Долгие годы люди думали, что роботы отнимут их хлеб. Исследователи из Оксфордского университета в 2013 году подсчитали, что к 2033 в США 47% всей работы будут выполнять машины. Другие эксперты уверены, что технологии создают высококвалифицированные рабочие места, а не заменяют рабочих. Но большие данные и развитие машин позволяют им выполнять когнитивные задачи высокого уровня.
Некоторые офисные профессии оказались под угрозой. Более того — даже потребность в живых врачах может уменьшиться. Под катом — пять примеров.
Финансовые и спортивные репортеры
Журналист собирает информацию, берет интервью, отвечает на вопросы кто, что, где, когда, почему и как сделал, и записывает результаты — это ежедневная рутина. Но если эту информацию может найти, прочесть и понять машина — она имеет потенциал стать отличным репортером.
Associated Press в июне 2014 начала создавать корпоративные отчеты о доходах с помощью программного обеспечения Insights и данных, получаемых от Zacks Investment Research. После устранения ошибок процесс стал полностью автоматизированным.
Спортивный отдел Associated Press автоматизировал написание репортажей о событиях с небольшой аудиторией. Так издание экономит время живых репортеров, которых можно занять более интересными мероприятиями.
Интернет-продавцы
Программное обеспечение от Persado, использующее естественный язык, определяет, какая тема письма наиболее вероятно найдет отклик.
Компания работала с такими клиентами, как финансовый конгломерат Citi и производитель одежды Нейман Маркус. Система анализирует сообщения и создает формулировки, которые вызовут положительную эмоциональную реакцию. Машина тестирует тысячи формулировок для поиска лучших версий. В результате письма с автоматически сгенерированными темами в два раза чаще открываются, чем написанные живым человеком.
Большой потенциал есть у систем покупки рекламы. Вместо того, чтобы живому человеку отбирать площадки для размещения, программное обеспечение, используя миллиарды единиц информации о потенциальных клиентах, таргетирует рекламу с помощью наиболее подходящих ресурсов.
Анестезиологи, хирурги и диагносты
Вы можете не доверять свое здоровье приложениям, но подготовку к обследованию вы можете доверить автоматической системе от Johnson & Johnson — регулятор США ее уже одобрил её для седации перед колоноскопией и другими манипуляциями. Человек пока еще нужен, но один специалист сможет работать с несколькими машинами, так что количество анестезиологов на клинику может уменьшиться.
Суперкомпьютер IBM Watson, широко известный своей победой в американском аналоге «Своей игры», лучше человека определяет рак легких: в 90 процентах случаев против 50 — у врачей. Суперкомпьютер может гораздо лучше следить за состоянием пациентов, получать гораздо больше информации об анализах в режиме реального времени. Компания открыла программу Watson for Oncology: Watson задает вопросы и делает предположения, используя для этого данные последних медицинских исследований в области онкологии, медицинскую карточку пациента и симптомы. А врачу нужно спать, есть и проводить время с семьей.
Хирурги уже используют роботизированные системы в качестве помощников в малоинвазивных вмешательствах. Пока чаще основную роль выполняет хирург — например, он управляет роботом Да Винчи. Но некоторые операции роботы уже выполняют самостоятельно: Да Винчи в 2012 году за девять часов сделал операцию на сердце через отверстие в три с половиной сантиметра. Хирурги следили за операцией, готовые перенять управление — но это не понадобилось.
Адвокаты и юридические консультации
Для успешной работы в суде адвокат должен перелопатить огромное количество материалов для каждого конкретного дела — тем более в странах, где используется прецедентная судебная система. Традиционно эту задачу возлагали на плечи молодых юристов, выпускников учебных заведений. Теперь эту обязанность может выполнить программное обеспечение.
Системы используют синтаксический анализ и распознавание ключевых слов, просматривая электронную почту, тексты, базы данных, отсканированные документы, чтобы найти всю нужную для конкретного дела информацию. Вполне возможно, что в будущем Watson сможет не только диагноз пациентам ставить, но и адвокатам помогать.
Наиболее высокооплачиваемые юристы — те, кто способен предсказать аргументы противников, способные оценить возможный исход дела, зная прошлые решения и особенности конкретного судьи. В Мичиганском Университете и Южно-Техасском юридическом колледже создали статистическую модель, которая сумела предсказать исход семидесяти одного дела, рассмотренного в Верховном суде США.
Финансовые аналитики и советники
Предиктивные системы, большие данные и растущие компьютерные мощности позволяют создавать инструменты для анализа и прогноза успеха инвестиций. Живой пример тому — система Томаса Терстона, которая предсказала рост Snapchat, Uber, и Airbnb. Моделирование настолько успешно, что Том зарабатывает с его помощью — в фирме Growth Science, которая продает прогнозы крупным инвесторам, и инвестирует сама. Еще один пример — SigFig, учитывающая риски и использующая алгоритмы для диверсификации инвестиций.
Автоматические советники вытесняют с рынка живых профессионалов.
Автор: ivansychev
