Будущее труда: Как проектировать системы, способствующие человеческому росту в эпоху ИИ

Искусственный интеллект не заменит вас, но жесткие системы, которые мы строим вокруг него, могут это сделать.

Каждые несколько недель заголовки предупреждают о том, что искусственный интеллект угрожает нашим работам. Это ощущение повсюду — ИИ как великий разрушитель, готовый преобразовать целые индустрии и сделать человеческий труд устаревшим. Страх вполне понятен, но это не полная картина.

• Суть проблемы не в противостоянии ИИ и людям — вопрос в том, какие системы мы создаем и позволяют ли они людям развиваться или сводят их к заменяемым частям.
• Модели, ориентированные на эффективность, хрупки — они построены на метриках индустриальной эпохи, оптимизируют выход, но игнорируют адаптивность, креативность и человеческий рост.
• Защитой служит не только политика — устойчивые экономики зависят от систем, которые ставят человеческую адаптивность в центр, позволяя людям эволюционировать с технологиями.

Будущее принадлежит человеческому ИИ — модульным, гибким системам, которые рассматривают людей как соавторов и со-творцов, а не просто ресурсы для оптимизации.

Вопрос не в том, заменит ли ИИ людей. Лучший вопрос: какие системы мы строим и позволяют ли они людям процветать?

Технологии не заменяют людей самостоятельно. Заменяют системы. И те, что мы построили до сих пор, вызывают беспокойство своей хрупкостью. В нашей гонке к автоматизации мы отдали приоритет эффективности над адаптивностью, предсказаниям над потенциалом.

В результате возникает экосистема инструментов, которые оптимизируют выход, а не понимают людей, стоящих за ними. Это действительно опасность — структуры, которые не развиваются вместе с нами и платформы, которые не реагируют на то, кем мы являемся.

Организации, которые будут лидировать в принятии ИИ, — это не те, у кого самые большие бюджеты или самые продвинутые инструменты, а те, кто дает возможность каждому сотруднику эффективно и безопасно использовать ИИ. Пока эта основа не будет заложена, компании не просто недоиспользуют программное обеспечение, они оставляют значительный человеческий потенциал невостребованным.

Во многом мы пытаемся решать проблемы завтрашнего дня с помощью принципов дизайна вчерашнего дня. Большинство современных приложений ИИ по-прежнему формулируются с учетом индустриального мышления: сократить труд, минимизировать затраты, увеличить масштаб. Эти метрики имели смысл, когда работа была физической, линейной и повторяющейся. Но в цифровой, когнитивной экономике, где создание ценности зависит от адаптивности, обучения и креативности, нам нужны системы, которые могут делать больше, чем просто считать. Нам нужны системы, которые могут сотрудничать.

Это именно то, где разговор о `будущем труда` зачастую упускает суть. Он колеблется между утопическими обещаниями о жизни с улучшением ИИ и дистопическими страхами массовой безработицы. Но настоящая история более приземленная и на самом деле более срочная. Это о проектировании систем, которые позволяют тому, что я хотел бы назвать человеческим ростом: возможности для индивидов развивать новые навыки, менять роли и вносить значимый вклад в развивающиеся условия.

Без этого мы рискуем не только потерей рабочих мест. Мы подрываем основу устойчивой экономики.

Недавняя статья в Harvard Gazette предупреждает, что если ИИ внезапно подорвет ценность навыков среднего класса или заменит значительную часть рабочей силы, последствия могут быть катастрофическими — не только экономически, но и политически и социально. Даже хорошо задуманные политики могут не успевать поспевать. Субсидии или налоговые льготы могут смягчить удар, но в гиперконкурентном глобальном рынке компании, освобожденные от старых трудовых затрат, все еще обыграют тех, кто с ними связан.

Эта реальность подчеркивает неудобную истину: мы не можем сделать будущее труда защищенным с помощью политики. Самая устойчивая защита — это не только защитное законодательство, но и проектирование систем, которые ставят человеческую адаптивность в центр, чтобы люди могли эволюционировать вместе с технологиями, а не быть исключенными из них.

