Ликвидация рабочих мест и экономические последствия внедрения ИИ

 

Достижения в областях искусственного интеллекта и робототехники постепенно уничтожат огромное число рабочих мест, для которых характерны рутинность и предсказуемость деятельности, а это может привести к росту неравенства и структурной безработицы. Начав в январе 2020 года работать над данной книгой, я исходил из предположения, что моей главной задачей станет отстаивание этого тезиса на фоне самого длительного периода экономического восстановления со времен Второй мировой войны и общего уровня безработицы около 3,6%.

 

Однако пандемия коронавируса и вызванный ею экономический спад в Соединенных Штатах и во всем мире привели нас в совершенно иную экономическую реальность. Тем не менее я считаю, что аргументы, сформулированные мной до кризиса, остаются в высшей степени актуальными. Даже в условиях исторически низкого уровня безработицы тенденции, рассмотренные в книге «Роботы наступают», не исчезли, а относительное благосостояние, о котором свидетельствовали экономические показатели в годы, предшествовавшие нынешнему кризису, как минимум отчасти иллюзорно. После пандемии можно ожидать ускорения автоматизации труда, что очень сильно повлияет на наши представления о восстановлении после текущей экономической катастрофы.

 

Представьте, что вы американский экономист в 1965 году. Анализируя экономику и рынок труда США, вы видите, что около 97% мужчин в возрасте от 25 до 54 лет — достаточно взрослых, чтобы окончить школу, но слишком молодых для выхода на пенсию — трудоустроены или активно ищут работу. Это кажется вам совершенно закономерным и нормальным. Предположим теперь, что перед вами появляется пришелец из будущего и говорит, что в 2019 году лишь около 89% мужчин трудоспособного возраста будут иметь работу. Более того, к 2050 году доля американцев из этой возрастной группы, полностью изгнанных с рынка труда, легко может достичь четверти или даже трети.

 

Можно побиться об заклад, что вас бы это сильно встревожило. Возможно, вам даже пришла бы мысль о «массовой безработице». Безусловно, вы бы задумались, что станут делать все эти безработные. Далее, однако, путешественник во времени сообщает вам, что в 2019 году общий уровень безработицы, по данным властей, существенно ниже 4%, а процентные ставки ниже уровня 1965 года. Оба показателя близки к историческим минимумам, подчеркивает он. Более того, в попытке стимулировать экономику Федеральная резервная система США, вместо того чтобы обдумывать повышение процентных ставок, подает сигналы, позволяющие ожидать дальнейшего их снижения.

Все это, скорее всего, сильно удивило и озадачило бы экономиста середины — конца XX столетия. Современные экономика и рынок труда в Соединенных Штатах и в других развитых странах нарушают многие правила и допущения, казалось бы надежно подкрепленные эмпирическими данными в прошлом.

 

В книге «Роботы наступают» я утверждал, что главная движущая сила этих изменений — ускоряющееся развитие информационных технологий. На сегодняшний день у нас в активе длинный список ключевых инноваций — усиливающаяся автоматизация производств, революция персональных компьютеров, интернет, облачные вычисления и мобильные технологии — и обусловленная ими трансформация, происходившая на протяжении десятилетий. Однако самое важное воздействие технологий еще впереди. Появление искусственного интеллекта может совершить переворот на рынке труда и во всей экономической системе намного более радикальный и фундаментальный, чем все, что происходило в прошлом.

 

Мы стоим на рубеже подрывного изменения, и у нас есть все основания для беспокойства. Преобразования, произошедшие за одно или два последних десятилетия, сыграли важную роль в немыслимых политических потрясениях и перекроили саму ткань общества. Например, исследования показали прямую связь между количеством регионов США с наибольшей автоматизацией рабочих мест и числом убежденных сторонников Дональда Трампа среди избирателей на президентских выборах 2016 года. До того как коронавирус дестабилизировал нашу жизнь, больше внимания уделялось другому разразившемуся в Соединенных Штатах кризису в области здравоохранения — опиоидной эпидемии, антилидерами которой были территории, где отмечалось существенное сокращение числа рабочих мест для среднего класса. Если изменения, которые мы наблюдали до сих пор, бледнеют в сравнении с нашим вероятным будущим, значит, существует реальный риск социальных и экономических потрясений беспрецедентного масштаба, а также появления еще более опасных политических демагогов, играющих на страхах, неизбежно сопутствующих столь быстрым, катастрофическим сдвигам.

 

Реальность такова, что в отношении экономического воздействия искусственный интеллект является обоюдоострым оружием. С одной стороны, он повышает производительность, делает товары и услуги более доступными и открывает дорогу инновациям, способным улучшить жизнь каждого из нас. ИИ обладает потенциалом создания экономической ценности, которая незаменима, если мы хотим выбраться из глубокой экономической пропасти, в которую попали. С другой стороны, он почти наверняка уничтожит миллионы рабочих мест, еще больше обострив экономическое неравенство. Помимо социальных и политических аспектов безработицы и постоянно растущего неравенства, имеется еще одно важное экономическое последствие: жизнеспособность рыночной экономики обеспечивается огромным числом потребителей, способных покупать производимые товары и услуги. Если у потребителей нет работы, а значит, и дохода, как они создадут спрос, необходимый для поддержания непрерывного экономического роста?

 

 

Боязнь того, что машины могут однажды вытеснить рабочих и породить долгосрочную структурную безработицу, существует давно — как минимум со времен бунтов луддитов в английском Ноттингемшире больше двух столетий назад. В последующие десятилетия страхи возникали снова и снова. В 1950-х и 1960-х годах, например, существовала очень серьезная озабоченность, что автоматизация производства скоро уничтожит миллионы рабочих мест на фабриках, вызвав массовую безработицу. История, однако, свидетельствует, что до недавнего прошлого экономика приспосабливалась к развитию технологии, открывая новые возможности для занятости, причем новые рабочие места требовали более высокой квалификации и лучше оплачивались.

 

Один из самых ярких исторических примеров потери работы из-за технологий, на который часто ссылаются сомневающиеся в том, что технологическая безработица когда-нибудь станет серьезной проблемой, — механизация сельского хозяйства в Соединенных Штатах. В конце 1800-х годов около половины американских работников были заняты в сельском хозяйстве. Сегодня их доля составляет 1–2%. Появление тракторов, комбайнов и другой сельскохозяйственной техники неизбежно повлекло за собой исчезновение миллионов рабочих мест. Этот переход действительно привел к существенной кратко- и среднесрочной безработице и заставил вытесненных техникой сельхозрабочих мигрировать в города в поисках работы на фабриках. Постепенно, однако, безработные были поглощены растущим производственным сектором, и в дальнейшей перспективе как их средняя заработная плата, так и благосостояние в целом сильно выросли. Позднее фабрики были автоматизированы или выведены за рубеж, и работники снова мигрировали, на сей раз в сферу обслуживания. Сегодня почти 80% трудоустроенных американцев заняты в обслуживании.

 

Ключевой вопрос в том, приведет ли подрывное изменение рынка труда под влиянием искусственного интеллекта к аналогичному результату. Может быть, ИИ всего лишь очередной пример трудосберегающей инновации, подобной аграрным технологиям, преобразовавшим земледелие? Или это нечто фундаментально иное? Лично я вижу принципиальное отличие ИИ по той причине, что это системная технология, технология общего назначения, в чем-то подобная электричеству, а следовательно, она в конечном счете скажется на всей нашей экономической и социальной жизни, затронет каждый ее аспект.

