Даже находясь в авангарде цифровой революции, разработчики софта, по всей видимости, точно так же, как и работники других сфер, обеспокоены тем, что автоматизация и технологический прогресс могут в какой-то момент лишить их рабочего места — об этом говорят результаты недавнего опроса, проведенного аналитической фирмой Evans Data.

Действительно, согласно результатам опроса, разработчики опасаются того, что искусственный интеллект (ИИ) отправит их на свалку истории. Аналитическая фирма опросила более 550 разработчиков, занятых в разных отраслях экономики. На вопрос о том, что больше всего беспокоит их в карьерном плане, почти треть из них (29,1%) выбрали категорию ответа «Я и моя профессия программиста будем вытеснены искусственным интеллектом».

Следующие по важности проблемы, волнующие программистов, относятся к востребованности платформ. О своем беспокойстве по поводу морального устаревания платформы, на которой они работают, заявили 23% респондентов, а 14% сказали, что опасаются того, что выбранная ими платформа не обретет достаточной популярности.

«Еще один интересный результат этого исследования заключается в том, что больше трех четвертей разработчиков считают, что роботы и искусственный интеллект потенциально могут принести огромную пользу для человечества, но при этом немногим более 60% также считают, что все это может привести к катастрофе, — рассказал Джанел Гарвин, генеральный директор компании Evans Data. — Эти две группы респондентов, вполне очевидно, пересекаются, что говорит о двойственных чувствах разработчиков по отношению к зарождающимся умным машинам. Эти машины привнесут несомненную пользу, однако также поспособствуют разрушительным переменам в культурной и экономической сферах».

Некоторые эксперты отмечают, что программисты часто имеют возможность оценить мощь ИИ первыми, так что они более остро чувствуют его потенциал.

«Неудивительно, что у разработчиков, способных более глубоко, чем большинство людей, понять сущность искусственного интеллекта, он вызывает беспокойство, — говорит Эл Хилва, аналитик из компании IDC. — Тем не менее, я считаю, что существует множество других менее творчески ориентированных профессий и должностных обязанностей — к примеру, новостной корреспондент, — которые изначально больше подвержены риску».

Однако, если взглянуть на проблему шире, то станет очевидно, что в последние годы ощутимо выросла обеспокоенность тем, что технологии, поначалу механические и электрические, со временем заменят людей, считает Хилва.

«Со временем так и получается, но в итоге мы имеем смещение акцента на рынке труда в сторону наукоемких профессий, а также переориентацию экономики на новые виды продукции, — говорит он. — В целом, конечно, произошли определенные пертурбации, но они также поспособствовали невероятному экономическому росту и улучшению уровня жизни практически всех слоев населения».

Исследование Evans Data проведено в преддверии наступления «когнитивной эры», как ее называет главный исполнительный директор корпорации IBM Джинни Рометти. Используя свою систему когнитивных вычислений Watson в качестве движущей силы, IBM полным ходом врывается в когнитивную эру. Платформа Watson разработки Голубого Гиганта отличается интерфейсом, управляемым человеческим языком, что позволяет пользователям делать непосредственные запросы к системе на родном языке. Watson понимает естественный язык и отвечает на нем же. Система может заглатывать огромные объемы данных и анализировать их в считанные миллисекунды. Она также самообучаема и способна обновлять свою базу знаний при каждом использовании.

В ходе пленарного доклада на прошедшей в январе выставке Consumer Electronics Show Джинни Рометти объявила о новых достиженимях и партнерских соглашениях, относящихся к когнитивной вычислительной платформе Watson от IBM. Каждое такое достижение теоретически может некоторым образом повлиять на ситуацию с рабочими местами — взять хотя бы совместные планы компаний IBM и Softbank Robotics по созданию робота под управлением Watson. В ходе совместных работ Softbank удалось встроить систему Watson в своего «робота-эмпата» под названием Pepper, наделив его таким образом способностью на лету понимать и задавать вопросы и открыв новые возможности для применения робототехники для нужд бизнеса в сфере банковских услуг, розничной торговли и гостиничной индустрии.

