Пара, сталь і безмежний інтелект

Автор: Ivan Zhao

Переклад: AididiaoJP, Foresight News

Кожна епоха формує свої унікальні технологічні матеріали. Сталь кувала епоху золота, напівпровідники відкрили цифрову епоху. Сьогодні штучний інтелект приходить у вигляді безмежного розуму. Історія вчить: хто володіє матеріалами, той визначає епоху.

Ліва фотографія: підліток Ендрю Карнегі та його брат. Права фотографія: сталеливарний завод у Піттсбурзі часів золотої епохи.

У 50-х роках XIX століття Ендрю Карнегі був телеграфістом, що бігав по брудних вулицях Піттсбурга, тоді один із десяти американців був фермером. Лише за два покоління Карнегі та його колеги кували сучасний світ: коні поступилися місцем залізниці, свічки — електричному світлу, залізо — сталі.

З того часу робота перемістилася з фабрик у офіси. Зараз я керую програмним забезпеченням у Сан-Франциско, створюючи інструменти для тисячі знаних працівників. У цьому технологічному містечку всі говорять про універсальний штучний інтелект (AGI), але більшість із двох мільярдів офісних працівників ще не відчули його присутності. Що буде з знаною працею найближчим часом? Що станеться, коли організаційна структура наповниться безперервним інтелектом?

Ранній кінематограф часто був схожий на сценічну виставу: одна камера знімала сцену.

Майбутнє часто важко передбачити, бо воно завжди маскується під минуле. Перші телефонні розмови були короткими, як телеграми, перше кіно — записані сценічні вистави. Як сказав Маршалл Маклюен: «Ми завжди їдемо у майбутнє через дзеркало заднього виду».

Найпоширеніший штучний інтелект сьогодні ще схожий на пошук Google. Цитуючи Маклюена: «Ми завжди їдемо у майбутнє через дзеркало заднього виду». Сьогодні ми бачимо чат-ботів, що імітують пошук Google. Ми глибоко занурені у той перехідний період, який з’являється при кожній технологічній революції.

Що буде з майбутнім, я не маю всіх відповідей. Але мені подобається використовувати кілька історичних метафор, щоб подумати, як штучний інтелект може впливати на окремих людей, організації та всю економіку.

Індивідуально: від велосипеда до автомобіля

Перші ознаки можна побачити у «вищих практиках» знаних працівників — програмістів.

Мій співзасновник Саймон колись був «програмістом у десять разів швидше», але останнім часом він рідко пише код сам. Прогулюючись його робочим місцем, ви побачите, як він одночасно керує трьома-чотирма AI-помічниками для програмування. Ці помічники не лише швидше друкують, а й думають, що робить його інженером із підвищеною продуктивністю на 30-40%. Він часто перед обідом або перед сном ставить чергу завдань, щоб AI продовжував працювати, поки його немає. Він став менеджером безмежного інтелекту.

У 1970-х роках дослідження «Scientific American» про ефективність руху надихнуло Стівена Джобса на відомий метафор «мозковий велосипед». Але з тих пір ми вже десятиліттями їздимо «на велосипеді» по швидкісних автомагістралях.

У 1980-х Джобс назвав персональний комп’ютер «мозковим велосипедом». Через десять років ми проклали «швидкісну інформаційну автомагістраль» — Інтернет. Але сьогодні більшість знаних праць все ще залежить від людської праці. Це все одно що їхати на велосипеді по швидкісній дорозі.

З AI-помічниками людина на кшталт Саймона вже перейшла від їзди на велосипеді до керування автомобілем.

Коли ж інші типи знаних працівників зможуть «керувати автомобілем»? Є дві проблеми, які потрібно вирішити.

Чому допомога AI у програмуванні легша, ніж у знаній праці? Тому що знана праця більш розкидана і важча для перевірки.

