Разделение труда, кооперация и новые типы экспертизы в условиях искусственной социальности (по материалам исследования российских и белорусских ИТ-организаций)
Трегубова Наталья Дамировна, кандидат социологических наук, ассистент кафедры сравнительной социологии СПбГУ
Резюме
Как меняется характер труда в организациях с внедрением искусственного интеллекта (ИИ)? По каким новым (или старым) линиям проходит разделение труда? Как осуществляется кооперация между сотрудниками? Настоящая статья рассматривает данные вопросы на материалах интервью с работниками из 16 российских и белорусских ИТ-фирм. В центр внимания статьи помещены новые структуры профессий и новые типы экспертизы, которые возникают в связи с распространением в организациях взаимодействий между работниками и агентами ИИ.
Данная проблематика рассматривается и обсуждается на примере трех тенденций: 1) возникновения новых видов деятельности и новых типов экспертизы в рамках кооперации между сотрудниками; 2) появления «невидимых» видов труда; 3) вытеснения локального знания знанием, полученным из больших данных. Основной вывод исследования заключается в том, что разделение труда в организациях, связанных с разработкой искусственного интеллекта/машинного обучения, характеризуется особого рода сложностью и специфической кооперацией, имеющей структуру «матрешки». Для описания такой структуры автор использует концепцию интеракционной экспертизы (interactional expertise), предложенную Гарри Коллинзом. В заключение статьи формулируются исследовательские проблемы и гипотезы, связанные с изменениями в структурах разделения труда, а также с новыми формами и новым опытом взаимодействия работников с ИИ.
Ключевые слова: искусственный интеллект, искусственная социальность, ИТ, разделение труда в организации, интеракционная экспертиза.
Abstract
Division of labor, cooperation, and new types of expertise in the age of artificial sociality: the case of it-companies in Russia and Belarus
Natalia D. Tregubova, PhD in Sociology, Assistant Professor of Comparative Sociology Chair, St. Petersburg State University, St. Petersburg. Research interests: theory of human interaction, sociological theory, sociology of everyday life, artificial intelligence and artificial sociality, comparative social science methodology
What are the changes that the development of AI brings to the character of labor status in organizations? Are there new momenta for cooperation between staff in organizations? Does AI initiate transformations in the division of labor? The paper addresses these questions on the basis of field research organized and conducted in Russia and Belarus. Employees of 16 Russian and Belorussian IT companies were interviewed. The foci of the paper are the new structures of labor occupation and the new types of expertise that have appeared on the scene with AI entering into the everyday life of society. The author discusses three basic trends.
First, the appearance of new categories of activities and new types of expertise in the frame of cooperation between employees. Second, the emergence of "invisible" varieties of labor. Third, the replacement of local knowledge with the knowledge that stems from 'big data'. The main result of the study is the following. The division of labor in organizations influenced by the development of artificial intelligence / machine learning is characterized by a complex and specific type of cooperation which has a structure comparable to a "Russian doll". In order to portray this structure the author applies the concept of interactional expertise proposed by Harry Collins. The paper also formulates several research problems and hypotheses connected with current transformations in the division of labor, as well as with new experiences of employees who interact with AI technologies.
Keywords: artificial intelligence, artificial sociality, IT, division of labor, organizations, interactional expertise.
Постановка проблемы
Проблематика, которой посвящена настоящая статья, находится на пересечении двух областей: труд и искусственный интеллект (ИИ). Формирование и оспаривание границ между профессиями в связи с распространением технологий ИИ, изменения в иерархии и распределении власти в организациях, появление новых конфигураций людей, идей и технологий -- вот лишь некоторые из возможных предметов исследовательского интереса, которые, однако, остаются на периферии статьи. В центр внимания мы помещаем новые структуры профессий и новые типы экспертизы, которые возникают в связи с распространением в организациях взаимодействий между работниками и агентами ИИ.
Основной тезис статьи состоит в том, что различие между ИИ как воплощенной моделью некоторых процессов и ad hoc подгонками и переналадками этой модели в режиме реального времени образует «зазор», очертания которого и определяют, как именно меняется характер труда в организации. Мы обсуждаем и иллюстрируем данный тезис на примере трех тенденций: 1) возникновения новых типов экспертизы в рамках кооперации между работниками организации; 2) появления «невидимых» людей, которые работают с данными; 3) вытеснения локального знания знанием, полученным из больших данных.
