Технологии, которые изменят мир

Все это не значит, что профессия работника по дому никогда не будет автоматизирована. Вполне вероятно, что интенсивные исследования и разработки в робототехнике в скором времени дадут решения и для более комплексных задач. Более того, уже сегодня существуют роботы, способные выполнять обычные задачи домашнего работника. Вы уже можете купить недорогой робот-пылесос, а более крупные роботы, которые моют пол в промышленных масштабах, также уже доступны в продаже. Как подчеркнули в журнале The Economist в июне 2008 г., «…роботы становятся все умнее и способнее. Их эра практически наступила»[40]. Однако вероятнее, что профессия рентгенолога окажется под большим риском автоматизации уже в ближайшем будущем, так так относится к так называемым программируемым профессиям[41].

«Программируемые» профессии и искусственный интеллект

Говоря о «программируемой» профессии, я не имею в виду человека, работа которого непосредственно связана с программным обеспечением. Я считаю, что автоматизация некоторых профессий теоретически нуждается только в усовершенствованном программном обеспечении. Другими словами, человека с «программируемой» профессией в перспективе можно заменить компьютером, похожим на тот, который уже сейчас стоит на рабочем месте этого сотрудника. Нет необходимости во внедрении робота-манипулятора или в принципе в каком-либо подвижном устройстве. Другой термин, которым часто называют людей с «программируемой» профессией, – это, конечно же, работник умственного труда.

«Программируемые» профессии крайне часто становятся объектом офшоринга. Ранее бытовало мнение, что, став работником умственного труда, специалист обеспечивает себе успешное будущее. Появление офшоринга в значительной степени поставило под сомнение правильность этого утверждения. Сегодня офшоринг повсеместно оказывает воздействие на таких работников. Профессии в таких сферах, как рентгенология, бухгалтерия, расчет налогов, графический дизайн и в особенности все виды информационных технологий, уже активно отдаются на офшоринг в Индию и другие страны. Эта тенденция будет только расти, и, как я отмечал ранее, там, где появляется офшоринг, зачастую следом идет автоматизация.

Автоматизация «программируемых» профессий тесно связана со сферой искусственного интеллекта. Когда большинство из нас думает об искусственном интеллекте, мы моментально переносимся в мир научной фантастики. Вспоминаются роботы C-3PO и R2D2 из сериала «Звездные войны» или, возможно, компьютер ХAЛ 2000 из «Космической одиссеи-2001». В результате мы получаем ложное представление о том, что вместо замены людей роботы станут похожими на них и в конечном счете даже смогут имитировать человеческие эмоции.

Но ведь это неправда. Очень часто можно услышать фразу «Мне не нравится моя профессия» или «Я работаю, чтобы жить, и только». Насколько вы сами, как обычный человек, любите свою работу? Вне работы вы можете читать книги, слушать определенный вид музыки. Возможно, у вас есть хобби или увлечение. А может быть, вы серьезно переживаете из-за политики или окружающей среды. Вы, безусловно, много заботитесь о своих детях, семье и близких людях. Все эти особенности формируют вашу личность. Передача подобных черт в роботе до сих пор остается в области научной фантастики. Но как много этих характеристик вам нужно для выполнения своей работы? Суть в том, что преграда, которую нужно преодолеть технологиям для замены многих людей на их рабочих местах, намного ниже, чем мы можем себе представить.

Для осознания того, как искусственный интеллект работает в реальном мире, давайте разберем пример компьютерных шахмат. В 1989 г. Гарри Каспаров, чемпион мира по шахматам, провел матч против специального компьютера Deep Thought. Он был разработан совместными усилиями университета Карнеги – Меллон и компании IBM. Каспаров с легкостью победил машину за две партии.

В 1996 г. Каспаров столкнулся с новым компьютером под названием Deep Blue, разработанным IBM. И вновь Каспаров одержал победу. В 1997 г. IBM предприняла новую попытку с усовершенствованной версией компьютера Deep Blue, который в конечном счете обыграл Каспарова за шесть партий. Впервые в истории машина одержала победу над игроком-человеком.

С тех пор компьютерные шахматы продолжают развиваться. В 2006 г. другой чемпион мира по шахматам, Владимир Крамник, проиграл немецкой компьютерной программе Deep Fritz. В то время как Deep Blue от IBM был полностью заказным компьютером размерами с холодильник, Deep Fritz – это программа, которая может работать на компьютере с двумя стандартными процессорами Intel. Вполне очевидно, что в ближайшем будущем такие программы, как Deep Fritz, работающие практически на любом недорогом ноутбуке, будут способны обыграть даже самых лучших шахматистов мира.

Если задуматься над тем, что нужно человеку, чтобы стать чемпионом мира по шахматам, большинство согласится, что для этого требуется определенный уровень творческой способности, как минимум в пределах установленных правил. Однако едва ли машине можно приписать такую черту, как творческие способности, даже если эта машина может одержать победу над игроком в шахматы. Отсутствие интереса к достижениям машин, возможно, связано с тем, что работа человеческого мозга остается для нас загадкой.

Кто может объяснить, что происходит в голове у шахматиста, когда он играет очередную партию? Мы просто не знаем этого. Именно поэтому это кажется загадочным. Но в случае с компьютером мы четко знаем, что происходит. Компьютер просто просчитывает миллионы различных возможных ходов и затем выбирает самый лучший. Он использует алгоритм полного перебора. Преимущество компьютера заключается не в том, что он очень умен, – он просто невероятно быстрый. Для нас естественно больше доверять креативности и точному мышлению, характерным для человека, нежели методу полного перебора. Но вопрос здесь заключается в следующем: защитит ли нас это от алгоритмов полного перебора, которые смогут выполнять нашу работу?

