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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