Этичный ИИ — это не только защита и аудит предвзятости. Это о намерениях на уровне систем. Это о проектировании ради достоинства, а не только ради продуктивности. Когда мы думаем о ИИ как о соавторе, а не о замене, акцент смещается. Внезапно цель не в том, чтобы создать машины, которые могут думать как мы — это создать среды, в которых наше мышление расширяется, информируется и возвышается инструментами, которые мы используем.

Чтобы это сделать, нам нужна инфраструктура, которая является гибкой, адаптивной и регенеративной. Это значит, что системы, которые учатся у людей, а не только о них. Это значит, что нужно рассматривать человеческий потенциал как динамичный, а не фиксированный. И это значит, что нужно двигаться дальше устаревшего представления о платформах `одного размера для всех`, которые пытаются предписывать результаты сверху.

На практике это требует модульного подхода к ИИ: такого, который интегрирует человеческие данные в области работы, обучения и благополучия безопасным и суверенным образом, предлагая контекстуальную поддержку, адаптированную к индивидуальным целям.

Нам нужно двигаться к системам, которые не просто обрабатывают данные, но и воспринимают и реагируют на всю сложность человеческого опыта. Это значит, что нужно поощрять рост, а не просто отслеживать его. Целеустремленный интеллект должен быть спроектирован так, чтобы направлять людей по жизненным этапам, распознавая эмоциональные сигналы, такие как выгорание, отсутствие вовлеченности или необходимость в обновлении — не как аномалии, а как часть естественной человеческой траектории.

Это именно тот парадигмальный сдвиг, к которому мы должны стремиться: не просто использовать ИИ для оптимизации производительности, но и для ускорения успеха на человеческих условиях.

Это не о том, чтобы отвергать прогресс. Это о том, чтобы переосмыслить его направление. Автоматизация уже на пути. ИИ будет встроен почти в каждый инструмент и процесс, который мы используем. Но влияние, которое он окажет на общество, будет зависеть почти исключительно от того, как мы решим его применять. Если мы продолжим рассматривать людей как переменные, которые нужно оптимизировать, мы создадим хрупкие системы и тревожные рабочие силы. Если же в свою очередь мы спроектируем с целью помочь людям процветать, мы откроем иной вид продуктивности, основанный на доверии, адаптивности и долгосрочной ценности.

Это не теоретически. Мир уже меняется. Роли становятся более гибкими. А сейчас навыки эволюционируют быстрее, чем дипломы могут сигнализировать. Люди больше не определяются одной должностью или карьерным путем, и наши — желательно контекстуальные — системы должны начать это отражать.

Эта следующая глава цифровой экономики не будет принадлежать тем, кто принимает ИИ с наибольшей скоростью, а тем, кто использует его с наибольшим разграничением. Она будет принадлежать строителям, которые осознают, что люди не просто входные данные для оптимизации, но соавторы в развивающейся эволюции интеллекта. Сам ИИ не является нашим противником; это зеркало, отражающее приоритеты, которые мы закодируем в системах, окружающих его. И именно эти системы — а не только алгоритмы — решат, будем ли мы уверенными в этой новой эре или окажемся тихо стираемыми ее импульсом.

Читать дальше: Искаженная жизнь ИИ показывает, почему нам нужно децентрализовать | Мнение

Сунил Райна является генеральным директором и основателем CereBree, платформы когнитивной инфраструктуры, направленной на преобразование экосистем навыков — как люди и организации взаимодействуют с талантами, возможностями и интеллектом рабочей силы. Более 17 лет, руководя цифровыми трансформациями в компаниях Fortune 500, Сунил сейчас сосредоточен на создании ИИ-систем, которые учитывают контекст, этически обоснованы и предназначены для улучшения — а не замены — человеческого принятия решений. Его работа соединяет стратегию предприятия и агентный ИИ для создания масштабируемой, ориентированной на человека инфраструктуры для долговременного роста.