Даже если развитие МООК в ближайшем будущем не приведет напрямую к выдаче дипломов и прочих востребованных рынком документов об образовании, такие курсы в любом случае могут стать угрозой для бизнес-моделей многих колледжей. Массовые вводные лекции в рамках таких курсов, как «Экономика» и «Психология», являются жизненно важными источниками дохода для колледжей, давая им возможность с минимальными затратами для себя обучать сотни студентов, большинство из которых вносит полную плату. Как только студенты получат возможность заменить такие курсы бесплатными или недорогими МООК, проводимыми знаменитыми профессорами из элитных учебных заведений, они не преминут это сделать, что само по себе станет настоящим ударом по финансовой стабильности многих не самых лучших учебных заведений.
Массовость МООК сама по себе станет важным фактором внедрения инноваций по мере их развития. Участие студентов в таких курсах сопровождается сбором огромного количества данных о них самих и о том, что приводит их к успеху или неудаче. Как мы видели, применение методов обработки больших данных почти всегда дает важные наблюдения, которые позволяют со временем добиваться более высоких результатов. Образование тоже не стоит на месте, а значит, можно ожидать, что с появлением новых технологий они будут все чаще использоваться в рамках МООК. Например, адаптивные системы обучения можно считать своего рода роботизированными преподавателями. Эти системы тщательно отслеживают успехи отдельных студентов, предлагая им индивидуальное обучение и персональную помощь. Они также способны подстраиваться под темп обучения, соответствующий способностям студентов. У нас уже есть примеры успешной работы таких систем. В частности, это показывает недавно проведенное рандомизированное исследование, включавшее анализ статистических данных по вводным курсам в шести государственных университетах. В рамках исследования все студенты были поделены на две группы: преподавание для членов первой группы проводилось в традиционном формате, тогда как главным методом во второй было роботизированное обучение с ограниченным количеством аудиторных часов. Оказалось, что результаты обучения были схожими в обеих группах студентов, «включая процент успешно сдавших экзамены, количество баллов на заключительном экзамене и результаты стандартной оценки статистической грамотности»
{201}.
Если сфера высшего образования все-таки «падет» под стремительным натиском цифровых технологий, весьма велика вероятность того, что результаты последующей трансформации будут носить неоднозначный характер. С одной стороны, стоимость высшего образования снизится, и оно станет доступно более широкому кругу людей, но, с другой, внедрение новых технологий может привести к разрушению отрасли, которая сама по себе является важным поставщиком рабочих мест для высококвалифицированных специалистов. И, как мы уже видели на примере целого ряда других отраслей, стремительное развитие технологий автоматизации на основе ПО ставит крест на будущем многих рабочих мест, которые требуют высокой квалификации и которые, вероятнее всего, будут интересовать новых выпускников. Пока алгоритмы оценивания эссе и роботы-преподаватели будут учить студентов навыкам письменной речи, многие из рутинных задач по написанию текстов, выполняемых начинающими специалистами, будут автоматизированы с помощью алгоритмов вроде тех, что разрабатываются компанией Narrative Science.
Также нельзя исключать естественную синергию роста популярности МООК и практики офшоринга в области умственного труда. Если выпускникам массовых онлайн-курсов все-таки начнут выдавать дипломы о высшем образовании, это неизбежно приведет к тому, что значительная часть этих дипломов достанется студентам из развивающихся стран. К тому же они будут составлять большую часть самых успешных студентов. А значит, по мере привыкания к найму специалистов в рамках этой новой парадигмы работодатели будут все чаще искать подходящих кандидатов в других странах.
Высшее образование является одной из двух главных отраслей экономики США, которым до настоящего момента удавалась оставаться в стороне от стремительного прогресса в области цифровых технологий. Тем не менее внедрение различных инноваций, включая МООК, автоматизированные алгоритмы оценивания и адаптивные системы обучения, указывает на то, что эта отрасль уже встала на путь революционных изменений. В следующей главе речь пойдет об еще одном оплоте доцифровой эпохи — системе здравоохранения, для покорения которой роботам придется преодолеть еще даже большее сопротивление, чем в случае с высшим образованием.
Глава 6
Испытание здравоохранением
В мае 2012 г. в клинику Марбургского университета в Германии поступил мужчина 55 лет. У пациента отмечались жар, воспаление пищевода, низкий уровень гормона щитовидной железы и ухудшение зрения. До того он уже побывал у нескольких врачей, которых его состояние привело в полное замешательство. К моменту госпитализации в клинику в Марбурге он почти ослеп, а также у него были все признаки сердечной недостаточности. За несколько месяцев до того на другом континенте весьма похожая медицинская загадка привела к операции по пересадке сердца женщине 59 лет в Медицинском центре Университета Колорадо в Денвере.
Как оказалось, у обеих этих загадок была одна и та же разгадка: отравление кобальтом
{202}. Оба пациента ранее перенесли операцию по протезированию тазобедренного сустава с использованием металлического протеза. По мере изнашивания металлические имплантаты выделяли частицы кобальта, оказывая продолжительный токсический эффект на организм пациентов. По удивительному совпадению, описывающие эти два случая статьи были опубликованы независимо друг от друга в двух ведущих медицинских журналах в один и тот же день в феврале 2014 г. В статье немецких врачей содержалась одна поразительная деталь: в отличие от американских коллег, которые решили прибегнуть к хирургической операции, немецким специалистам удалось разрешить загадку благодаря тому, что один из них вспомнил сериал «Доктор Хаус», показанный в феврале 2011 г. В одной из серий главный герой доктор Грегори Хаус столкнулся с аналогичной проблемой и поставил нетривиальный диагноз: отравление кобальтом в результате протезирования тазобедренного сустава.
Тот факт, что две группы врачей могут с большим трудом поставить один и тот же диагноз — да еще и тогда, когда решение проблемы можно найти в сериале, который идет в прайм-тайм перед миллионами телезрителей, — показывает всю степень ограниченности медицинских знаний и навыков диагностирования конкретного врача — и это в эпоху, когда Интернет настолько облегчил доступ к информации и максимально расширил возможности для взаимодействия! В результате процесс диагностирования и лечения заболеваний в основных своих чертах остался практически неизменным. Одним из самых важных положительных последствий применения технологий искусственного интеллекта и больших данных в медицине может стать пересмотр традиционного подхода к решению проблем и получение доступа ко всей той информации, которая сейчас заключена в голове каждого отдельно взятого врача или опубликована в малоизвестных медицинских журналах.