По-перше, це фрагментація контексту. У програмуванні інструменти та контекст зазвичай зосереджені в одному місці: інтегроване середовище розробки, репозиторій коду, термінал. Але звичайна знана праця розкидана по десятках інструментів. Уявіть AI-помічника, який намагається скласти опис продукту: він має витягти інформацію з обговорень у Slack, стратегічних документів, даних за попередній квартал у панелі інструментів, а також з організаційної пам’яті, що існує лише у голові одного з співробітників. Зараз люди — це клей, що склеює все разом за допомогою копіювання, вставки та перемикання вкладок у браузері. Якщо контекст не інтегрований, AI-помічник обмежений вузьким застосуванням.

Друга відсутня складова — це перевірюваність. Код має дивовижну властивість: його можна перевірити за допомогою тестів і помилок. Розробники моделей використовують це, тренуючи AI за допомогою підкріплювального навчання та інших методів. Але як перевірити, наскільки добре керується проект або наскільки видатний стратегічний меморандум? Ми ще не знайшли способу покращити універсальну модель знаної праці. Тому люди все ще мають контролювати, керувати та демонструвати, що таке «добре».

У 1865 році «Закон про червоні прапори» вимагав, щоб автомобіль, що рухається вулицею, мав попереду йти прапороносця, який йде пішки (цей закон було скасовано у 1896 році).

Цього року практика допомоги у програмуванні показала, що «людина у циклі» не завжди ідеальна. Це як змушувати людину перевіряти кожен болт на виробничій лінії або йти пішки перед автомобілем (див. «Закон про червоні прапори» 1865 року). Нам потрібно дозволити людині дивитися з висоти, контролюючи цикл, а не бути його частиною. Як тільки контекст буде інтегрований, робота стане перевірюваною, і мільярди працівників зможуть перейти від «їзди на велосипеді» до «керування автомобілем», а потім — до «автономного водіння».

Організація: сталь і пар

Компанії — це винахід сучасності, і з розширенням масштабу їх ефективність зменшується, доки не досягне межі.

Малюнок 1855 року — структура Нью-Йоркської залізничної компанії. Сучасні компанії та їх структура виникли з еволюції залізничних компаній, адже залізниця була найпершим підприємством, що вимагало координування тисяч людей на великій відстані.

Десятьілею тому більшість компаній були невеликими майстернями з кількома десятками працівників. Тепер у нас є транснаціональні корпорації з сотнями тисяч співробітників. Інфраструктура комунікацій — через зустрічі та людські розумові мережі — не витримує зростаючого навантаження. Ми намагаємося вирішити це за допомогою ієрархій, процесів і документів, але це все одно що будувати хмарочоси з дерева та каменю — інструментами людського масштабу для вирішення індустріальних масштабів.

Два історичних метафори показують, яким може бути майбутнє, коли організація отримує нові технологічні матеріали.

Чудо сталі: у 1913 році завершили будівництво Нью-Йоркської вежі Вулвортс — тоді найвищої будівлі у світі.

Перша — сталь. До появи сталі висота будівель у XIX столітті була обмежена шістьма-семома поверхами. Залізо було міцним, але крихким і важким; додавання поверхів призводило до руйнування через власну вагу. Сталь змінила все. Вона міцна і гнучка, каркас став легшим, стіни — тоншими, і будівлі раптово піднімалися до десятків поверхів, відкриваючи нові можливості для архітектури.

AI — це «сталь» організації. Вона здатна зберігати контекст у всіх робочих процесах, надавати рішення без шуму та перерв. Людське спілкування більше не потрібно як несучий каркас. Щотижневі двогодинні зустрічі для узгодження можуть перетворитися на п’ятихвилинний асинхронний перегляд; рішення вищого керівництва, що вимагає трьох рівнів затвердження, можна ухвалювати за кілька хвилин. Компанія зможе справді масштабуватися, уникаючи тієї ефективності, яку раніше вважали неминучою.

Млин, що працює на водяних колесах. Водяна сила потужна, але нестабільна і залежить від місця та сезону.

Друга історія — парова машина. На початку індустріальної революції фабрики з текстилю будувалися вздовж річок, що приводилися у рух водяними колесами. З появою парової машини власники фабрик спочатку просто замінили водяні колеса на парові, але все інше залишили без змін, і приріст продуктивності був обмеженим.

