Мы спорим об этом потенциальном будущем так, будто у нас есть какой-то выбор относительно внедрения ИИ.
Глобальные рынки капитала почти исключительно ориентированы на вознаграждение компаний, отличающихся инновациями и высоким уровнем автоматизации и производительности. Во многом это иллюзия, будто любая страна может проводить изоляционистскую политику, не отражающую неизбежной тенденции к глобализации, или что мы можем каким-то образом оградиться от таких технологий, как ИИ, мобильная коммерция и социальные сети, чтобы вернуть старые добрые времена, когда люди вручную собирали автомобили на конвейерах и вспахивали поля с помощью лошадей. Глобализация в значительной степени является следствием усовершенствований в области коммуникаций, что приводит ко всё более взаимосвязанным рынкам и торговле. История показывает, что за последние 250 лет ни промышленность, ни правительство так и не смогли успешно замедлить или остановить внедрение технологий.
Сегодня самые прибыльные компании в мире используют гораздо меньше рабочей силы, нежели «голубые фишки» в свое время. В результате дальнейшего роста производительности и появления транснациональных корпораций GAFA/FAANG/BATX технологические компании могут получать в 10 раз больше прибыли, чем ведущие индексные компании 1960-х годов, но с гораздо меньшим количеством сотрудников. И хотя машинное обучение пока еще пребывает во младенчестве, представьте себе последствия, когда эти технологии действительно приживутся.
Рисунок 1.
Нехватка рабочей силы в прошлом сопровождала технологические «бумы»В основу Четвертой промышленной революции ляжет ИИ, автоматизирующий широкие пласты общества. Сегодня алгоритмы, которые мы создаем, быстро начинают конкурировать с людьми, когда дело доходит до любого повторяющегося по своей природе процесса. Алгоритмы уже могут диагностировать рак и анализировать результаты рентгенографии и МРТ на уровне не хуже, чем у технических специалистов. Сложные финансовые алгоритмы заменили десятки тысяч трейдеров, финансовых консультантов, специалистов по кредитным рискам и прочих. Скоро роботы будут возить нас на автономных транспортных средствах и доставлять продукты питания и товары общего потребления там, где раньше для этого были необходимы люди. Исследователи прогнозируют, что в странах с развитой экономикой, таких как США, продолжающийся процесс автоматизации затронет как минимум половину рабочей силы. В развивающихся странах эти цифры могут быть еще выше.
Аналитики поровну разделились во мнениях относительно того, приведет ли ИИ к массовому созданию новых рабочих мест или к массовой безработице. Те, кто выступает за первое, ссылаются на тот факт, что во время «электронного бума» 1960-х годов и «бума доткомов» в конце XX века спрос на рабочую силу привел к нехватке квалифицированных специалистов, необходимых для заполнения вновь образовавшихся рабочих мест, и что богатство, появившееся благодаря этим «бумам», привело к процветанию целого ряда отраслей сферы услуг. McKinsey обнаружила, что, например, во время «бума доткомов» интернет действительно ликвидировал некоторые неэффективные рабочие места, но взамен каждого такого потерянного места было создано от 2,4 до 2,6 новых рабочих мест.
«Подробный анализ примера Франции за последние 15 лет показал, что интернет создал 1,2 миллиона рабочих мест и ликвидировал 500 000, создав таким образом 700 000 новых рабочих мест, или 2,4 рабочих места на каждое уничтоженное. Этот результат также отражен в опросе [McKinsey] более 4800 малых и средних предприятий в исследованных странах, который показал, что 2,6 рабочих мест были созданы вместо уничтоженных… Далее, компании, которые полностью интегрировали эту технологию и широко ее используют, создают более чем в два раза больше рабочих мест».