Разговоры о влиянии ИИ на работу обычно сводятся к вопросу, кого он заменит: сначала копирайтеров, потом программистов, потом аналитиков. Однако, как пишет автор статьи на Habr, замена человека машиной плохо описывает происходящее. ИИ быстрее меняет экономику работы: стоимость получения результата определенного качества резко падает, а вместе с ней — представление о том, какое качество считается нормальным.
Раньше улучшение результата с 80 до 85% могло стоить двух часов работы, и часто эти пять процентов не оправдывали затрат. Теперь следующая итерация — проверить факты, найти слабое место в аргументации, попросить модель поспорить с тезисом — занимает несколько минут. Ответ модели не обязан быть правильным: в эксперименте с 758 консультантами BCG на задаче за пределами возможностей GPT-4 контрольная группа дала правильный ответ в 84,5% случаев, а пользователи GPT — только в 70,6%. Но на задачах внутри возможностей модели люди работали быстрее и получали более качественный результат. Исследование Шакеда Ноя и Уитни Чжан с 453 специалистами показывает ту же картину: примерно на 40% меньше времени при росте качества примерно на 18%.
ИИ удешевляет не только производство результата, но и попытку сделать его лучше. Это важнее очередного прогноза о количестве программистов в 2030 году. Автор называет это инфляцией качества интеллектуального труда: обесценивается не интеллект и не профессия, а результат определенного уровня, потому что его стало дешевле производить. Вчера было рационально остановиться на 80%, потому что следующие пять процентов стоили два часа. Сегодня они стоят несколько запросов к модели и полчаса проверки, а значит, постепенно перестают быть дополнительным качеством и становятся частью нормальной работы.
Историческая аналогия — керосиновая лампа Feuerhand. В 1937 году компания продала около 12 миллионов фонарей. Электрическое освещение не уничтожило Feuerhand: еще в XXI веке компания производила миллионы фонарей в год. Лампа осталась работающим устройством, но электричество сделало свет настолько дешевым и доступным, что лампа перестала быть нормальным способом освещать квартиру, оставшись для мест без электросети, аварийных ситуаций и походов. С интеллектуальным трудом может произойти то же самое: хороший отчет, презентация или код не становятся хуже от появления ИИ, но цена, за которую их можно получить, меняется, а вместе с ней — точка «достаточно хорошо».
Если дополнительная проверка отчета стоит два часа, ее отсутствие можно объяснить стоимостью. Если она стоит десять минут, объяснять сложнее. Если презентация определенного уровня раньше занимала половину рабочего дня, а теперь ее можно сделать за двадцать минут, способность сделать именно такую презентацию остается полезной, но перестает стоить прежних денег. Следующий сотрудник придет с тем же PowerPoint, тем же ChatGPT и теми же двадцатью минутами.
В этом нет ничего нового. Электронные таблицы не уничтожили бухгалтерию, хотя огромный кусок работы Excel делает мгновенно. Компьютеры не привели к тому, что бухгалтер заканчивает месячный отчет к обеду и следующие две недели смотрит в окно. Электронная почта не освободила часы, уходившие на бумажную переписку, а поисковые системы не оставили исследователям свободную половину рабочего дня. Когда технология снижает стоимость операции, организация обычно не возвращает полученную производительность сотруднику свободным временем, а начинает требовать больше. С ИИ к количеству добавляется и качество: если за то же время можно проверить больше гипотез, рассмотреть больше вариантов, сделать дополнительную итерацию и проверить собственный вывод, через некоторое время именно это и начинают считать нормальной работой.
