Вице-президент Intel Гади Сингер и глава подразделения компании по поиску талантов в сфере ИИ Крис Райс рассказали в интервью IEEE Spectrum, почему наука о данных теперь считается «крутой» дисциплиной, как удержать в компании топовых специалистов в сфере ИИ, а также посоветовали, как избежать предвзятости алгоритмов.

О миллионных гонорарах

СМИ чуть ли не ежедневно пишут о зарплатах ИИ-специалистов, которые приближаются к гонорарам голливудских звезд. По словам Райса, цифры нисколько не преувеличены: «За профессионалов в этой отрасли сейчас конкурируют не только технологические компании. Теперь инженеров ИИ хотят нанять в самых разных индустриях, от финансовой до медицинской. Одним нужны разработчики, другим — специалисты, способные внедрить технологию в производство».

«Разумеется, когда спрос по всему миру настолько велик, зарплаты будут соответствующие».

Сингер подчеркнул, что у «сотрудника сферы ИИ» нет четко прописанной должностной инструкции, как у бухгалтера. Это огромный разброс профессий, поскольку нужны как разработчики «железа» и «софта», так и дизайнеры, специалисты в области данных и машинного обучения, а также исследователи.

«Эта отрасль развивается быстрее, чем любая технология за всю историю. То, что называли „прорывом“ в машинном обучении в 2016, стало „наследием“ в 2018. Поэтому люди, способные непрерывно учиться и быть в авангарде событий, очень ценятся», — добавил Сингер.

Об обучении новых инженеров

Университеты по всему миру в срочном порядке начали готовить ИИ-специалистов, а индустрия в своем развитии все чаще опирается на последние открытия ученых. «Это приводит к тому, что стартапы берут профессоров в штат для постоянных консультаций. Те, в свою очередь, получают возможность проводить исследования прямо на производстве», — рассказывает Райс.

«Проблема в том, что технологические гиганты забирают из академических кругов больше специалистов, чем университеты успевают выпустить».

Но поскольку престиж профессии очень вырос, все больше студентов собираются получить образование в сфере ИИ. «Наука о данных всегда воспринималась, как нечто предельно скучное. Что-то вроде статистики. Теперь же предмет считается крутым, а значит, на эту специальность поступают по-настоящему яркие и талантливые люди. И это помогает индустрии развиваться семимильными шагами», — добавил Сингер.

О попытке удержать ценных специалистов

«В сфере науки о данных люди меняют работу примерно раз в 21 месяц — профессионалы кочуют из компании в компанию. Но не потому, что недовольны условиями труда. Нет, они ищут возможность решать все новые и новые задачи, находить ключ к интересным проблемам. А значит, IT-гигантам необходимо заранее продумывать перспективы, которые они могут предложить сотрудникам, еще на этапе собеседования», — уверен Райс.

«Вместо того, чтобы расписывать преимущества нового офиса и годовых бонусов, расскажите специалистам о том, какой вклад в развитие индустрии они смогут сделать, работая в вашей организации».

«Учитывайте основные вопросы, которые задают себе топовые профессионалы. Они чувствуют, что находятся на самом пике современных технологических разработок? Они ощущают, что год за годом растут и узнают все больше нового? У них есть понимание, что их работа действительно важна? Современные топовые разработчики больше не хотят сидеть в крошечном кабинете и писать код. Им важно приносить пользу обществу», — заявил Сингер.

О предвзятости алгоритмов

«То, каким образом строится машинное обучение, будет напрямую влиять на его дальнейшее видение мира. И для того чтобы алгоритмы не перенимали предвзятость разработчиков, команды должны состоять из максимально разных людей. Они, в силу своих личных особенностей, будут смотреть на любую проблему с противоположных точек зрения. В результате, ИИ получит самый широкий угол обзора», — посоветовал Сингер.

Вице-президент Intel считает, что ИИ-системам нового поколения можно будет объяснить, что такое предвзятость, как ее распознать и как научиться ее избегать. Современные технологии так не могут, но это лишь вопрос времени.

Пока же приходится создавать специальные инструменты для выявления предвзятости ИИ. Например, консалтинговая компания Accenture представила алгоритм «Ревизор», который анализирует, насколько справедливо выносят вердикты ИИ-алгоритмы.

Microsoft также всерьез озабочена растущим влиянием предвзятости алгоритмов машинного обучения на судьбы людей. Компания разрабатывает простую «приборную панель», которая покажет, насколько справедливо ИИ обрабатывает данные. А в начале мая аналогичный алгоритм представила соцсеть Facebook. 

О профессиях будущего

По мнению вице-президента Intel, в будущем почти не останется профессий, не связанных с ИИ. Будет ли это работа с людьми или исключительно с компьютерами, в здравоохранении или в программировании, в заботе о престарелых или в статистическом бюро.

В любой отрасли непременно появятся элементы искусственного интеллекта. 

Именно повсеместное внедрение ИИ приводит к постепенному исчезновению целого ряда рабочих мест. В ближайшие восемь лет под угрозой окажется как минимум 41 профессия. По крайней мере, такие прогнозы делает Бюро статистики труда США.

Массовой безработицы, вызванной внедрением роботов и ИИ, опасаются как простые рабочие, так и известные ученые. Но есть специалисты, которым можно не беспокоиться. Причем, многие из этих профессий не требуют высшего образования. Например, можно стать репетитором по видеоиграм и очень хорошо зарабатывать.