Я считаю, что принципиально новые продукты такого рода могут лишить работы примерно 10 % трудящихся в США. Больше всего этот процесс затронет отрасли, в которых значительный объем рутинных задач по оптимизации сочетается с внешним маркетингом или обслуживанием клиентов: фастфуд, финансовые услуги, безопасность, даже рентгенологию. Грядущие изменения нанесут значительный урон рынку труда в секторе «Человекоориентированные специальности», поскольку компании предпочтут передать задачи, связанные с общением, небольшим группам работников, в то время как алгоритмы будут выполнять большую часть тяжелой работы за кулисами. Результатом может стать хоть и не полное, но все же значительное сокращение рабочих мест в этих областях.
Итоги
Если сложить результаты по двум типам автоматизации – 38 % работников, вытесненных роботами или программами, и около 10 % работников, уволенных из-за коренных преобразований в их отраслях, – то становится ясно, что перед нами стоит грандиозная задача.
По моим оценкам, в течение 10–20 лет потенциал автоматизации достигнет такого уровня, что под угрозой окажется от 40 % до 50 % рабочих мест в Соединенных Штатах. Ценность сотрудников, которых нельзя заменить полностью, из-за увеличивающейся автоматизации их рабочей нагрузки будет снижаться. Это лишит их возможности добиваться повышения заработной платы и в долгосрочной перспективе приведет к увольнениям. Мы увидим большую армию безработных и снижение заработной платы. Многим придется работать на невыгодных условиях неполной занятости или сдельной оплаты. Хочу особенно подчеркнуть: это не означает, что страна столкнется с сорока- пятидесятипроцентной безработицей. Социальные трения, нормативные ограничения и старая добрая инерция будут значительно замедлять процесс изменений. Кроме того, сам по себе этот процесс породит новые рабочие места и специальности, которые смогут компенсировать часть потерь, – об этом пойдет речь в следующих главах. Таким образом, вызванная ИИ чистая безработица может уменьшиться до 20–25 % или даже до 10–20 %
[85].
Аналогичные оценки приводятся в последнем исследовании (на момент написания этой книги), проведенном консалтинговой фирмой Bain and Company в феврале 2018 года. Вместо того чтобы вдаваться в подробности, связанные с оценкой специальностей и отдельных задач, исследователи Bain and Company взяли за основу макроуровневый подход и попытались понять, как будут взаимодействовать три важнейших фактора в масштабах мировой экономики: демография, автоматизация и неравенство. Их анализ привел к поразительному выводу: к 2030 году работодателям потребуется на 20–25 % меньше сотрудников, что сопоставимо с численностью трудовых мигрантов в США, составляющей от 30 до 40 млн человек. Специалисты признали, что некоторые из этих рабочих получат новые профессии, пока не существующие или очень редкие (например, техник по ремонту роботов), но предсказали, что этот процесс существенно не повлияет на последствия повсеместной автоматизации. Ее влияние будет ощущаться гораздо сильнее, и число уволенных работников, возможно, выйдет за пределы 20–25 %. Если учитывать не только потерю рабочих мест, но и снижение заработной платы, то перемены затронут 80 % всех работников. Это нанесет сокрушительный удар по американскому обществу и, к сожалению, не будет временным потрясением, каким был короткий период десятипроцентной безработицы в США после финансового кризиса 2008 года. Если не взять ситуацию под контроль, то мы можем вступить в долгую эпоху полной занятости для умных машин и бездействия для работника среднего уровня.
Сравнение США и Китая: реванш Моравека
Но что же ждет Китай? Как будут жить его трудящиеся в условиях этой новой, невиданной доселе экономики? Хороших исследований о последствиях автоматизации в Китае очень мало, но здравый смысл подсказывает, что китайский народ пострадает намного сильнее, ведь интеллектуальные роботы в первую очередь положат конец золотой эре для рабочих на «фабрике мира». Такой прогноз можно сделать с учетом особенностей китайского рынка труда, а также наших предположений о том, какие рабочие места будут автоматизированы.