 

Традиционно технологические разрывы на рынке труда поочередно затрагивали секторы экономики. Механизация сельского хозяйства уничтожила миллионы рабочих мест, но растущая промышленность смогла постепенно принять освободившихся работников. Аналогично по мере автоматизации производства и вывода фабрик за рубеж, в страны с низкой оплатой труда, быстро растущая сфера услуг создавала возможности для занятости. В отличие от этого, искусственный интеллект скажется сразу на всех секторах экономики. Более того, он затронет сферу обслуживания и рабочие места для белых воротничков, на которых в настоящее время трудится огромное большинство американцев. ИИ постепенно проникнет практически в каждую существующую отрасль и преобразует ее, а новые отрасли изначально будут использовать самые последние инновации в области ИИ и робототехники. Иными словами, не стоит рассчитывать на возникновение какого-то совершенно нового сектора с десятками миллионов рабочих мест, способного поглотить всех работников, вытесненных автоматизацией из существующих отраслей. Скорее всего, отрасли будут создаваться на основе цифровых технологий, интеллектуальной обработки данных и ИИ, а значит, попросту не создадут много рабочих мест.

 

Второй момент связан с характером решаемых работниками задач. Есть основания предполагать, что около половины наших трудящихся выполняют по большей части рутинные и предсказуемые по своей природе обязанности. Я имею в виду не «механические действия», а всего лишь то, что эти работники снова и снова сталкиваются с одним и тем же базовым кругом задач и трудностей. Иными словами, сущность их деятельности — или по крайней мере большой доли задач, из которых она состоит, — фактически описывается историческими данными о том, чем занимался работник. Такие данные в конечном счете станут богатым ресурсом для алгоритмов машинного обучения, которым можно будет поручить автоматизацию многих задач. Иначе говоря, нас ждет будущее, в котором практически все виды рутинных, предсказуемых работ постепенно исчезнут, что станет серьезнейшей проблемой для трудящихся, наиболее приспособленных именно к такой деятельности. На протяжении XX века развитие трудосберегающих технологий заставляло работников переходить в другие отрасли, но по большей части они продолжали выполнять рутинные задачи. Представьте себе превращение сельскохозяйственного рабочего образца 1900 года в сборщика на заводском конвейере в 1950 году и далее в сегодняшнего кассира, сканирующего штрихкоды в Walmart. Это совершенно разные занятия в несхожих отраслях, но все они характеризуются рутинными и предсказуемыми задачами. На сей раз у нас не будет большого числа мест с рутинными процессами в каких-нибудь новых секторах, готовых принять потерявших работу людей. Трудящимся нужно будет совершить качественно иной переход к деятельности, принципиально не рутинной и требующей таких качеств, как умение эффективно выстраивать отношения с другими людьми или решать нетривиальные аналитические или творческие задачи. Если предположить, что таких рабочих мест будет достаточно, то некоторые успешно совершат этот переход, но многие, скорее всего, столкнутся с проблемами.

 

Иными словами, нас ждет ситуация, когда значительная доля трудовых ресурсов окажется под угрозой вытеснения с рынка труда. Но есть ли признаки того, что нечто подобное происходит в действительности? В конце концов, уровень безработицы до начала пандемии коронавируса был существенно ниже 4%.

 

 

За десятилетие с конца Великой рецессии 2009 года до января 2020 года — в самый длинный экономический подъем за весь послевоенный период — уровень безработицы упал с 10 до 3,6%, ниже всех минимумов, зафиксированных в последние 50 лет. Важно, однако, отметить, что этот уровень безработицы, определяемый на основе результатов исследования домохозяйств, которое проводится Бюро переписи населения США, учитывает только работников, активно ищущих возможность трудоустройства. Любой, кто хотел бы иметь работу, но потерял надежду и перестал ее искать или считает, что для него не найдется подходящего места, не учитывается как безработный.

Чтобы получить представление о том, сколько людей полностью выпало из трудовых ресурсов, следует обратить внимание на долю рабочей силы в численности населения. Тогда открывается гораздо менее радостная картина, чем при взгляде на общий уровень безработицы.

 

Как показано на рисунке 1, процент мужчин трудоспособного возраста, работающих или активно ищущих работу, снизился с 97% в 1965 году до минимума на уровне 88% в 2014 году, после чего слегка подрос примерно до 89% в январе 2020 года. Число мужчин, полностью выброшенных с рынка труда, за это время выросло почти вчетверо. Одним из прибежищ для людей, оставшихся без работы, является программа социальной помощи в случае постоянной нетрудоспособности, на которую с 2007 по 2010 год обрушился вал обращений. Поскольку свидетельств вспышки производственного травматизма нет, скорее всего, эта программа используется как последняя надежда на получение дохода теми, кто не видит адекватных предложений на рынке труда. Снижение доли рабочей силы в численности населения сильнее всего сказалось на мужчинах, однако и общая статистика рисует похожую картину за два десятилетия после рубежа веков.

 

На рисунке 2 показана доля рабочей силы в численности всех трудоспособных от 18 до 64 лет, как мужчин, так и женщин. Рост этого показателя вплоть до 2000 года отражает увеличение участия женщин в трудовых ресурсах. Однако после пика тренд стал нисходящим: и мужчины, и женщины стали покидать рынок труда. Иными словами, хотя уровень безработицы упал до исторического минимума, существует постоянно растущая армия полностью выброшенных из трудовых отношений трудоспособных людей, которые остаются практически невидимыми, тогда как остальные показатели рисуют картину бума занятости. Безусловно, технологическое изменение не единственный фактор в этом процессе, однако неуклонная автоматизация хорошо оплачиваемых рутинных работ на заводах и в офисах, скорее всего, играет значительную роль.

 

Вторая тенденция связана с отвязыванием друг от друга производительности и оплаты труда наряду с постоянным ростом неравенства. Производительность труда — это показатель эффективности работника, равный частному от деления общего объема производства на количество рабочих часов, потребовавшихся для его создания. Производительность, пожалуй, самый важный экономический показатель. Высокий уровень производительности труда — определяющая характеристика, отличающая богатую развитую страну от нищей. С развитием технологий, используемых на рабочем месте, а также с ростом таких показателей, как уровень образования и здоровья работника, трудящиеся производят больше. В результате они могут претендовать на более высокую заработную плату. Таким образом, повышение производительности направляет деньги в карманы практически всех работников и является важнейшим фактором массового благосостояния в стране. По крайней мере так гласит классическая экономическая теория.

 

 

 

Рис. 2. Доля рабочей силы в общей численности населения

 

 

Однако, как показано на рисунке 3, с 1970-х годов оплата труда отстает от растущей производительности, и разрыв между двумя графиками становится все больше. В результате выигрыш, обусловленный технологическим развитием и растущей производительностью труда, сегодня практически полностью достается относительно малой группе людей, находящихся у вершины распределения доходов. Иными словами, владельцы компаний, менеджеры, наемные работники «звездного» уровня и инвесторы пожинают плоды прогресса, а рядовые трудящиеся почти ничего не получают. Следует отметить, что на этом графике отображается оплата труда всех занятых в частном секторе, в том числе руководителей высшего звена, звезд профессионального спорта и предпринимателей, а также прочих высокооплачиваемых людей. Если учитывать лишь средних работников, не занимающих руководящие должности, которые составляют около 80% трудовых ресурсов США, то разрыв между производительностью и оплатой труда окажется еще больше.

 

На мой взгляд, растущее расхождение этих графиков отчасти обусловлено изменением характера оборудования и технологий, используемых на рабочих местах. В «золотой век» Америки, последовавший за Второй мировой войной, эти две кривые были неразрывно связаны, а машины, применявшиеся на рабочем месте, представляли собой станки, которыми управляли работники. По мере совершенствования станков росла производительность работников и они становились более ценными. Однако в последующие десятилетия машины все в большей мере превращались в автоматы и технологии начали замещать труд, вместо того чтобы дополнять его. Иными словами, теперь технологии уменьшают, а не увеличивают ценность все большей доли работников. Это, в свою очередь, повышает взаимозаменяемость работников, сокращает их возможности защищать свои права и толкает ставки заработной платы вниз, хотя производительность труда продолжает расти.

