Мы говорим обо всем этом не потому, что нам не нравится система социального или медицинского страхования. Напротив, мы хотим, чтобы она работала и дальше. Но мы должны отметить, что эти и другие популярные программы финансируются, полностью или частично, из налогов на труд. В те времена, когда для работника-человека не было иной альтернативы, это казалось вполне уместным, но времена изменились. Чем лучше машины умеют заменять людей, тем более негативный эффект на работу человека будут оказывать налоги и других обязательные платежи.
Поэтому, в дополнение к субсидированию труда через негативный налог на доходы, мы также поддерживаем отмену налогов на труд и снижение бремени налогов и обязательных платежей для работодателей. Как и во многих других случаях, где экономика пересекается с политикой, говорить об этом просто, а сделать – намного сложнее. Как еще финансировать дорогостоящие, популярные и важные программы типа социального и медицинского страхования, как не с помощью налогов на труд? Кто же должен покрывать расходы на обязательное медицинское страхование, если не работодатели?
Мы не хотим сказать, что у нас есть ответы на все эти важнейшие вопросы, но мы знаем, что в инструментарии экономистов есть и другие виды налогов, помимо налогов на труд. Это пигувианские налоги на загрязнение и другие внешние негативные эффекты (о чем мы говорили в предыдущей главе), налоги, связанные с потреблением, а также налог на добавленную стоимость (НДС), который платят компании с разницы между их издержками (расходами на труд, сырье и так далее) и ценами, которые они выставляют своим потребителям. НДС имеет несколько привлекательных свойств – его довольно просто рассчитывать, собирать и корректировать его ставку, – однако в настоящее время он отстутствует на территории США. Более того, Америка – единственная из 24 стран ОЭСР, в которой нет НДС. Экономист Брюс Бартлетт, юрист-теоретик Майкл Гретц и другие исследователи составили список альтернатив для нынешней американской налоговой системы, основанных на введении НДС.
[411] Мы думаем, что эта работа – ценный вклад в дискуссию о методах финансирования правительственных расходов во второй эре машин, и она заслуживает серьезного обсуждения.
Распределенная экономика и «искусственный искусственный интеллект»
Изменение размера субсидий и налогов на труд может показаться лишь краткосрочным решением. В конечном счете, разве вторая эра машин не определяется безостановочной автоматизацией, которая рано или поздно создаст экономику, где человеческий труд будет играть гораздо меньшую роль?
Мы считаем, что во многих областях так и произойдет. Но мы надеемся, что нам удалось доказать: у людей все же есть навыки и способности, которые пока что не получается автоматизировать. Возможно, когда-то это и произойдет, но пока что никаких серьезных шагов в этом направлении сделать не удавалось, и это позволяет нам думать, что прогресс в этой области потребует некоторого времени. По-видимому, ученые, работающие с данными, организаторы конференций, руководители подразделений в компаниях, сиделки и уборщики посуды (помощники официантов) еще долго будут с нами.
И, как мы уже говорили ранее, человеческий разум еще много на что способен даже в тех областях, которые уже полностью автоматизированы. Ни один гроссмейстер не может обыграть лучший шахматный компьютер, но правильная комбинация человека и машины с этим справится. Поэтому неправильно считать, что человек перестает быть ценным в тот момент, когда компьютер опережает его в какой-то области. Нет, он становится даже еще более ценным, как только начинает сотрудничать с машиной, а не пытается соперничать с ней.
Мы замечаем это даже в таких полностью автоматизированных сферах деятельности, как поиск в интернете. Стив Лор пишет в статье, опубликованной в марте 2013 года в газете The New York Times:
Когда Митт Ромни в ходе президентских дебатов прошлой осенью говорил о сокращении правительственных субсидий на общественное телевещание и упомянул Большую птицу, эти слова тут же широко распространились в твитах. Люди мгновенно поняли, что в данном контексте и в тот момент «Большая птица» была политическим комментарием, а вовсе не отсылкой к детскому телешоу «Улица Сезам», и что при запросе «Большая птица» в интернет-поиске в выдаче сначала должны появляться комментарии на текущие политические темы. Люди понимают такие тонкие вещи намного точнее и быстрее, чем любой софт, и подобные человеческие суждения немедленно вносятся в поисковые алгоритмы «Твиттера»… такие же люди-помощники – они называются «оценщиками» (evaluators или raters) – помогают Google совершенствовать поисковые алгоритмы, обрабатывающие более 100 миллиардов запросов в месяц.
[412]
Итак, хотя машинные алгоритмы постоянно совершенствуются, они не в состоянии в одиночку справиться с подобными задачами. Осознание этого факта позволило сформулировать новые, технологичные способы планирования и выполнения различных работ.
В середине прошлого десятилетия гигант онлайн-ритейла компания Amazon поняла, что многие из миллионов страниц ее сайта с описаниями продающихся товаров дублируют друг друга. Алгоритмы сами по себе не смогли проделать грандиозную работу по идентификации всех дубликатов, поэтому команда под руководством сотрудника Amazon Питера Коэна написала программу, которая показывала возможные дубликаты людям и оставляла на их усмотрение окончательное решение.
[413]
Довольно быстро Коэн и весь Amazon в целом поняли, что это исключительно полезная инновация. Огромная задача (найти среди миллионов страниц те, которые дублируют друг друга) разбивалась на множество мелких задач (действительно ли эти две страницы дублируют одна другую?), затем мелкие задачи рассылались большой группе людей, затем собирались их ответы, которые использовались для решения большой проблемы (уничтожение выявленных дубликатов).
Изначально программа предназначалась для внутреннего использования, однако в ноябре 2005 года Amazon открыла к сервису доступ, назвав его «Механическим турком» в честь знаменитого «робота» XVIII века, якобы умевшего играть в шахматы (впоследствии выяснилось, что внутри машины спрятан человек).
[414] Программа напоминала эту старинную диковинку тем, что, на первый взгляд, все ее действия казались автоматическими, однако в реальности она в значительной степени использовала человеческий труд. Это был наглядный пример того, что руководитель Amazon Джефф Безос назвал «искусственным искусственным интеллектом» (artificial artificial intelligence) – еще один из способов для человека сотрудничать с машиной (хотя и не слишком хорошо оплачиваемый).
[415]