Если вы согласны с тем, что игра в шахматы требует креативности в пределах установленных правил, тогда нельзя ли подобное сказать и о юридической сфере? В настоящее время в США работают тысячи юристов, которые очень редко посещали зал суда либо вообще там никогда не бывали. Такие юристы заняты в сферах правовых исследований и договоров. Они работают в юридических фирмах и проводят большую часть времени в библиотеке или изучают правовые базы данных на своих компьютерах. Они занимаются судебной практикой и пишут резюме, где обобщают похожие судебные дела и юридические стратегии в прошлом. Они пересматривают договоры и ищут там лазейки. Они также предлагают возможные стратегии и правовое обоснование для новых дел своих фирм.

С учетом предыдущих глав первой на ум приходит идея о том, что работа этих правоведов уже является объектом офшоринга. И это правда: в Индии уже существуют команды юристов, которые специализируются на исследовании судебной практики, но не своей страны, а США.

А как насчет автоматизации? Может ли компьютер справиться с работой юриста? Одним из первых направлений в исследовании искусственного интеллекта было создание «умных» алгоритмов, при помощи которых можно быстро найти, оценить и обобщить информацию. Результат этой работы мы можем наблюдать каждый раз, когда используем Google или любой другой мощный сервер поиска в интернете. Можно предположить, что такие умные алгоритмы будут повсеместно использоваться в сфере юридических исследований. Программное обеспечение может вначале играть роль инструмента для повышения производительности и облегчения работы юристов, а затем успешно перерасти во всеобщую автоматизацию.

Очевидно, что некоторые аспекты работы юриста автоматизировать проще, чем другие. Например, поиск и обобщение прецедентного права, имеющего отношение к делу, может стать начальным этапом автоматизации. И как я уже отмечал, говоря о рентгенологии, автоматизация даже части работы правоведов в скором времени приведет к уменьшению их числа. А как насчет более сложных или творческих аспектов профессии юриста? Сможет ли компьютер выработать стратегию при ведении важного судебного дела?

В настоящее время это проблематично, однако, как и в случае с шахматами, алгоритм полного перебора в конечном счете может сработать. Если компьютер способен оценивать миллионы возможных ходов в шахматах, почему бы ему не повторить это действие со всеми известными судебными делами со времен выступлений Цицерона в Римском форуме?

И будет ли это «меньшей» формой юридической креативности? Возможно и так. Но разве это имеет значение для работодателя специалистов по части юриспруденции?

Несмотря на то что практическое применение искусственного интеллекта до сих пор опирается на принцип полного перебора, никак нельзя сказать, что это единственный подход, применяемый в данной сфере. Очень важная сфера исследования связана с идеей создания нейронной сети — специального вида компьютеров, которые разрабатываются на основе модели человеческого мозга. В настоящее время нейронные сети уже используются в таких сферах, как визуальное распознавание образов. В будущем можно ожидать существенного развития в этой области, особенно если инженеры, разрабатывающие нейронные сети, будут работать совместно с учеными, раскрывающими секреты работы мозга.

Когда речь идет о юристах и рентгенологах, вероятно, в глаза бросается то, что они хорошо зарабатывают. Средний заработок рентгенолога в США составляет более 300 тыс. долл. В принципе, можно с уверенностью заявить, что «программируемые» профессии (или профессии работников умственного труда), как правило, высокооплачиваемы. Для бизнеса это создает стимул к офшорингу, а затем, если это возможно, к автоматизации этих профессий. Кроме этого, можно утверждать, что практически нет взаимосвязи между тем, сколько практики требуется человеку и как сложно автоматизировать его профессию. Для того чтобы стать юристом или рентгенологом, нужно в обоих случаях иметь высшее образование и ученую степень, но это все равно не будет сдерживать автоматизацию. Ведь относительно просто запрограммировать накопленные знания в алгоритм или внести их в базу данных.

Для работников умственного труда это вдвойне плохие новости. Их профессии не только становится потенциально проще автоматизировать, поскольку не нужны вложения в механическое оборудование, но также имеется материальная заинтересованность в том, чтобы избавиться от профессий с высокой оплатой труда. В результате можно ожидать, что в будущем автоматизация существенно затронет работников умственного труда, в частности, с высоким уровнем дохода. В тех случаях, когда технологии еще не достигли уровня возможной автоматизации профессии, офшоринг может стать промежуточным решением.

Учитывая эти факты, можно сказать, что моделирование, представленное в главе 1, было немного консервативным. Посмотрите снова на таблицу традиционных профессий, расположенную выше. Интеллектуальных рабочих там представлено совсем немного. В нашей модели мы предполагали, что автоматизации будет подвергнута значительная часть средних огней в туннеле. Но сейчас мы видим, что в действительности с ней могут столкнуться и относительно «высокие» участники туннеля. Может произойти ситуация, когда значительное число более ярких огней в туннеле станут первыми пострадавшими от автоматизации.

Что это значит для бизнеса, который предлагает продукты на массовом рынке? Очевидно, это означает, что автоматизация может однажды ударить не только по несметным миллионам потенциальных покупателей, но и отразиться на ваших лучших клиентах.

Автоматизация, офшоринг и малый бизнес

Мы склонны считать, что автоматизация и офшоринг оказывают огромное влияние на рабочие места в крупных корпорациях. Ведь требуются значительные инвестиции для того, чтобы наладить отношения с зарубежными фирмами по аутсорсингу, внедрить специальное автоматизированное оборудование или программное обеспечение. В ближайшем будущем, однако, эта деятельность может стать доступнее и дешевле даже для предприятий малого бизнеса.

