ЮрФак: изучение права онлайн

Влияние развития нейронных сетей на трудовые отношения

Автор: Лескина Э.И.

Л.С. Таль выделял в качестве обязательного признака личный характер труда1, так что труд может являться единственным источником существования человека, он неразрывно связан не только с самой личностью, но и с возможностью существования работника, членов его семьи. Именно этим обусловлены многие принципы институтов трудового права: минимальный размер оплаты труда, гарантии безработным гражданам, принцип справедливой заработной платы и т.д. Соответственно, когда какие-либо изменения могут посягнуть на устойчивость трудовых отношений, на их стабильность, предсказуемость, на востребованность профессий, их отмирание, обновление, на отношения в сфере занятости, – все это вызывает социальные волнения, которые порой угрожают стабильности. Труд можно разделить на физический и умственный (интеллектуальный). В настоящее время вряд ли найдутся противники минимизации физических усилий в трудовой деятельности. Машины и механизмы прочно заняли свою нишу как средства облегчения физического труда.

Что же касается умственного труда, то процессы цифровизации в последние годы стали активно внедряться в эту сферу. Третья и четвертая промышленные революции так же, как и первые преобразования, представляют вызов обществу, как обладают несомненными достоинствами, так и несут свои сложности. В сфере интеллектуального труда представляется, что как ранее промышленные революции освободили работника от тяжелого, в ряде случаев монотонного физического труда, так и последние революции, особенно четвертая, будут способствовать освобождению работника от рутинной работы в интеллектуальной, ментальной сфере.

Однако последние исследования показывают, что не только рутинная, однообразная работа может выполняться с помощью цифровых технологий, но и игровая и творческая деятельность уже стала подвластна механизмам. Прогнозы по безработице в связи с цифровизацией сильно разнятся: от 2 млн до 2 млрд человек к 2030 г. Так, согласно прогнозу McKinsey к 2030 г. около 400 млн человек на планете, или 14% рабочей силы, потеряют работу из-за того, что их функции станут выполняться с помощью цифровых технологий. А в отношении юридической сферы шансы исчезновения целых профессий были спрогнозированы следующим образом. Исчезновение ассистентов и помощников юристов – 94,5%; юридических секретарей – 97,6%; судебных репортеров – 50,2%; работников в сфере судебного права – 40,9%; судей – 40,1%; адвокатов – 3,5%2.

Наибольшие опасения по безработице вызывает использование нейронных сетей, поскольку именно данные технологии способны выполнять интеллектуальную работу, которая ранее выполнялась лишь людьми.

Нейронная сеть (artificial neural network) по своей сущности представляет собой математическую модель, построенную по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток живого организма и представленную во внешнем мире в виде программного или аппаратного объекта3.

Свое наименование нейронная сеть (нейросеть) получила из-за сходного с биологической нейронной сетью (мозгом) принципа действия, поскольку нейросеть также состоит из отдельных элементов – нейронов, сгруппированных в несколько слоев. При этом каждый из нейронов содержит определенную информацию, которая в процессе деятельности нейронной сети может меняться. Информация и данные, поступающие в нейронную сеть, последовательно проходят через всю систему нейронов, где обрабатываются с целью получения нового результата4. Таким образом, рассматриваемая технология использует для решения задач механизмы, схожие с процессом человеческого мышления, благодаря чему внутри системы запускаются процессы, позволяющие осуществлять самообучение.

Термин "нейросети" ("нейронные сети") используется в нормативно-правовых актах, однако легальное определение (в отличие от термина "искусственный интеллект") ему не дается5.

Итак, главный признак нейронной сети – это самообучаемость.

Нейросеть создается для решения конкретной задачи, и необходимо отметить тот факт, что, в отличие от действий механического оборудования, нейросеть самостоятельно повышает свою эффективность, использует заданную информацию и путем проб и ошибок улучшает свою работу для наиболее оптимального результата. Также нейросеть пополняет программный код, в котором фиксируется накопленный ею опыт6.

Нейронные сети в научной литературе могут пониматься либо как сам искусственный интеллект (широкое понимание термина "нейронная сеть")7, либо эти понятия не отождествляются. Большинство ученых все же не отождествляют понятия искусственного интеллекта и нейросетей8. Нам также представляется, что нейронная сеть – это одна из технологий искусственного интеллекта наряду с машинным и глубоким обучением. Именно в последнем значении понимается соотношение нейронных сетей и искусственного интеллекта на законодательном уровне9.

