На протяжении большей части прошлого столетия профессионализм считался ценным активом. Человек получал образование, подтверждающее его квалификацию, и десятилетиями позволял опыту накапливаться. Например, инженер-механик 1985 года во многом оставался таким же специалистом и в 1995 году. Вся структура карьер опиралась на одно тихое предположение: что накопленный, усваиваемый опыт сохраняет свою ценность достаточно долго, чтобы стоить его приобретения.
Искусственный интеллект разрушает именно это предположение, и, по мнению автора, мы не честны относительно того, что это означает, поскольку правдивая версия неудобна. Общепринятая точка зрения заключается в том, что срок годности навыков стал короче, что вещи просто быстрее устаревают. Это правда, но это недооценивает происходящее. Предыдущие волны автоматизации устраняли ручной и рутинный труд — задачи, которые нам было легко передать.
Однако нынешняя волна отличается по своей сути. Она нацелена на усваиваемые «экспертные» навыки: анализ, составление чертежей, диагностику, моделирование, структурированное рассуждение. То есть, именно то, что призвано сертифицировать квалификация. Когда вы получаете диплом, вы подтверждаете, что усвоили передаваемый набор знаний. Эта категория теперь является самой автоматизируемой, поскольку модель способна мгновенно усвоить тот же объем знаний почти без дополнительных затрат и никогда не забудет ни слова из них.
Таким образом, речь идет не о том, что навыки немного быстрее деградируют. Это история о том, как машина изучает работу эксперта одновременно с ним, а затем выполняет ее бесплатно. В таком свете переквалификация начинает казаться не столько опережением кривой, сколько бегом на все более быстром беговой дорожке.
Рефлексивный ответ на эту ситуацию — это «больше обучения». Необходимо постоянно учиться, накапливать сертификаты и регулярно переучиваться. Это сообщение, которое вся система — работодатели, учебные заведения, люди вроде автора — имеет все основания повторять, и поэтому важно прямо заявить, что простая версия этого утверждения не соответствует действительности.
Потому что фраза «просто учись быстрее» несправедливо что-то делает. Она берет проблему, созданную темпами технологий и приоритетами работодателей, и возлагает весь груз ее решения — время, деньги, тревогу — на отдельного человека. Это подразумевает, что если ты отстаешь, значит, ты недостаточно старался, хотя земля двигалась все это время. И это скрывает неудобный факт: большая часть полученных знаний не закрепляется.
Уровень завершения самостоятельного онлайн-обучения известен своей низкой статистикой. Перенос знаний из аудитории на реальную работу еще хуже. Само по себе большее обучение никогда не могло стать решением такой сложной проблемы.
Ничто из этого не означает, что обучение перестало иметь значение. Это означает, что мы оптимизировали не тот уровень обучения. Если машина теперь может хранить экспертизу, ценность человеческого приобретения этой экспертизы смещается. Она перемещается с самой экспертизы на все, что ее окружает: знание того, какие проблемы стоит решать в первую очередь; способность принимать суждения, чтобы отличить хороший ответ от просто правдоподобного; обладание доверием и контекстом, которые позволяют применять экспертизу внутри сложной организации; умение работать рядом с системами, которые знают столько же, сколько и вы, о узкой теме. Машина может хранить знания. Она пока не может нести ответственность за то, что с ними делать.
Это действительно более сложная задача, чем создание учебной программы фактов и процедур. Передача скоропортящейся экспертизы — того уровня, который сейчас коммерциализирует ИИ, — это то, что хорошо делают наши институты. Создание прочного человеческого слоя вокруг нее — суждения, проницательности, способности удерживать неопределенность и все же принимать решение — это то, что пока делает почти никто. Вот этот пробел стоит закрыть.
Именно поэтому автор не согласен с модным утверждением о том, что дипломы и глубокие сертификаты утратили свою актуальность. Вы не можете проявлять суждения в области, которую не понимаете; вкус строится на фундаментах, а не на настроениях. Глубокое основание, которое дает серьезная программа, позволяет вам контролировать машину, которая говорит свободно, но не обладает мудростью. Меняется сама функция этого фундамента — это не ворота, через которые вы проходите один раз и плывете по течению, а основа, на которой вы стоите, продолжая все выше этого перестраивать.
Для специалистов практический вывод менее утешителен, чем совет «учись учиться», но более полезен. Предполагайте, что специфическая экспертиза, которой вы гордитесь, ограничена по времени. Инвестируйте в слой выше нее — в суждение, доверие, способность принимать верные решения, когда ответ неясен, — потому что это та часть, которую машина скоро не займет. И остерегайтесь тех, кто предлагает бесконечные курсы как единственное решение.
Знание впервые в истории становится почти бесплатным. Редким остается человеческая способность решать, что с этим делать — какая проблема стоит внимания машины, какому ответу доверять, какой риск принять. Эта способность всегда имела значение. Просто до сих пор она была упакована вместе с экспертизой, которую приходилось зарабатывать тяжелым трудом. Этот пакет распадается. Люди и учреждения, которые понимают, что именно половина была целью, сделают больше, чем просто адаптируются. Они будут создавать то единственное преимущество, которое не истекает со сроком годности.