Существует характерная тенденция к разделению работы на отдельные функции или задачи, которые, в свою очередь, можно автоматизировать или передать на офшоринг. Эта возможность все больше и больше открывается перед малым бизнесом благодаря заранее подготовленному программному обеспечению либо использованию онлайн-интерфейсов в интернете. Расчет налогов – это одна из тех сфер, где данный подход уже широко применяется. Вместо вложения крупных инвестиций в современное программное обеспечение владелец малого бизнеса или менеджер может зайти на сайт и арендовать доступ к программе либо на час, либо на время выполнения некой задачи. Я думаю, вполне вероятно, что аналогичная ситуация ждет и офшоринг специфических задач. Конкуренция между поставщиками услуг будет способствовать быстрому снижению цен, облегчению доступа к онлайн-ресурсам и росту числа предоставляемых услуг.

В результате эта практика мгновенно распространится среди бизнеса различного уровня. И как видно из примера с рентгенологами и юристами, если есть возможность автоматизировать часть какой-то профессии, число нанятых сотрудников сразу же начинает падать. Управление по делам малого бизнеса США установило, что в последнем десятилетии компании со штатом до 500 служащих предоставляют 60–80 % всех рабочих мест[42]. Поскольку для владельцев бизнеса становится легче и дешевле воспользоваться услугами автоматизации и офшоринга, со временем может оказаться, что эта практика станет существенно тормозить механизм создания рабочих мест для американцев.

«Механизированные» профессии и робототехника

«Механизированной» можно назвать профессию, для автоматизации которой требуются инвестиции в механические устройства или робототехнику. Автоматизация механизированных профессий началась задолго до компьютерной революции. Машины, используемые на линиях сборки и в сельхозтехнике, а также оборудование для переноса тяжелой почвы – все это технологии, которые в прошлом заменили миллионы рабочих. Как показывает история, производственные профессии, связанные с выполнением однообразных задач, автоматизировать проще всего. Вспомните, именно из-за этого началось движение луддитов в 1811 г. Однако объединение механических и компьютерных технологий в сфере робототехники обязательно повлияет на небывалое число профессий и их виды. Вопрос о том, сложно или легко автоматизировать механизированную работу, зависит от сочетания необходимых навыков и ловкости рук. Для примера профессии, которую довольно сложно автоматизировать, можно рассмотреть работу автомеханика.

От механика требуется отличная зрительная координация движения рук. Ему приходится работать с тысячей различных элементов разных типов двигателей, причем часто с разной степенью повреждений. Другими словами, робот-механик столкнулся бы с большим количеством проблем в области визуального распознавания и управления, что мы также обсуждали в случае с роботом – работником по дому. Кроме того, роботу-механику по сравнению с домашним помощником требуется большая способность в решении различных задач. В действительности эту способность к распознаванию проблемы невозможно передать при помощи одного лишь программного обеспечения, поскольку она требует участия практически всех органов чувств человека. Механик может услышать звук, который производит двигатель, или даже узнать проблему из-за характерного запаха.

Можно сказать, что в настоящее время выбор профессии автомеханика – это довольно безопасное решение. Но, как и в случае с работником по дому, это вовсе не значит, что профессия будет в безопасности всегда. Развитие роботизированных технологий будет упорно продолжаться до тех пор, пока не решатся многие проблемы. Однако еще более важным фактором, по-видимому, станут изменения в машинах, над которыми работают механики. Современные технологии уже повлияли на процесс работы механиков: компьютерные средства диагностики сегодня используются для считывания кодов неисправностей микропроцессоров, встроенных в двигатель. Можно предположить, что эта тенденция будет продолжаться и что когда-нибудь в будущем машины начнут разрабатывать специально с учетом особенностей роботов-механиков, которые будут их чинить.

Водитель грузовика – это еще один пример профессии, которая в настоящее время защищена от возможности автоматизации, но в перспективе проблема автоматизации будет связана не столько с технологиями, сколько с общественным одобрением.

Военнослужащие уже вкладывают значительные средства в автоматизированные грузовики, которые можно использовать на поле боя. Эти грузовики могут быть полностью автономными либо же запрограммированы на простое следование за главной машиной. Кроме того, многие производители вскоре будут внедрять в автомобили устройства по предупреждению столкновения. Эти системы помогут водителям избежать ошибок, которые способны привести к аварии. Однако со временем станет возможно создать технологию, способную самостоятельно вести машину, подобно тому как уже сейчас авиалайнеры летают и приземляются без помощи человека.

И хотя технология для автоматических машин и грузовиков может появиться, очень сложно представить, что большинство людей будет с радостью ездить по дороге с 50-тонными грузовиками без водителя. Еще одной важной проблемой может стать сила профсоюза водителей грузового транспорта. Однако я снова вынужден напомнить свою стандартную оговорку: это не значит, что профессия водителей грузовиков всегда будет защищена от автоматизации.

Виды профессий, которым в скором будущем начнут угрожать роботы, находятся где-то между автомеханиками и рабочими на конвейере с однотипными задачами. К примеру, рассмотрим мерчендайзера в супермаркете или сети магазинов розничной продажи. В этой профессии требуется больше гибкости, чем при работе на конвейере, но все же она значительно легче, чем труд автомеханика.

Расстановка товаров в супермаркете стандартная, и ее можно легко запрограммировать на компьютере. Проход между полками широкий, пол ровный – идеальная территория для промышленного робота. Каждый предмет имеет свое место на полке. Штрих-коды, облегчают процесс идентификации предметов, а на полках можно разместить специальные метки расположения. Таким образом, роботу-мерчендайзеру не составит особого труда распознать предметы по сравнению с роботами – домашними работниками или автомеханиками. Разработка робота, который сможет перемещать товары со склада и расставлять на полках, – это вполне вероятная реальность, с которой можно столкнуться в недалеком будущем. Разумеется, если можно сделать робота для выкладки товаров на полки, то позже он сможет разгружать автомобили и передвигать различные предметы или коробки.

