Письмо в редакцию: Как мы на месяц перевели команду под управление искусственного интеллекта23.12.2016 14:53

Команда машинного обучения уже год думала о внедрении искусственного интеллекта (далее — ИИ) в работу нашей компании. Эксперимент заключался во внедрении ИИ в разработку нашего внутреннего проекта, дедлайн которого намечен через 30 дней. В целях проведения эксперимента руководство компании решило отправить менеджера проекта заниматься другими задачами в нашем втором офисе в Вильнюсе.

Чтобы вы имели представление, нейросеть для нашего офиса — это искусственный интеллект, который структурирует работу сотрудников и помогает нам определить, кого поощрить, кому передать обязанности, какие задачи выполнены, а кто откровенно халтурит. Проще говоря, в этом месяце нейросеть заменит нам менеджера проекта.

ИИ подключили к нашей системе задач. Для него оцифровали большое количество данных: время прихода и ухода сотрудников, базу специалистов с их навыками и зарплатами, бухгалтерию компании, систему постановки задач. Желающие поработать больше получат прибавку к зарплате по итогам месяца.

«Во всех логических играх ИИ превосходит человека. Возможно, и в «управляющих играх» он способен нас превзойти. Задачей команды машинного обучения стало реализовать ИИ, повышающий эффективность коллектива. Отвечая на вопросы коллег, мы часто сравниваем нашу систему с AlphaGo, создатели которой не знают, как именно она принимает игровые решения. На вход система получает огромное множество данных, в которых видит скрытые закономерности. Нейросеть просто находит индивидуальный управляющий подход к каждому, используя различные инструменты, а какой именно — создатели и представить себе не могут», — комментирует руководитель команды машинного обучения Владимир Клюенков.

Для нашей команды в 30 человек, возможно, нейросеть вовсе не обязательна. Но если речь идёт о компании в тысячу сотрудников, то тут-то счёт идет на проценты эффективности, которые как раз можно получить только благодаря машине.

В проектной группе нас четверо: я и Миша работаем на Python. Виталий — фронтенд-разработчик на JavaScript. Павел создает приложения для Android, а Даша — наш замечательный дизайнер.

Мне 20 лет. Меня зовут Марк. Всю свою жизнь я интересовался новыми технологиями. Я учусь в МФТИ на физика и уже несколько месяцев работаю Python-программистом в Phobos. Искусственный интеллект стал отдельной темой моего интереса. Читая книги Азимова, пересматривая «Матрицу» и второго «Терминатора», я не ожидал застать то время, когда лицом к лицу столкнусь с искусственным интеллектом в своей работе.

День 1

ИИ подключили к нашему трекеру задач — Youtrack. Нейросеть рассчитала максимальную пользу от каждого сотрудника и распределила задачи между нами.

Виталий стал получать задания и по созданию приложений на React Native (фреймворк для кроссплатформенной разработки), в то время как уже два года делал упор на фронтенд-разработке на JavaScript. Над последним своим проектом для смартфонов Виталик работал уже давно. Придется вновь вспоминать.

Зато теперь в нашей команде будет уже два разработчика мобильных приложений — Виталий для iOS и Павел для Android. С одной стороны, Паша будет немного разгружен и сможет взять сверхурочные, или провести больше времени с семьей. В 26 лет он уже успел жениться. Вместе с беременной супругой они снимают квартиру в Подмосковье.

«Подработка мне, конечно, тоже не помешает, но отдых для будущего отца важнее», — Павлу идея введения ИИ нравилась всё больше. С другой стороны, Виталию придётся вновь взяться за учебники и при этом успевать работать. Перекур.

«Мы давно решили, что подход «сколько поработал — столько получил» будет стимулировать ребят соблюдать дедлайны и увеличит общую производительность. Что касается ИИ, то исключение человеческого фактора — достаточно смелая идея. Одно осознание, что машина может принять решение об увольнении, основываясь на фактах, что от машины ничего не утаишь, вряд ли обманешь или обхитришь, теоретически может увеличить производительность труда», — комментирует генеральный директор Phobos Алексей Спасский.

