Почти 4 тыс. разработчиков уволили из игрового подразделения Microsoft в июле, заменив на ИИ, а в IBM с начала года сократили 8 тыс. сотрудников техподдержки, сообщают отраслевые издания. Гиганты IT–индустрии заменяют людей на нейросети, потому что ИИ работает быстрее и экономит деньги компаний. Кому еще, кроме программистов, готовиться к сокращениям из-за экспансии нейросетей? Об этом «Москвич Mag» спросил у основателя и гендиректора онлайн-школы Zerocoder Кирилла Пшинника.

Кирилл, вы обучаете написанию программного кода с помощью ИИ. Традиционных программистов скоро совсем не останется?

Мы в курсе новостей HR-рынка и мировых технологических изменений — не видим, чтобы тысячи программистов теряли работу из-за нейросетей. Искусственный интеллект не заменяет человека, а только позволяет быстрее решать определенные задачи. Я бы не относился к искусственному интеллекту как к угрозе на рынке труда.

Если раньше человек писал условные сто строчек кода за два часа, дорабатывал и читал документацию, то сейчас с помощью ИИ такие задачи решаются всего за пару минут. Но нужно понимать, что программист не тратит 100% времени только на написание кода. Он в том числе разрабатывает и внедряет программную архитектуру. Эти задачи остаются за человеком. В функционал программиста также входит проверка чужого кода на работоспособность. Подобные задачи также легко автоматизируются.

То есть и тестировщики в IT скоро будут не нужны?

Автоматизация не означает, что программисты или маркетологи, например, становятся ненужными. Просто часть их рутинных задач нейросеть способна автоматизировать, освобождая время для более сложных и творческих проектов. Чтобы оставаться востребованными, программистам и маркетологам нужно адаптироваться, осваивать новые инструменты на базе ИИ и переключаться на более стратегические и креативные задачи. Например, раньше курьер нес посылку пешком, а теперь встает на электросамокат и доставляет ее в пять раз быстрее. Означает ли это, что курьеры не нужны? Нет. Просто они стали в пять раз быстрее передвигаться и могут сделать в пять раз больше доставок.

Существует понятие Artifical General Intelligence, AGI — общий искусственный интеллект. О нем много говорят, но до сих пор нет его точного определения. Проще говоря, это нейросеть, способная автоматизировать широкий спектр задач, выполняемых человеком. По поводу AGI среди специалистов есть такая байка: сложно ли сделать робота, который приготовит кофе на любой кухне? Дело вот в чем: любой человек может прийти на любую кухню, с любым оборудованием, чашками и всякими устройствами, и приготовить себе кофе, но для нейросети — это сложнейшая задача. Если нейросеть никогда не была на этой кухне, то у нее нет данных об этой кухне, она не знакома с оборудованием. Кроме того, когда робот берет, например, чашку, нельзя сказать, насколько ему тяжело, и так далее. Есть огромное количество вещей, которые нейросети тяжело обсчитать.

Человек может подойти к другому человеку и договориться о чем-то. Но нейросеть не умеет передвигаться, она не может выйти навстречу человеку в коридоре и заговорить с ним. То есть существуют сферы человеческой деятельности, в которых нейросети нас не заменят.

Однако есть и иные прогнозы — через два-три года ряд сложных комплексных задач, которые ранее казались для ИИ непосильными, смогут выполнять автономные агенты — умные помощники, которые возьмут на себя целые цепочки действий, как если бы это делал человек. Вероятно, какие-то задачи будут замещены полностью в рамках целых профессий, как, например, создание текстового контента.

Нейросети уже заменяют водителей такси и грузовиков.

Давайте посмотрим на опыт западных компаний. Американская корпорация Waymo, которая занимается роботизированием такси, в 2024 году перевезла столько же пассажиров, сколько перевезла Lyft — их конкурент. Lyft считается второй по объему перевозок таксомоторной компанией в США. Но я бы не спешил с выводами о беспилотных такси в ближайшем будущем. Существует масса этических вопросов, например, кто ответит, если робот-такси собьет пешехода? На этот счет пока нет ясного решения. Учитывая объемы перевозок и число ДТП, обсуждение этих этических нюансов растянется надолго.

Уже есть нейросети, которые определяют диагноз по снимку МРТ точнее человека. Но такой нейросетью все равно управляет врач. Механика действий следующая: медицинский работник отправляет снимок, а нейросеть ему передает данные о подозрении на определенный вид перелома или, допустим, опухоли. В клиниках нет оператора ИИ, который управляет нейросетью, врач все делает сам. Если попадется неквалифицированный специалист, он будет нести ответственность за неверный диагноз? Кто будет отвечать за последствия галлюцинаций нейросети, то есть некорректной обработки данных?