 

Исчезновение зависимости между производительностью и оплатой труда напрямую ведет к росту неравенства доходов. По мере того как технологии уничтожают или уменьшают ценность труда, все большая часть прибыли от деловых операций достается капиталу. Снижение доли труда в национальном доходе наблюдается в последние два десятилетия как в Соединенных Штатах, так и в других развитых странах. Вследствие сильнейшей концентрации капитала в руках богачей перенаправление дохода от труда к капиталу усиливает перераспределение от многих к немногим, что увеличивает неравенство доходов. В Соединенных Штатах эта тенденция особенно выражена и ярко проявляется в увеличении коэффициента Джини. Это показатель концентрации богатства. В предельных случаях коэффициент Джини равен нулю, когда все люди в стране имеют равную долю богатства, и 100, когда все национальное богатство принадлежит одному-единственному человеку. Реальные значения коэффициента обычно лежат в интервале от 20 до 50, и чем он больше, тем острее неравенство. В США коэффициент Джини увеличился с 37,5 в 1986 году до 41,4 в 2016 году, что является беспрецедентно высоким уровнем в истории наблюдений.

 

Рост неравенства доходов отчасти поддерживается общим снижением качества рабочих мест, доступных трудящимся в Соединенных Штатах. В последние десятилетия в создаваемых в США рабочих местах наблюдается сильный перекос в сторону низкооплачиваемых позиций в сфере обслуживания. Эти места в таких сферах, как розничная торговля, приготовление и подача пищи, охрана и уборка офисов и отелей, дают минимальный доход и почти или совершенно никаких социальных благ, а также нередко не обеспечивают полной занятости и не имеют четкого графика. Развитие гиг-экономики, в которой работники получают плату за выполненное задание, практически не имея предсказуемого дохода, и почти или полностью лишены правовой защиты, предоставляемой другим занятым, ведет к дальнейшему усилению этой тенденции. Как следует из отчета Брукингского института в ноябре 2019 года, 44% занятого населения в США выполняют низкооплачиваемые работы со средним доходом около $18 000 в год.

 

Изменение характера работы, доступной американцам, стало совершенно очевидным, когда группа исследователей создала в 2019 году новый экономический показатель. Американский индекс качества рабочих мест в частном секторе показывает соотношение хороших рабочих мест, по определению приносящих доход выше среднего, и плохих с доходом ниже среднего. Если индекс равен 100, это означает, что хороших и плохих рабочих мест поровну, если он меньше 100, следовательно, плохие рабочие места преобладают. За 30 лет, с 1990 года до конца 2019-го, индекс упал с 95 до 81. По всей видимости, снижение качества рабочих мест тесно связано с исчезновением по большей части рутинных, но хорошо оплачиваемых работ в таких сферах, как производственная и офисная. Работники именно этих сфер когда-то образовывали костяк американского среднего класса, но соответствующие места стабильно уничтожаются в результате как развития технологий, так и глобализации.

 

Конечно, в экономике есть и рабочие места, которые требуют более высокой квалификации и лучше оплачиваются, но они редко оказываются доступными почти для трех четвертей американских трудящихся, не имеющих диплома об окончании колледжа. Даже среди выпускников колледжей неполная занятость является серьезной и усугубляющейся проблемой. Истории выпускников, обремененных долгами по студенческим кредитам и работающих бариста или подавальщиками в закусочных, стали типичными. По данным, опубликованным Федеральным резервным банком Нью-Йорка в феврале 2020 года, 41% недавно окончивших колледж заняты на работах, не требующих диплома о высшем образовании. Один из каждых трех выпускников работает с неполной занятостью. Безработица среди вчерашних студентов в возрасте от 22 до 27 лет превышает 6%, несмотря на то что общий показатель безработицы в стране упал до 3,6%. Иными словами, вопреки распространенному мнению о том, что нам необходимо уделять больше внимания образованию и увеличивать количество студентов вузов, экономика просто не создает достаточного числа квалифицированных рабочих мест для уже имеющихся выпускников.

 

Усиление неравенства доходов и снижение качества рабочих мест бьют не только по конкретным людям. Они подрывают рыночный спрос, необходимый для обеспечения устойчивости экономики. Около 70% экономики США напрямую зависит от расходов индивидуальных потребителей. Однако даже этот показатель не отражает в полной мере значимость потребительского спроса, поскольку с ним связаны и инвестиции в бизнес. Подумайте, например, о том, что самолеты, выпущенные Boeing, которые, понятное дело, не относятся к потребительским товарам, приобретаются авиаперевозчиками только в том случае, если они предвидят спрос на авиабилеты. Эта экономическая зависимость стала совершенно очевидной во время кризиса, вызванного пандемией коронавируса.

 

Занятость — главный механизм, обеспечивающий потребителей покупательной способностью. С увеличением неравенства доходов основная масса работников, то есть потребителей, начинает получать меньший дискреционный доход. За последние несколько десятилетий резко увеличился доход немногочисленных богачей, но эта крохотная доля населения попросту не может и не станет тратить столько, чтобы компенсировать падение дискреционного дохода на более низких уровнях пирамиды распределения доходов. Иными словами, массовый спрос потребителей на товары и услуги, жизненно необходимый для экономического роста, постепенно уничтожается.

 

Неутешительное состояние потребительского спроса проявляется в исчезновении нормальной взаимосвязи безработицы и инфляции. В 1958 году экономист Уильям Филлипс доказал, что между этими двумя величинами обычно наблюдается устойчивый баланс. Если падает безработица, растет инфляция. Когда я изучал экономику в колледже, нас учили, что эта обратная зависимость, отображаемая графически в виде так называемой кривой Филлипса, является одним из базовых экономических принципов. Однако после Великой рецессии 2009 года эта зависимость была нарушена, и теперь низкая безработица сосуществует с очень низкими уровнями инфляции и низкими процентными ставками. На мой взгляд, причина кроется в том, что снижающаяся безработица уже не связана с увеличением заработной платы или потребительского спроса, достаточным для разгона инфляции. Развитие технологии в сочетании с глобализацией лишает большинство средних работников возможности добиваться более высокой оплаты труда, и механизм, наделяющий потребителей покупательной способностью и поддерживающий рост спроса, становится все менее эффективным.

 

Еще одним доказательством служит тот факт, что крупные американские компании располагают колоссальными объемами денежных средств, значительная часть которых вложена в американские казначейские ценные бумаги, имеющие исторически низкие процентные ставки. На конец 2018 года американские фирмы накопили около $2,7 трлн. Если бы их руководители усматривали признаки активного спроса на товары и услуги, почему бы им не инвестировать больше этих денег в разработку новых товаров или увеличение производства для удовлетворения растущего спроса? В отсутствие устойчивого спроса экономика США демонстрирует весьма посредственные темпы роста и уже попала в зависимость от сохранения Федеральной резервной системой необычно низких процентных ставок, несмотря на то что безработица упала ниже 4%.