День 4

Девятичасовой рабочий день для многих из нас — пытка. Я уже давно привык к работе во второй половине дня, а снова приучать себя к подъему в 7:00 нелегко. Опоздания на работу теперь караются штрафами в $10 и появлением красного таймера на рабочем столе. График работы корректируется в GitHub и в трекере задач.

Наша проектная команда всегда уходила позже всех с работы — мы привыкли к такому расписанию. Непривычно теперь покидать офис в 18:00. Виталий с учебником по React Native в руках пригласил сегодня всех к себе на «Имаджинариум». Я и забыл, когда мы вместе собирались дома друг у друга.

День 8

Иногда сроки в задачах слетают. Ситуации бывают разные, и многое зависит не от нас самих. Ты не можешь объяснить искусственному интеллекту, что заболел, взял отгул или сломал клавиатуру.

Даши сегодня нет на месте — слегла с гриппом. В итоге на выполнение задачи уходит больше времени, что грозит штрафом от ИИ. Человеческий фактор в работе небольшого офиса играет не последнюю роль. Хороший менеджер проекта смог был перепланировать задачу из-за отсутствия сотрудника. Наш «Скайнет» пока этого не видит.

После перекура меня уже ждала очередная порция заданий, благо они были небольшие — 20−25 минут на каждое — исправление небольших недочетов и правки.

День 11

Даша не успела закрыть задачу, и за несоблюдение сроков получила штраф в $20. Что из этого вышло? Даша чувствует себя виноватой за задержку проекта. Я купил ей кружку из «Старбакса». Перекур. Сейчас времени на сигарету остаётся всё меньше. Задачи приходят небольшие, но срочные. Как только я закрываю одну, тут же появляется вторая, на которую выделено 30 минут.

«Проанализировав выполнение задач каждого специалиста, искусственный интеллект вполне может подобрать под него определенные задачи. Если специалист справляется лучше с небольшими заданиями, то машина будет делегировать их ему. Любая закономерность поведения человека для ИИ — ресурс, который нужно использовать для повышения показателей продуктивности, независимо от того — невинная ли это привычка, черта характера, или слабость», — комментирует руководитель команды машинного обучения Владимир Клюенков.

День 16

Сегодня офис мне открыл Миша, наш бэкенд-разработчик. С пятикилограммовыми мешками под глазами и фирменной неухоженной бородой он рассказал, что уже несколько дней ночует в офисе.

В статистике сотрудников, составленной ИИ, Миша сейчас на последнем месте. Чтобы подняться в рейтинге, он решил, что сон ему больше не нужен. Вообще Миша очень ответственный человек, и когда в его проектах обнаруживаются недочеты, он ставит максимальный приоритет работе по их устранению. Задачи он всегда закрывает в срок, и приучил себя к строгой дисциплине. Если бы Миша был роботом, то со «Скайнетом» они бы стали идеальной парой. Но сейчас он почему-то последний в рейтинге. Его это бесит и даже угнетает.

Пожалуй, я один из первых адаптировался под новый график и прихожу на работу без опозданий (почти), чего нельзя сказать об остальных. Паша регулярно опаздывает. С человеческой точки зрения его понять можно. Его жена вот-вот родит и он готовит дом к появлению ребенка. Но «Скайнет» не человек — он видит факты: человек опаздывает, выполняет задачи медленнее, не берёт сверхурочные, а значит, не проявляет инициативу.

Машинная оценка морали — очень противоречивая вещь. Сейчас проходят исследования в этой области, и искусственный интеллект учат на человеческом опыте моральным принципам.

Помните, как в фильме «Я робот», когда робот спас тонущего героя Уилла Смита, а не девочку в соседней машине. Робот вывел процент выживаемости каждого индивида и предпочел спасти взрослого человека.

Фундаментальные моральные принципы в машины закладывают люди. «AI есть и будет таким же добрым или злым, как люди создавшие его».

Предположим, что в фармакологической компании работает беременная женщина. Для усложнения ситуации, ещё и будущая мать-одиночка. Её КПД в компании падает, и руководство ставит вопрос: уволить беременную женщину или снизить производство лекарств, которые помогут сотням других беременных? Какое из решений более моральное? Каких ценностей мы должны придерживаться, задавая поведение искусственного интеллекта? Прибыль? Размер компании? Капитализация? Или количество сытых, довольных и здоровых сотрудников?

