Профессии на вылет. Часть 3

Роботизация захватывает рынок труда, и в обозримом будущем существование некоторых профессий окажется под вопросом. Как мы писали ранее, в зоне риска — работники банка, бухгалтеры, кадровики и даже водители. Сегодня мы продолжим список специальностей, оказавшихся под угрозой исчезновения.

Фото: droit-technologie.org

Композитор

Одна из быстро развивающихся областей машинного обучения в последние годы — генеративные модели. Это алгоритмы, предназначенные для создания новой информации — изображений, химических соединений, звуков и музыки.

В 2014 году появились генеративно-состязательные нейронные сети. Суть их работы заключается в том, что две нейронные сети соревнуются друг с другом, одна — создает новый объект, например мелодию, вторая — пытается отличить сгенерированные объекты от созданных людьми. Например, нейросеть AIVA сочиняет симфоническую музыку. Звучит она пока довольно странно. Впрочем, это часто можно сказать и о музыке, сочиненной композиторами-людьми. Более того, это качество часто высоко ценится. AIVA создает популярную классику, которая вполне может подойти для звукового оформления блокбастеров. А ведь это только один из множества подобных проектов.

Можно предположить, что в ближайшем будущем нейросети смогут прослушивать весь объем сочиненной человечеством музыки в считанные часы и... творить. Причем в заданном направлении — хотите Баха, хотите Шенберга. А хотите — популярные мелодии, которые придутся по вкусу простым людям, а не эстетам. Что немаловажно, такой «нейрокомпозитор» будет дешев, лишен мук творчества и пунктуален. Пока исполнение песен остается за живыми музыкантами. Но и в области синтеза речи при помощи нейронных сетей уже есть успехи.

Космонавт

Космос с самого начала принадлежал машинам из-за сложности условий работы в его пространстве, таких как жесткое излучение, высокие и сверхнизкие температуры, отсутствие воздуха и др. Вдобавок ко всему люди не способны переносить высокие перегрузки, что сильно ограничивает темпы освоения пространства. Статистика показывает значительное снижение количества пилотируемых полетов по сравнению с 1970–1980-ми годами. На сегодняшний момент многие специалисты и ученые придерживаются мнения, что людям не нужно летать в космос — это слишком опасно и не слишком эффективно.

Курьер

Когда мы говорили о профессии кладовщика, то упоминали возможность использования дронов для доставки грузов, которую изучает Amazon. Из ярких медийных историй на эту тему можно вспомнить и PR-акцию компании Dodo Pizza, в ходе которой эта фирма продемонстрировала доставку пиццы при помощи коптеров. Во многом в силу роста емкости аккумуляторов технология дронов находит все более широкое применение.

DHL, как и Amazon, не хочет оставаться в хвосте прогресса. У этой компании уже есть роботележка, которая возит посылки. Консервативные немцы решили не связываться с дронами и довериться старым проверенным колесам. Не отстают от них и калифорнийские инноваторы — с 2016 года аналогичные проекты запущены компаниями Marble и Starship Technologies. Впрочем, быстрое развитие этой технологии уже вызвало протесты и даже законодательные ограничения.

Менеджер среднего звена

В ряде случаев алгоритм вполне способен справиться с работой начальника. В сервисах Uber, Lyft или курьерской службе Deliveroo задачу контроля и оценки работников выполняет приложение на смартфоне.

В Deliveroo алгоритм на основании мониторинга курьеров регулярно высылает работникам персональные оценки за месяц. Курьеры здесь, как и шоферы Uber, не включаются в штат компании, а юридически являются самозанятыми и не имеют никакой социальной защиты. Их работа оценивается сразу по нескольким параметрам: время принятия заказа, время в пути до ресторана, время в пути до клиента, время у клиента, опоздания, непринятые заказы и другие. Программа сравнивает результаты курьера с собственными нормативами. Может и похвалить: «Ваше среднее время в пути до клиента оказалось меньше нашей оценки, что означает, что вы соответствуете нашему уровню качества услуг. Ваша средняя разница составила −3,1 минуты». Рейтинги на основании ответов на запросы клиентов и оценок своим водителям выдает и алгоритм Uber.

Продолжение

Автор: Александр Зотин, старший научный сотрудник ВАВТ, Сергей Марков, специалист по машинному обучению и ИИ, основатель портала 22century.ru