Данные, на основании которых мы рассматриваем проблематику так называемого нового разделения труда, были собраны в ходе полуструктурированных интервью с сотрудниками ИТ-фирм, которые разрабатывают и внедряют ИИ/машинное обучение (МО) Границы между ИИ и другими технологиями в реальной практике организаций мы обсудим ниже.. Проведены 24 интервью Интервью были проведены в марте -- ноябре 2019 г. Автор выражает благодарность Максиму Ни, Анастасии Ивановой и Валентину Старикову за помощь в проведении интервью, Маргарите Фабрикант -- за организацию «поля» в Беларуси и всем нашим информантам -- за общение. Мы также благодарим студентов факультета социологии СПбГУ за помощь в транскрибировании некоторых интервью. с сотрудниками в 16 организациях России и Беларуси Некоторые из информантов работали в организациях, центральный офис которых находится в других странах. (Приложение 1). Организации различаются по размеру и по целям создания/внедрения ИИ: некоторые из них создают продукт на основе ИИ/МО для продажи другим организациям, некоторые имеют внутренний отдел разработок, удовлетворяющий потребности самой организации.
Дальнейшее изложение организовано следующим образом. Мы начнем с характеристики развития технологий ИИ в ИТ-сфере в России и Беларуси. Затем будут выделены теоретические источники, на основании которых мы ставим исследовательскую проблему. Основная часть статьи содержит анализ интервью с информантами в ИТ-организациях, который завершается предварительными обобщениями. В заключение мы указываем на новые исследовательские вопросы, связанные с переходом от анализа профессиональных структур к исследованию опыта взаимодействия людей с ИИ.
Развитие ИИ в ИТ-сфере России и Беларуси
И в России, и в Беларуси сфера ИТ -- одна из наиболее динамично развивающихся областей, в рамках которой ИИ -- одно из наиболее важных направлений Последние данные для России представлены в отчете РусСофт за 2019 г., который фиксирует как рост ИТ-сферы в целом, так и актуальность развития технологий ИИ и МО. Кроме того, в отчете за тот же год компании «Нормальные исследования» отмечается, что в России почти в половине случаев аналитики решают дополнительные задачи, связанные с МО. В Беларуси отчет dev.by о развитии ИТ за 2018 г. также характеризует устойчивый рост этой сферы и фиксирует внутри нее такие области, как машинное обучение, «большие данные», робототехника.. В этом отношении разделение труда внутри организаций, которые создают или внедряют ИИ, представляет особый интерес как нечто новое, возникающее на наших глазах.
Несмотря на активный рост ИТ-сферы в России, ее исследования в литературе по социальным наукам немногочисленны. Прежде всего необходимо отметить исследование STS-Центра ЕУ СПб, которое концентрировалось на постсоветской ИТ-сфере с особым вниманием к внешним и внутренним миграциям программистов (результаты исследования опубликованы, в частности, в монографии [Biagiolli, Lepinay 2019]). Другие исследования ИТ-сферы в России характеризуют «профессиональный портрет» работников, характер их занятости и отношения с работодателями [Вязникова 2008; Земнухова 2013]. Насколько известно автору, на сегодняшний день в русскоязычной литературе по социальным наукам не представлены исследования, связанные с развитием технологий ИИ в ИТ-организациях. В связи с этим наше исследование носит в значительной степени поисковый и описательный характер.
Концептуальные основания исследования
Постановка проблемы в настоящем исследовании формулируется на основании четырех источников.
Первый источник -- это концепция искусственной социальности, развиваемая исследовательским коллективом при участии автора статьи (подробное обсуждение и обоснование см. [Резаев, Трегубова 2019; Резаев, Стариков, Трегубова 2020]). Данная концепция основывается на тезисе, что агенты ИИ, изначально ориентированные на решение инструментальных задач, сегодня все в большей степени проникают в повседневную и профессиональную жизнь людей, опосредуя взаимодействия и меняя социальные отношения. Кроме того, формулируется различие между ИИ как процессом и его реализацией в виде конкретного технического устройства (агента).
Мы принимаем следующие ключевые определения.
Искусственный интеллект -- это «ансамбль разработанных и закодированных человеком рационально-логических, формализованных правил, которые организуют процессы, позволяющие имитировать интеллектуальные структуры, производить и воспроизводить целерациональные действия, а также осуществлять последующее кодирование и принятие инструментальных решений вне зависимости от человека» [Резаев, Трегубова 2019: 40].
Агент ИИ -- это «устройство, деятельность которого опосредует и фиксирует проявления искусственного интеллекта» [Резаев, Трегубова 2019: 43] (под «устройством» понимается технический объект, имеющий конкретное материальное воплощение: робот, бот, реализуемый в конкретном приложении с конкретным интерфейсом, и т. п.).
Искусственная социальность «представляет собой эмпирический факт участия агентов ИИ в социальных взаимодействиях в качестве активных посредников или участников этих взаимодействий» [Ре- заев, Трегубова 2019: 43].
Данная статья рассматривает, как феномены искусственной социальности (взаимодействия с агентами ИИ) и сопутствующие им изменения в способах кооперации людей проявляются в трудовой деятельности работников ИТ-фирм. Мы принимаем теоретические определения интересующих нас явлений, однако в ходе анализа интервью обратимся и к тому, как сами информанты понимают искусственный интеллект.