Нейросеть не всесильна, какие-то данные могут быть неверно истолкованы, введены некорректно. Существует и человеческий фактор: врач может перепутать снимки пациента и отдать их нейросети, которая неверно их обработает. Она может выдать диагноз женского заболевания, хотя на самом деле пациент — мужчина. Поэтому последнюю проверку всегда делает человек. В будущем врач-диагност может стать оператором-экспертом, а нейросеть — стажером. Как в сериале «Доктор Хаус».

Представителям каких профессий уже сейчас надо готовиться к сокращениям?

В зоне риска находятся писатели, журналисты, копирайтеры, SMM-менеджеры, маркетологи, программисты, юристы, дизайнеры презентаций, продуктовые аналитики, менеджеры маркетплейсов, менеджеры по закупкам, художники, специалисты технической поддержки, агенты по недвижимости, рекрутеры. Это топ профессий, в которых максимальное количество задач может быть автоматизировано с помощью нейросетей.

У каждого профессионала, даже у охранника, есть рабочие процессы, которые можно автоматизировать. Одна из основных задач охранника — составление отчетов. День просидел на посту — написал отчет: сколько человек прошло, какие возникали проблемы. Это автоматизируется, но сама пропускная система — нет.

И юристы тоже? Есть понятия буквы и духа закона. ИИ справится с трактовками?

Очень хороший пример. А как начинающий юрист учится понимать дух закона? В университете он изучает какие-то прецедентные кейсы, которые рассматривались в прошлом. Если мы возьмем нейросеть и дадим ей конкретный правовой кейс, это не означает, что ИИ примет исключительно формальное решение. Нейросеть вспомнит миллион кейсов, сравнит их с текущей ситуацией, оценит, что решили судьи, и в итоге примет решение, которое принял бы среднестатистический судья. Означает ли это, что в будущем мир будет лучше или хуже, чем наш, — открытый вопрос.

Нейросеть помогает адвокату готовиться к делу. Она находит миллион прецедентов моментально, составляет любые документы. Анализирует все это и выдает стратегию защиты. Юрист может с ней согласиться или нет и добавить что-то из собственного опыта.

Например, наш корпоративный юрист теперь активно использует нейросети для подготовки документов. Если раньше она тратила на это часы, то теперь ей остается лишь проверять тексты на ошибки и галлюцинации ИИ и вносить правки. Благодаря этому работа выполняется в десятки раз быстрее.

Как вы относитесь к применению нейросетей в журналистике?

Нейросети хорошо пишут. Они обучаются на текстах из газет, журналов, интернет-изданий. Однако у них есть серьезный недостаток — все тексты получаются довольно посредственными. Если вы попросите нейросеть написать статью про нейросети, она напишет текст, собрав информацию по всему интернету. Прочитает миллион разных статей в разных источниках, объединит их и напишет что-то общее, бездушное, без внутренней идеи.

Если же предоставить нейросети авторскую идею или мнение экспертов, а также несколько образцов хороших журналистских материалов, она сможет создать текст высокого уровня. В таком случае нейросеть выступит как стажер-копирайтер — ей дают весь исходный материал и просят его оформить. Она выполнит задачу очень быстро и выдаст идеальный результат с точки зрения орфографии, пунктуации и стилистики. Главное, чтобы сама идея была журналистской и экспертной.

Но сама нейросеть не угадает, какие детали вы хотели бы описать в статье, сама их не придумает. Она генеративная — предсказывает вероятность следующего слова.

Почему российские разработки в области ИИ отстают от западных и китайских?

Один из основателей компании OpenAI, лидера в области разработки генеративного искусственного интеллекта — наш соотечественник Илья Суцкевер. То есть вклад наших людей в разработку ИИ и основ самых мощных моделей очень велик. Если же мы говорим о России в целом, то да — мы отстаем. Причины в основном в финансировании. Президент Трамп в январе подписал указ об ежегодном инвестировании 140 млрд долларов в развитие ИИ в Америке. Этот указ действует пять лет. В России речь пока не идет о столь масштабном финансировании разработок в области ИИ.

Из-за санкций мы отстаем, так как для создания мощных моделей требуются чипы, к которым у нас нет доступа. Основной производитель чипов Nvidia не поставляет их в Россию. Китайские чипы есть, но они сильно отстают по производительности, у наших команд просто нет возможности делать мощные вычисления, как на Западе и в Китае. К тому же у нас не так активно поддерживают большие частные инициативы. В Америке OpenAI еще совсем недавно была некоммерческой организацией, которую спонсировали все подряд, и этот самый мощный на сегодняшний день AI-инструмент никак не аффилирован с государством.