Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному. Мартин Форд

медицинского страхования, больничные сети и, разумеется, государственные общенациональные службы здравоохранения владеют данными неимоверной ценности. Можно с уверенностью утверждать, что они будут использовать новейшие ИИ-технологии, разработанные крупными технологическими компаниями и предоставляемые как облачный сервис, но сохранят стоимость, извлеченную из данных, в своих руках. То же самое можно сказать об огромных массивах данных, собранных в ходе финансовых операций, бронирования билетов, размещения отзывов в интернете, наблюдения за перемещениями покупателей в традиционных розничных магазинах, а также сгенерированных бесчисленными сенсорами в транспортных средствах и промышленном оборудовании. В каждом случае машинный интеллект будет работать с конкретными данными, принадлежащими организациям из разных отраслей экономики.

      Из этого следует, что значительная часть стоимости, извлекаемой благодаря использованию искусственного интеллекта, будет доставаться не компаниям-лидерам из сферы высоких технологий. Колоссальная выгода от применения ИИ будет распределяться очень широко. Опять-таки здесь уместна аналогия с электричеством. Кто извлекает наибольшую стоимость из электричества? Электроэнергетические компании? Атомная энергетика? Нет, такие компании, как Google и Facebook, потребляющие очень много электроэнергии и открывшие способы преобразования этого общедоступного товара широкого потребления в фантастическую стоимость. Разумеется, эта аналогия не идеальна, и не приходится сомневаться, что колоссальная стоимость и огромные возможности достанутся тем компаниям, которые создают инновации в сфере искусственного интеллекта и предлагают доступ к этому постоянно совершенствующемуся ресурсу. Однако основная польза от применения ИИ, особенно после его превращения в общедоступный ресурс, будет доставаться всем остальным.

      Сноски

      1

      Ewen Callaway, “‘It will change everything’: DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures,” Nature, November 30, 2020, www.nature.com/articles/d41586-020-03348-4.

      2

      Andrew Senior, Demis Hassabis, John Jumper and Pushmeet Kohli, “AlphaFold: Using AI for scientific discovery,” DeepMind Research Blog, January 15, 2020, deepmind.com/blog/article/AlphaFold-Using-AI-for-scientific-discovery.

      3

      Ian Sample, “Google’s DeepMind predicts 3D shapes of proteins,” The Guardian, December 2, 2018, www.theguardian.com/science/2018/dec/02/google-deepminds-ai-program-alphafold-predicts-3d-shapes-of-proteins.

      4

      Форд М. Роботы наступают: Развитие технологий и будущее без работы. – М.: Альпина нон-фикшн, 2019.

      5

      Lyxor