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

Однако сегодня этот вывод вряд ли можно считать состоятельным. Европейское исследование промышленных роботов, опять же в основном в автомобильном секторе, показало, что каждый новый робот на тысячу работников увеличивает общую занятость на 1,3%[258]. Этот вывод как-то посимпатичнее. Многие другие исследования подтверждают, что автоматизация в итоге ведет к созданию рабочих мест. В 2018 году на Всемирном экономическом форуме было сказано, что автоматизация в течение следующих нескольких лет создаст 113 миллионов новых рабочих мест, — правда, при этом уничтожит 75 миллионов[259]. По словам Лесли Уиллокса из Лондонской школы экономики, «со временем цифры общей потери рабочих мест в результате автоматизации будут уменьшаться и станут ничтожными»[260].

Как такое может быть? Это же противоречит популярному в широких массах убеждению, что работы столько, сколько есть, и что нарушение равновесия — за счет увеличения доли труда женщин, или разрешения иммиграции, или использования роботов — приведет к сокращению доступных рабочих мест. Но такое убеждение — чепуха. Оно изображает ситуацию как игру с нулевой суммой[261]. Однако такое представление опровергается историческими фактами, и экономическая теория от него отказалась. Экономисты называют его «заблуждением о неизменном объеме работ».

На самом деле развитие новых технологий создает и новые потребности: по мере того как одна технология вытесняет другие, возникают новые секторы экономики. В них появляются потребности, которые должны удовлетворяться работниками соответствующей квалификации. Чтобы увидеть, как это работает на практике, я хочу познакомить вас с Сидом Карунаратне. В 2000-х годах я создавал компанию по анализу данных и прогнозированию, и мы наняли Сида — он только окончил университет. Вид у него был как у типичного айтишника: волосы, собранные в конский хвост. Когда он не занимался скалолазанием, то торчал на работе, присматривая за кластером серверов, которые управляли нашим бизнесом. Эти машины обладали той вычислительной мощностью, которая была нам нужна на тот момент.

В первые несколько месяцев присмотр за кучей мощных компьютеров занимал у него полный рабочий день. Ошибки в программном обеспечении могли привести к тому, что серверы рухнули бы. Несоответствия в данных были способны нарушить программирование, что повлекло бы обвал серверов. Объемы данных могли переполнить пространство для хранения, и серверы — вы угадали! — упали бы. Каждые несколько дней наши разработчики должны были обновлять основной код, исправляя ошибки, оптимизируя и добавляя новые функции. За все это отвечал Сид, что означало внесение сотен мелких исправлений в код и «проталкивание» его на мощные серверы, к которым обращались наши клиенты. А еще в его обязанности входило решение разных проблем по части безопасности, о которых нас предупреждали специалисты, — новые слабые места, обнаруженные в базе данных, которой мы пользовались, лазейки в операционной системе. Все эти дыры нужно было латать — загружать на наши серверы все больше кодов. Сид был занят с утра до ночи.

По мере роста компании и совершенствования наших продуктов вычислительные потребности росли в геометрической прогрессии. Наше хранилище основных данных, которое на момент прихода Сида содержало несколько миллионов записей, за пару лет выросло до десятков миллиардов. Нам приходилось не только иметь дело с тысячекратно большим объемом данных, но и предъявлять к ним более высокие требования. Теперь мы обновляли данные не по несколько раз в неделю, а миллионы раз в день, часто в течение миллисекунд после получения новой информации. Мы обрабатывали большие объемы данных, и во много раз быстрее. Это означало увеличение количества наших серверов: поначалу их было всего ничего, а потом, на определенном этапе, уже несколько тысяч.

Сида это не сломило. Это заставило его овладеть новыми навыками и создать новые инструменты. Он написал программное обеспечение, выполнявшее за него ключевые задачи. Вскоре его работа няньки при серверах занимала у него полдня в неделю. Сид понял, как автоматизировать свою работу. Но он не стал лишним для компании. Совсем наоборот. Мы были растущим бизнесом, чему способствовала эффективность Сида. Автоматизация создала больше возможностей не только для него самого, но и для остальных членов команды. Легкие задачи, прежде занимавшие большую часть его рабочего времени, теперь выполнялись кодом, что позволило Сиду перейти к более сложным и важным, многие из которых ранее оставались без внимания. А когда он обратился к этим задачам, они, в свою очередь, породили больше возможностей и больше работы.