В качестве второго источника постановки исследовательской проблемы выступает концепция интеракционной экспертизы (interactional expertise), сформулированная Гарри Коллинзом [Collins 2004; 2018]. Мы стремимся показать, как именно происходит трансформация границ экспертизы, по которым обычно проходит разделение труда в организациях. Когда речь заходит о взаимодействии людей из разных областей, в специальной литературе зачастую обсуждаются трудности и барьеры, так как они разговаривают «на разных языках» [Земнухова, Руденко, Сивков 2019; Fedorova 2019: 75-77]. С помощью концепции интеракционной экспертизы становится возможным описать ситуации, когда эксперты из одного сообщества осваивают язык другого сообщества на таком уровне, что становятся в некоторых случаях неотличимыми от членов этого второго сообщества. Коллинз определяет интеракционную экспертизу как «способность выступать в качестве эксперта в беседе о некотором практическом умении или экспертной области, не будучи способным к осуществлению самой практики; такая способность приобретается через языковую социализацию в среде практикующих» [Collins 2004: 125], иными словами, в общении с действительными экспертами. Концепция интеракционной экспертизы отсылает к собственному опыту Коллинза, который многие годы исследовал сообщество физиков, изучающих гравитационные волны, и приобрел именно такую экспертность. В настоящее время понятие интеракционной экспертизы применяется и за пределами исследований науки и технологий (см., например, [Ribero 2007; Woo, Myers 2019]).
Третий концептуальный источник -- это работы, характеризующие изменения в разделении труда в связи с развитием трудоемких вычислительных задач, определяемых развитием экономики и управления в Новое и Новейшее время. Так, Лоррейн Дастон анализирует работу «вычислителей» -- людей, производивших расчеты сначала вручную, а потом на аналоговых компьютерах, -- до эпохи цифровых компьютеров [Daston 2018]. Автор, с одной стороны, показывает, как менялись границы и статус деятельности вычислителей, с другой -- указывает на то, что с появлением компьютеров труд по осуществлению вычислений полностью не исчез, но изменил свою форму. Дастон формулирует две проблемы, важные в рамках нашего исследования. К ним относятся историческая динамика разделения труда и профессиональных иерархий и соотношение между функциями машины и характером труда работника, взаимодействующего с ней в той или иной роли. Еще одна значимая проблема -- это появление новых способов получения знания о социальных процессах на основе вычислений и использование этого знания для их регулирования. Данную проблему обсуждают, например, Дональд МакКензи [MacKenzie 2001] применительно к механизации математического доказательства, Ашиш Арора и Альфонсо Гамбарделла [Arora, Gambardella 1994] в отношении получения нового знания для осуществления инноваций и т. д.
Наконец, в качестве четвертого источника постановки исследовательской проблемы выступают исследования, в которых рассматривается взаимосвязь между социальным/профессиональным контекстом использования техники, собственно техническими особенностями устройств и процессами взаимодействия между человеком и машиной. Здесь могут быть выделены как минимум три направления, которые в широком смысле относятся к социальным исследованиям науки и технологий. Шерри Теркл предлагает в отношении компьютера термин evocative object -- объект, который пробуждает рефлексию о границах между явлениями, в частности, о границах между человеческим и не-человеческим [Turkle 2005]. С компьютером люди ассоциируют себя, определяют себя через него, задаются вопросом, что значит быть человеком, если машины тоже «мыслят». Согласно Теркл, человеческое восприятие компьютера амбивалентно, оно изменяется в ходе опыта взаимодействия и различается для разных поколений и разных профессиональных групп. Взаимодействие с компьютером, пока оно не рутинизировано, имеет особое внутреннее измерение, порождает особый опыт. Отчасти сходную постановку вопроса предлагает Люси Сачман в исследовании, как люди взаимодействуют с техникой в конкретных ситуациях в связи с логикой действия машин и стоящей за ними логикой разработчиков, с одной стороны, а с другой -- с социальны ми и профессиональными контекстами ситуаций [Suchman 2007] В 2019 г. в издательстве «Элементарные формы» вышел перевод этой монографии на русский язык: Люси Сачмен «Реконфигурации отношений человек -- машина: планы и ситуативные действия», пер. Алисы Максимовой под ред. Андрея Корбута.. Наконец, в работах Карин Кнорр Цетины [Knorr Cetina 1997; Knorr Ce- tina, Brueger 2000] формулируются и развиваются концепции «объект-центрированной социальности» и «постсоциальных отношений». Исследовательница утверждает, что в современном мире отношения людей с объектами не сводятся к инструментальным манипуляциям и торговым отношениям: объекты становятся предметом привязанности и основой для формирования идентичности; данный тезис она раскрывает на примере исследования финансовых рынков.