Наступний прорив стався, коли власники зрозуміли, що можуть повністю позбавитися залежності від джерела води. Вони побудували більші фабрики біля портів, поруч із робітниками та сировиною, і переосмислили розташування виробництва навколо парової машини (згодом, з поширенням електрики, вони ще більше відійшли від централізованого приводу, розподіляючи малі двигуни по всій фабриці для різних машин). Продуктивність вибухнула, і почалася друга індустріальна революція.

Гравюра Томаса Алоума 1835 року, що зображує текстильну фабрику у графстві Ланкашир, яка працює на паровій машині.

Ми ще перебуваємо у стадії «заміни водяних коліс». Вбудовувати AI-чат-ботів у вже існуючі робочі процеси — це лише початок. Ми ще не переосмислили, яким буде організація, коли старі обмеження зникнуть, а компанії зможуть працювати на безперервному безмежному інтелекті навіть під час сну. Як виглядатиме ця нова організація?

У моїй компанії Notion ми постійно експериментуємо. Крім 1000 співробітників, у нас вже понад 700 AI-помічників, що виконують рутинні завдання: записують зустрічі, відповідають на питання, інтегрують знання команди, обробляють IT-запити, фіксують відгуки клієнтів, допомагають новачкам ознайомитися з бонусами, готують щотижневі звіти — і це лише на початковому етапі. Реальний потенціал обмежений лише нашою уявою та інерцією.

Економіка: від Флоренції до гігантських міст

Зміни, викликані сталлю і паром, торкнулися не лише архітектури та фабрик, а й міст.

Доки кілька століть тому міста були людського масштабу. Ви могли за сорок хвилин пройти Флоренцію пішки, а ритм життя визначався людською швидкістю та поширенням звуків.

Потім сталеві конструкції зробили можливим зведення хмарочосів; паровий двигун з’єднав центр міста з околицями; з’явилися ліфти, метро, швидкісні шосе. Міста стрімко зросли у розмірі та щільності — Токіо, Чунцин, Даллас.

Це не просто масштабування Флоренції — це новий спосіб життя. Гігантські міста викликають втрату орієнтації, анонімність і труднощі у керуванні. Ця «незрозумілість» — ціна масштабу. Але вони також пропонують більше можливостей, свободи та різноманіття, підтримуючи активність більше людей у більш різноманітних комбінаціях — чого не досягне міська культура, що зберігає людський масштаб.

Я вважаю, що знана економіка незабаром зазнає такої ж трансформації.

Зараз знана праця становить майже половину ВВП США, але її функціонування здебільшого залишається людським масштабом: команди з кількох десятків людей, робочі процеси, що ґрунтуються на зустрічах і листах, організації, що не витримують сотень співробітників… Ми все ще будуємо «Флоренцію» з каменю та дерева.

Коли AI-помічники почнуть масово використовуватися, ми збудуємо «Токіо» — організацію з тисяч AI і людей; робочі процеси, що працюють цілодобово у різних часових поясах без очікування пробудження когось; рішення, що формуються за участю людського розуму у потрібних пропорціях.

Це буде інший досвід: швидший, з більшим важелем, але спочатку — більш заплутаним. Щотижневі наради, квартальні плани, річні оцінки можуть втратити свою актуальність, з’являться нові ритми. Ми втратимо частину ясності, але здобудемо масштаб і швидкість.

Перевершуючи водяні колеса

Кожен технологічний матеріал вимагає від людей перестати дивитися у дзеркало заднього виду і почати уявляти новий світ. Карнегі дивився на сталь і бачив міські горизонти; ланкаширський власник фабрики дивився на парову машину і бачив заводи далеко від річки.

Ми все ще перебуваємо у «водяній» стадії AI — вставляємо чат-ботів у вже існуючі робочі процеси. Але нам потрібно не лише зробити AI-пасажиром, а й уявити: коли людські організації зміцнюються сталлю, коли дрібна робота доручена безперервному інтелекту, яким можна керувати цілодобово, — яким стане майбутнє знаної праці?

Сталь, пар і безмежний інтелект. Наступний горизонт вже попереду, і він чекає, щоб ми побудували його власноруч.