Сомневаетесь в том, что роботы когда-нибудь смогут выполнять подобные задачи? Задумайтесь, почему еще в 2005 г. новостной блог CNET опубликовал статью под названием «Зачем так нервничать из-за роботов, Wal-Mart?»[43]. В статье говорилось о том, что в Wal-Mart появились данные о тестировании роботов для инвентаризации. Эти роботы были запрограммированы для ориентации по проходам между полками ночью и автоматического учета всех товаров. Когда репортер CNET связался с менеджером Wal-Mart, он получил довольно резкое опровержение и информацию о том, что Wal-Mart не собирается использовать роботов ни для каких целей.

Мы можем поймать менеджера у Wal-Mart на слове и предположить, что действительно у них в планах не было использования роботов. Однако в перспективе это неизбежно. Рано или поздно, если конкуренты Wal-Mart попытаются получить прибыль от внедрения роботов, у Wal-Mart, как и любой другой компании, не останется выбора и придется последовать их примеру. И речь здесь идет не о том, чтобы принизить Wal-Mart или другую компанию, которая решит сделать выбор в пользу автоматизации. Мы вынуждены признать, что в экономике свободного рынка каждый бизнес должен реагировать на действия конкурентов и использовать лучшие доступные технологии и приемы. Если этого не делать, бизнес не выживет.

История доказывает, что автоматизация разных профессий очень часто влечет за собой перенос части работы на потребителей. Автоматизация в сфере обслуживания покупателей – это, по сути, самообслуживание. Именно так произошло с банкоматами, кассами самообслуживания и даже бензоколонками на заправочных станциях. В недавно открытом магазине Future Store[44] возле Дюссельдорфа, Германия, розничная продажа и обслуживание клиентов осуществляются при помощи мобильных телефонов. Покупатели при посещении магазина могут получить помощь в реальном времени по своим мобильным телефонам. Они также могут просканировать штрих-код, своей покупки и в скором будущем смогут заплатить за нее прямо через телефон, что позволит вовсе не подходить к кассе.

Угроза полной автоматизации супермаркетов и сетей магазинов розничной торговли в ближайшем будущем вызывает настоящее беспокойство.

Сейчас эти сферы деятельности – последняя надежда для многих рабочих. Именно в них работают те, кого заменили в других производствах, поскольку лучших вариантов для них просто нет.

Давайте вернемся к таблице занятости выше. Мы уже упоминали о том, что 3 500 000 кассиров рискуют потерять работу. Из таблицы видно, что к ним можно добавить еще 4 000 000 розничных торговцев и 2 300 000 неквалифицированных рабочих и грузчиков, а также 1 700 000 работников складов. Какую новую работу мы можем предоставить всем этим людям?

Прочитайте любую статью в СМИ о сфере робототехники и ее потенциальном будущем применении, и вы точно найдете там предложение о том, что «в будущем роботы будут использоваться для выполнения задач, опасных для людей, или в профессиях, которыми не любят заниматься люди». Безусловно, это правда, но она таит в себе слегка туманное предположение о том, что роботы не будут замещать профессии, которыми люди любят заниматься. Глупое предположение. Роботы и другие формы автоматизации будут использоваться для замены людей, как только это станет экономически эффективно и выгодно для бизнеса[45].

«Промежуточные» профессии

Третий тип профессий я называю «промежуточными».

Люди, работающие в подобных профессиях, в большинстве случаев заполняют существующие пробелы между различными форматами предоставления информации и технологиями.

Для примера рассмотрим ситуацию, когда вы обращаетесь за ипотечным кредитом. Если вы работаете с независимым кредитным агентом, он, вероятно, сразу даст вам бланк заявления, который нужно заполнить. Затем вам нужно собрать и сделать копии всех подтверждающих документов: справки о заработной плате, налоговую отчетность, выписку со счета, страховые документы и т. д.

Все эти документы будут или на бумажном носителе, или вы получите их по факсу. После оценки имущества отчет будет направлен кредитному агенту. Как только он соберет вместе все данные, то отправит их в банк по факсу, где специалист по кредитованию начнет их изучение. В конечном счете такие показатели, как ваша заработная плата, кредитный рейтинг и отношение собственного капитала к сумме непогашенных кредитов, будут внесены в компьютерную программу и банк либо одобрит вам выдачу кредита, либо откажет в нем.

Очевидно, что основная часть такой работы связана с процессом сбора, копирования, упорядочения и пересылки информации. С умственной частью работы (одобрить или отказать в кредитовании) уже сегодня отлично справляется компьютер.

Вероятно, во всех сферах экономики заняты тысячи и тысячи служащих и офисных работников, которые сохранили свои рабочие места только из-за огромной разницы между тем, что существует на бумаге, и тем, что должно быть в компьютере.

Но нельзя считать, что так будет всегда. Финансовые отчеты уже сегодня доступны онлайн. Универсальные форматы данных позволили в большей степени упростить связь компьютеров друг с другом. Язык документов «XML» – это очень популярный формат, который сегодня широко используется для обмена данными между различными компаниями через интернет. При помощи XML компьютеры фирмы-производителя могут связаться непосредственно с компьютерами поставщиков. Растущая тенденция к переходу на электронные документы и бесконтактную связь может устранить многие промежуточные профессии в будущем.

