21 урок для XXI века

Однако новые профессии, по всей видимости, потребуют высокой квалификации, а значит, вопрос о занятости неквалифицированных работников остаётся открытым. Возможно, создавать новые рабочие места будет проще, чем переобучить людей, которые должны их занять. Во время прежних волн автоматизации люди, как правило, могли переходить с одной монотонной и неквалифицированной работы на другую. В 1920-е годы сельскохозяйственный рабочий, оставшийся не у дел из-за механизации сельского хозяйства, находил новую работу на тракторном заводе. В 1980 году рабочий, уволенный из-за сокращения штатов, устраивался кассиром в супермаркет. Такая смена профессий была возможна потому, что переход с фермы на завод или с завода в супермаркет требовал лишь минимальной переподготовки.

Но в 2050 году кассир или работник текстильной фабрики, которого заменит робот, едва ли сможет стать учёным в области онкологии, управлять беспилотным летательным аппаратом или устроиться в банк, чтобы работать в паре с искусственным интеллектом. У него не будет необходимой для этих профессий квалификации. Во время Первой мировой войны был смысл посылать на фронт миллионы необученных призывников, которые перезаряжали пулемёты и тысячами гибли под огнём врага. Их индивидуальные умения и навыки не играли особой роли. Сегодня, несмотря на нехватку операторов дронов и специалистов по анализу данных, американские ВВС не спешат заполнять вакансии людьми, уволенными из супермаркетов Walmart. Никто не хочет, чтобы неопытный новобранец перепутал афганскую свадьбу с совещанием лидеров талибана.

Таким образом, несмотря на появление множества новых профессий, может возникнуть целый класс «лишних» людей. Возможно, ситуация ухудшится сразу на двух фронтах — высокий уровень безработицы будет сопровождаться нехваткой квалифицированных специалистов. Многие люди разделят судьбу даже не извозчиков девятнадцатого века (кто-то из них научился водить такси), а лошадей, которых полностью вытеснили с рынка труда[26].

Кроме того, ни одна из профессий не застрахована от автоматизации, поскольку машинное обучение и роботы будут постоянно совершенствоваться. Сорокалетний кассир, уволенный из Walmart, ценой невероятных усилий может выучиться на оператора дрона — но не исключено, что лет через десять ему снова придётся переучиваться, потому что и эта профессия будет автоматизирована. В условиях подобной нестабильности возникнут проблемы с созданием профсоюзов и защитой прав работников. Уже сегодня в развитых экономиках многие новые профессии предполагают временное, не защищённое законодательством трудоустройство, фриланс и разовые услуги[27]. Как создать профсоюз в профессии, которая появляется и исчезает в течение одного десятилетия?

Точно так же внутри «кентавра» из человека и компьютера, скорее всего, будет наблюдаться соперничество, а не долговременное сотрудничество. В группах, состоящих только из людей (например, из Шерлока Холмса и доктора Ватсона), обычно формируется иерархия и устанавливается определённый порядок, не меняющийся десятилетиями. Но детектив, работающий с компьютерной системой «Доктор Ватсон» (прославившейся в 2011 году победой в американской телевикторине «Jeopardy!»), обнаружит, что рутина становится источником осложнений, а сложившаяся иерархия — приглашением к революции. Тот, кто вчера был закадычным другом, завтра может превратиться в начальника, а протоколы и инструкции придётся переписывать каждый год[28].

Внимательное изучение мира шахмат позволяет нам выявить долгосрочные тенденции и в других сферах человеческой деятельности. Да, в течение нескольких лет после победы Deep Blue над Каспаровым в шахматах развивалось сотрудничество человека и компьютера. Но в последнее время компьютеры научились так хорошо играть в шахматы, что человек в качестве партнёра потерял всякую ценность и вскоре станет совсем не нужен.

Относительно недавно был пройден ещё один важный этап. Уже никого не удивляло, что компьютер способен обыграть человека, но 7 декабря 2017 года алгоритм AlphaZero компании Google выиграл у Stockfish 8, чемпиона мира 2016 года среди компьютерных программ. Stockfish 8 имела доступ к опыту, накопленному человеком за сотни лет игры в шахматы, а также к данным шахматных программ за несколько десятков лет. Она могла просчитывать 70 миллионов шахматных позиций в секунду. Скорость вычислений AlphaZero составляла лишь 80 тысяч операций в секунду, и создатели программы не обучили её шахматной стратегии — даже стандартным дебютам. Осваивая шахматы, программа AlphaZero использовала самые современные методы машинного обучения, играя сама с собой. Тем не менее из ста партий, сыгранных со Stockfish 8, новичок AlphaZero выиграл 28 и свёл вничью 72. Ни одного проигрыша! Поскольку алгоритм AlphaZero не учился у человека, многие из его выигрышных ходов и стратегий выглядят весьма необычно. Их с полным основанием можно назвать творческими — если не гениальными.