Огонь, согревающий вас в холодную ночь, – это благо; огонь, пожирающий ваш дом, – зло.
Точно так же и технологии сами по себе не могут быть благом или злом. Все зависит от их применения.
Многие из живущих сегодня людей, скорее всего, однажды столкнутся с машиной, которая почти во всех отношениях умнее их. Пример того, как это бывает, мир увидел в 2017 году. Программа искусственного интеллекта AlphaGo Zero научилась выигрывать у человека в китайскую стратегическую игру го, древнюю и чрезвычайно сложную, причем научилась сама, за сорок дней усвоив опыт, который люди накапливали несколько тысячелетий, и усовершенствовав его
[168].
Компания DeepMind, разработавшая программу AlphaGo Zero, считает, что искусственный интеллект не должен ограничиваться стратегическими играми: его следует использовать для создания технологий, которые принесут пользу обществу
[169]. Но, если мы хотим, чтобы технологии служили для восстановления природы и создания условий, способствующих процветанию человечества, мы не вправе рассчитывать на обещания корпораций.
Машины с искусственным интеллектом быстро учатся, и мы не можем точно предсказать, для чего их будут использовать. Машины способны еще эффективнее извлекать оставшиеся на Земле ресурсы и направлять тем, кто владеет этими технологиями, – вот почему защита от злоупотребления искусственным интеллектом с самого начала должна быть встроена в общую систему управления и контроля.
Политики и руководители компаний, не желающие принимать мер по борьбе с климатическим кризисом, любят ссылаться на будущие технологии как на решение всех проблем. Но перекладывать на технологии завтрашнего дня решение масштабных и срочных проблем, назревших уже сегодня, – это непозволительный риск. Во-первых, инновации могут не появиться вовремя, а во-вторых, новые технологии помогут лишь такому обществу, которое уже движется в правильном направлении. Надежда на будущие инновации – не оправдание сегодняшнему бездействию и отсутствию планов.
Конечно, нам нужны технологии, чтобы предотвратить климатическую катастрофу, но они обладают способностью усиливать и без того огромное неравенство в доходах. В мире, где на 70 % населения приходится всего 2,5 % общемирового богатства
[170], внедрение автоматизации может привести к еще большему неравенству и социальной нестабильности и дополнительно осложнить поиск решений по таким сложным проблемам, как изменение климата.
В определенных политических кругах популярны рассуждения о том, что иммиграция лишает работы местное население, однако сокращение рабочих мест во всем мире по большей части обусловлено именно автоматизацией
[171]. В ближайшие десятилетия эта проблема лишь усугубится. Аналогичным образом снижение потребления мяса, по мере его замены растительной пищей и искусственно произведенными аналогами, изменит экономики целых стран. В Бразилии в сельском хозяйстве задействовано более 20 миллионов человек
[172]. До двух третей из них заняты выращиванием крупного рогатого скота для производства говядины, а также сои, идущей на корм животным. Чтобы перейти к более экологичному сельскому хозяйству, на этих землях можно заняться производством биотоплива, потребность в котором в ближайшем будущем, по всей видимости, резко возрастет. Такой переход принесет огромный экологический эффект, однако без должного управления, без организации переподготовки и создания альтернативных рабочих мест, внезапная потеря работы миллионами людей может тяжело ударить по населению, что будет на руку политикам экстремистского толка. Даже если у нас появится технология, необходимая для борьбы с климатическим кризисом, переход к новой экономике может так повлиять на людей, что они изберут лидеров-популистов, а те не дадут нам вовремя воспользоваться узким окном возможностей для создания регенеративного будущего.
При должном управлении машины могут значительно помочь нам вовремя отреагировать на климатический кризис. Почти каждая отрасль, требующая прорывных технологий для построения регенеративного будущего, будет интенсивно использовать машинное обучение. Например, одна из самых серьезных проблем сегодня – это хранение больших запасов энергии из возобновляемых источников, которая вырабатывается неравномерно, только когда светит солнце или дует ветер.
Алгоритмы искусственного интеллекта сделали возможным полностью перестроить наши централизованные энергетические сети. Управляемые искусственным интеллектом, они могут стать распределенными, больше похожими на нейронные, динамично предсказывая, сколько энергии потребуется и когда. Интеллектуальные сети будут «интуитивно» составлять карту спроса и предложения энергии, переключаясь с хранения на передачу таким образом, чтобы больше энергии получать от возобновляемых источников, тем самым снижая потребление угля и газа – возможно, до нуля
[173].
Искусственный интеллект ускорит процесс декарбонизации и во многих других сферах. Машинное обучение будет использоваться для предотвращения утечек метана из газопроводов; для производства «солнечного топлива» – синтетического вещества, получаемого прямым или косвенным способом из солнечной энергии; для совершенствования технологии хранения энергии; для оптимизации и повышения эффективности транспорта; для снижения энергопотребления зданий; для посадки лесов с помощью дронов и так далее
[174]. Мы также надеемся, что искусственный интеллект поможет повысить точность предсказания природных катаклизмов и даже сделает возможным удаление парниковых газов прямо из атмосферы.
Достигнуть Парижского соглашения было непросто, но еще сложнее окажется выработать общие принципы применения искусственного интеллекта. В настоящее время страны включились в гонку за лидерство в этой новой области, и разные люди имеют отличающиеся взгляды на приемлемую степень вмешательства искусственного интеллекта в нашу жизнь. Например, население Нигерии и Турции обрадовалось бы, если бы хирургические операции проводили системы искусственного интеллекта, – в отличие от граждан Германии и Бельгии
[175]. В разных странах не одинаковый уровень давления на правительства в том, что касается правил применения искусственного интеллекта, и поэтому где-то законодательство очень либеральное, а где-то чрезвычайно строгое
[176].