История создания нейросетей началась около 80 лет назад, когда У. МакКаллок и У. Питтс впервые использовали термин нейронные сети, а Н. Винер в это время выпустил в производство вакуумные лампы, где были реализованы идеи построения нейронных сетей. Через 5 лет после этого Н. Винер выпустил книгу о представлении биологических процессов математическими моделями. Далее, в 1958 г. был разработан перцептрон Розенблатта, который стал одной из первых моделей нейросетей, способной решать задачи классификации. Именно тогда были заложены основы теории нейросетей как компьютерного образа человеческого мозга.

Начиная с 80-х и до середины 90-х гг. XX в. наука вновь обратилась к исследованию нейросетей, а также глубокому обучению. Нейронные сети стали использоваться в различных сферах деятельности – в экономике, финансах, производстве и т.д. Однако в это время было задействовано небольшое число нейронных слоев, в связи с чем нейронные сети показывали слабые результаты своей деятельности, в частности в сфере прогнозирования. Важность данного периода в развитии нейронных сетей заключается в том, что именно в это время были открыты многие алгоритмы, правила и законы действия и создания нейросетей (например, метод обратного распространения ошибки (backpropagation), коннекционизм (connectionism) и др.). Именно тогда было принято предположение, что нейроны необходимо объединять в сеть подобно нейронам в человеческом мозге.

С 2000-х годов произошел новый виток в исследовании нейронных сетей. Прежде всего исследования в это время ведутся в связи с обработкой нейросетями изображений, появляются сверточные нейросети (convolutional neural network).

В настоящее время разработаны нейронные сети с сотнями нейронных слоев, что ранее невозможно было даже представить. Такие исследования, особенно в связи с идентификацией изображений, поддерживались ведущими американскими компаниями, такими как Google, Microsoft, Amazon, Facebook.

Одним из ярких примеров воплощения в жизнь таких технологий в юридической сфере можно считать проект Сбербанка России, который ввел в свою среду нейросеть, способную самостоятельно составлять исковые заявления10. Помимо этого, группа "Ренессанс страхование" начала использовать возможности программного решения на нейросетевых технологиях для анализа, прогнозирования, формирования предложений и процессов для своих клиентов11. Уже в настоящее время чат-боты используются работодателями в первоначальных собеседованиях посредством обмена сообщениями между соискателем и чат-ботом. В частности, создатели сервиса PapaJob разработали специальное мобильное приложение для поиска работы, внедрив в него технологию чат-бота, системы геолокации и нейросети. Здесь соискатели могут подбирать вакансии по ключевым словам или подходящие вакансии будут предложены им самим с помощью приложения на основании геолокации и их предпочтений. Затем соискатели проходят первичное собеседование с чат-ботом, по результатам которого соискатель может получить отказ либо приглашение на новое собеседование с представителем работодателя12. Далее, компанией Stafory был разработан робот-рекрутер Вера, который, помимо прочего, может проводить телефонное или видеособеседование, на котором робот задает вопросы, анализирует ответы, распознает эмоции соискателя13. За девять часов робот-рекрутер может провести интервью с 1 500 соискателями, что не под силу человеку14. В России данная технология набирает популярность среди крупных работодателей (ПАО "МТС", IKEA и др.).

Таким образом, революционная сущность применения нейронных сетей заключается в том, что ввод в них определенной новой информации порождает обработку и выдачу нового результата, нового продукта.

Уже с помощью используемых в настоящее время технологий нейронным сетям передают не только обыденные задания15, но и многие решения в интеллектуальной сфере. Современные искусственные нейронные сети уже продемонстрировали способность создавать художественные произведения – от живописи до стихотворений.

На текущий момент уровень интеллекта нейросети Google Translate вполне сопоставим с уровнем профессионального переводчика, а в марте этого года компания Microsoft выпустила алгоритм по переводу с китайского языка на английский в режиме реального времени16. Автоматизированные системы определения гола в футболе (Goal-Line Technology) успешно себя показали во время проведения чемпионата мира по футболу в нашей стране, хотя сами арбитры, вынужденные конкурировать с системой, заявляют, что сам дух игры может быть утрачен17.

Итак, области применения нейронных сетей огромны. Например, в сфере автоиндустрии создаются и функционируют автомобили с автопилотной системой вождения; в системе безопасности используется распознавание лиц; в сфере творчества создаются произведения искусства; в медицине возможна более качественная диагностика заболеваний; в сфере сельского хозяйства – автоматизация процессов сбора урожая, поддержка необходимых условий возделывания сельскохозяйственных культур; в сфере правосудия – развитие системы электронного правосудия18, генерация судебных решений, контроль судебной практики; в сфере образования – беспристрастная оценка уровня знаний, разработка индивидуальных программ обучения, реализация потенциала учащегося и т.д.