Недавно компания IBM объявила о выпуске пилотной версии такого робота, который будет работать в отеле консьержем. Поведением робота-консьержа, названного именем Конни, будут управлять совместно IBM Watson и продукт партнера по экосистеме Watson, компании WayBlazer, предлагающей когнитивную платформу для организации путешествий на базе Watson. Испытания робота пройдут в отеле Hilton McLean, что в пригороде Вашингтона (Северная Виргиния). Конни черпает предметные знания из систем Watson и WayBlazer, чтобы предоставлять типичную для консьержа информацию вроде рекомендаций, что посмотреть в округе и где вкусно поесть.

«Являясь первой системой когнитивной эры, Watson наделяет цифровые приложения, продукты и системы неким подобием мыслительной деятельности, — говорит Джон Келли, старший вице-президент подразделения IBM, занимающегося исследованиями и поиском технических решений, комментируя новости с выставки Consumer Electronics Show. — Мы уже отмечаем, как эта технология спровоцировала преобразования в таких непохожих отраслях, как здравоохранение, страхование и розничная торговля».

Келли упомянул три отрасли, но, может быть, следующей на очереди будет разработка программного обеспечения? По всей видимости, некоторые разработчики проявляют признаки беспокойства.

«Не думаю, что в краткосрочной перспективе Watson каким-то образом угрожает благополучию программистов, — поделился своим мнение Чарльз Кинг, главный аналитик фирмы Pund-IT. — Процесс разработки состоит из многочисленных задач, которые платформа на сегодняшний день выполнять не в состоянии. Но с течением времени весьма вероятно, что Watson и подобные ей платформы будут усовершенствованы до такой степени, что смогут эффективно использоваться на отдельных этапах разработки, особенно требующих выполнения крайне сложных или однообразных ручных операций».

В то же время Кинг советует не забывать, что процесс DevOps непрерывно развивается и что разработчики пользуются различными инструментами для облегчения и упрощения своей работы: «Рано или поздно когнитивные платформы вроде Watson смогут выполнять подобные задачи, позволив ИТ-специалистам сосредоточиться на более творческих, требующих воображения видах деятельности».

Как ни странно, в опросе, проведенном Evans Data в октябре, программисты, работающие с большими данными, отметили, что в проектах, где используется техники и методики машинного обучения, участие человека не заканчивается вместе с реализацией проекта. Этот опрос, зафиксировавший мнение более 529 разработчиков ПО, работающих с большими данными, показал, что из 75% респондентов, компетентных в вопросах машинного обучения, большая часть считает, что участие человека в жизненном цикле приложений требуется хотя бы время от времени. Причем 44% из них отметили, что в случае с приложениями, использующими машинное обучение, их непосредственное вмешательство требуется всегда или почти всегда. А 47% разработчиков сообщили, что программное обеспечение, применяющее методы машинного обучения, требует периодического участия человека. О том, что вмешательство человека совсем не нужно, заявили только 2,6%.

«Приложения для искусственного интеллекта и машинного обучения, возможно, покажутся примерами реализации полностью автономных вычислений, в ходе которых компьютеры сами учатся обрабатывать и применять данные, — заявил Майкл Расалан, руководитель отдела исследований в фирме Evans Data. — На практике же разработка кода для машинного обучения не имеет ничего общего с этой фантастикой. Подавляющее большинство разработчиков, задействованных в машинном обучении, сообщают о том, что машинное обучение все равно требует непосредственного активного участия со стороны программистов. Большой пласт работ при разработке приложений с машинным обучением включает в себя проектирование систем больших данных и создание разнообразного кода для утилит Hadoop. И даже после запуска проекта многим разработчикам нужно будет придумывать и оптимизировать алгоритмы, необходимые для анализа обширных объемов данных. Этот процесс непрерывен и почти всегда требует непосредственного участия и контроля со стороны человека».