Более четверти китайских рабочих все еще трудится на фермах, еще четверть – на промышленном производстве. Для сравнения: менее 2 % американцев заняты в сельском хозяйстве и около 18 % – в промышленности. Выдающиеся мыслители, такие как автор книги «Роботы наступают»
[86] Мартин Форд, утверждали, что огромная доля рутинного ручного труда может сделать Китай «эпицентром экономических и социальных потрясений, вызванных все большим использованием роботов»
[87]. Известный ученый и эксперт Вивек Вадхва также предсказал, что умная робототехника подорвет преимущество Китая как центра промышленного производства и оно начнет возвращаться в Соединенные Штаты, причем не создавая там дополнительные рабочие места для людей. «Американские роботы работают не хуже китайских, – писал он, – они тоже не жалуются и не вступают в профсоюзы»
[88].
Если вспомнить недавнюю историю, эти прогнозы понятны. Ведь за последние 100 лет экономической эволюции рабочие и наемные служащие потеряли больше всего рабочих мест именно из-за автоматизации физического труда. Промышленная и сельскохозяйственная техника (например, грузовые подъемники и тракторы) значительно увеличила производительность каждого работника в этих отраслях, и на определенных участках работ стало требоваться меньше людей. Проецируя тот же подход на эпоху ИИ, можно сказать, что труженики сельского хозяйства и промышленности Китая попали прямо под прицел интеллектуальной автоматизации. В то же время в американской экономике, где доминирует сфера услуг, бесчисленные белые воротнички в какой-то степени защищены от потери рабочих мест своими дипломами колледжей и доходами, измеряемыми шестизначными числами. Но, по моему мнению, полагаться на эту защиту в скором времени будет уже нельзя.
По мере того как Китай будет переживать вызванные автоматизацией потрясения на рынке труда, некоторые этапы переходного периода там могут начинаться позже или протекать медленнее, чем в американской экономике. Тем не менее, в то время как самые простые и монотонные виды работы на промышленном предприятии – контроль качества и сборка несложной продукции, – скорее всего, подвергнутся автоматизации в ближайшие годы, остальные ручные операции роботы будут осваивать с трудом, поскольку интеллектуальная автоматизация XXI века происходит иначе, чем автоматизация в области физического труда ХХ века. Точнее говоря, гораздо проще создавать алгоритмы ИИ, чем строить интеллектуальных роботов. В основе этой логики лежит принцип искусственного интеллекта, известный как парадокс Моравека. Ханс Моравек был в числе профессоров, у которых я учился в Университете Карнеги – Меллона. Работа над искусственным интеллектом и созданием роботов привела его к фундаментальной истине о сочетании этих двух направлений: несмотря на то что ИИ может относительно легко имитировать интеллектуальные или вычислительные способности взрослого человека, очень трудно дать роботу восприятие и сенсомоторные навыки, имеющиеся даже у малыша. Алгоритмы могут полностью затмить людей, когда речь идет о создании прогнозов на основе данных, но роботы все еще не научились выполнять обязанности горничной отеля. По сути, ИИ «великолепно работает головой», но роботы плохо работают пальцами. Парадокс Моравека был сформулирован в 1980-х годах, и с тех пор произошло много изменений. Открытие глубокого обучения обеспечило машины сверхчеловеческими способностями восприятия, когда дело касается распознавания речи или образов. Прорывы в области машинного обучения также способствовали небывалому росту интеллектуальных способностей машин, а именно дали им возможность находить необходимые комбинации среди общего объема данных и принимать решения. Однако мелкая моторика роботов – умение брать объекты и манипулировать ими – все равно далеко не так хороша, как у людей. И несмотря на то что ИИ может побеждать лучших игроков в го и диагностировать рак с предельной точностью, он все еще неспособен оценить хорошую шутку.
