Революция разума: на подступах к Сингулярности. Как технологии изменят общество и сознание - Рэймонд Курцвейл Страница 56

В этот раз все будет по-другому?

Хотя до сих пор общее количество рабочих мест всегда увеличивалось, некоторые выдающиеся экономисты полагают, что в этот раз все будет иначе. Одним из главных сторонников теории, согласно которой волна автоматизации, вызванная развитием ИИ, приведет к сокращению занятости, является профессор Стэнфордского университета Эрик Бриньолфсон. Он утверждает, что, в отличие от всех прошедших экономических преобразований, связанных с техническим прогрессом, самые передовые технологии приведут к ликвидации большего числа профессий, чем будет создано80. Сторонники этой теории видят в текущей ситуации результат нескольких последовательных этапов преобразований.

Первая волна технологической революции часто ассоциируется с процессом, который можно назвать деквалификацией 81. Например, чтобы управлять конным экипажем, извозчик должен был очень умело обращаться с сильными и своенравными животными. От водителя автомобиля требуется в среднем гораздо меньше мастерства. Деквалификация позволяет людям осваивать новые профессии, не тратя много времени на обучение. Раньше обувные мастера годами оттачивали свои навыки, но с изобретением конвейера машины взяли на себя большую часть работы. Теперь можно было устроиться на работу, быстро научившись управлять станком. Труд подешевел, а вслед за ним и обувь, но при этом высокооплачиваемые работники были вытеснены теми, кто получал низкую зарплату.

Вторым этапом становится, наоборот, повышение квалификации. Это закономерное следствие первого этапа: новые технологии начинают требовать более глубоких знаний и умений, чем раньше. Например, когда автомобили оснастили навигаторами, потребовалось обучить водителей работе с электроникой. Иногда появляются новые механизмы, которые берут на себя большую роль в производстве, но для их обслуживания необходим квалифицированный оператор. Например, первые обувные станки представляли собой ручные прессы, для работы с которыми не требовалось образование. Однако сейчас компании, такие как FitMyFoot, используют технологии 3D-печати для создания идеально подходящей клиенту обуви82. Поэтому вместо множества низкооплачиваемых рабочих компании нужны несколько сотрудников, хорошо разбирающихся в компьютерных технологиях и 3D-принтерах. Эта тенденция наблюдается повсеместно.

Следующий этап, однако, можно иронично назвать дисквалификацией. Автомобилю под управлением ИИ, например, водитель вообще не нужен. По мере того как роботы и нейросети будут приобретать новые навыки, потребность в человеческих работниках будет сокращаться. Инновации на основе ИИ отличаются тем, что позволяют полностью исключить человека из рабочих процессов. Вместо того чтобы требовать необходимый уровень навыков и образования для выполнения задачи, ИИ может все сделать сам. Это не только снижает расходы, но и улучшает качество работы, поскольку ИИ в большинстве случаев способен выполнить ее более эффективно, чем человек. Беспилотные автомобили будут гораздо безопаснее, к тому же ИИ не употребляет алкоголь, не спит за рулем и не отвлекается.

Важно понимать, что задача и профессия – это не одно и то же. В некоторых случаях (хоть и не всегда) автоматизация отдельных задач позволяет профессионалам сосредоточиться на других аспектах своей деятельности. Например, банкоматы могут выполнять большинство операций вместо кассиров, что дает банковским служащим возможность заняться маркетингом и установлением доверительных отношений с клиентами83. Аналогично сервисы по анализу документов и правовым исследованиям освобождают время помощников юристов, позволяя им взяться за другие дела – за последние десять лет профессия значительно изменилась84. Подобные перемены ждут и творческие профессии. В 2022 году в открытом доступе появились такие нейросети, как DALL-E 2, Midjourney и Stable Diffusion, которые могут создавать высококачественные изображения на основе текстовых запросов пользователей85. Когда эти технологии станут более совершенными, дизайнеры смогут тратить меньше времени на выполнение набросков вручную, а больше – на обсуждение идей с клиентами, а также создание и обработку множества эскизов с помощью ИИ.

В долгосрочной перспективе экономически целесообразно, чтобы ИИ взял на себя как можно больше работы. При прочих равных покупка техники или программного обеспечения обходится гораздо дешевле, чем оплата труда сотрудников86. Когда владельцы предприятий планируют бизнес-процессы, они часто имеют возможность регулировать соотношение между трудом и капиталом. В странах с низкими зарплатами имеет смысл внедрять более трудоемкие процессы. Если же затраты на рабочую силу высоки, то стоит вкладывать средства в инновации и разработку оборудования, которое позволит отказаться от ручного труда. Это отчасти объясняет, почему Великобритания стала колыбелью промышленной революции: при изобилии дешевого угля зарплаты в этой стране были одними из самых высоких в мире. Такое положение дел способствовало разработке технологий, которые заменили дорогой ручной труд работой паровых машин. Сегодня в экономике развитых стран наблюдаются аналогичные тенденции. Покупка оборудования – это единовременные затраты на приобретение активов. В то же время зарплаты сотрудников являются постоянной статьей расходов, при том что работникам необходимо еще обеспечить надлежащие условия труда. Поэтому, если бизнес может избежать найма людей благодаря автоматизации, это становится очень выгодным решением. Как только ИИ достигнет уровня человеческого мышления, а затем и превзойдет его, останется лишь небольшое количество задач, для решения которых будет нужно вмешательство нероботизированного человека. По крайней мере, до того, как мы интегрируемся с ИИ, нам грозит существенный рост безработицы.

В этих рассуждениях есть один камень преткновения, связанный с парадоксом производительности труда. Согласно экономической теории, если технический прогресс приводит к уменьшению количества рабочих мест, это значит, что и число отработанных часов будет меньше при сохранении объемов производства. Из этого напрямую следует, что производительность труда будет расти. Однако, как показывают традиционные методы измерения, рост производительности труда с началом эры интернета в 1990-х начал замедляться. Обычно производительность определяется как соотношение стоимости фактически произведенных товаров и услуг (с учетом инфляции) и рабочего времени, затраченного на их производство. В период с первого квартала 1950 года по первый квартал 1990-го объем производства в час увеличивался в среднем на 0,55 % каждые три месяца87. С 1990 по 2003 год ежеквартальный прирост составил 0,68 %88. В 2003 году многие полагали, что благодаря Всемирной паутине WWW начнется новая эпоха стремительного роста производительности труда89. Однако уже с 2004 года темпы роста производительности существенно замедлились. С 2003-го по 2022-й этот показатель увеличивался в среднем на 0,36 % в квартал90. Почему так произошло – одна из главных экономических загадок последнего десятилетия. Информационные технологии преобразили многие аспекты бизнеса, и можно было бы ожидать, что производительность труда резко вырастет. Существует множество гипотез, объясняющих, почему этого не случилось.

Если автоматизация действительно оказала такой эффект, как