ИИ коренным образом меняет здравоохранение, потому что он обладает сверхъестественной способностью выявлять закономерности. Этот навык – искать признаки отклонений – лежит в основе того, что делают каждый день такие врачи, как патологоанатомы, онкологи и рентгенологи. Эта мысль мало утешает, но велика вероятность, что в какой-то момент нашей жизни 38 процентам из нас будет диагностирован рак
[111]. Рак является второй по распространенности причиной смерти
[112] во всем мире, но большинство стран сталкиваются с нехваткой квалифицированных специалистов: в исследовании трудовых ресурсов в онкологии 2018 года среди 93 стран было обнаружено, что в 27 странах имелось менее одного клинического онколога на каждую тысячу пациентов
[113]. И в восьми странах было ноль локальных клинических онкологов для лечения раковых больных. В Соединенных Штатах количество квалифицированных онкологов ограничено правовым запретом на количество резидентов, в то время как спрос растет, поскольку мы живем дольше и все больше людей имеют улучшенный доступ к медицинскому страхованию.
Людям нужна вся помощь, которую они могут получить, – и ИИ может предоставить ее. Optellum, стартап со штаб-квартирой в Великобритании, создал ИИ-систему диагностирования, которая может обнаружить рак легких у пациента раньше докторов, гарантируя больший процент выживания. Ученые в Японии создали систему, которая определяет смертельно опасный рак прямой кишки с точностью до 86 процентов
[114]. А команда Стэнфордского университета создала базу данных, состоящую из 130 000 фотографий кожных болезней и затем разработала алгоритм для диагностики рака кожи
[115]. Нам все еще нужны врачи – нам нужно больше врачей, – но эти ИИ-инструменты помогут медикам принимать лучшие и более эффективные решения.
Наряду со здоровьем ИИ может также играть большую роль в решении одной из наиболее насущных проблем безопасности нашего времени: кибербезопасности. Случаи крупной утечки данных в последние годы (Target, Equifax, TJX, Управление кадровой службы США – и это лишь некоторые примеры) показали, как уязвима наша персональная информация. Но ИИ имеет возможность сократить масштабы мошенничества и киберпреступности. Так как ИИ быстро выучивает мошеннические схемы – и распознает, когда обычный образ действия нарушается, – он может выявить угрозы для системы кибербезопасности организации.
Крупные компании, такие как PayPal и Visa, сообщают о низком или сокращающемся уровне мошенничества благодаря ИИ в их системах безопасности. По данным Harvard Business Review, компании по всему миру используют ИИ в целях обеспечения безопасности намного чаще, чем в любых других
[116].
ИИ также предлагает решения для многих наших проблем с транспортом и мобильностью, и он готов стать силой умных городов будущего. Муниципальные образования от округа Пима в Аризоне до Массачусетского департамента технологий активно используют ИИ-системы для оптимизации транспортного потока и снижения перегруженности дорог. Беспилотные машины, которые созданы на основе интеллектуального программного обеспечения, могут сократить 94 процентов дорожных происшествий, вызванных человеческой ошибкой
[117]. Решения для персональной мобильности, такие как UNI–CUB от Honda, который помогает людям, не имеющим возможности проходить большие расстояния, использует ИИ для выявления еле уловимых движений своих пользователей, чтобы скорректировать скорость и направление. Приложения для райдшеринга, включая Uber и Lyft, используют ИИ-алгоритмы для того, чтобы гарантировать, что водители прибудут в нужное для пассажиров место и время.
Соединенные Штаты – мировой лидер в сфере ИИ как в плане исследований, так и в плане коммерциализации, но наша позиция не является гарантированной. Китай составил план по созданию $150-миллиардной ведущей мировой ИИ-индустрии к 2030 году, включая $2-миллиардный исследовательский парк, занимающийся вопросами ИИ в Пекине. Франция, Британия и Индия недавно объявили о своих собственных стратегиях по лидированию в ИИ. Канада позиционирует себя как ведущий центр научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) в сфере ИИ, привлекая инвестиции от компаний, в число которых входят Google, Microsoft и GM, – Монреаль говорит, что у них самая высокая концентрация глубоко изучающих тему студентов и исследователей в мире
[118].
Ниндзя-руководство, представляющее частный сектор, поддерживаемое квалифицированным кадровым резервом и упрощенной регуляцией, представляет собой выигрышную формулу для инноваций в Соединенных Штатах и за границей. Ниндзя-лидеры в правительстве должны стратегически думать о создании регулятивной среды, которая побудит инновации в ИИ к развитию, продолжая ставить в приоритет передовые исследования и тем временем принимая во внимание «подрывы», которые может вызвать ИИ. Хорошая регуляция обеспечивает баланс между безопасностью и инновациями, когда дело доходит до предвзятости в алгоритмах и наборах данных, владения данными, безопасностью, сокращения рабочих мест и развития трудовых ресурсов.
Индустрия и правительство должны объединиться для работы над существующим – и будущим – воздействием ИИ на нашу рабочую силу. Большинство работ улучшатся благодаря ИИ и вскоре будут созданы новые. Но некоторые будут безвозвратно утеряны. Мы должны убедиться в том, что наши кадры подготовлены для работ будущего, включающих в себя помощь людям, чьи рабочие места были сокращены, получить навыки, необходимые им, чтобы преуспеть в новых «ролях». Мы как индустрия также должны заняться вопросом безопасности данных, чтобы заполучить общественное доверие к ИИ. Пользователи должны быть уверены в том, что их персональные данные защищены.