— Алексей Спасский

День 20

На общем собрании команда машинного обучения подвела первые итоги нашего теста. Кровью, потом и бессонными ночами «Скайнет» смог увеличить производительность почти вдвое. Конечно, мы его искренне ненавидим всей командой, но ему наплевать — искусственному интеллекту всё равно, что мы о нём думаем.

Это не менеджер проекта, которого можно разжалобить историями о том, что собака съела домашнее задание или у бабушки был день рождения. «Скайнету» важен результат. От нашей ненависти к нему он не сломается и не ослабит хватку. Иногда менеджеры ссорятся с разработчиками, а позже идут на мировую с тортиком. Здесь тортик не сработает.

День 22

Сегодня Паше пришло неприятное письмо от «Скайнета»:

Уважаемый (-ая) Павел XXXXX.

Мы очень ценим Ваш труд и вклад в развитие команды. Но на данный момент Phobos не нуждается в услугах разработчик под Android. Мы благодарны Вам за проделанную работу и желаем успехов в последующих проектах.

Расчёт за отработанные дни перечислен на Ваш банковский аккаунт.

Письмо напомнило сцену из фильма «Мне бы в небо» с Джорджем Клуни, где тот увольняет одного из сотрудников. Только здесь ты не покажешь монитору фотографии семьи со словами «Что я скажу им?». Конечно, мы не собираемся увольнять Пашу. Это один из тех людей, про которых говорят «пока он не придёт, ничего работать не будет» — душа компании, руки офиса, мозги команды. Но для чистоты эксперимента пришлось условно его уволить.

День 26

Мы собирались провести традиционный бой в Wormix, и получили сообщение от ИИ в корпоративном Telegram-канале: «Задача «ХХХХХХХХХ» завершится через 4 часа 32 минуты».

Забыл, что неделю назад нам добавили бота в рабочую группу. «Скайнет-бот» был обучен напоминать нам о незавершённых задачах. Конечно, после такого сообщения желание расслабиться и поиграть отпадает само собой. Даша даже нарисовала образ нашего нового ИИ-начальника. Справедливый, надо сказать.

День 28

Последний день работы «Скайнета» мы не праздновали. Не было открытого шампанского, церемониального сжигания сервера и закрытия эксперимента под музыку из «Пиратов карибского моря». Каждый сделал выводы для себя. Не уверен, что после этого эксперимента я всё так же буду вставать в 7 утра, а Виталий перечитывать учебники. Кстати, надо сказать, что он успел освежить свои знания по React Native за эти дни, а Павел снова разрабатывает под Android. Проект мы успели завершить в срок. Даже на два дня быстрее.

После отключения искусственного интеллекта команда машинного обучения изучила данные результатов статистики. Больше всех матерился Миша, потому что по реальным значениям он должен был быть на первом месте.

Мы подключили нейросеть к архиву наших задач. Скорее всего, система увидела, что Михаил максимально быстро устраняет погрешности в выполненных задачах и ставит им максимальный приоритет. Проанализировав статистику, искусственный интеллект понял закономерность: КПД сотрудника повышается в случае низкой оценки выполненной работы.

В этом случае нейросеть просто отправила Михаила в «яму» рейтинга сотрудников, чтобы повысить его производительность труда. Конечно, здесь она не учла и психологический фактор — степень угнетенности индивида. Человек, как и машина, может сломаться. Но на починку уйдёт больше времени.

— Владимир Клюенков

По итогам работы задачи выполняются быстрее, никто их не переспрашивает, не уточняет. Мы вообще перестали разговаривать! Условно, конечно, всё стало быстрее и плодотворнее. Но, как я считаю, для небольшого офиса «Скайнет» не нужен. Здесь царит своя «кухня», и правила работы не такие, как в крупных компаниях.

Думаю, со мной ребята согласятся. Это подтверждает тот факт, что уже трое из нас ушли в подполье в поисках на HeadHunter парня с фамилией Коннор, на случай, если ИИ вернется. Перекур.

Фотографии до введения эксперимента и после: