Черты будущего: как цифровизация влияет на социальную сферу и экономику

18.07.2019 180

Невозможно отрицать, что развитие компьютеров и компьютерных сетей как средств для обработки информации приводит, да уже и привело, к существенным изменениям в обществе: его социальном устройстве, искусстве, науке. Такие изменения не планируются заранее, как грандиозные проекты поворота Сибирских рек вспять, а скорее, наоборот, происходят как естественная реакция общества на новые возможности ИТ. 

В обществе, как и в любой очень сложной системе, предсказать такие изменения достаточно сложно. Это видно по темам в футурологии и научной фантастики всего 50 лет назад – ожидалось развитие атомной инженерии, полёты в космос, управление погодой, сложные расчёты на ЭВМ, но никак не информатизация, миниатюризация и всеобщая связанность.

Поэтому сейчас имеет смысл обратить внимание на отдельные особенности ИТ, которые уже появились, но ещё не сказались напрямую на нашем обществе. Или, быть может, уже начались сказываться, но пока в небольшом объёме, незаметно.

977-min.jpg

Первый, самый существенный момент – значительное сокращение времени концентрации внимания (в англоязычной литературе – «attention span»). Лёгкость доступа к новой информации, особенность работы нашего мозга как машины с обратной связью и подкреплением полезного поведения привели к тому, что мы предпочитаем короткие кусочки, «сниппеты» информации. Нам всё сложнее сконцентрироваться на длинном произведении, серьёзном исследовании – на большом объёме взаимосвязанной информации. И эта особенность всё больше проявляется в каждом последующем поколении, постепенно, но неотвратимо.

Конечно, неправильно в этом обвинять социальные сети, журналистов или кого-либо ещё, заявлять, что они «портят» общество. Нет. Наоборот, это специфика мозга, заложенная в его конструкции, или, если переходить на ИТ-терминологию - «баг», который появился при определённом сочетании внешних условий. И этот баг мы сейчас исправить не в силе, нам необходимо учиться с ним существовать, принимать его в расчёт при планировании обучения, работы, исследований.

Очень близкой к этому является всё большая специализация людей, отсутствие энциклопедичности знания. Мы уже сейчас полагаемся на внешний поиск и классификацию информации, научные исследования почти 100% завязаны на компьютеры и интернет.

Мир постоянно изменяется вследствие прогресса: общество становится сильнее, но каждый отдельный человек - физически слабее; в обществе развивается наука, но каждый отдельный индивид становится немножко «глупее», менее всесторонне развит, больше полагается на внешнее знание – компьютер – чем на свой мозг.

Глобальная связанность и зависимость от компьютеров приносит и положительные моменты. Например, облегчение доступности оборудования для учёных. Сейчас совершенно не обязательно физически присутствовать в месте проведения опыта, команда может быть распределённой по странам и континентам. Даже больше – человеческое присутствие на многих научных экспериментах, если не на всех, будет полностью необязательным. Эксперимент может проводиться там, куда человек ещё не добрался или не может добраться физически.

Если компьютер может контролировать или проводить эксперимент, то он может и создавать новое знание при помощи экспертных систем или искусственного интеллекта. Но такое «новое» знание скорее всего будет логически необъяснимо для человека. Мы пока не очень хорошо представляем себе, как работает наш мозг, но многие учёные сходятся в том, что в нём есть очень большой автономный раздел (подсознание), который генерирует новое знание, и второй раздел (разум), который строит логические объяснения этого нового знания, структурирует и упрощает его для последующего использования. Большинство современных систем ИИ пытаются имитировать именно работу подсознания, но вторая часть – структурирование и упрощение для восприятия человеком, пока не поддаётся реализации. Да и не совсем понятно, сможет ли она работать как система «для восприятия человеком», или она будет структурировать информацию, чтобы сделать её «понятной» для других компьютеров (а не для человека).

Если перефразировать американского фантаста и футуролога Артура Кларка, любое достаточно развитое знание неотличимо от магии. Конечно, для достаточно сложных областей знаний это присутствует и в текущий момент, но для знания, созданного компьютером, это будет неотличимо от магии для всего человечества. Мы уже сейчас не можем логически (то есть с помощью правил и формул) объяснить прогнозы погоды, рассчитанные нейронными сетями по текущим и прошлым данным. И даже в более простой области: во многих случаях не получается «объяснить» решение скоринговой машины, которая на основании исторических данных по клиентам банка делает предсказание о кредитном риске. Вывод есть, а «рациональное объяснение» для человека – отсутствует.

Если посмотреть на все эти текущие тенденции развития ИТ-проектов, оценить взаимосвязь с социумом, то можно отметить следующие тенденции.

Всё больший перенос общения в цифровые каналы связи, во всех областях: от личного общения, игр, до медицины, взаимодействия с государством и науки. Операторы мобильных и кабельных сетей постепенно превращаются в поставщиков инфраструктуры доступа в единую сеть – и либо они займут новую нишу, как, например, компании строящие и эксплуатирующие автодороги, либо найдут новые форматы взаимодействия с другими направлениями – ритейлом, логистикой, индустрией развлечения, с государственными органами и т.п.

Цифровизация общения приведёт к полной идентификации всех участвующих агентов, как организаций, так и всех людей. Анонимность как таковая в ближайшее время пропадёт почти полностью, так как в этом заинтересован и бизнес, и государство.

Будут развиваться и механизмы идентификации (и формальные, и косвенные), и механизмы хранения, сопоставления и обработки данных. Законы о защите персональных данных – как наши, так и западные – хотя и преследуют правильные цели, но по большей степени мало выполнимы в текущий момент. Сможет ли быть реализован действительно полезный, консистентный и адекватный механизм, пока не совсем ясно.

Накопление большого массива данных приведёт к дальнейшему развитию и внедрению систем машинного анализа (ИИ типа нейронных сетей, и новых, про которые мы пока не знаем), которые будут заниматься идентификацией субъектов взаимодействия, анализом шаблонов поведения, предсказанием, а иногда и – противозаконно или в «серой» зоне - даже генерацией новых данных, неотличимых от настоящих (фейковые видео, распространение поддельных новостей, имитация голоса).


Расскажи друзьям:

 
Оценка и обучение ИТ-специалистов по ключевым направлениям разработки программного обеспечения. Курсы от экспертов-практиков по языкам программирования, системному и бизнес-анализу, управлению проектами, тестированию ПО, архитектуре ПО. Luxoft Training – единственный учебный центр в России, авторизованный IIBA. Действует скидка 10% на обучение физических лиц.
   Подпишись на ежемесячный DigestLT
Успешная форма подписки.
Пользователь только что записался на курс ""
Спасибо!
Форма отправлена успешно.