 

У слабого потребительского спроса есть еще одно важное следствие — он подрывает рост производительности труда. Экономисты, не верящие в воздействие искусственного интеллекта и роботизации на рынок труда, говорят, что если бы машины стремительно замещали труд, то наблюдался бы бурный рост производительности, ведь оставшиеся работники выдавали бы все больше и больше продукции. Поскольку производительность не идет резко вверх, они отмахиваются от любых опасений по поводу роботов, похищающих у людей рабочие места. При этом упускается из виду, что выпуск продукции целиком и полностью определяется спросом. Никакая фирма не станет производить товары или услуги, если нет клиентов, готовых их купить. (Я более подробно рассмотрел мысль о том, что производительность ограничивается спросом, в своей книге «Роботы наступают», опубликованной в 2015 году. Мне кажется странным отсутствие внимания к этому вопросу. Экономисты лишь заявляют, что отсутствие «бурного роста производительности» доказывает надуманность опасности автоматизации труда.)7

 

Представьте работника, задача которого — стричь людей. Его производительность можно измерять количеством стрижек, выполняемых за час. На нее будет влиять очень многое: хорошо ли обучен работник и имеет ли качественные инструменты, стабильно ли электроснабжение для питания инструментов. Именно на таких факторах обычно сосредоточиваются экономисты. Однако есть кое-что еще, причем принципиально важное: количество клиентов, которые приходят, чтобы постричься. Если клиенты выстраиваются в длинную очередь, производительность труда высокая. Если в парикмахерскую изредка забредает случайный клиент, производительность низкая — независимо от мастерства парикмахера или совершенства технологии стрижки.

 

Мысль о том, что производительность ограничена спросом, всплыла во время моего разговора с Джеймсом Маникой, председателем совета директоров McKinsey Global Institute (MGI) — организации, проводящей исследования влияния технологий на деловые предприятия и экономику. Маника сказал следующее:

 

Мы также знаем о принципиальном значении спроса — большинство экономистов, в том числе из MGI, часто рассматривают производительность только со стороны предложения, но не спроса. Мы знаем, что при обрушении спроса вы можете работать сколь угодно эффективно, но производительность будет неблестящей. Это происходит потому, что показатель производительности имеет числитель и знаменатель: в числителе находится выпуск продукции, и этот выпуск должен поглощаться спросом. Таким образом, если спрос по той или иной причине снижается, это бьет по выпуску продукции, что тормозит рост производительности, и никакие технологические достижения не могут этому помешать.

 

 

Пандемия коронавируса вызвала беспрецедентный экономический кризис. В Соединенных Штатах и во всем мире практически мгновенно исчезли миллионы рабочих мест, схлопнулись целые отрасли, и в экономике наступил глубочайший спад со времен Великой депрессии 1930-х годов. В декабре 2020 года безработица составляла почти 7%, и все свидетельствовало о том, что положение может еще более ухудшиться, прежде чем массовая вакцинация начнет разворачивать тенденцию в другую сторону примерно в середине 2021 года. Неуклюжие действия властей США в условиях пандемии привели к широкому распространению вируса, и в январе 2021 года ежедневно умирали больше 4000 американцев. На фоне резкого роста количества госпитализированных американские власти на уровне штатов и муниципалитетов снова стали принуждать частные предприятия к закрытию, а в Великобритании и многих европейских странах вновь стали правилом общенациональные локдауны. Иными словами, несмотря на появление как минимум двух эффективных вакцин, экономические последствия кризиса будут сказываться еще некоторое время.

 

Все это создает плодородную почву для радикального преобразования рынка труда вследствие автоматизации и, если взять шире, распространения новых технологий. История свидетельствует, что огромное большинство рабочих мест, уничтожаемых трудосберегающими технологиями, теряются во время экономических спадов. Особенно уязвимыми оказываются рутинные работы, что по большей части объясняет исчезновение качественных рабочих мест для среднего класса и их постепенную замену менее привлекательными, низкооплачиваемыми местами в сфере услуг. Экономисты Нир Джеймовик и Генри Сиу изучили это явление и в 2018 году опубликовали статью, в которой отметили, что, «в сущности, все потери рабочих мест в рутинных сферах труда происходят во время экономических спадов». Судя по всему, происходит следующее. Фирмы избавляются от работников, когда испытывают экономическое давление. Затем, по мере углубления экономического спада, они осваивают новые технологии и реорганизуют рабочие места. Впоследствии, когда экономика восстанавливается, они понимают, что могут обойтись без возвращения всех или почти всех работников, которых прежде считали необходимыми для своей деятельности. Судя по глубине нынешнего спада, большая часть частных предприятий будет испытывать экономическое давление, побуждающее наращивать эффективность, и чем дольше продлится кризис, тем больше у них будет времени на включение в бизнес-модели новых технологий, в том числе с использованием искусственного интеллекта.

 

Помимо чисто экономического стимула для освоения новых технологий текущий кризис — и в этом его уникальность — принес с собой еще один повод для автоматизации рабочих мест. Необходимость социального дистанцирования уже привела к роботизации разных сфер. Так, мясоперерабатывающие заводы в США и во всем мире постоянно становятся очагами заражения вирусной инфекцией из-за того, что сотни, а то и тысячи рабочих на них трудятся рядом друг с другом. В подобных условиях неизбежно повышение уровня автоматизации с целью снижения плотности размещения работников. Это крайний случай, но нечто подобное происходит практически в любой производственной среде, от заводов и складов до розничных магазинов и офисов. Замена работников роботами напрямую приводит к уменьшению числа людей, находящихся в непосредственной близости. Предприятия сферы услуг видят маркетинговое преимущество в сведении к минимуму личного взаимодействия, которое всего несколько месяцев назад считалось позитивным, а не негативным фактором. Эта тенденция уже наблюдается. В июле 2020 года сеть закусочных White Castle объявила, что начинает использовать роботов для приготовления гамбургеров с целью «уменьшения контактов человека с пищей в процессе приготовления и сокращения возможностей передачи патогенов». Долгосрочное влияние этих факторов будет в определенной степени зависеть от продолжительности кризиса. Сейчас, когда я это пишу, представляется вероятным, что ситуация сохранится достаточно долго для изменения хотя бы некоторых предпочтений покупателей и, возможно, для превращения их в привычку.

 

Влияние искусственного интеллекта на рабочие места вряд ли будет походить на примитивный сюжет о роботах, отнимающих работу у людей. Исследования показали, что в большинстве случаев отсутствует однозначная взаимосвязь между внедрением новой технологии и существующими рабочими местами. Наиболее страдают от автоматизации определенные задачи, а не целые профессии. Авторитетный анализ McKinsey Global Institute 2017 года показал, что примерно половина задач, в настоящее время выполняемых работниками в мире, в принципе можно автоматизировать с помощью имеющихся технологий. В анализе отмечается, что только 5% работ уже сегодня грозит полная автоматизация, однако «примерно в 60% профессий не менее трети составляющих задач могут быть автоматизированы, что предполагает существенную перестройку рабочих мест и серьезные изменения для всех работников». Раз можно автоматизировать существенную долю действий, осуществляемых двумя работниками из трех, значит, есть явный потенциал переопределения границ между рабочими местами и консолидации оставшихся работ. Очень вероятно, что для многих организаций экономическое давление наряду с необходимостью снизить плотность размещения людей на рабочих местах станет веской причиной пересмотреть и реорганизовать рабочую среду, и движение в этом направлении усилится, когда появятся намного более эффективные приложения на основе новейших достижений в области глубокого обучения. В большинстве случаев это повлечет за собой исчезновение части рабочих мест — причем таких, которые занимают работники с разной квалификацией и подготовкой.

