Эндрю Скотт - Новое долголетие [На чем будет строиться благополучие людей в меняющемся мире]

Но какой выбор окажется для Тома оптимальным, и чего хочет он сам? Сейчас Том предпочел бы остаться дальнобойщиком, а не работать на складе, – он хочет остаться на пути, по которому уже идет. Он может, в принципе, представить себя и автомехаником, но его беспокоит вопрос: сможет ли он изучить незнакомую ему профессию и заплатить за приобретение новой квалификации? Это более инновационный путь, но он связан с рисками. Поскольку Том постоянно заглядывает вперед, то немного понимает размер и глубину автоматизации и может представить, что, оставаясь дальнобойщиком, он закрывает себе пути к будущему. Если его уволят через пять лет, когда автоматизация распространится шире, то, возможно, ему не по силам будет найти другой вариант профессионального заработка, и вряд ли тогда он сможет освоить квалификацию и опыт для работы в сервисном центре.

Эти весьма жесткие сценарии ставят Тома перед серьезными проблемами, потому что они лишают его возможности планировать и готовиться, сужая спектр будущих вариантов. Если Том хочет сделать что-то новое, нужно начинать как можно раньше, потому что люди, которые рано выстраивают карьеру, как правило, получают наибольшую выгоду. Наконец, Тому следует считаться и с тем, что его нынешние действия или бездействие окажут большое влияние на следующие этапы жизни. Это означает, что сейчас ему нужно получить подробное представление о том, к чему могут привести его сегодняшние решения.

Пример Тома, работающего водителем грузовика, раскрывает многие проблемы того, как технологии влияют на рынок труда. Но что ожидать другим людям?

Учитывая сложность оценки влияния технологий на рабочие места, неудивительно, что сейчас не существует единого мнения о том, как именно будет выглядеть наша занятость в будущем. Работа, проведенная Исследовательским центром Пью [69], показала: мнение о том, что машины займут больше рабочих мест, чем создадут, и противоположной точкой зрения разделились между экспертами в соотношении 52:48 % [70] См. http://www.pewresearch.org/wp-content/uploads/sites/9/2014/08/Future-of-AI-Robotics-and-Jobs.pdf . . В целом, у специалистов в области технологии преобладают пессимистичные прогнозы в отношении влияния на рабочие места, поскольку они больше обращают внимание на то, насколько быстро развивается искусственный интеллект и насколько велик его потенциал в захвате рабочих мест. Экономисты настроены более оптимистично: они отмечают, что технологии никогда ранее не создавали массовую безработицу, и считают, что эксперты-технологи преувеличивают перспективы реализации автоматизации на рентабельной основе. Кроме того, экономисты утверждают, что увидеть перспективу уничтожения и захвата рабочих мест довольно легко, гораздо труднее – предвидеть появление новых рабочих мест, которые будут созданы благодаря новым технологиям, рынкам и новым продуктам.

Для более глубокого понимания взаимодействия между технологиями и рынком труда будет полезно обратиться к подходу, разработанному Дароном Асемоглу из Массачусетского технологического института и Паскуалем Рестрепо из Бостонского университета [71] См. https://economics.mit.edu/files/14641 . . Эти ученые полагают, что на отдельные рабочие места и более широкий рынок рабочей силы заметно влияет «эффект смещения». Поскольку автоматизация заменяет людей на выполнении определенных задач, фирмам в дальнейшем потребуется меньше работников. Чтобы понять, что это означает для вашей собственной профессии, вы должны рассмотреть потенциальный размер и профиль такого смещения. Чем больше в вашей работе рутинных задач, тем больше риск ее потерять при автоматизации. Например, в нашей работе есть простые рутинные задачи (такие как оценивание студенческих работ и создание слайдов для презентаций), но также и сложные задачи (скажем, разработка гипотез, руководство докторантскими исследованиями и т. п.). Хотя каждая работа имеет уникальное сочетание рутинных и сложных задач, исследования показывают, что в целом, по всему рынку труда, около половины задач, существующих на различных рабочих местах, являются рутинными и, следовательно, относительно простыми для автоматизации [72] «Jobs lost, jobs gained: workforce transitions in a time of automation». McKinsey Global Institute, December 2017. . Однако лишь около 5 % рабочих мест состоит из такого набора операций и действий, где 90–100 % задач могут быть целиком автоматизированы. Это помогает объяснить, почему в прошлом автоматизация вытеснила относительно мало рабочих мест. С 1950-х годов только одна из 270 профессий, перечисленных в переписи населения США, была полностью исключена в результате автоматизации – это оператор [73]лифта [74] J. E. Bessen, «How computer automation affects occupations: technology, jobs and skills», Boston University School of Law, Law and Economics Research Paper, 2016, No. 15-4. .

Хотя большинство рабочих мест не годится для полной автоматизации, многие из них (около 60 %) содержат около трети задач, которые легко автоматизировать. Например, потенциал для автоматизации задач очень высок в гостиничном бизнесе и общественном питании (около 75 %). В сфере производства, транспорта, складирования и сельского хозяйства может быть автоматизировано около 60 % задач; а в розничной торговле и добыче полезных ископаемых эта доля составляет около половины. Впрочем, существуют и такие отрасли, где процент легко автоматизируемых задач значительно ниже. Речь идет об образовательном секторе, где обучение, наставничество и коучинг едва ли могут быть автоматизированы, поэтому доля уязвимых задач здесь составляет около 25 %. Похожая ситуация наблюдается в сфере управления (где также существуют задачи коучинга, наставничества и руководства), экспертных областях (юристы, консультанты и др.) и здравоохранения (медсестры, врачи общей практики, хирурги, специалисты различных направлений).

Когда вы размышляете о перспективах своей нынешней работы или той работы, которую вы хотели бы выполнять в будущем, приходится считаться с тем, что предсказать точный профиль автоматизации невозможно – везде есть слишком много неизвестных. Тем не менее, можно делать достаточно обоснованные предположения, если внимательно следить за изменениями и отмечать скорость, с которой разворачиваются эти процессы в вашей или близких к ней областях. В частности, следует иметь в виду существование четырех барьеров для автоматизации, которые могут воспрепятствовать потере рабочих мест под влиянием научно-технического прогресса. Первый – это число или доля задач в вашей работе, которые не являются рутинными. Он определяет (как мы только что указывали), насколько сложно в целом будет автоматизировать ваше рабочее место. Второй – наличие возможности перейти к преимущественному выполнению задач с более высокой добавленной стоимостью. Как правило, это задачи, которые находятся на более высоком уровне человеческой компетенции с точки зрения классификации Моравека и подразумевают эмпатию, создание и поддержание отношений, творчество, способность к суждениям и оцениванию. Вам необходимо разобраться, есть ли у вас достаточно шансов получить в свое распоряжение эти более гуманитарно-направленные задачи, исходя из имеющихся у вас сейчас навыков. Третий барьер – это условия работы. В частности, необходимость обеспечивать должный уровень безопасности или регулярно принимать чисто человеческие решения нередко оказывается серьезным препятствием для автоматизации. Четвертый барьер является сугубо экономическим: будет ли вообще эффективно автоматизировать вашу работу? Например, технология AlphaGo, которую мы описали выше, сама по себе очень впечатляет, однако ее реализация требует огромных затрат на вычислительные мощности. Важно не то, сможет ли машина выполнять вашу работу, а то, сможет ли она делать это дешевле, чем вы.