Также рекомендуется Вам:

Конечно, в этой связи наиболее остро встает вопрос о технологической безработице даже ближайшего будущего.

В этой связи нужно выделить, во-первых, степень вовлечения рассмотренных направлений цифровизации (блокчейн, искусственный интеллект, виртуальная и дополненная реальность и т.д.) в сферу труда и, во-вторых, определить приоритетные профессиональные качества работников при Индустрии 4.0, а значит, и приоритетные направления в образовательных системах всех уровней.

Что касается степени вовлеченности цифровых технологий в сферу труда, то можно выделить следующие уровни:

1) замена;

2) автоматизация;

3) облегчение;

4) расширение возможностей.

Так, например, работа переводчика в зависимости от различной степени вовлеченности когнитивных технологий будет меняться следующим образом. При уровне "замена" вся работа переводчика полностью будет производиться искусственным интеллектом. При уровне "автоматизация" большую часть работы делает компьютер, после чего переводчики редактируют автоматически переведенный текст. При подходе "облегчение" включается автоматизация более низкого уровня, неинтересной рутинной работы. При этом работа переводчиков переключается на нестандартные материалы. При "расширении возможностей" переводчики используют возможности лишь для ускорения или улучшения своих задач (например, подбор нескольких вариантов фразы).

В каждой профессии и при каждой задаче работодатели выбирают свой уровень применения цифровых технологий. Но также работодатели должны определять, какие навыки необходимо предъявлять к работникам, а работники (будущие работники) – какие навыки необходимо в себе разрабатывать.

Скорее всего, станут более ценными эмоциональный интеллект, творческий подход, способность работать в команде, интуиция, способность убеждать, ситуационная адаптивность и т.д. В образовании следует учитывать, что сейчас нужна не подготовка человека с большим багажом знаний, а умение находить информацию и применять ее на практике. Кроме того, актуально изучение английского языка с раннего детства и на хорошем уровне.

Также хотелось бы сказать о профессиях, которых, по крайней мере по сегодняшним данным, не коснется технологическая безработица: 1) лица творческих профессий и изобретатели; 2) сложные стратегические рабочие места (руководители, дипломаты и т.п.); 3) социально-"чуткие" рабочие места (воспитатели, няни, учителя)19. Вместе с тем стоит отметить, что в нейросети уже закладываются основы создания стихотворений, живописи и т.д. Кроме того, огромный уровень контроля с помощью цифровых средств и нейросетей за работниками (который к тому же является беспристрастным контролем) способен вывести и многие руководящие должности из штата компаний.

Итак, распространение нейронных сетей неизбежно в будущем будет стоить многих рабочих мест. В этой связи важно, чтобы государства уже сейчас формировали правовую, экономическую и социальную стратегию для разрешения проблем, связанных с технологической безработицей. Здесь можно использовать рекомендации Международной ассоциации юристов, которой были предложены следующие меры по стабилизации трудовых отношений в связи с вышеозначенными проблемами. Так, организация предложила ограничение труда, который может выполняться роботами (установление перечня работ, осуществляемых только лично человеком); создание правил взаимодействия работников-людей и роботов для совместного труда; установление квот на рабочие места, занимаемые людьми20.

Следует сказать, что в будущем и сами рабочие места претерпят значительные изменения вследствие распространения цифровых технологий вообще и нейросетей в частности. Так, при помощи нейросетей с "умными" устройствами масштабы контроля за работниками станут невероятными. Будут измеряться не только темп работы, перерывы в работе, уровень сонливости21, но и определяться пригодность конкретного работника для выполнения конкретных задач22. Таким образом, нейронные сети могут повлиять и на сферу контроля и дисциплинарной ответственности, и на область оптимизации персонала.

Итак, вопросы безработицы и эффективного управления рынком труда в условиях цифровизации и особенно распространения нейронных сетей, безусловно, должны быть проработаны на законодательном уровне. Но противиться внедрению цифровых технологий невозможно. Еще в 2016 г. в Послании Федеральному Собранию РФ В. Путин обратил внимание на то, что цифровая экономика – это новый уклад жизни, это новая основа для государственного управления, экономики, социальной сферы, всего общества. Это вопрос национальной безопасности России, конкуренции отечественных компаний. Это правильное понимание цифровой экономики и неотъемлемой при этом цифровизации как неизбежного процесса, который пройдут все страны. И положение каждой страны будет определяться тем, насколько оперативно она будет реагировать на новые тренды. Риски в сфере рынка труда, управления человеческими ресурсами, конечно, нельзя отрицать. Однако для максимального преодоления кризиса в этой сфере нужно по-новому организовать подготовку кадров с учетом цифровизации, вырабатывать и совершенствовать те навыки, которые в Индустрии 4.0 будут приоритетны.

Литература

1. Беляева О.А. Правовые механизмы противодействия коррупции в сфере корпоративных закупок: Научно-практическое пособие / О.А. Беляева, Ю.В. Трунцевский, А.М. Цирин; Ответственный редактор И.И. Кучеров. Москва: ИЗиСП; КОНТРАКТ, 2019.

2. Грищенко Г.А. Искусственный интеллект в государственном управлении / Г.А. Грищенко // Российский юридический журнал. 2018. N 6.

3. Гуляев К.С. Право человека на Интернет, права в Интернете и при использовании интернет-вещей: новые тенденции / К.С. Гуляев // Прецеденты Европейского суда по правам человека. 2018. N 1.

4. Институт несостоятельности (банкротства) в правовой системе России и зарубежных стран: теория и практика правоприменения: Монография / А.Б. Баранова [и др.]; Ответственный редактор С.А. Карелина, И.В. Фролов. Москва: Юстицинформ, 2020.

5. Карлаш Д.С. Право роботов: метафизические и социально-экономические аспекты / Д.С. Карлаш // Приложение к журналу "Предпринимательское право". 2018. N 4.

6. Кирсанова Е.Е. Правовой режим нейросетей в условиях цифровой экономики // Современные информационные технологии и право: Монография / Е.Е. Кирсанова; Ответственный редактор Е.Б. Лаутс. Москва: Статут, 2019.

7. Коробеев А.И. Беспилотные транспортные средства: новые вызовы общественной безопасности / А.И. Коробеев, А.И. Чучаев // Lex russica (Русский закон). 2019. N 2.

8. Котлярова В.В. К вопросу о цифровизации процесса отправления правосудия / В.В. Котлярова // Арбитражный и гражданский процесс. 2019. N 12.

9. Мартынова Т.Л. К вопросу развития электронного правосудия / Т.Л. Мартынова // Судебная реформа в России: прошлое, настоящее, будущее (Кутафинские чтения): Сборник докладов VII Международной научно-практической конференции (г. Москва, 26 – 27 ноября 2014 г.). Москва: МГЮА, 2015.

10. Попова И.П. Автоматизация уголовного процесса: зло или благо для общества? / И.П. Попова // Мировой судья. 2019. N 11.

11. Попова Н.Ф. Основные направления развития правового регулирования использования искусственного интеллекта, роботов и объектов робототехники в сфере гражданских правоотношений / Н.Ф. Попова // Современное право. 2019. N 10.

12. Таль Л.С. Трудовой договор: цивилистическое исследование. В 2 частях / Л.С. Таль. Ярославль: Тип. Губернского правления, 1913.

13. Филипова И.А. Искусственный интеллект и трудовые отношения: социальные перспективы и тенденции правового регулирования / И.А. Филипова // Российская юстиция. 2017. N 11.

14. Филипова И.А. Правовое регулирование труда – 2020: смена парадигмы как следствие цифровизации экономики / И.А. Филипова // Юрист. 2018. N 11.


1 См.: Таль Л.С. Трудовой договор. Ч. 1. Ярославль, 1913. С. 32.

2 Frey C.B., Osborne M.A. The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? September 17, 2013. URL: https://robo-hunter.com/pdf/The_Future_of_Employment.pdf (дата обращения: 19.06.2020).

3 Коробеев А.И., Чучаев А.И. Беспилотные транспортные средства: новые вызовы общественной безопасности // Lex russica. 2019. N 2. С. 9 – 28.

4 Stergiou Ch., Siganos D. Neural Networks. URL: https://www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/journal/vol4/cs11/report.html#Appendix%20C%20-%20References%20used%20throughout%20the%20review.

5 Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. N 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации" (вместе с "Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года"). П. 7 // СЗ РФ. 2019. N 41. Ст. 5700.

6 Попова Н.Ф. Основные направления развития правового регулирования использования искусственного интеллекта, роботов и объектов робототехники в сфере гражданских правоотношений // Современное право. 2019. N 10. С. 69 – 73.

