Разработчики Darci начали с создания базы картин, в которой каждое произведение искусства сопровождалось описательными прилагательными "мрачное", "печальное", "вдохновляющее" и т. п., данными им людьми. Затем они обучили нейронную сеть так, чтобы она могла формировать ассоциации, и, наконец, загрузили в нее новые картины, которые она должна была самостоятельно охарактеризовать. Программа The Painting Fool может использовать результаты работы Darci при принятии решения о достижении или недостижении поставленных целей в процессе создания полотна.
Я не хочу сказать, что в скором времени толпы художников и композиторов лишатся своей работы. Я лишь хочу обратить внимание на то, что для методов, используемых в ПО с творческим уклоном, многие из которых, как мы могли убедиться, основываются на генетическом программировании, можно найти множество других способов применения. Если компьютеры могут сочинять музыку и проектировать электронные компоненты, то нет ничего невероятного в том, что совсем скоро они сформулируют новую правовую доктрину или придумают новый подход к решению какой-либо проблемы в менеджменте. Пока же реальная угроза автоматизации по-прежнему распространяется лишь на те виды умственного труда, которые отличаются наибольшей степенью рутинности и шаблонности. Однако ситуация меняется очень быстро.
Нигде так не ощущается стремительный ход прогресса, как на Уолл-стрит. Там, где когда-то вся торговля в большой степени зависела от непосредственного общения - либо среди несмолкающего гула голосов на биржевых площадках, либо по телефону, - теперь она во многом определяется действиями машин, взаимодействующих по оптоволоконным каналам связи. По некоторым оценкам, на алгоритмы автоматизированной торговли сейчас приходится не менее половины или даже 70 % всех операций на фондовом рынке. Эти изощренные роботы-трейдеры, во многих из которых используются самые передовые разработки в области искусственного интеллекта, не ограничиваются простым выполнением стандартных торговых операций. Чтобы получить прибыль, они отслеживают действия паевых инвестиционных фондов и пенсионных фондов, пытаясь выявить интересующие их акции и скупить их накануне крупных сделок, инициируемых такими фондами. Они стараются обмануть другие алгоритмы, сначала наводняя систему фиктивными заявками-приманками, а затем отзывая их за доли секунды. И Bloomberg, и Dow News Service предлагают специализированные продукты в машиночитаемом формате, призванные удовлетворить потребность в финансовых новостях прожорливые алгоритмы, которые могут - в течение приблизительно нескольких миллисекунд - превратить их в прибыльные торговые операции. Новостные службы также предоставляют оперативные количественные данные, благодаря чему машины всегда в курсе того, какие именно акции и иные инструменты инвестирования пользуются наибольшей популярностью. Twitter, Facebook и блогосфера также служат источниками входных данных для этих соперничающих друг с другом алгоритмов. В 2013 г. группа физиков опубликовала в журнале Nature статью, в которой рассказала о результатах проведенного ею исследования мировых финансовых рынков. В частности, ученые заявили о "нарождающейся экосистеме конкурирующих машин, натравливающих друг на друга "стаи" хищнических алгоритмов" и предположили, что роботизированная торговля не просто вышла из-под контроля разработавших соответствующие системы людей, но и оказалась выше их понимания.
В этом мире, населенном алгоритмами, которые пребывают в состоянии постоянной борьбы, события разворачиваются столь стремительно, что ни один даже самый быстрый трейдер никогда не сможет за ними угнаться. Более того, скорость - иногда измеряемая в миллионных или даже миллиардных долях секунды - имеет настолько критическое значение для успеха алгоритмической торговли, что фирмы с Уолл-стрит в совокупности уже инвестировали миллиарды долларов в создание вычислительных центров и прокладку коммуникационных каналов, стремясь получить хотя бы незначительное преимущество в скорости. К примеру, в 2009 г. компания Spread Networks потратила целых $200 млн на прокладку новой волоконно-оптической линии связи длиною 1328 км напрямую из Чикаго в Нью-Йорк. Вся работа проводилась в режиме максимальной секретности, чтобы конкуренты ничего не заподозрили, - и это несмотря даже на то, что часть маршрута пролегала через Аллеганские горы и для ее прокладки использовалась взрывчатка. С вводом новой волоконно-оптической линии компания получила преимущество в скорости над существующими линиями связи в три или четыре тысячных секунды. Этого было достаточно, чтобы любая система алгоритмической торговли, использующая новый канал, легко обходила своих конкурентов по рынку. Оказавшись в невыгодной ситуации, фирмы с Уолл-стрит выстроились в очередь на аренду канала связи - по некоторым сведениям, им пришлось выложить за эту услугу в десять раз больше стоимости аренды более медленного канала. Ведется работа по прокладке аналогичного кабеля по дну Атлантического океана между Лондоном и Нью-Йорком; ожидается, что новый канал позволит сократить текущее время выполнения операций на пять тысячных секунды.
Влияние всех этих технологий автоматизации на рынок труда очевидно: даже в период роста фондового рынка в 2012–2013 гг. крупные банки с Уолл-стрит не переставали выступать с объявлениями о массовых увольнениях, часто приводивших к исчезновению десятков тысяч рабочих мест. На рубеже XXI в. на Уолл-стрит работало почти 150 000 финансистов; к 2013 г. это число сократилось чуть более чем на 100 000 - и это при том, что как объем транзакций, так и прибыли отрасли поднялись до рекордно высоких значений. На фоне общего роста уровня безработицы на Уолл-стрит было создано по крайней мере одно высокооплачиваемое рабочее место: в конце 2012 г. Дэвид Феруччи, специалист в области информационных технологий, руководивший проектом по созданию Watson, ушел из IBM, откликнувшись на предложение о работе от одного хеджевого фонда с Уолл-стрит, где ему предстояло применить последние разработки в области искусственного интеллекта для моделирования экономики; судя по всему, предполагалось, что наличие таких моделей должно стать конкурентным преимуществом торговых алгоритмов фирмы.
Офшоринг и рабочие места, требующие высокой квалификации
Констатируя все более высокую автоматизацию рабочих мест, занимаемых сейчас так называемыми белыми воротничками, приходится признать, что все худшее для них - в особенности для представителей профессий, требующих по-настоящему высокой квалификации, - еще впереди.
Казалось бы, это не относится к практике офшоринга - переводу рабочих мест, связанных с умственной работой, в страны с низкой оплатой труда за счет использования электронных средств коммуникации. Высокообразованные и высококвалифицированные специалисты, такие как юристы, рентгенологи и в особенности программисты и эксперты в области информационных технологий, уже почувствовали на себе значительное влияние этого процесса. Например, в Индии работают целые армии операторов колл-центров и ИТ-специалистов, а также специалистов по оформлению налоговой документации, хорошо знакомых с налоговым кодексом США, и юрисконсультов, прошедших специальную подготовку для ведения дел в рамках не индийского, а американского законодательства и готовых в любой момент за небольшую плату провести анализ законодательства и правоприменительной практики для американских фирм, являющихся участниками судебного разбирательства. На первый взгляд, феномен офшоринга никак не связан с атакой компьютеров на рабочие места. Однако все как раз наоборот: очень часто офшоринг предшествует автоматизации, а рабочие места, создаваемые в странах с низким уровнем оплаты труда, оказываются недолговечными, уступая натиску новых технологий. К тому же новые разработки в области искусственного интеллекта способствуют еще большему ускорению темпов офшоризации рабочих мест, которые пока еще не могут быть полностью автоматизированы.