Очередное «приложение-приманка»

С началом развития производства персональных компьютеров продажи компьютерного оборудования часто обусловливались наличием особого приложения, предназначенного для узкого круга потребителей, которые вынуждены были приобретать компьютер для работы с данным приложением. Когда в 1977 г. впервые появился Apple II[46], он вызвал восторг лишь у небольшой группы любителей компьютеров. Но как только была разработана первая электронная таблица VisiCalc, Apple II вызвал более широкий резонанс. VisiCalc стал своего рода катализатором, который помог преобразовывать Apple II от интересной игрушки в настоящую офисную технику. Аналогичная ситуация сложилась с персональным компьютером IBM, тогда Lotus 1-2-3[47] выполнил роль «приложения-приманки». Позже такой «приманкой» стал графический дизайн и программное обеспечение для редакционно-издательских работ, которые привели Apple Macintosh к успеху.

В последние годы нельзя было похвастаться высоким ростом объемов продаж профессиональных настольных компьютеров. Однако лидирующие позиции в компьютерной отрасти уверенно начали занимать ноутбуки и более совершенные нетбуки, которые обеспечивали простой и недорогой способ бороздить просторы интернета. Вероятно, отчасти это связано с тем, что увеличение возможностей компьютерного оборудования в значительной степени опередило требования большинства приложений для обычного пользователя. Если вам необходимо работать с текстом, электронными таблицами и просматривать веб-страницы, будет сложно мотивировать высокую стоимость мощного компьютера, в то время как более низкая цена и портативность машины предоставляют достаточно мощности для работы с программным обеспечением. С похожей ситуацией сталкиваются компания Microsoft и другие производители программного обеспечения, которым становится все труднее постоянно совершенствовать рабочие приложения и операционные системы, причем эти дорогие обновления должны оправдывать ожидания покупателей.

В настоящее время бизнес-модели Intel и Microsoft построены на продажах более мощных процессоров и новых или обновленных приложений, необходимых для того, чтобы в полной мере воспользоваться этими более мощными процессорами. Если бы клиенты постоянно отказывались от более быстрых процессоров, то бизнес быстро стал бы стандартизированным и Intel потерял бы свое конкурентное преимущество. По этой причине с полной уверенностью можно сказать, что Intel, Microsoft и сотни других компаний – разработчиков программного обеспечения пытаются найти способ значительно увеличить мощность компьютера за счет «приложений-приманок», которые будут доступны в ближайшие годы и десятилетия.

Есть серьезные основания полагать, что следующим таким приложением окажется искусственный интеллект (ИИ). Приложения ИИ будут обладать высокой вычислительной мощностью, и они в полной мере воспользуются всем преимуществом высокой производительности, которую могут предложить новые процессоры. Появятся новые автономные приложения ИИ, но, что еще важнее, искусственный интеллект, вероятнее всего, будет внедрен непосредственно в существующие программы для домашнего пользования и операционные системы, а также программное обеспечение организаций и системы баз данных на крупных предприятиях.

По-видимому, рынок программного обеспечения ИИ выйдет далеко за пределы компьютерной отрасли. Все более и более сложные роботы потребуют самого усовершенствованного аппаратного и программного обеспечения. Высококачественные микропроцессоры и программное обеспечение ИИ будут встраивать интеллект в электрооборудование, пользовательские устройства и промышленное оборудование всех видов. В конечном счете роботы и другие некомпьютерные приложения смогут затмить рынок персональных компьютеров как основной двигатель роста передового аппаратного и программного обеспечения.

Уже сегодня можно ознакомиться с продукцией, которая позволяет предвидеть наши будущие возможности. Не так давно компания Microsoft представила «личного виртуального помощника», который появляется на экране компьютера в виде человечка. Этот ассистент способен решить такие задачи, как бронирование авиабилетов или планирование встреч, но он требует самых усовершенствованных аппаратных средств. Согласно The New York Times, виртуальный ассистент Microsoft может «принимать сложные решения относительно находящегося перед ним пользователя, оценивая внешний вид, уровень раздраженности, анализируя важность его дел и наиболее удобное время встреч»[48]. Кроме того, The Times ссылается на руководителя Microsoft, который утверждает, что в будущем такие приложения, вероятно, смогут выполнять даже роль «врача», который будет помогать с решением основных проблем со здоровьем.

Такое приложение искусственного интеллекта, которое могло бы давать медицинские советы, безусловно, – отличная идея, особенно в свете возрастающих затрат на здравоохранение. Однако возникает важный вопрос: какое образование и подготовка должны быть у человека, который будет предоставлять нам такую информацию? Должен ли этот человек быть доктором? Возможно, нет, но очевидно одно – это не одна из низкоквалифицированных, низкооплачиваемых профессий, которые могут быть подвержены автоматизации. В действительности существует минимальная взаимосвязь между уровнем образования и подготовки, необходимых человеку, чтобы выполнять свою работу на должном уровне, и возможностью автоматизации этой специальности. В то время как докторам не грозит потерять свою работу в обозримом будущем, такого нельзя сказать о многих тысячах квалифицированных рабочих и менеджеров среднего звена в частном секторе.

Важно отметить, что в то время как человекоподобные интерфейсы, такие как виртуальный ассистент Microsoft, создаются для широкого круга пользователей, приложения ИИ, которые, вероятнее всего, создаются из расчета знаний рабочих, не нуждаются в таких тщательно продуманных интерфейсах. Это будут удобные в эксплуатации программы, принимающие стандартные решения и выполняющие задачи и анализ, за которые в настоящее время отвечают высокооплачиваемые работники по всему миру. Сначала возможности ИИ будут реализовываться через встроенные приложения, используемые рабочими для повышения производительности, но затем, по прошествии длительного времени, ИИ модернизируется до такой степени, что эти приложения будут способны выполнять большую часть работы автономно: искусственный интеллект станет рабочим инструментом уже для менеджеров, а не для рабочих. В итоге это приведет к существенному сокращению количества работников умственного труда и упрощению организационных структур, которое уменьшит количество менеджеров среднего звена. (Автоматизация станет естественным дополнением офшоринга.) Многие из них – это высокообразованные профессионалы, некогда считавшие, что благодаря своим навыкам и высшему образованию они только выиграют от роста технологий и мировой глобализации[49].

