Примечание: этот текст не был написан ChatGPT. В последнее время технологии искусственного интеллекта (ИИ), включая генеративные нейронные сети, стали все более распространенными среди широких масс. Одним из самых продвинутых и широко известных примеров является ChatGPT, созданный на базе GPT-3.5 архитектуры, которая позволяет ему обрабатывать и анализировать естественный язык и давать точные и часто неожиданные ответы на разнообразные вопросы. ChatGPT может быть использован во многих областях, включая образование, здравоохранение, банковское дело и многие другие. Несмотря на все его возможности, и вопреки многочисленным репликам в интернете, ChatGPT, как и любая другая «умная программа», не может полностью заменить человека на его рабочем месте. В этой статье мы порассуждаем на тему того, почему труд человека останется актуальным. Начнём с того, что ещё во времена СССР на полном серьёзе говорили о «замене людей роботами» (да, прямым текстом). В подтверждение этому приведу несколько видеоролик тут. Прошло несколько десятков лет, но люди всё ещё нужны, более того, во многих сферах наблюдается дефицит квалифицированных специалистов (напр. Германия, Россия). Почему же так получается? Казалось бы, теперь каждый из нас носит в своём кармане базу знаний обо всём в мире, которая помещается в наш смартфон. На это есть несколько причин: Стоимость инноваций. Внедрение технологий, частично заменяющих людей в бизнес‑процессе является затратным. Во времена кризиса, затраты на инновации уменьшаются, а некоторые и вовсе не предусматривают таковых, поэтому необходимость в человеческом труде в такие моменты только возрастает. Экономическое обоснование. Когда инновации уже созданы и имеется чёткое понимание, как их внедрять, в дело вступают сухие цифры. Капиталист, преследуя цель повышения нормы прибыли, заменяет человеческий труд машиной только тогда, когда машина в конечном итоге требует меньше затрат. Экономическое обоснование рассчитывается по конкретной задаче в определённом виде предпринимательской деятельности. Труд человека не может быть полностью заменён по определению. В процессе производства, новая стоимость создаётся именно трудом человека т.к. он способен в заданый момент времени не только создать свою стоимость (рабочая сила), но и создать прибавочную стоимость, которая переходит капиталисту. На этом пункте остановимся подробнее. Если с первыми двумя причинами всё ясно — стоимость инноваций и экономическое обоснование можно подсчитать, то с третьей причиной несколько сложнее. Всякая машина не может работать полностью автономно. Предположим, что мы заменили единственного копирайтера из воображаемого маркетингового агенства на ChatGPT, что мы получим? Чтобы заставить работать ChatGPT, ей нужно написать определённую инструкцию на естественном языке, так называемый «промпт» (англ. prompt). Далее, текст или картинка, созданная генеративной моделью, должна быть проверена на пригодность к использованию. В случае с текстом, все факты и заявления должны быть проверены на истинность. OpenAI, кстати, не скрывают, что «ChatGPT может давать неточную информацию о людях, местах или фактах». Естественно, для вышеперечисленных задач всё ещё требуется человек. Положим, что в нашем воображаемом маркетинговом агенстве был не один копирайтер, а три. Тогда, за счёт внедрения ChatGPT, возможно, получится сократить одного, а может и вовсе двух копирайтеров. Однако, оставшемуся копирайтеру № 3 придётся работать за троих, пусть и выполняя меньше «грязной» работы по написанию текста, но задач по пост‑редактуре, а также проверке текстов заметно прибавится. Каждой внедрённой инновации требуется сопровождение. Если вы внедрили условный «1С» на своё предприятие, вам нужно как минимум его настроить, оплатить подписку, а при необходимости и заплатить консультанту, который поможет разобраться с тем, как работать с системой. То же справедливо для ChatGPT и других AI‑продуктов. Безусловно, в направлении «AI‑консалтинга» будет создаваться больше и больше рабочих мест. Следовательно, те самые копирайтеры, которые были уволены из нашего маркетингового агенства, с лёгкостью могут стать экспертами по предметной области (англ. domain‑expert) в AI‑консалтинге. Таким образом, «общая масса» рабочих мест в нашем воображаемом мире сохранила своё равновесие. Значимое число исследований установило, что существует коррелляция между количеством инноваций и безработицей. Чем больше «оптимизируют» бизнес‑процессы, тем меньше имеется рабочих мест. Вероятно, базируясь на этих результатах, с началом хайпа ChatGPT появилось множество мнений о замене людей на ИИ и призывы к остановке исследований.  В противовес этой тенденции была создана информационная кампания под названием «AI will not replace you. A person using AI will». Её суть в том, чтобы мотивировать людей к использованию и адаптации ИИ в их повседневной работе, поскольку тот, кто умеет пользоватся такими вещами будет более продуктивным и привлекательным для работодателя. Очевидно, что эта кампания угодна разработчикам и консультантам в сфере ИИ.  Есть и другое мнение о том, что внедрение ИИ, как и других инноваций, с одной стороны провоцирует сокращение числа рабочих мест, требующих низкую и среднюю квалификацию, а с другой — увеличение числа рабочих мест с высокой квалификацией. Если выражаться точнее, то растёт не столько квалификация, а уровень умений: грубо говоря, чтобы создать веб‑сайт, не нужно уметь писать машинный код, достаточно уметь пользоваться онлайн конструктором. За последние 100 лет было несколько смен технологических укладов, а следовательно и несколько волн инноваций. Однако, тенденции по увеличению среднего уровня безработицы не наблюдается (по крайней мере, если смотреть на статистику). Смею предположить, что и в текущую волну инноваций глобальная картина количественно не изменится, изменится лишь структура рабочих мест т.е. качественная составляющая. Если кто-то всё ещё не смог поиграться с ChatGPT, это можно сделать тут (и даже голосом). Researcher in NLP, IR, and Web Engineering