Третий катализатор не менее очевиден, но часто упускается из виду. Это Китай. Искусственный интеллект станет первой ТШП нашего времени, в развитии и применении которой Китай встанет плечом к плечу с Западом. Во времена индустриализации, электрификации и компьютеризации Китай настолько отставал, что его народ мог внести лишь незначительный вклад в эти отрасли. Но только за последние пять лет он так далеко продвинулся в интернет-технологиях, что теперь его ученые способны многое сделать для глобальной экосистемы, и эта тенденция резко ускорила появление инноваций в мобильном интернете. Достижения Китая позволяют использовать исследовательские таланты и творческий потенциал почти одной пятой человечества, чтобы решить задачу по распространению и использованию искусственного интеллекта. Учитывая гладиаторские качества китайских предпринимателей, уникальную интернет-экосистему и активную поддержку правительства, выход Китая на мировую арену может стать основным катализатором для развития ИИ.
Из всех этих тезисов можно уверенно сделать несколько выводов. Во-первых, в промышленную эпоху применение новых технологий в долгосрочной перспективе означало создание новых рабочих мест и рост заработной платы. Во-вторых, несмотря на то что прогресс никогда не стоит на месте, ТШП появляются очень редко и каждая из них влияет на рынок труда. Следовательно, последствия каждой из них нужно оценивать независимо. В-третьих, в эпоху паровой энергетики и электрификации сложились условия, которые способствовали росту производительности труда и занятости. Развитие ИКТ благоприятствует первому, но не обязательно второму. Более того, оно способствует снижению заработной платы многих трудящихся в развитых странах и усугублению неравенства. Наконец, революцию ИИ ускорят три катализатора: распространение цифровых технологий, венчурное финансирование и, конечно, достижения Китая – причем, предположительно, эта революция негативно повлияет на рынок труда и распределение доходов.
Если приведенные выше аргументы верны, то ответы на вопросы, какие рабочие места находятся в зоне риска и насколько все будет плохо, становятся очевидными.
На что способен и неспособен ИИ: визуализация рисков, связанных с заменой человеческих ресурсов машинными
Говоря о том, каких работников может или не может вытеснить ИИ, недостаточно разделить их по уровню квалификации. Будущее каждой профессии зависит от ряда ее особенностей. Хотя ИИ значительно превосходит людей в решении ряда узких задач, которые могут быть оптимизированы на основе анализа данных, он все еще неспособен взаимодействовать с людьми или имитировать ловкость наших пальцев и конечностей. Он также неспособен широко мыслить и решать творческие задачи или задачи, требующие сложной стратегии – то есть такие, исходные данные и результаты которых плохо поддаются количественной оценке. Картину вытеснения людей с рабочих мест можно изобразить с помощью двух графиков в системе координат X-Y: одного для физического (в широком смысле) труда и одного – для умственного.
Риск вытеснения в отраслях умственного труда
Риск вытеснения в отраслях физического труда
На графике для профессий, связанных с физическим трудом, ось X из центра идет в левую сторону к сектору «Особые навыки не требуются, хорошо структурированная среда» и в правую – к сектору «Требуются особые навыки, среда не структурирована». Ось Y внизу упирается в сектор «Отрасли с минимальным социальным фактором», а вверху – в сектор «Социальные отрасли». На диаграмме, иллюстрирующей положение работников умственного труда, ось Y идет так же, как на первой диаграмме (от сектора «Отрасли с минимальным социальным фактором» до сектора «Социальные отрасли»), но ось X выглядит иначе: в левой ее части расположен сектор «Задачи, основанные на оптимизации», а в правой – сектор «Задачи, требующие творческого или стратегического решения». Когнитивные задачи классифицируются как «основанные на оптимизации», если они предполагают работу с данными, которые можно оцифровать (например, определение оптимальной ставки страхования или увеличение налогового вычета).
Каждый график разделен осями на четыре сектора: нижний левый сектор – «Опасная зона», верхний правый – «Безопасная зона», верхний левый – это «Человекоориентированные специальности», а нижний правый – «Медленное повышение риска». Люди, выполняющие задачи, которые относятся к «Опасной зоне» (мойщики посуды, неопытные переводчики), с высокой долей вероятности могут лишиться работы в ближайшие годы. Специальности из «безопасной зоны» (психиатр, сиделка и т. д.) вряд ли удастся автоматизировать в обозримом будущем. Секторам «Человекоориентированные специальности» и «Медленное повышение риска» не угрожает вытеснение в ближайшее время, однако постепенно количество рабочих мест в них может сокращаться. Как мы увидим дальше, большинство специальностей не сводятся к «основным задачам», которые мы поместили в определенных секторах, а включают разнообразные дополнительные виды деятельности. Это усложняет автоматизацию многих профессий, но мы все же можем опираться на приведенные здесь графики, говоря о том, какие специальности находятся под угрозой.
В секторе «Человекоориентированные специальности» большая часть расчетов или физической работы уже может быть выполнена машинами, но важный фактор социального взаимодействия затрудняет автоматизацию.
Если автоматизация этого сектора все-таки произойдет, то, вероятно, следующим образом: машины будут выполнять за кадром работу по оптимизации, а сотрудники-люди – выступать в качестве социального интерфейса для клиентов, что приведет к своеобразному симбиозу между человеком и машиной. Это может произойти с такими профессиями, как бармен, школьный учитель и даже медицинская сестра или сиделка. Сколько рабочих мест исчезнет и как быстро, зависит от гибкости компаний при реструктуризации задач, выполняемых сотрудниками, и от того, насколько клиенты готовы к взаимодействию с компьютерами.
В категории «Медленное повышение риска» (сантехник, строитель, графический дизайнер средней квалификации) не важны социальные навыки: основную роль здесь играют умение работать руками, творческие способности или способность адаптироваться к неструктурированной среде. Они остаются существенными препятствиями для ИИ, но их, вероятно, удастся преодолеть. То, как быстро это произойдет, зависит не столько от технологических инноваций в компаниях, сколько от фактического расширения возможностей ИИ. Но для профессионалов, оказавшихся в дальнем правом углу сектора «Медленное повышение риска», открываются новые перспективы: они могут использовать инструменты ИИ для ускорения прогресса в своей области. Графики вытеснения и замены дают нам основную эвристику для понимания того, какие категории рабочих мест находятся в зоне риска и что будет с занятостью в целом, на макроэкономическом уровне. Чтобы получить лучшее представление об этом, обратимся к работам экономистов.
