В будущем все меньше вакансий будут связаны с «чистой» обработкой информации – то есть работой, которую можно делать, не вставая из-за рабочего стола. Напротив, новые работы будут предполагать активное взаимодействие с физическим миром – потому что именно здесь компьютеры пока что остаются сравнительно слабыми, пусть они даже успешно решают многие когнитивные задачи.
Такие технологические достижения, как беспилотные автомобили и летательные аппараты, робот Baxter и «самовзломанные» устройства Kinect, позволяющие картографировать интерьеры, показывают, как много уже сделано. Однако история робота, складывающего полотенца, наглядно иллюстрирует, насколько мы далеки от преодоления парадокса Моравека. Команда исследователей из Беркли оснастила робота-гуманоида четырьмя стереокамерами и алгоритмами, позволявшими «видеть» полотенца как по отдельности, так и в стопках. Эти алгоритмы работали; робот успешно брал полотенца из стопки и складывал их (хотя ему не всегда удавалось взять полотенце с первой попытки). Однако при этом робот тратил на одно полотенце в среднем 1478 секунд, то есть более 24 минут. Почти все это время уходило у него на то, чтобы определить, где лежит полотенце и как его взять.[344]
Подобные результаты убеждают, что повара, садовники, сантехники, плотники, дантисты и сиделки не будут замещены машинами – по крайней мере, в ближайшем будущем. Все эти профессии предполагают большое количество сенсомоторной работы, способности к распознаванию закономерностей и сложной коммуникации. Не все эти работы хорошо оплачиваются, но, с другой стороны, они не заставят вас состязаться в гонке с машинами. Зато они могут стать предметом ожесточенной конкуренции между людьми. По мере дальнейшей поляризации рынка труда и вымывания среднего класса люди, прежде занимавшиеся работой, требовавшей среднего уровня знаний и умений, спускаются на ступень ниже и берутся за менее квалифицированный и хуже оплачиваемый труд. Например, после того, как работа сотрудниц регистратур, выписывавших счета за медицинские услуги, будет автоматизирована, многие из, возможно, начнут искать места домашних сиделок. В результате возникнет дополнительно давление на зарплату в этой профессии, а найти подходящее место станет сложнее. И даже если профессия сиделки как таковая сохранит определенный иммунитет против автоматизации, у нее все равно не будет иммунитета против всех последствий дигитализации.
Туманное будущее
Необходимо подчеркнуть, что ни к одному из наших прогнозов и рекомендаций в этой книге не стоит относиться как к священной истине. Мы не думаем, что компьютеры и роботы смогут в ближайшее время овладеть общими навыками идеации, распознавания закономерностей и сложной коммуникации, и не считаем, что парадокс Моравека вот-вот будет в полной мере преодолен. Однако в процессе изучения цифрового прогресса мы поняли, что никогда не стоит говорить «никогда». Как и многие другие обозреватели, мы неоднократно удивлялись тому, что цифровые технологии снова и снова демонстрируют навыки и способности прямиком из научной фантастики.
Граница между уникальными творческими способностями человека и возможностями машин продолжает постоянно сдвигаться. Возвращаясь к игре в шахматы: еще в 1956 году тринадцатилетний вундеркинд Бобби Фишер сделал пару чрезвычайно творческих ходов в игре против гроссмейстера Дональда Бирна. Сначала он без какой-то видимой причины пожертвовал коня, а затем отдал ферзя. На первый взгляд, эти ходы казались совершенно безумными, однако чуть позже Фишер использовал их последствия, чтобы выиграть партию. В то время это творческое решение было превознесено как почерк гения. Но если вы сегодня введете аналогичную позицию фигур в обычную шахматную программу, она тут же предложит вам именно те ходы, которые сделал Фишер. И дело не только в том, что в памяти компьютера есть и эта партия Фишер – Бирн, а в том, что компьютер способен просчитать на множество ходов вперед, как и увидеть, что эти ходы вполне оправданы. Порой креативность гения и «грубая сила» машины дают один и тот же результат.[345]
Мы уверены в том, что впереди нас ждет еще немало сюрпризов. Изучив множество передовых технологий и наблюдая, как один за другим рушатся перед натиском инноваций бастионы человеческой уникальности, мы все меньше и меньше верим в то, что какая-либо задача сможет вечно сопротивляться автоматизации. Это значит, что нам придется становиться все более адаптивными и гибкими в своих карьерных ожиданиях. Мы должны быть готовы уходить из профессий, которые пали жертвами автоматизации, и искать новых возможностей там, где машины лишь дополняют и усиливают человеческие способности. Возможно, когда-нибудь мы увидим компьютерную программу, которая сможет изучить ситуацию в том или ином бизнесе, выявить скрытые возможности и написать такой хороший бизнес-план, что каждый венчурный капиталист будет готов немедленно инвестировать. Возможно, однажды мы увидим компьютер, способный написать вдумчивый и глубокий обзор на сложную тему. Возможно, мы увидим и диагностический медицинский компьютер, обладающий всем диапазоном знаний и опыта человека-врача. Может быть, когда-нибудь мы увидим также компьютер, способный подняться по лестнице в квартиру пожилой женщины, измерить ей давление, взять анализ крови, поинтересоваться, приняла ли она лекарство, – и при этом не напугать ее, а утешить. Мы не думаем, что все это появится в ближайшее время, однако мы уже знаем, как легко недооценить силу цифровых, экспоненциальных и комбинаторных инноваций. Поэтому никогда не говорите «никогда».
Глава 13. Рекомендации для политиков
Политическая линия – это временное кредо, которое вполне может измениться. Но покуда оно не переменилось, ему надлежит следовать с миссионерским рвением.
Что же нам делать для того, чтобы способствовать развитию Дара второй эры машин и одновременно уменьшить неравенство или как минимум смягчить его вредные последствия? Как стимулировать дальнейшее развитие технологий, но при этом сделать так, чтобы как можно меньше людей оказалось за бортом?
Сейчас, когда множество технологий из мира научной фантастики ежедневно становятся реальностью, может показаться, что нам необходимы какие-то радикальные шаги. Однако это не так, по крайне мере, не прямо сейчас. Многие рекомендации в области роста и процветания, которые можно найти в любом базовом учебнике по экономике, вполне уместны сегодня и останутся полезными в обозримом будущем. В ходе наших дискуссий с политиками, инженерами и капитанами бизнеса мы не раз с удивлением обнаруживали, что они до конца не понимают внутреннюю логику этих рекомендаций. Именно поэтому мы и решили написать эту главу.
Кое-что, в чем могут согласиться друг с другом даже экономисты
Базовый учебник по экономике вполне может служить руководством и в наши дни, поскольку, несмотря на все недавние прорывы, цифровой труд еще очень далек от того, чтобы полностью вытеснить человеческий. Роботы и компьютеры, несмотря на всю свою мощь и потенциальные способности, все еще не готовы отнять у нас все рабочие места. Беспилотный автомобиль Google пока еще не может ездить по любым дорогам или в любых погодных условиях. Он не знает, что делать, когда посреди улицы на перекрестке вдруг появляется регулировщик и начинает вручную направлять движение (это, конечно, не значит, что гугломобиль продолжит движение и просто переедет регулировщика; но он остановится и будет ждать, пока ситуация опять не нормализуется). Технологии, обеспечившие успех робота Watson, потенциально настолько мощные, что они уже применяются во множестве областей, таких как здравоохранение, финансы и потребительский сервис, но, по большому счету, сама эта машина все равно остается всего лишь очень хорошим знатоком «Своей игры».
В краткосрочной перспективе компаниям все еще будут требоваться люди-работники, чтобы удовлетворить своих клиентов и преуспеть в экономической конкуренции (а долгосрочные перспективы мы обсудим в следующей главе). Да, технологии второй эры машин очень быстро покидают научные лаборатории и выходят в мир большого бизнеса. Но каким бы стремительным ни был этот прогресс, мы все равно не можем обойтись без множества живых работников – тех, кто «работает с людьми»: кассиров, служащих почтовых отделений, юристов, водителей, полицейских, сиделок, менеджеров и других. И вряд ли все эти профессии сметет нарастающая волна компьютеризации. В марте 2013 года в США в целом насчитывалось 142 миллиона с лишним занятых работников; значит, в каждом из этих случаев работодатели выбрали живых людей, а не цифровые технологии (или использовали человеческий труд в дополнение к технологиям) – и это при том, что ЭВМ для коммерческих задач существуют уже более полувека, персональные компьютеры – 30 лет, а интернет – 20 лет.[346] И хотя работодатели в будущем, скорее всего, будут чаще выбирать цифровой труд, этот процесс не будет линейным и повсеместным.
На сегодня лучший способ уменьшить угрозу для нашей занятости заключается в стимулировании роста экономики. Пока у компаний есть возможности для роста, огромное большинство из них будет нанимать людей, чтобы реализовать эти возможности, количество рабочих мест будет увеличиваться, работники будут процветать…
Если бы все было так просто! На самом же деле множество специалистов яростно спорят о том, какой именно способ обеспечить быструю экономическую экспансию самый верный. В частности, на протяжении долгого времени существует принципиальные разногласия относительно роли правительства в этом процессе. Экономисты, политики и бизнесмены задаются вопросами о правильной монетарной политике: должна ли Федеральная резервная система увеличить денежную массу? Какой должна быть ставка рефинансирования? Идет и дискуссия о правильной налоговой политике: как правительство должно расходовать собранные налоговые поступления? Каким должен быть государственный долг? Каковы правильные уровень и соотношение подоходного налога, налогов с продаж, корпоративных налогов и так далее? Какой должна быть максимальная налоговая ставка?