Военная робототехника

Одним из крупнейших инвесторов в сфере робототехники является Пентагон. В своей последней книге «Созданные для войны. Робототехническая революция и вооруженные конфликты в XXI в.» Питер Уоррен Сингер[50] обращает внимание на тот факт, что вооруженные силы США рассчитывают, что робототехника будет играть значительную роль в конфликтах будущего. Дистанционно управляемый самолет-беспилотник и роботы, обезвреживающие бомбы, уже внесли весомый вклад в военно-экономическую деятельность в Ираке и Афганистане. Управление перспективного планирования оборонных научно-исследовательских работ США, место, где зародилась компьютерная сеть, которая привела к появлению интернета, считает военную робототехнику одним из своих главных исследовательских приоритетов. В ближайшие десятилетия стоит ожидать еще более усовершенствованных роботов, которые будут играть все более независимую роль в военных действиях на суше, в воде и воздухе.

Все это нужно для того, чтобы показать, что существует резкий контраст между взглядами на будущее у вооруженных сил и гражданских экономистов и аналитиков. Давайте представим пересеченную местность и непредсказуемость, динамичность ситуаций, с которыми столкнулись бы роботы на поле боя. А теперь сравните с обстановкой в супермаркете или на складе. Становится очевидным тот факт, что разработка роботов, выполняющих большую часть однотипной работы, требуемой в торговых и промышленных целях, менее перспективная, чем создание автономных военных роботов. Вооруженные силы США оправданно инвестируют существенные ресурсы в изучение влияния робототехники и искусственного интеллекта на ведение войны в будущем.

И все же они еще не пришли к единому мнению, окажут ли эти технологии разрушительное воздействие на частный сектор и всю экономику в целом.

Робототехника и офшоринг

Как уже говорилось, «программируемые» профессии часто подвергаются офшорингу, также как и автоматизации. В то время как «механизированные» специальности, требующие существенной зрительно-моторной координации в различных условиях, в настоящее время очень трудно полностью автоматизировать. Но как насчет офшоринга? Можно ли перенести эти рабочие места за границу?

Фактически можно, и вероятнее всего, это произойдет в ближайшем будущем. В качестве примера давайте рассмотрим производственный конвейер. Предположим, что однотипные задачи уже автоматизированы, но остается еще несколько мест для квалифицированных операторов в определенных ключевых пунктах производственного процесса. Как руководство может избавиться от этих квалифицированных сотрудников?

Можно было бы создать удаленного управляемого робота для выполнения определенных задач и затем осуществлять контроль над ним за границей. Как ранее было отмечено, способность распознавать сложное визуальное изображение, а затем управлять манипулятором, основываясь на этом изображении, – это и есть основная проблема, препятствующая полной роботизации. Передача визуального изображения в реальном времени за границу, где работник с невысокой заработной платой может управлять машинным оборудованием, конечно же, выполнима. В настоящее время удаленные управляемые роботы используются в небезопасных для людей военных и полицейских целях. Вероятно, мы сможем увидеть таких роботов на производственных предприятиях и рабочих местах уже в ближайшем будущем.

Нанотехнологии и их влияние на занятость

Одним из самых захватывающих и высокотехнологичных достижений, которые ожидаются в ближайшие десятилетия, будет развивающаяся область нанотехнологий. Она связана с управлением материей на молекулярном или даже атомном уровне. Есть вероятность, что в будущем мы сможем построить молекулярные машины: крошечные изобретения, гораздо меньше булавочной головки, которые смогут кардинальным образом преобразовывать материю и создавать почти все, что мы захотим, из основных компонентов.

Может показаться, что все это чистые домыслы, пока мы не осознаем, что нанотехнологии существовали и действовали еще задолго до того, как человек ступил на землю[51]. Это все вокруг нас и даже в самих нас. Все живые существа на самом базовом уровне руководствуются молекулярными механизмами. Известно, что вся генетическая информация закодирована в двойных спиралях молекул ДНК в ядре клеток. Но как эта информация передается в столь сложный человеческий организм?

Если бы можно было увеличить и пронаблюдать процессы, происходящие в клетках организма, мы увидели бы, что крошечные молекулярные механизмы «распаковывают» молекулы ДНК и читают отдельные участки генетического кода методом, который мало чем отличается от компьютерного сканирования штрих-кода. Этот генетический «штрих-код» затем передается в другую область наших клеток. На крошечном биологическом производственном предприятии, называемом рибосомой, информация, хранящаяся в «штрих-коде», снова прочитывается другими наноустройствами, которые образуют молекулы белка. Именно эти молекулы белка являются истинными структурными элементами жизни. Мышечная ткань, гемоглобин в красных кровяных тельцах, инсулин, необходимый для усвоения сахара, пищеварительные ферменты – все эти и тысячи других структур и химических компонентов, из которых состоит наш организм и благодаря которым он функционирует, и есть белки. И все эти структуры сформировались посредством нанотехнологий.

По всей вероятности, грядущая революция в сфере нанотехнологий начнется с изучения этих живых механизмов. Давайте представим команду ученых, спускающихся в корабль пришельцев, обнаруженный где-то в пустыне Нью-Мексико. Первым делом они стали бы исследовать их оборудование и попытались бы осуществить его инженерный анализ. Со временем они постарались бы починить корабль и заставили бы его работать новым, совершенно иным образом. В конечном счете ученые поняли бы технологию на необходимом уровне и использовали бы ее при построении новых аппаратов. Это может оказаться одним из вариантов развития нанотехнологий[52].

