Secret Cyborgs: The Present Disruption in Three Papers
Итан Моллик описывает беспрецедентную ситуацию: ChatGPT и подобные инструменты массово внедряются индивидуально, минуя организации, и уже сейчас дают огромный прирост продуктивности. Три исследования показывают масштаб сдвига: программисты с AI-помощником работают на 55,8% быстрее, профессионалы пишут документы на 37% быстрее с лучшим качеством, а добавление паровой машины в фабрику XIX века давало всего 25% прироста. Третья работа, картируя задачи в 800 профессиях, показывает, что под удар попадают не опасные и рутинные работы, а высококвалифицированные: преподаватели, юристы, психологи, учёные. Возникает феномен «секретных киборгов» — больше половины пользователей генеративного AI признаются, что скрывают его применение, ведь преимущество AI-текстов исчезает, если все знают об их происхождении. Автор делает вывод: и компаниям, и отдельным работникам нужно срочно учиться использовать эти инструменты, потому что инструкции не существует и ключ — быстрое обучение.
Секретные киборги: нынешний слом в трёх работах
Будущее уже наступило — осталось разобраться с парой деталей.
Мы наблюдаем первые контролируемые эксперименты по использованию генеративного AI, и они показывают, что разрушение, которое несёт AI, уже здесь — просто не все об этом знают.
Возможно, это покажется неожиданным, если вы читаете мой Substack, но когда-то я скептически относился к способности подрывных технологий по-настоящему изменить то, как мы работаем. Ведь внедрение технологий повышения продуктивности на рабочих местах исторически шло медленно и тяжело. Особенно крупные организации требуют значительных доказательств, прежде чем вкладываться в новые технологии, и даже после покупки могут пройти годы, прежде чем эффект станет ощутим. Это особенно справедливо потому, что технологические сломы обычно требуют целого набора смежных технологий, обучения и организационных систем, чтобы дать плоды.
Возможно, именно поэтому быстрые сломы со временем стали ещё более редкими. С того момента, как Edison впервые представил электрическую лампочку и электросистему, прошло всего 10 лет до того, как New York City почти полностью перешёл с газового на электрическое освещение. Сегодня такое представить трудно. Действительно, есть растущие свидетельства того, что темп научного развития и скорость роста продуктивности в последние десятилетия замедлились.
Но в ноябре всё изменилось — с выпуском ChatGPT. Он полностью перевернул все мои ожидания относительно внедрения AI-технологий. А именно:
Он был широко выпущен для частных пользователей, фактически бесплатно, и стал самой быстрорастущей технологией, достигшей 100 миллионов пользователей. Он не требовал никаких дополнительных технологий, платформ или процессов, чтобы быть эффективным. Не было организационного преимущества при внедрении. Ни одна компания не успела опробовать технологию первой и составить инструкцию, не было простого способа (и было много барьеров) использовать технологию в команде или организационном контексте. Кто угодно мог сам разобраться, как применять её в работе, и мог рассказать об этом другим — или нет. Ранние признаки указывали на то, что он сразу же даёт ощутимый прирост личной продуктивности.
Нынешняя ситуация поистине беспрецедентна. Мы наблюдаем массовое внедрение технологии, которая способна существенно повысить личную продуктивность, но которая пока не используется организациями в полную силу. Свежие исследования начинают показывать, насколько это серьёзно.
Больше, чем паровая машина?
Теперь у нас есть два отдельных контролируемых исследования влияния ChatGPT и связанных технологий на интеллектуальный труд, и результаты впечатляют. Исследование программистов зафиксировало прирост продуктивности в 55,8% при использовании AI (и это с инструментом Copilot AI, который даже не на переднем крае!). Жаль, что в Substack нет крутых шрифтовых опций, иначе я заставил бы эти цифры мигать, подчёркивал их и, может, даже крутил: 55,8%.
Это всего одна профессия (правда, её работники зарабатывают в сумме 464 млрд долларов в год!), но второе исследование показывает, что эффект не ограничивается программированием. В этой новой работе профессионалов попросили написать реалистичные служебные записки, стратегические документы и политики. Те, кому дали ChatGPT, выполняли задания на 37% быстрее, а средний уровень качества их письма также вырос. И всё это без дополнительного обучения и большого опыта работы с ChatGPT (что, по моим наблюдениям, даёт огромную разницу).