 

Кроме прямой автоматизации работ и задач, важной силой является снижение требований к квалификации персонала. Иными словами, внедрение новых технологий позволяет нанять на должность, в прошлом требовавшую высокой квалификации и опыта, хуже оплачиваемого работника с минимумом подготовки или заменяемого независимого подрядчика, участника гиг-экономики. Классическим примером служат водители знаменитых «черных кебов» — лондонских такси. Прежде, чтобы получить лицензию таксиста, необходимо было запомнить наизусть практически все городские улицы; этот утомительный процесс назывался приобретением «Знания с большой буквы». Изучение улиц требовало колоссального труда. Элеанор Макгуайр, нейробиолог из лондонского Юниверсити-колледжа, обнаружила, что гиппокамп — область головного мозга, связанная с долгосрочной памятью, — у лондонских таксистов в среднем больше, чем у представителей других профессий. Необходимость приобретения «Знания с большой буквы» традиционно служила барьером для входа в профессию и гарантировала лондонским таксистам солидную, на уровне среднего класса, оплату труда. Ситуация резко изменилась с появлением GPS и приложений-навигаторов для смартфонов. Теперь водители, совершенно не знающие Лондона, но имеющие смартфон, могут напрямую конкурировать с «традиционными» таксистами. Давление со стороны сервисов по поиску пассажиров и других альтернатив такси также оказало сильное негативное воздействие на доходы лондонских таксистов. В общем, деквалификация работы приводит к снижению заработной платы, поскольку позволяет выполнять ее людям, почти или совершенно не имеющим подготовки или опыта. Одновременно повышается взаимозаменяемость работников. Это, в свою очередь, делает фирмы терпимыми к высокой текучести кадров и еще больше подрывает переговорную силу работников. С усилением автоматизации и деквалификации можно с полным основанием ожидать роста неравенства и перераспределения плодов инноваций в пользу тех, кто находится на верхушке пирамиды доходов.

 

Эти тенденции в области технологий будут переплетаться с другими последствиями пандемии. Например, массовый перевод квалифицированных профессионалов на удаленную работу уничтожил деловые экосистемы, существовавшие в кварталах офисных зданий. Очень вероятно, что переход к дистанционной работе станет в определенной мере постоянным. Например, Facebook уже объявила, что многие ее сотрудники могут при желании остаться на удаленке навсегда. В некогда оживленных деловых кварталах занятость в ресторанах, барах и других предприятиях по обслуживанию офисного планктона может так и не восстановиться. Пострадает и персонал, занимавшийся уборкой и обслуживанием офисов, а также охраной. Второй ключевой фактор — вероятное банкротство большой доли мелких фирм, преобладающих среди работодателей подобного персонала. По некоторым данным, до половины мелких предприятий, вынужденных закрыться в разгар пандемии, могут не открыться. В конечном итоге доля рынка, когда-то принадлежавшая этим предприятиям малого бизнеса, будет занята крупными, более устойчивыми розничными и ресторанными сетями. Однако, поскольку крупные компании имеют больше финансовых возможностей и собственных специалистов, они гораздо лучше подготовлены к внедрению трудосберегающих технологий. Иначе говоря, растущее доминирование крупных предприятий на рынке может стать фактором ускорения как автоматизации, так и деквалификации рабочих мест в сфере обслуживания. Существует совершенно реальный риск того, что сочетание этих факторов серьезно ударит по восстановлению низкооплачиваемой занятости в сфере обслуживания — локомотива создания рабочих мест в США в последние годы. Это может еще больше затруднить устойчивое восстановление после нынешнего кризиса.

 

При мысли об автоматизации обычно представляются промышленные роботы, которые работают на заводах или складах. Принято считать, что если для низкооплачиваемых и малообразованных синих воротничков новые технологии представляют неотвратимую угрозу, то специалисты, имеющие хотя бы степень бакалавра, — иными словами, все, кто работает главным образом головой, а не руками, находятся в относительной безопасности. В действительности, однако, представители умственного труда, в особенности занимающиеся относительно рутинным анализом, обработкой, сбором или передачей информации, оказываются под ударом по мере развития искусственного интеллекта и все более широкого его применения.

 

Во многих случаях профессионалы, чья работа связана с информацией, даже активнее вытесняются новыми технологиями, чем менее образованные работники, занятые физическим трудом. Дело в том, что для автоматизации этих работ не требуются дорогостоящее оборудование и решение таких сложных задач, как машинное зрение или ловкость роботов. Чтобы автоматизировать многие функции, на которые тратят свое рабочее время белые воротнички, достаточно эффективного программного обеспечения. Дополнительным стимулом к тому, чтобы избавиться от этих сотрудников, служит тот факт, что они обычно получают намного больше тех, кто занят ручным трудом. Как мы уже говорили, почти половина недавних выпускников колледжей является частично занятой в определенной мере из-за влияния технологий на должности начального уровня с относительно более рутинными производственными задачами, которые традиционно представляют собой первую ступень на лестнице профессионального успеха.

 

Хотя наибольшему риску по-прежнему подвергаются самые однообразные занятия, важно понимать, что грань между теми задачами, которые можно автоматизировать, и теми, которые вроде бы застрахованы от этой опасности, подвижна. Постоянное ее сдвигание по мере развития искусственного интеллекта ставит под удар все больше профессий. Раньше для автоматизации деятельности, основанной на знаниях, программист должен был написать пошаговую процедуру, однозначно сформулировав каждое действие и решение. Это ограничивало программную автоматизацию самыми банальными и повторяющимися действиями, как правило, из офисной сферы, такими как ведение бухгалтерии или учет кредиторской и дебиторской задолженности. Однако благодаря развитию машинного обучения современные алгоритмы фактически могут сами для себя писать компьютерные программы, перелопатив огромные комплексы данных и обнаружив закономерности и взаимосвязи, нередко невидимые непосредственно. В этом и состоит суть машинного обучения — оно превращает задачи, когда-то казавшиеся принципиально нерутинными, в доступные для автоматизации.

 

Программная автоматизация, часто включающая машинное обучение, уже посягает на некоторые задачи, выполняемые белыми воротничками. Например, в юриспруденции умные алгоритмы теперь изучают документы и определяют, следует ли их включать в юридический анализ при подготовке к судебному процессу. Системы искусственного интеллекта становятся все более искусными в правовых исследованиях. Прогностические алгоритмы анализируют исторические данные и оценивают вероятность исхода — от результатов рассмотрений дел в Верховном суде до рисков нарушения конкретного контракта. Иначе говоря, ИИ уже влияет на деятельность, требующую вынесения суждения, которая раньше относилась к компетенции только самых опытных юристов. Крупные медиакомпании все активнее используют системы, автоматизирующие журналистскую работу базового уровня: они анализируют поток данных, выявляют содержащийся в них сюжет и затем автоматически генерируют текст. В таких компаниях, как Bloomberg, подобные системы используются для почти мгновенного создания репортажей, где освещаются отчеты корпораций о прибылях и убытках. Способность искусственного интеллекта обрабатывать естественный язык развивается, и подготовка практически любых рутинных текстов как для внутренних, так и для внешних корпоративных коммуникаций будет, скорее всего, все более автоматизироваться. Положение аналитиков в таких сферах, как банковское дело или страхование, станет особенно шатким. Например, отчет Wells Fargo за 2019 год предсказывает, что в результате технологического развития за следующее десятилетие в банковской отрасли США исчезнет около 200 000 рабочих мест. Влияние автоматизации на Уолл-стрит уже очевидно: торговые залы, где когда-то царил хаос и оглушительный шум, теперь по большей части наполняет тихий гул компьютеров. В 2019 году на крупнейших биржах действовали лишь небольшие группы специалистов, располагающихся в определенных зонах торгового зала. Пандемия коронавируса продемонстрировала, что даже эти немногие исключения уже необязательны, поскольку торги стремительно переводятся в полностью электронный формат.

 

Кол-центры, занятые обслуживанием клиентов или технической поддержкой, — еще одна область, которая созрела для преобразования. Благодаря быстрому развитию способности искусственного интеллекта обрабатывать естественный язык возникают приложения, способные автоматизировать все большую часть этой работы с использованием технологии голосовой коммуникации и онлайновых чат-ботов. До сих пор эти функции очень активно выводились за рубеж, но с совершенствованием технологии исчезают и многие рабочие места в кол-центрах, находящихся в странах с дешевой рабочей силой, таких как Индия и Филиппины. Ответы на обращения в клиентскую службу — это задача, во многих отношениях идеально подходящая для машинного обучения. Каждое взаимодействие клиента и сотрудника кол-центра дает много данных, в том числе о том, какой вопрос был задан, какой ответ дан, привело ли это к полному решению проблемы. Алгоритмы машинного обучения могут обработать тысячи таких взаимодействий и быстро научиться успешно отвечать на существенную долю повторяющихся запросов. Когда же система обучена, алгоритм становится все умнее с каждым звонком клиентов. Сейчас уже десятки стартапов предлагают чат-боты на основе ИИ для автоматизированной службы клиентской поддержки. Многие из них работают в таких специфических отраслях, как здравоохранение и финансовые услуги. С развитием этих технологий штаты кол-центров, скорее всего, сократятся, поскольку оператор будет нужен только для самых сложных взаимодействий с клиентами.

 

Умение писать компьютерный код часто преподносится как своеобразная панацея от уничтожения рынка труда новыми технологиями. Тем, кто теряет работу в журналистике или даже в угледобыче, рекомендуют «учиться программировать». Курсы программирования множатся как грибы после дождя, звучат предложения сделать программирование обязательным в средней или даже в начальной школе. В действительности, однако, на умение писать компьютерный код действуют те же самые силы, которые уничтожают другие виды квалифицированной работы. Как и в случае кол-центров, передним краем автоматизации часто является аутсорсинг, и значительная часть рутинной разработки программ уже вынесена в страны с дешевой рабочей силой, прежде всего в Индию. Практически все ведущие технологические компании вложили большие деньги в инструменты автоматизации программирования. Например, Facebook разработала систему Aroma на основе ИИ, осуществляющую своего рода «автозаполнение» при программировании с опорой на гигантскую базу программ в публичном доступе. DARPA также финансирует исследования в области автоматизации программирования, отладки и тестирования компьютерного кода. Даже GPT-3, созданная OpenAI система естественного языка, обученная на огромном количестве документов из интернета, способна решать некоторые рутинные задачи в области программирования.

 

В общем, хотя освоение программирования, безусловно, может быть полезным и плодотворным занятием, дни, когда владение этим навыком гарантировало достойную работу, почти миновали. То же самое относится ко множеству других интеллектуальных профессий. Технологии начинают посягать даже на позиции хорошо образованных и оплачиваемых работников, и неравенство неизбежно усугубит перекос пирамиды доходов в пользу вершины: крохотная элита будет владеть огромным капиталом, отнятым у всех остальных. Чем заметнее эта тенденция затрагивает высокооплачиваемых работников, тем сильнее подрывается покупательная способность потребителей и потенциал устойчивого экономического роста. Впрочем, есть и положительный момент: лучше оплачиваемые интеллектуальные работники обладают несравненно большей политической властью, чем рабочие фабрик или низкооплачиваемый обслуживающий персонал. Вследствие этого давление на рабочие места белых воротничков, возможно, активизирует поддержку политических мер в ответ на уничтожение рынка труда новыми технологиями.

 

За последние несколько лет я объездил почти все континенты и десятки раз выступал на тему потенциального влияния искусственного интеллекта и роботизации на рынок труда. В какой бы стране я ни оказывался, аудитория чаще всего задавала одни и те же вопросы: какие работы наиболее защищены и какую профессию я бы посоветовал получить своим детям? Общий ответ очевиден, но вряд ли кого обрадует: избегайте занятий, рутинных и предсказуемых по своему характеру. Именно они наиболее уязвимы для автоматизации на основе ИИ в ближайшей перспективе. Эту рекомендацию можно сформулировать иначе: избегайте скучной работы. Если, приходя на работу, вы каждый день сталкиваетесь с новыми вызовами и постоянно учитесь, то имеете больше всего шансов опережать технологии, по крайней мере в обозримом будущем. Напротив, если большую часть рабочего времени вы выдаете практически одни и те же отчеты, презентации или анализы, то пора задуматься об изменении направления своего профессионального развития.

 

Если говорить более конкретно, я считаю, что наименее уязвимы для автоматизации в ближней и среднесрочной перспективе три категории занятий. Во-первых, в относительной безопасности находятся занятия, подлинно творческие по характеру. Если вы мыслите нестандартно, разрабатываете инновационные стратегии решения непредвиденных проблем или создаете что-то поистине новое, то у вас есть все возможности использовать искусственный интеллект как инструмент. Иными словами, гораздо более вероятно, что новые технологии дополнят ваш труд, а не заменят вас. Впрочем, сейчас ведутся серьезные исследования в области создания творческих машин, и когда-нибудь ИИ начнет посягать и на творческую работу. Умные алгоритмы уже сейчас могут писать оригинальные картины, формулировать научные гипотезы, сочинять классическую музыку и создавать новаторские электронные устройства. AlphaGo и AlphaZero от DeepMind привнесли свежую энергию и креативность в профессиональные соревнования по го и шахматам, потому что эти системы представляют собой поистине чужеродный интеллект, часто применяющий необычные стратегии, ошеломляющие экспертов. Тем не менее я считаю, что в обозримом будущем искусственный интеллект будет использоваться для расширения, а не замены креативности людей.

 

Вторая зона безопасности охватывает профессии, в которых первостепенное значение придается созданию значимых и многогранных отношений с другими людьми. Сюда относятся, например, наполненное сочувствием и заботой взаимодействие медсестры с пациентом или отношения между клиентом и бизнесменом или консультантом в сложных областях деятельности. Важно отметить, что я имею в виду не короткие контакты улыбающегося и дружелюбного обслуживающего персонала с клиентами, а отношения, требующие более глубокого и многопланового межличностного взаимодействия. Опять-таки ИИ вторгается и в эти сферы. Например, чат-боты уже оказывают простейшие психотерапевтические услуги, и способность ИИ воспринимать человеческие эмоции, реагировать на них и имитировать их продолжит развиваться. Я, однако, считаю, что машины еще нескоро научатся формировать по-настоящему сложные, многомерные отношения с людьми.

 

Третья категория защищенных профессий включает занятия, требующие значительной мобильности, ловкости рук и навыков принятия решений в непредсказуемых условиях. Медсестры и специалисты по уходу за престарелыми относятся и к этой категории. Сюда же можно включить квалифицированных представителей рабочих специальностей: водопроводчиков, электриков и механиков. Создание доступных по цене роботов, способных автоматизировать работу этого типа, вероятнее всего, дело далекого будущего. Рабочие специальности, требующие высокой квалификации, будут наилучшим выбором для людей, решивших не получать диплом колледжа. Мне кажется, в Соединенных Штатах следовало бы уделять гораздо больше внимания доступному среднеспециальному образованию или профессионально-техническому обучению, позволяющему молодежи овладеть этими профессиями, вместо того чтобы заманивать все больше выпускников школ в колледжи и университеты.

 

Главным фактором, однако, может стать не столько избранная вами сфера деятельности, сколько то, как вы себя в ней зарекомендуете. По мере развития искусственного интеллекта в огромных секторах рынка труда будут исчезать работы, связанные с рутинными, однообразными действиями. Те же, кто посвятит себя занятиям, требующим творческих способностей, или сможет использовать обширные сети профессиональных контактов, создавая дополнительную ценность для организации, поднимутся на вершину. Иными словами, возникнет ситуация «победитель получает все», что также можно описать как эффект суперзвезды — он наблюдается среди профессиональных спортсменов или предпринимателей, то есть в сферах в прошлом более однородных в плане шансов на успех. Адвокат, мастерски выступающий в суде или устанавливающий отношения с клиентами, обеспечивая фирму заказами, скорее всего, и дальше будет преуспевать, невзирая на развитие искусственного интеллекта. Напротив, юрист, занимающийся в основном изучением документов или анализом контрактов, окажется в менее благоприятной ситуации.
 

Лучший способ для вас как личности приспособиться к этой ситуации видится, пожалуй, в выборе занятия, которое вам по-настоящему нравится, увлекает вас, поскольку это увеличивает шансы на достижение совершенства и превращение в выдающуюся фигуру в своей области. В дальнейшем выбирать профессию только потому, что раньше в ней было много рабочих мест, будет рискованно. Проблема, однако, в том, что это хороший совет для конкретного человека, а не системное решение. В процессе технологического перехода многие останутся за бортом и рано или поздно потребуются политические меры реагирования на эту ситуацию.

 

Хотя потенциальное влияние искусственного интеллекта на рынок труда и экономическое неравенство вызывает серьезные опасения, нет сомнений в том, что новые технологии принесут огромные выгоды экономике и обществу. Развитие автоматизации повысит эффективность производства и приведет к снижению цен товаров и услуг. Иными словами, ИИ станет важнейшим инструментом сокращения — и в конечном счете ликвидации — бедности, поскольку сделает все необходимое людям для процветания более доступным как в плане количества, так и цены. Благодаря применению искусственного интеллекта в научных исследованиях и конструкторских разработках появятся совершенно новые товары и услуги, которые без него были бы немыслимы. Новые лекарства и методы лечения принесут огромную экономическую выгоду и повысят качество жизни практически каждого человека.

 

В двух отчетах, опубликованных в конце 2018 года, — McKinsey Global Institute и консалтинговой фирмы PwC — приводятся убедительные свидетельства того, что к 2030 году искусственный интеллект даст мощный толчок мировой экономике. По данным McKinsey, ИИ увеличит общемировое производство примерно на $13 трлн, а по оценке PwC — на $15,7 трлн. Иными словами, можно ожидать, что в ближайшее десятилетие ИИ добавит в мировую экономику стоимость, сопоставимую с текущим ВВП Китая, равным $14 трлн. Согласно анализу McKinsey, кривая, отражающая эти достижения, будет иметь S-образную форму — «медленный старт вследствие значительных затрат и инвестиций на обучение и развертывание [искусственного интеллекта] с последующим ускорением, обусловленным кумулятивным эффектом конкуренции и развитием дополнительных возможностей». К 2030 году мы, скорее всего, окажемся на этапе равномерного ускоряющегося роста вследствие стремительного развития технологий и связанных с ним экономических успехов.

 

Эти оценки практически не учитывают самые значительные долгосрочные выгоды применения искусственного интеллекта. Самый ценный потенциал ИИ — его способность вывести нас из нынешней эпохи технологического застоя. Если искусственный интеллект поможет запустить инновации в самых разных областях науки, техники и медицины, это принесет ошеломляющую отдачу инвестиций. Пожалуй, важнее всего — расширение нашего коллективного интеллекта и креативности, позволяющее справиться с серьезнейшими насущными проблемами — от изменения климата до новых источников чистой энергии и следующей пандемии. Эти аспекты трудно оценить количественно в экономическом анализе, но я полагаю, что их одних достаточно, чтобы считать искусственный интеллект незаменимым инструментом. Мы просто не можем себе позволить не воспользоваться им, даже если его применению сопутствуют беспрецедентные экономические и социальные риски.

 

Ключевой вопрос в том, как справиться с такими негативными последствиями, как обусловленная технологическим развитием безработица и рост неравенства, при продолжении инвестирования в ИИ и полном использовании его преимуществ. Фундаментальная экономическая проблема — это распределение доходов. Потенциальные экономические выгоды вследствие использования искусственного интеллекта бесспорны, но нет никаких гарантий, что эти выгоды будут широко или справедливо распределены между людьми. Если ничего не предпринимать, можно не сомневаться, что все блага достанутся крохотной группе людей, находящихся на вершине пирамиды доходов, а основная масса населения останется в стороне или даже проиграет. Как уже говорилось, это чревато подрывом массового потребительского спроса и уничтожением как выигрыша в плане производительности, так и экономического роста. Иными словами, если мы не сумеем справиться с негативными экономическими последствиями внедрения ИИ, это станет препятствием для полноценного экономического подъема. Чтобы избежать такого результата, потребуются кардинальные и нетрадиционные политические меры. Привычные решения, используемые десятилетиями, — программы профессиональной переподготовки или заманивание все большего числа людей в колледжи, скорее всего, окажутся недостаточными, особенно в свете того, как искусственный интеллект влияет на профессии, требующие высокой квалификации.

 

 

На мой взгляд, самый простой и эффективный способ решить проблему распределения доходов, вызванную развитием искусственного интеллекта, — просто дать людям деньги. Иными словами, дополнить доходы всего населения или большей его части гарантированным минимальным доходом в той или иной форме, отрицательным подоходным налогом или безусловным базовым доходом (ББД). Идея безусловного базового дохода в последнее время приобрела наибольшую популярность. Упоминаемость ББД как ответной меры на автоматизацию, связанную с ИИ, резко выросла в 2019 году благодаря избирательной кампании Эндрю Янга. Янг, добивавшийся выдвижения от Демократической партии в качестве кандидата в президенты США, положил в основу своей кампании идею ежемесячной выплаты «дивиденда свободы» в размере $1000 всем американским гражданам. Его кампания была удивительно успешной главным образом благодаря активному освещению в интернете, а участие Янга в дебатах поставило ББД в центр общего внимания и впервые познакомило с этой идеей большое число американцев.

 

Одно из главных преимуществ ББД видится в том, что он выплачивается всем независимо от занятости и поэтому не лишает получателей стимула работать или заниматься предпринимательской деятельностью и получать дополнительный доход. Иными словами, он позволяет избежать одной из самых серьезных проблем традиционных социальных программ — возникновения ловушки бедности. Выплаты по таким программам, как страхование на случай потери работы или пособие по безработице, сокращаются или полностью прекращаются, как только их получатель находит работу и начинает зарабатывать, что становится мощным стимулом не искать работу. Выход даже на низкооплачиваемую работу немедленно ставит под угрозу текущий доход. В результате люди часто попадают в зависимость от социальных программ и не видят веских причин двигаться к лучшему будущему маленькими шагами. В отличие от этого, безусловный базовый доход выплачивается независимо от того, работает его получатель или нет, а следовательно, любой, кто решил работать или открыть небольшой бизнес, приносящий дополнительный доход, всегда будет жить лучше довольствующихся ежемесячными выплатами ББД. ББД обеспечивает гарантированный минимальный доход, но у человека сохраняется сильный стимул зарабатывать больше. Несмотря на это преимущество, многие испытывают сильное психологическое неприятие идеи простой раздачи денег людям или, как иногда говорят, «платы за то, что они живут». Такое предубеждение, скорее всего, останется существенным препятствием на пути внедрения ББД.