Нанотехнологии в настоящее время находятся на стадии становления, и пройдет еще немало времени, пока появится что-то по-настоящему достойное. Несмотря на это, можно с уверенностью сказать, что данная сфера подает большие надежды и, возможно, однажды затронет все аспекты нашей жизни. Удивительные новые способы лечения и лекарства в области медицины, возможность преобразования безграничной энергии солнца, создание еще более быстрых и мощных компьютеров, невообразимых новых возможностей в производстве – все это может стать реальностью благодаря нанотехнологиям.

Рассматривая столь невероятные возможности, давайте зададимся вопросом: а сможет ли эта отрасль создать рабочие места? Смогут ли уволенные кассиры, мерчендайзеры и офисные сотрудники найти место в сфере нанотехнологий? Чтобы получить ответы на эти вопросы, давайте исходить из здравого смысла. Мы говорим об управлении материей на молекулярном уровне. Требуемый уровень точности будет выходить далеко за пределы человеческих возможностей, а значит, сфера нанотехнологий должна будет претерпеть автоматизацию. Безусловно, останется несколько рабочих мест для высококвалифицированного технического персонала, но идея о том, что будут создаваться места для заводских рабочих, остается лишь фантазией. А если в какой-то момент будущего большая часть промышленного производства превратится в наноиндустрию, глобальное влияние на занятость населения будет практически неизмеримо огромным.

Будущее высшего образования

Почти каждый согласится с тем, что высшее образование – это как билет в светлое будущее. В США в 2006 г. среднестатистический специалист со степенью бакалавра зарабатывал 56 788 долл.[53], в то время как рабочий со средним образованием получал вдвое меньше, 31 071 долл. Специалисты с ученой или профессиональной степенью получали достаточно высокое жалованье в 82 320 долл. В то время как основной движущей силой в получении высшего образования для большинства людей является экономический фактор, стоит согласиться, что наличие образования предоставляет огромное количество преимуществ для человека и общества в целом. Более образованный человек наслаждается полнотой жизни, интересуется различными вопросами и больше сосредоточен на личностном и профессиональном росте. Более образованное общество – это, несомненно, более цивилизованное общество с низким уровнем преступности. Образованного человека с большей вероятностью можно встретить в библиотеке, а не на улице.

К сожалению, действительность такова, что мечта о вузе в какой-то момент столкнется с тенденциями офшоринга и автоматизации, ранее упомянутыми в этой главе. Суть в том, что выпускники вузов чаще всего выбирают «программируемые» профессии и впоследствии становятся работниками умственного труда. А как мы уже знаем, такие профессии, и в частности, профессии, связанные с выполнением однотипных задач, находятся в зоне повышенного риска. Опасность заключается в том, что из-за ускорения развития этих тенденций наличие высшего образования уже не будет выглядеть как счастливый билет в благополучное будущее, а скорее превратится в сомнительную возможность получения работы. В какой-то момент в будущем высокая стоимость высшего образования наряду с призрачными перспективами выпускников вузов негативно повлияют на число абитуриентов. Больше всего такое влияние отразится на студентах из небогатых кругов, но скажется и на всем обществе в целом.

Хотя очевидно, что это не совсем однозначное мнение. Большинство экономистов и людей, следящих за этими тенденциями, напротив, будут утверждать, что ценность высшего образования возрастет в разы и спрос на квалифицированных специалистов будет очень высоким.

Достаточно весомым аргументом в пользу «дополнительных знаний» является идея о том, что в ходе производственного процесса создаются рабочие места для высококвалифицированных специалистов, даже если сокращаются возможности низкоквалифицированных работников. Как показывают данные, такая ситуация имела место на протяжении нескольких десятилетий, но думаю, она не могла бы существовать бесконечно. Дело в том, что машины и компьютеры постоянно совершенствуются и будут постепенно внедряться в сферы деятельности высокообразованных сотрудников. В результате это приведет к безработице среди недавних выпускников и специалистов с высшим образованием постарше, которые потеряли свою работу и не смогли трудоустроиться на аналогичные рабочие места.

Мы можем не брать в расчет незначительную разницу в оплате квалифицированных и неквалифицированных сотрудников, потому что возможности всех категорий работников находятся в состоянии упадка. Я не утверждаю, что работники со средним образованием, которые каким-то образом хотели бы поступить в вуз, пожелают остаться абсолютно необразованными. Но, на мой взгляд, произойдет смещение в сторону квалифицированных «синих воротничков», если данные профессии окажутся более безопасными.

Таким образом, выпускники школ перестанут выбирать профессии, связанные с умственным трудом, и начнут выбирать рабочие специальности. Как мы уже выяснили ранее, такие профессии, как автомеханики, водители грузовиков, сантехники и т. п., достаточно трудно автоматизировать.

В итоге в этих относительно «безопасных» видах деятельности возрастет конкуренция. Выпускники школ, которые ранее рассчитывали на поступление в вузы, вместо этого начнут конкурировать за рабочие специальности и в конечном счете вытеснят менее образованных специалистов, которые, возможно, больше подошли бы для подобного вида деятельности. Следовательно, у большого количества работников станет еще меньше возможностей выбора.

Доказательства данной тенденции можно увидеть в ежедневных новостях. Газеты постоянно сообщают о том, что люди ищут работу, которую невозможно передать на офшоринг. Много говорится о «специальностях экологических отраслей экономики, которые невозможно передать на аутсорсинг». Конечно, такие специальности крайне необходимы, но нужно признать, что большинство из них будет связано с установкой солнечных батарей, ветряных генераторов и т. д. Как правило, это рабочие специальности, они не для выпускников вузов.

