В последнее десятилетие особенно явными стали 2 направления, которые неизбежно влияют на нас уже сейчас.
1. Развитие геоинженерии
2. Развитие искусственного инетелекта
Они в равной степени так полезны, как вредны для нас?
Климатический кризис уже на носу, но есть надежда, что мы еще успеем преодолеть его без глобальной катастрофы, хотя эта дверь быстро закрывается. Сейчас – чрезвычайная климатическая ситуация и она не похожа ни на одну из проблем, с которыми мы сталкивались ранее.
Также есть проблема потери рабочих мест, вызванной революцией в робототехнике и искусственном интеллекте (ИИ).
Но сможем ли мы преодолеть оба кризиса одновременно?
Вспомним промышленную революцию 1780-1850 годов, которая создала столько же новых рабочих мест (в производстве), сколько она разрушила (в кустарной промышленности и квалифицированных профессиях).
Революция ИИ, напротив, не дает почти достаточных рабочих мест для замены, но делает нас богаче.
За последние 30 лет в Соединенных Штатах стоимость промышленных товаров удвоилась, даже несмотря на то, что число хороших рабочих мест в промышленности сократилось на треть (восемь миллионов рабочих мест закрыты).
Может быть, мы могли бы использовать это дополнительное богатство, чтобы облегчить переход к дефицитному будущему?
Эти два кризиса уже взаимодействуют. Уменьшение рабочих мест в среднем классе и стагнация уровня реальной заработной платы порождают негодование.
Наступает рецессия. Может быть, не в этом году, хотя уже есть опасные сигналы: фондовые рынки напуганы, стремительный рост цен на золото, девять основных экономик уже находятся в состоянии рецессии или на грани одного, «перевернутая кривая доходности» по облигациям и распространение торговых войн. Даже Дональд Трамп обеспокоен, именно поэтому он отложил более жесткие торговые тарифы США для Китая, которые должны были появиться в следующем месяце.
Экономисты предсказали девять из пяти последних рецессий, как они говорят в торговле. Огромный ущерб, нанесенный рецессией 2008 года, до сих пор не восстановлен. Процентные ставки по-прежнему очень низкие, поэтому у банков мало возможностей для снижения ставок и смягчения условий для населения.
Так что мы можем сделать со всем этим?
Мы можем планировать, как пройти через следующие пять лет, и мы должны серьезно задуматься о том, что будет необходимо позже. Но мы не можем направить безопасный и устойчивый курс на 2070 год, так же как умные лица, принимающие решения в 1790 году, не могли спланировать, как пройти к 1840 году без особых потрясений. Они могли видеть паровые двигатели, но не знали, что такое железная дорога.
Мы находимся в том же положении, что и эти люди, в отношении как ИИ, так и глобальной чрезвычайной экологической ситуации (которая выходит далеко за рамки «изменения климата», хотя это и лежит в его основе).
Но есть некоторые вещи, которые мы можем сделать прямо сейчас.
– Нам нужно выиграть больше времени, чтобы контролировать выбросы парниковых газов, которые дают нам +2 ° C повышения средней глобальной температуры. Это вопрос решает геоинженерия.
Необходимо продолжать освоение геоинженерии ( нужно прямое вмешательство в атмосферу, чтобы снизить глобальную температуру), как только мы приблизимся к + 2̊ C. Обязательно нужно делать тестирование под открытым небом в небольших масштабах.
– Обеспечить гарантированный минимальный доход.
Это вполне достижимо для экономики любой развитой страны и дает дополнительное преимущество, заключающееся в том, что он вкладывает достаточно денег в карманы людей, чтобы спасти бизнес-модель каждого.
В равной степени эти 2 кризиса влияют на нас частично отрицательно, но в то же время Искусственный интеллект уже начали использовать для решения проблем с климатическими изменениями.
Например, использование ИИ и спутниковых технологий для более эффективного мониторинга обезлесения, до разработки новых материалов, которые смогут заменить сталь и цемент (на их производство приходится до 9 процентов выбросов парниковых газов в атмосферу).
Также известно использование технологии машинного зрения для мониторинга окружающей среды; проведение больших анализов данных для определения неэффективности производств с высоким уровнем выбросов вредных веществ в атмосферу; а также использование ИИ для разработки новых более эффективных моделей систем, вроде наших климатических моделей, благодаря которым мы сможем лучше прогнозировать и готовиться к будущим изменениям.