Это говорит о том, что прирост продуктивности, достижимый при использовании универсальных AI-инструментов вроде ChatGPT, по-видимому, действительно велик. По неофициальным свидетельствам, рост продуктивности в 30%–80% — не редкость в самых разных сферах: от геймдизайна до HR. Это не инкрементальные улучшения, а массивные эффекты, способные преобразить то, как мы работаем. И что особенно бросается в глаза — эти результаты получены при использовании универсального инструмента вроде ChatGPT, а не специализированных AI-инструментов. Это означает, что потенциал прироста продуктивности не ограничен узким кругом отраслей, а применим в самых разных областях.
Мы не знаем, переоценены эти приросты или недооценены, но они задают полезную базовую точку. Чтобы дать контекст: для среднестатистической небольшой фабрики в США XIX века добавление паровой машины повышало продуктивность на 25%. Так что я с большой уверенностью завершаю свой скептицизм относительно сломов и утверждаю: происходит нечто очень значительное.
Слом сверху
Третья работа, опубликованная на этой неделе, даёт представление о том, насколько широко этот слом может ощущаться. Используя устоявшуюся методику сопоставления того, что хорошо удаётся AI, с реальными задачами 800 профессий, авторы смогли определить, какие профессии и отрасли наиболее подвержены воздействию AI. Важно отметить, что подверженность не означает замены, но она означает, что AI, скорее всего, окажет наибольшее влияние именно на эти профессии и виды бизнеса. Вот эти два списка:
Обратите внимание, что в них вошли как очень крупные отрасли, так и множество высококвалифицированных профессий — от учёных до учителей, психологов и юристов. Это сильно расходится с давним убеждением, что AI и автоматизация в первую очередь придут за опасной и рутинной работой. Напротив, наиболее подверженными воздействию AI оказываются одни из самых высококвалифицированных и высокооплачиваемых профессий.
Если объединить эти два направления исследований, становится понятен масштаб слома. AI способен повысить продуктивность работников в тех областях, где автоматизация и эффект масштаба ранее были большой редкостью. Эти профессии часто требуют большей самостоятельности и охватывают несколько типов задач (учителю нужно готовить уроки, проверять работы, писать рекомендательные письма, вести занятия, отвечать родителям, вести внеурочные программы, выполнять административную работу и т. д.). Получив возможность переложить самые надоедливые и трудозатратные части своей работы, работники этих отраслей сильно мотивированы быстро перенимать AI — либо чтобы работать меньше, либо чтобы выставлять счёт за больший объём работы. Это рецепт быстрого внедрения на индивидуальном уровне.
Секретные киборги
Любопытно, что те же стимулы намекают: многие работники могут не торопиться раскрывать, насколько широко они используют AI-инструменты. Преимущество созданных AI писем и отчётов, выглядящих как написанные людьми, быстро улетучивается, если окружающие узнают, что они сгенерированы AI. Я провёл небольшой ненаучный опрос в Twitter, и более половины пользователей генеративного AI сообщили, что хотя бы иногда используют технологию, никому об этом не говоря. Среди нас есть секретные киборги.
И самое поразительное — нам не нужны новые технологии (хотя многие уже на подходе!), чтобы добиться прироста производительности от AI в 30% и более: нынешних инструментов достаточно. Последствия могут перекроить то, как мы работаем, в масштабах, сопоставимых с Промышленной революцией. В ту эпоху организации, сумевшие овладеть паровой энергией и автоматизацией, получили значительное конкурентное преимущество, что заставляло людей работать в составе сложных организаций, чтобы пользоваться плодами этих технологических достижений. Сегодня в надвигающемся буме AI у организаций преимуществ куда меньше. С учётом такого потенциала прироста производительности каждой компании следует прямо сейчас уделять значительную часть времени своих лучших сотрудников тому, чтобы разобраться, как использовать AI для улучшения работы.
А каждому работнику стоит уделять время тому, чтобы понять, как использовать эти универсальные инструменты в свою пользу. Им стоит думать о том, как автоматизировать свою работу, убрав из неё нудные и нетворческие части, и составить представление о грядущем сломе раньше, чем организации, в которых они работают, осознают все последствия AI. Им также стоит подумать о том, что делать с дополнительным временем, которое могут высвободить такие эксперименты.
Мы находимся в самом начале эпохи AI, но слом уже происходит. Инструкции нет. Ни у кого пока нет ответов. Главное — учиться быстро.