Цена для общества, которое отвернулось от образования, была бы слишком высока. Это разрушило бы надежды, мечты и ожидания наших детей и практически лишило бы их многого из того, что мы привыкли считать само собой разумеющимся. Те работники, чьи возможности сократились из-за нового притока более образованных конкурентов, обратились бы к преступности или другим нежелательным альтернативам. Такая суровая реальность пала бы тяжким грузом на плечи социально незащищенного слоя населения. В конечном итоге самое страшное – это отказ от образования, который отнял бы таланты, в которых мы так нуждаемся в будущем.

Эконометрика: оглядываясь назад

Большинство ведущих экономистов, на которых мы рассчитываем в поиске и разработке тенденций, упоминавшихся ранее, не кажутся столь заинтересованными в вероятном переходе на автоматизированную экономику. Они твердо уверены, что экономика постоянно будет создавать рабочие места, исходя из способностей обычного рабочего, и этот процесс будет длиться бесконечно. Полагаю, причина, по которой экономисты не осознают, что происходит на самом деле, заключается в том, что они просто слишком погружены в свои данные.

В последние десятилетия сферой экономики завладела такая отдельная ветвь, как эконометрика. По сути, эконометрика – это слияние экономики и статистики. Эконометристы занимаются анализом огромного количества экономических данных прошлых лет. Они применяют передовые статистические методы и создают сложные компьютерные модели. Справедливости ради стоит отметить, что эконометрика является еще одним примером изменения, которое появилось в результате огромного увеличения вычислительной способности компьютеров. Безусловно, без этого было бы гораздо меньше эконометристов.

Рис. 2.6. Эконометрика

К сожалению, те, кто предоставляет работу эконометристам, находятся в полном заблуждении, что эконометристы – это те же экономисты, когда на самом деле они историки. Статистика больше подходит для бейсбола и исследований демографических тенденций и гораздо менее годится для изучения окружающей среды, на которую в большей степени оказывает влияние геометрическое или экспоненциальное изменение. График, приведенный выше, поможет проиллюстрировать эту точку зрения.

Деятельность эконометристов представлена в виде восходящей прямой. По их убеждению, обрабатывая данные двух-, пяти– или даже десятилетней давности, можно распознать в них тенденции будущего. Проблема усугубляется тем, что основным принципом статистики является идея о том, что большее количество данных дает более надежный результат. В то время как для эконометристов большее количество данных означает возврат на несколько лет назад. Таким образом, исследования, основанные на данных десятилетней давности, значительно ценнее, чем информация, полученная по последним двум годам.

Эта проблема изображена на графике кривой, восходящей в геометрической прогрессии, которая представляет собой технологический прогресс. Очевидно, технологический прогресс окажет разрушительное влияние на предположения эконометристов. Почему же они не увидели этого? Потому что рост в геометрической прогрессии начинается постепенно и затем абсолютно внезапно резко увеличивается. К тому времени, когда эконометрика предъявит прямые доказательства того, что происходит, станет слишком поздно. Экономисты, изучающие данные прошлых лет, всегда оглядываются назад на прямую (левую) часть линии растущего в геометрической прогрессии технологического процесса. До точки, где влияние становится более заметным, нет ни единой возможности, используя полученные данные, показать им крутой вертикальный отрезок линии предстоящего будущего.

Заблуждение луддитов

Как упоминалось ранее, экономисты придумали понятие в честь движения луддитов 1811 г. – так называемое заблуждение луддитов. Суть его заключается в том, что опасение относительно роста безработицы в результате активного технического прогресса, который, несомненно, повлечет потерю рабочих мест отдельной части населения из-за недостатка профессионального опыта, ошибочно. Другими словами, автоматизация производства никогда не приведет к масштабной безработице. Экономисты полагают, что автоматизация повышает производительность труда и, соответственно, приводит к снижению цен на продукцию и услуги, а это, в свою очередь, увеличивает потребительский спрос. Учитывая, что субъекты хозяйствования стремятся удовлетворить возросший спрос, они наращивают производство и тем самым создают новые рабочие места.

Вера в философию луддитов глубоко укоренилась в сознании большинства квалифицированных специалистов в сфере экономики. Уильям Истерли – профессор Нью-Йоркского университета и эксперт по экономике развивающихся стран – в своей книге[54] «В поисках роста: приключения и злоключения экономистов в тропиках»[55] очень четко излагает традиционную точку зрения, которую мы пытались оспорить, когда создавали модель туннеля в главе 1. Его позиция заключается в том, что поскольку развитие технологий способствует повышению производительности и, следовательно, снижению цен и росту спроса, экономика будет предоставлять больше товаров и услуг. Иначе говоря, силами одного и того же количества работников будет производиться больший объем продукции[56].

Вопрос, который следует задать: откуда возьмется это увеличение спроса? Кто сделает первый шаг и повысит производительность? Как видно из данной главы, автоматизация готова ударить по всем направлениям, почти в каждой отрасли промышленности имеется по широкому кругу профессий: от ученого до рабочего. Автоматизация придет как в развитые, так и в развивающиеся страны. Потребители, которые приводят в движение рынки, – это люди, которые либо имеют работу, либо зависят от тех, у кого она есть. Когда значительная часть этих людей окажется без работы, откуда возьмется рыночный спрос?

Мировая экономика – это замкнутая система; отсутствие экспортных рынков не дает возможности поддерживать ее таким образом, как поддерживали экономику рабства на Юге. Почти каждый потребитель – каждый огонек в нашем туннеле – получает доход от работы. Если автоматизировать основную часть рабочих мест, спрос должен снизиться.

Ни один богатый марсианин не рискнет приобретать нашу продукцию.