 

Разумеется, существуют и альтернативные меры, в числе которых чаще всего обсуждается гарантия занятости. Идея превращения государства в работодателя последней инстанции для любого нуждающегося в работе выглядит невероятно привлекательной, однако я вижу в ней существенные недостатки. Гарантия занятости была бы гораздо менее универсальной мерой, чем ББД, и многие наиболее нуждающиеся в поддержке неизбежно остались бы за рамками подобной программы. Такая система потребует огромного, дорогостоящего и, скорее всего, постоянно раздувающегося бюрократического аппарата. Менеджерам нужны гарантии, что люди действительно явятся туда, куда их направили, независимо от характера работы, и можно не сомневаться, что возникнет великое множество проблем с дисциплиной — от прогулов до плохой работы и конфликтов в духе me too. Любые меры, направленные на повышение дисциплины или увольнение работников, не соответствующих установленным должностным требованиям, будут встречены враждебно и, вполне вероятно, обвинениями в дискриминации или несправедливом отношении. В конечном счете властям придется или уволить слабых работников, или нарушить правила. В противном случае программа предоставления работы фактически станет подобием очень дорогой и неэффективной схемы выплаты базового дохода. Большая доля созданных рабочих мест почти наверняка будет относиться к категории «никчемных», и, в отличие от программы базового дохода, гарантия занятости станет фактором оттока работников с более продуктивных работ в частном секторе. В отличие от этого, для выплаты ББД не нужен мощный бюрократический аппарат — достаточно уже наработанного властями опыта рассылки чеков в рамках, в частности, программы социального обеспечения.

 

Я считаю ББД наилучшим решением проблемы распределения доходов, которая возникнет с повсеместным распространением искусственного интеллекта. Тем не менее это не панацея, а, скорее, основа для создания более эффективного и политически приемлемого решения. Самым серьезным недостатком является то, что, хотя выплата ББД дает людям деньги, этого недостаточно для воспроизведения остальных важных аспектов нормальной работы. Значимая работа дарит чувство нужности и гордости. Она занимает время и побуждает упорно трудиться и совершенствоваться, чтобы добиться повышения. Желание получить хорошую работу — важнейший стимул для продолжения образования и профессионального обучения.

 

Мне кажется, программу выплаты ББД можно модифицировать, хотя бы частично добавив некоторые из этих аспектов. С 2009 года, когда вышла в свет моя книга «Технологии, которые изменят мир», я выступаю за схему ББД, включающую стимулы. Хотя все будут получать определенную сумму в форме гарантированной выплаты, я считаю необходимым предусмотреть еще и возможность заработать больше, выполняя какую-то работу. Самое главное — стимулировать участников программы продолжать обучение. Представьте себе мир, в котором каждый человек получает одну и ту же сумму в качестве ББД начиная с 18 лет или с 21 года. В этой ситуации старшеклассник, которому грозит исключение из школы, не будет видеть почти никаких причин упорно трудиться, чтобы получить диплом. В конце концов, сумма ежемесячного чека одна и та же, несмотря ни на что. Если к тому же наличия диплома все равно недостаточно для получения хорошей работы, что, судя по всему, наблюдается уже сейчас, то зачем вообще нужна школа? На мой взгляд, подобный антистимул будет иметь катастрофические последствия и создаст опасность падения образовательного уровня населения перед лицом неизмеримо более сложного будущего. Так почему бы просто не платить немного больше тем, кто получил среднее образование? Идею включения стимулов в программу базового дохода можно было бы расширить с учетом более продвинутого обучения и, возможно, других аспектов, скажем участия в общественных работах. Конечная цель — предоставить людям возможность заполнять свое время значимой деятельностью и испытывать чувство удовлетворения. Главное — люди, которые воспользуются стимулом продолжить обучение, повысят свои шансы получить еще больше возможностей в работе по найму или предпринимательской деятельности. Можно ожидать, что с расширением использования искусственного интеллекта на его основе будут созданы ценные инструменты, помогающие людям начать небольшой бизнес или, скажем, зарабатывать фрилансом. В то же время, чтобы использовать эти возможности, нужно будет получить хотя бы минимально необходимый уровень образования. Сохранение на каждом уровне нашего общества мощного стимула стремиться к самому высокому уровню образования должно стать одной из важнейших целей.

 

Еще одной серьезной проблемой ББД является огромная стоимость этой программы. Чтобы распределить доход между всеми взрослыми американцами безо всяких условий, потребуются триллионы, и избирателям, скорее всего, не понравится идея посылать ежемесячно чек тем, кто и так преуспевает. На мой взгляд, должны найтись способы эффективно отсечь от получения ББД богатых без ущерба стимулу работать. Пожалуй, лучшее решение этой задачи — сделать единственной причиной отказа в предоставлении ББД наличие так называемого пассивного дохода. Если вы уже имеете значительный доход, достающийся вам просто так, не требующий ни работы, ни иных усилий, — получаете пенсию, социальное пособие или крупный инвестиционный доход, — то разумно сократить или полностью отменить выплату ББД. Активный доход, связанный с работой по найму или управлением бизнесом, не должен влиять на ББД, за исключением разве что самых высоких уровней дохода. Многим это покажется несправедливым, однако, в конце концов, сама суть безусловного базового дохода — обеспечение каждого хотя бы минимальными гарантированными средствами на жизнь. Если вы уже получаете такие средства, вам не нужен ББД. Никакая политическая мера не сделает мир совершенно справедливым. Лучшее, на что можно обоснованно рассчитывать, — это программа, которая уменьшит неравенство, устранит самые мрачные формы нужды и гарантирует потребителям получение дохода, необходимого для того, чтобы оставаться движущей силой экономического роста.

 

Разумеется, всем этим идеям присущи собственные проблемы. Если включить стимулы в схему ББД, кто будет их определять? Многие усмотрят в этом призрак патерналистского государства лишающего граждан свободы выбора и вторгающегося в их повседневную жизнь. Тем не менее я считаю возможным широкий консенсус хотя бы по вопросу о минимальном наборе мотивирующих факторов, обещающих бесспорные выгоды как каждому человеку, так и всему обществу. Повторюсь, что в этом отношении стремление к получению образования выделяется как самый важный стимул. Есть и другая опасность — политизация программы выплаты ББД. Легко представить будущее, в котором практически все политики строят свою избирательную кампанию на обещании: «Я увеличу ваш ежемесячный ББД». Поэтому я нахожу очень разумным вывести управление программой ББД за рамки политического процесса и поручить ее специализированному высокотехнологичному органу, действующему в соответствии с четкими правилами, иными словами, организации, аналогичной Федеральной резервной системе.

 

Из вышесказанного не следует, что мы должны отказаться от более традиционных решений проблем безработицы, неполной занятости и растущего неравенства. Необходимо сделать все возможное, чтобы максимальное число трудящихся смогли успешно приспособиться к новым условиям в ближайшие годы и десятилетия, которые будут отмечены ростом влияния искусственного интеллекта и роботизации. В частности, следует вкладывать деньги в местные колледжи и доступное среднее специальное образование или программы профессионально-технической подготовки как альтернативу хищным коммерческим учебным заведениям, в настоящее время оккупирующим значительную часть сферы образования в Соединенных Штатах. В то же время я считаю, что со временем ситуация изменится настолько сильно, что программы такого рода окажутся недостаточными и нам придется искать менее традиционные решения.

 

Политические препоны на пути к внедрению ББД остаются очень серьезными. Я считаю реалистичным начать осуществление этой программы с минимального уровня и постепенно расширять ее. Прежде чем реализовать ее в масштабах всей страны, нужно накопить больше данных и реального опыта выплат ББД. Необходим экспериментальный поиск оптимальных параметров этой программы. Я надеюсь, что когда-нибудь будет проверена и моя идея встроенных стимулов. Данные, собранные в ходе экспериментов с ББД, позволят создать программу, способную эффективно масштабироваться и обеспечивать массовое благополучие граждан в будущем, все в большей степени определяемого искусственным интеллектом.