7 См., напр.: Кирсанова Е.Е. Правовой режим нейросетей в условиях цифровой экономики // Современные информационные технологии и право: Монография / Отв. ред. Е.Б. Лаутс. М.: Статут, 2019. С. 180 – 189; Институт несостоятельности (банкротства) в правовой системе России и зарубежных стран: теория и практика правоприменения: Монография / А.Б. Баранова, А.З. Бобылева, В.А. Вайпан [и др.]; Отв. ред. С.А. Карелина, И.В. Фролов. М.: Юстицинформ, 2020. С. 125.

8 См., напр.: Гуляев К.С. Право человека на Интернет, права в Интернете и при использовании интернет-вещей: новые тенденции // Прецеденты Европейского суда по правам человека. 2018. N 1. С. 29 – 37; Беляева О.А., Трунцевский Ю.В., Цирин А.М. Правовые механизмы противодействия коррупции в сфере корпоративных закупок: Научно-практическое пособие / Отв. ред. И.И. Кучеров. М.: ИЗиСП; КОНТРАКТ, 2019. С. 142; Цифровая революция в сфере финансов: правила безопасного поведения потребителя. М.: Редакция "Российской газеты", 2019. Вып. 24. С. 89; Котлярова В.В. К вопросу о цифровизации процесса отправления правосудия // Арбитражный и гражданский процесс. 2019. N 12. С. 46 – 49; Грищенко Г.А. Искусственный интеллект в государственном управлении // Российский юридический журнал. 2018. N 6. С. 27 – 31.

9 Распоряжение Правительства РФ от 14 августа 2019 г. N 1797-р "Об утверждении Стратегии развития экспорта услуг до 2025 года" (вместе с "Планом мероприятий по реализации Стратегии развития экспорта услуг до 2025 года") // СЗ РФ. 2019. N 33. Ст. 4850.

10 См.: Герман Греф посоветовал юристам "забыть профессию". URL: https://www.rbc.ru/business/23/07/2017/5974b7a69a79477896b6708d.

11 См.: Группа "Ренессанс страхование" внедрила нейросети в свою работу. URL: http://www.renins.com/press/news/item/группа-ренессанс-страхование-внедрила-нейросети-в-свою-работу.

12 Левинская А. Как рекрутинговый сервис PapaJobs в 2018 году надеется выручить $1,5 млн // РБК. 2018. 4 октября. URL: https://www.rbc.ru/magazine/2018/10/5ba2888d9a7947cc97a7cfb8.

13 Робот Вера найдет для вас сотрудников. URL: https://robotvera.com/static/newrobot/index.html.

14 Кинякина Е. Как 29-летний уроженец Владивостока помогает корпорациям нанимать тысячи сотрудников // Forbes. 2019. 12 апреля. URL: https://www.forbes.ru/tehnologii/374715-kak-29-letniy-urozhenec-vladivostoka-pomogaet-korporaciyam-nanimat-tysyachi.

15 Филипова И.А. Правовое регулирование труда – 2020: смена парадигмы как следствие цифровизации экономики // Юрист. 2018. N 11. С. 31 – 35.

16 Попова И.П. Автоматизация уголовного процесса: зло или благо для общества? // Мировой судья. 2019. N 11. С. 3 – 14.

17 Карлаш Д.С. Право роботов: метафизические и социально-экономические аспекты // Предпринимательское право. Приложение "Право и Бизнес". 2018. N 4. С. 9 – 14.

18 Мартынова Т.Л. К вопросу развития электронного правосудия // Судебная реформа в России: прошлое, настоящее, будущее (Кутафинские чтения): Сб. докл. VII Междунар. науч.-практ. конф. М., 2015. С. 308 – 311.

19 Lee, Kai-Fu. Artificial Intelligence Is Powerful – And Misunderstood. Here's How We Can Protect Workers. URL: https://time.com/5501056/artificial-intelligence-protect-workers/.

20 Филипова И.А. Искусственный интеллект и трудовые отношения: социальные перспективы и тенденции правового регулирования // Российская юстиция. 2017. N 11. С. 65 – 67.

21 Hirsch Jeffrey. Worker protection laws aren't ready for artificial intelligence, automation and other new technology // By Guest Column. 2019. September 2. URL: https://www.virginiamercury.com/2019/09/02/worker-protection-laws-arent-ready-for-artificial-intelligence-automation/.

22 De Stefano, Valerio. 'Negotiating the Algorithm': Automation, Artificial Intelligence and Labour Protection (May 16, 2018) // Comparative Labor Law & Policy Journal. 2019. Vol. 41. N 1. URL: https://ssrn.com/abstract=3178233 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3178233.

Рекомендуется Вам: