Экспонента. Как быстрое развитие технологий меняет бизнес, политику и общество

Прав ли Хинтон? С одной стороны, да. За пять лет, прошедших после его заявления, системы ИИ (в частности, связанные с машинным зрением — областью, наиболее актуальной для радиологии) улучшились, как он и предсказывал. Мой друг детства Раджеш Джена, который всегда был гораздо лучшим программистом, чем я, сейчас работает консультантом-нейроонкологом в Онкологическом центре Кембриджского университета. Вместе с исследователями из Microsoft он разработал инструмент, который обеспечивает точную 3D-визуализацию опухолей и органов. Это позволило сократить время, необходимое для диагностики нейробластомы, с нескольких часов до четырех минут, что дает специалисту больше времени для объяснения ситуации пациенту[221].

В то же время Хинтон сильно промахнулся. Посмотрим, что на самом деле произошло с радиологами. В 2010 году, до начала нынешней волны глубокого обучения, в США насчитывалось 27 986 радиологов. В 2015 году, за год до выступления Хинтона, их было 27 522. Но через три года, к 2019-му, число радиологов выросло до 28 025.

Можно возразить, что три года — слишком короткий срок, чтобы проследить влияние технологии. Однако Хинтон высказался однозначно: «Следует прекратить подготовку радиологов». Это было неразумно. Радиологи не лишились работы, они по-прежнему пользуются высоким спросом, и их не хватает. И это в высокоразвитой системе здравоохранения США. В большинстве других стран мира ощущается нехватка как радиологов, так и необходимых им аппаратов. На практике те инструменты, которые разработал Раджеш, скорее помогают перегруженным работой радиологам, чем лишают их этой самой работы.

Этот пример подводит нас к более сложному, имеющему множество нюансов видению будущего работы. Действительно, автоматизированные системы все чаще справляются с задачами, которые когда-то выполнялись людьми. Роботы — уборщики магазинов постепенно становятся все более распространенными в США, особенно с началом пандемии COVID-19[222]. В Китае системы машинного зрения сканируют фотографии поврежденных автомобилей, чтобы оценить вероятную стоимость ремонта; человеку не нужно проводить осмотр автомобиля[223]. Список можно продолжать.

Тем не менее представление о безработном будущем — «робопокалипсис», о котором пишут СМИ, — преувеличено. Этот страх может находить отклик и попадать в новости, но в то же время не совсем понятен. Да, так сложилось исторически, что наша экономика стала более автоматизированной. И опять же исторически уровень занятости имеет тенденцию к росту.

Как такое возможно? Дело в том, что автоматизация способна создать больше работы, чем уничтожить. Да, в краткосрочной перспективе может возникнуть безработица в некоторых отраслях. При этом автоматизация создает рабочие места, которые часто требуют новых и явно человеческих навыков — от программистов, разрабатывающих системы, до тех, кто эти системы эксплуатирует и обслуживает. Со временем автоматизация приведет к появлению совершенно новых секторов экономики — таких, о которых мы сейчас можем только мечтать.

Однако проблема с разговорами о «наступлении роботов» не только в том, что все это неверно. Это еще и отвлекающий маневр. Мы переживаем один из величайших переходов в истории труда. Технологии произведут революцию в том, как мы все работаем, и в отношениях между работодателями и работниками. И этот переход, при неправильном с ним обращении, может привести к новой эре эксплуатации.

Так что проблема заключается не в автоматизации как таковой. Экономика будет продолжать создавать новые виды занятости, и поэтому количество рабочих мест, скорее всего, останется высоким. Но качество работы — то, что должен выполнять человек, регулярность его доходов, возможности для развития навыков и выбора условий труда — может быстро снизиться.

Мы стали свидетелями возникновения экспоненциального разрыва между условиями труда, предлагаемыми быстро совершенствующимися технологиями, и устаревшими нормами, правилами и ожиданиями, регулирующими трудовую жизнь. Как мы увидим в этой главе, переход к платформенным моделям бизнеса создает новые способы организации труда для компаний: все большее внимание уделяется гиг-работе, а не трудовым соглашениям. Использование датчиков и аналитики позволяет работодателям внедрять автоматизированные системы управления, призванные повысить эффективность и производительность труда — зачастую в ущерб благополучию работников. И все это время доля стоимости, которая достается работникам, а не владельцам компаний, снижается.

Ни одна из этих трех сил не может быть проанализирована с помощью такой незатейливой идеи, как робопокалипсис. Но каждая из них вбивает клин между теми, кто сможет использовать мощь экспоненциального века, и теми, кто застрянет в прошлом.

* * *