Цифра выглядит почти как объявление о скорой капитуляции человеческого труда. Но внутри неё скрывается важная деталь: уметь выполнить задачу и уметь работать как человек в обычном мире - совсем не одно и то же.

Около половины физических задач роботы способны выполнять только в специально подготовленной для них среде: на конвейере, в определённом положении объектов, по известным маршрутам. Ещё 22% доступны им в структурированных человеческих пространствах вроде склада или больничного коридора. А вот в настоящей неупорядоченной среде, где предметы лежат не там, где положено, провода путаются, лестницы оказываются неудобными, а человек внезапно меняет планы, современные роботы справляются лишь примерно с 2% физических задач. (anthropic.com)

Насколько велика эта разница, хорошо показывает другой эксперимент, проведённый компанией Figure. Её гуманоидного робота с системой Helix 2.5 отправили в 30 незнакомых домов в районе Сан-Франциско и предложили выполнить три вполне человеческих дела: убрать гостиную, сложить полотенца и заправить кровать.

Робот заранее не видел ни этих домов, ни конкретных вещей и не проходил дополнительного обучения на месте. Для робототехники это существенное достижение: машина должна была сама ориентироваться среди разной мебели, предметов, кроватей и помещений.

Но проверка была строгой. Если хотя бы одна игрушка оставалась неубранной, полотенце было сложено неправильно или человеку приходилось вмешиваться, попытка считалась неудачной. Полностью выполнить задачу Helix 2.5 смог примерно в 56% случаев. Та же система без предварительного обучения на большом массиве человеческого поведения справлялась лишь в 9% случаев. Это данные самой Figure, пока не подтверждённые независимым исследованием. (figure.ai)

Получается почти идеальная иллюстрация выводов Anthropic. Робот уже способен войти в чужой дом и понять, что от него требуется. Он умеет ходить, видеть предметы, работать двумя руками, брать мягкое полотенце и взаимодействовать с окружающей средой. Но между «умеет» и «надёжно сделает» пока остаётся огромная дистанция.

Особенно тяжело машинам даётся то, что человеку кажется почти примитивным: тонкая работа пальцами, обращение с мягкими и нестабильными предметами, удержание равновесия, быстрое приспособление к неожиданным изменениям среды. По оценке Anthropic, недостаток возможностей сегодня препятствует масштабной автоматизации примерно 70% физических задач, причём особенно часто всё упирается именно в способность правильно брать предметы и манипулировать ими. (anthropic.com)

Есть и ещё один серьёзный барьер - цена. По расчётам Anthropic, сегодня робот экономически выгоднее человека только примерно для 0,3% рабочих задач. Если стоимость роботизированных систем будет снижаться прежними темпами, до 10% конкурентоспособных задач отрасль доберётся примерно через сорок лет. Конечно, технологический скачок способен резко изменить эту траекторию, но сегодняшняя реальность пока именно такова. (anthropic.com)

Само исследование Anthropic тоже важно понимать правильно. Это не гигантский эксперимент, в котором тысячи роботов лично проверили на рабочих местах. Исследователи построили индекс технологической доступности: Claude анализировал описания профессий и существующих роботизированных систем и определял, какие задачи машины уже способны выполнять и в каких условиях. Поэтому 74% - это скорее карта потенциальных возможностей современной робототехники, чем прогноз исчезновения 74% человеческого труда. (anthropic.com)

И всё же из двух исследований вместе получается любопытная картина.

Мы долго считали вершиной человеческих возможностей способность рассуждать, анализировать, создавать тексты, строить сложные модели мира. А бытовая ловкость тела казалась чем-то почти автоматическим. Теперь ИИ способен обсуждать научную гипотезу, писать программу или предлагать стратегию исследования, в то время как робот всё ещё может проиграть человеку в соревновании по складыванию полотенец.

Возможно, сложнее всего оказалось не научить машину думать.

Сложнее оказалось дать ей тело, способное жить в нашем непредсказуемом мире.

А следом возникает уже другой вопрос. Если машины постепенно осваивают и мышление, и действие, что тогда остаётся исключительно человеческим?

К нему мы ещё вернёмся отдельно.