Кай-фу Ли - Сверхдержавы искусственного интеллекта [Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок] [litres]

Но помимо вышеописанных расхождений в методологии, я считаю, что если использовать только один подход – основанный на оценке возможности автоматизации отдельных задач, – то мы упускаем из виду совершенно отдельную проблему: потери рабочих мест в результате внедрения новых бизнес-моделей, разработанных на основе ИИ. Я назову свой подход отраслевым, чтобы разграничить его и те два подхода, о которых шла речь выше. В какой-то степени он сформировался под влиянием моей собственной работы. Прежние исследования проводились в основном экономистами, в то время как я – технический специалист и венчурный инвестор. Экономисты, делая свои прогнозы, оценивали задачи, решаемые специалистом-человеком, и выясняли, способна ли их решить машина. Другими словами, целью этого подхода было установить, можно ли полностью заменить работника-человека машиной.

Мой опыт подсказывает мне, что следует подходить к проблеме иначе.

Когда-то я работал над превращением передовых технологий на основе ИИ в полезные продукты, а теперь, став венчурным инвестором, я финансирую и помогаю строить новые стартапы. Поэтому я вижу, что ИИ создает две разные угрозы для рынка труда: автоматизация отдельных профессий и потеря рабочих мест из-за коренных преобразований в разных отраслях. Многие компании, в которые я инвестировал капитал, хотели создать на основе ИИ один продукт, способный выполнять конкретный вид деятельности: например, робота, который мог бы поднимать и перемещать продукцию вместо работника склада, или алгоритм для автономного транспортного средства, справляющийся с основными задачами таксиста. В случае успеха эти компании начнут продавать свой продукт другим компаниям, а те станут увольнять лишних работников. Именно такой тип однозначной замены, вызывающий потерю рабочих мест, рассматривается экономистами, которые придерживаются подхода, основанного на автоматизации задач. И я считаю тридцативосьмипроцентную оценку PwC оправданной для этой категории.

Но существует и совершенно другой тип стартапов, которые с первых шагов строят свою работу на принципиально новом подходе. Эти компании не стремятся заменить одного сотрудника-человека на одного робота, справляющегося с теми же задачами; скорее они ищут новые пути удовлетворения основных человеческих потребностей, применяя революционные отраслевые решения.

Яркими примеры компаний такого типа – это Smart Finance (система, выдающая кредиты на основе решений ИИ), F5 Future Store (китайская сеть автоматизированных супермаркетов наподобие Amazon Go) и Toutiao (использующее алгоритмы новостное приложение без редакторов).

Алгоритмы не вытесняют работников из таких компаний просто потому, что людей там не было с самого начала. Но так как более низкие цены и лучший сервис позволяют этим компаниям захватить б о льшую долю рынка, они будут оказывать давление на своих конкурентов, которые пока еще держат штат сотрудников. И этим конкурентам тоже придется измениться – провести реструктуризацию рабочих процессов, использовать ИИ и сократить число сотрудников, – в противном случае им грозит разорение. Так или иначе, конечный результат тот же: рабочих мест станет меньше.

Утрата рабочих мест, к которой могут привести такие процессы, почти не рассматривается в исследованиях экономистов. Очевидно, что работа редактора новостей включает десятки задач, которые нельзя алгоритмизировать. Машины не могут читать и понимать новости и тематические статьи, субъективно оценивать, насколько интересен аудитории конкретный материал, или общаться с журналистами и другими редакторами. Но когда основатели Toutiao занимались разработкой своего приложения, они и не искали алгоритм, который выполнял бы все перечисленные задачи. Вместо этого они попытались понять, как новостное приложение может выполнять свою основную функцию без редактора, а когда поняли, то просто использовали подходящий алгоритм ИИ.

Я считаю, что принципиально новые продукты такого рода могут лишить работы примерно 10 % трудящихся в США. Больше всего этот процесс затронет отрасли, в которых значительный объем рутинных задач по оптимизации сочетается с внешним маркетингом или обслуживанием клиентов: фастфуд, финансовые услуги, безопасность, даже рентгенологию. Грядущие изменения нанесут значительный урон рынку труда в секторе «Человекоориентированные специальности», поскольку компании предпочтут передать задачи, связанные с общением, небольшим группам работников, в то время как алгоритмы будут выполнять б о льшую часть тяжелой работы за кулисами. Результатом может стать хоть и не полное, но все же значительное сокращение рабочих мест в этих областях.

Если сложить результаты по двум типам автоматизации – 38 % работников, вытесненных роботами или программами, и около 10 % работников, уволенных из-за коренных преобразований в их отраслях, – то становится ясно, что перед нами стоит грандиозная задача.

По моим оценкам, в течение 10–20 лет потенциал автоматизации достигнет такого уровня, что под угрозой окажется от 40 % до 50 % рабочих мест в Соединенных Штатах. Ценность сотрудников, которых нельзя заменить полностью, из-за увеличивающейся автоматизации их рабочей нагрузки будет снижаться. Это лишит их возможности добиваться повышения заработной платы и в долгосрочной перспективе приведет к увольнениям. Мы увидим большую армию безработных и снижение заработной платы. Многим придется работать на невыгодных условиях неполной занятости или сдельной оплаты. Хочу особенно подчеркнуть: это не означает, что страна столкнется с сорока- пятидесятипроцентной безработицей. Социальные трения, нормативные ограничения и старая добрая инерция будут значительно замедлять процесс изменений. Кроме того, сам по себе этот процесс породит новые рабочие места и специальности, которые смогут компенсировать часть потерь, – об этом пойдет речь в следующих главах. Таким образом, вызванная ИИ чистая безработица может уменьшиться до 20–25 % или даже до 10–20 % [85] Харрис К., Кимсон О., Шведель Э. Труд в 2030 году: конфликт демографии, автоматизации и неравенства // Bain and Company. URL: http://www.bain.com/publications/articles/labor-2030-the-collision-of-demographics-automationand-inequality.aspx (7 февраля 2018 года). .

Аналогичные оценки приводятся в последнем исследовании (на момент написания этой книги), проведенном консалтинговой фирмой Bain and Company в феврале 2018 года. Вместо того чтобы вдаваться в подробности, связанные с оценкой специальностей и отдельных задач, исследователи Bain and Company взяли за основу макроуровневый подход и попытались понять, как будут взаимодействовать три важнейших фактора в масштабах мировой экономики: демография, автоматизация и неравенство. Их анализ привел к поразительному выводу: к 2030 году работодателям потребуется на 20–25 % меньше сотрудников, что сопоставимо с численностью трудовых мигрантов в США, составляющей от 30 до 40 млн человек. Специалисты признали, что некоторые из этих рабочих получат новые профессии, пока не существующие или очень редкие (например, техник по ремонту роботов), но предсказали, что этот процесс существенно не повлияет на последствия повсеместной автоматизации. Ее влияние будет ощущаться гораздо сильнее, и число уволенных работников, возможно, выйдет за пределы 20–25 %. Если учитывать не только потерю рабочих мест, но и снижение заработной платы, то перемены затронут 80 % всех работников. Это нанесет сокрушительный удар по американскому обществу и, к сожалению, не будет временным потрясением, каким был короткий период десятипроцентной безработицы в США после финансового кризиса 2008 года. Если не взять ситуацию под контроль, то мы можем вступить в долгую эпоху полной занятости для умных машин и бездействия для работника среднего уровня.