидая, когда мы построим его своими руками.
