Юваль Ной Харари - 21 урок для XXI века

Либеральная концепция и логика капитализма со свободным рынком внушают людям большие надежды. В конце XX века каждое новое поколение жителей Хьюстона, Шанхая, Стамбула или Сан-Паулу могло рассчитывать на более качественное по сравнению с предыдущими образование и здравоохранение и на более высокие доходы. Однако наступление технологической революции на фоне экологической катастрофы приведет к тому, что в грядущие десятилетия молодому поколению останется только радоваться, если его положение не ухудшится.

Таким образом, перед нами стоит задача предложить миру обновленную концепцию. Последствия промышленной революции породили новые идеологии XX века, и точно так же будущие революции в биотехнологиях и ИТ, скорее всего, потребуют формирования нового мировоззрения. Поэтому следующие десятилетия могут ознаменоваться переоценкой ценностей и возникновением новых социальных и политических моделей. Сумеет ли либерализм обновиться, как после кризисов 1930-х и 1960-х годов, и стать еще более привлекательным, чем прежде? Или пришло время окончательно порвать с прошлым и создать абсолютно новый проект, который не только выйдет за пределы старых религиозных доктрин и государств, но и не будет ограничиваться ценностями свободы и равенства?

Сегодня человечеству еще далеко до достижения консенсуса по этим вопросам. Мы все еще пребываем на нигилистической стадии боли и разочарования, после того как люди утратили веру в старые идеи, но еще не приняли новых. Что дальше? Первым делом нужно снизить накал апокалиптических пророчеств и от паники перейти к удивлению. Паника – это форма высокомерия. Ее порождает гордыня, когда человек уверен, что точно знает, куда движется мир: вниз. Удивлению свойственна бóльшая скромность, а значит, и бóльшая проницательность. Если вам хочется выскочить на улицу с криком о грядущем апокалипсисе, попробуйте сказать себе: «Ничего подобного. На самом деле я просто не понимаю, что происходит в мире».

В следующих главах мы поговорим о некоторых удивительных новых возможностях, которые у нас появляются, а также о путях, которые они перед нами открывают. Но прежде чем анализировать возможные решения проблем человечества, необходимо разобраться с вызовом, который бросает нам технология. Революции в ИТ и биотехнологиях только начинаются, и мы пока не понимаем, какова их степень вины в нынешнем кризисе либерализма. Большинство жителей Бирмингема, Стамбула, Санкт-Петербурга и Мумбаи лишь смутно представляют себе (если вообще представляют), как развивается искусственный интеллект и какое влияние он может оказать на их жизнь. Но очевидно, что в следующие десятилетия темпы технологического прогресса будут только расти и человечество столкнется с небывалыми испытаниями. Люди примут ту или иную концепцию лишь в том случае, если получат доказательства того, что она поможет им справиться с проблемами, вызванными революцией в биотехнологиях и ИТ. Если либерализм, национализм, ислам или некий новый символ веры в 2050 году поставит своей целью изменить мир, ему придется не только признать необходимость искусственного интеллекта, алгоритмов Big Data и биоинженерии, но и встроить их в новый осмысленный нарратив.

Чтобы понять природу технологического вызова, лучше всего, пожалуй, начать с рынка труда. С 2015 года я путешествовал по всему миру и беседовал с чиновниками, бизнесменами, общественными деятелями и студентами о том трудном положении, в котором оказалось человечество. Когда в ходе дискуссии об искусственном интеллекте, алгоритмах больших данных и биоинженерии я видел, что их одолевает отчаяние или скука, мне, как правило, хватало одного волшебного слова, чтобы снова привлечь внимание аудитории. Это было слово «работа». Очень скоро технологическая революция может вытеснить с рынка труда миллионы работников и образовать многочисленный класс лишних людей, что приведет к социальным и политическим потрясениям, справиться с которыми не под силу ни одной из существующих идеологий. Разговоры о технологии и идеологии могут показаться абстрактными и далекими от жизни, но более чем реальная перспектива массовой безработицы не оставляет равнодушным никого.

Мы не имеем никакого представления о том, как будет выглядеть рынок труда в 2050 году. Принято считать, что машинное обучение и роботизация изменят буквально все – от производства йогуртов до преподавания йоги. Однако существуют прямо противоположные взгляды на природу грядущих изменений и их неизбежность. Некоторые убеждены, что через каких-нибудь 10–20 лет миллиарды людей станут ненужными для экономики. Другие утверждают, что автоматизация и в долгосрочной перспективе будет создавать новые профессии и обеспечит рост благосостояния для всех.

Действительно ли мы стоим на пороге пугающих перемен или подобные прогнозы – лишь очередной пример неоправданной луддитской истерии? Трудно сказать. Опасения, что автоматизация вызовет массовую безработицу, известны с XIX века, но еще ни разу не сбылись. С самого начала промышленной революции вместо каждой профессии, вытесненной машинами, появлялась как минимум одна новая, а средний уровень жизни быстро рос [10] Gregory R. Woirol, The Technological Unemployment and Structural Unemployment Debates (Westport: Greenwood Press, 1996), 18–20; Amy Sue Bix, Inventing Ourselves out of Jobs? America’s Debate over Technological Unemployment, 1929–1981 (Baltimore: Johns Hopkins University Press, 2000), 1–8; Joel Mokyr, Chris Vickers and Nicolas L. Ziebarth, ‘The History of Technological Anxiety and the Future of Economic Growth: Is This Time Different?’, Journal of Economic Perspectives 29:3 (2015), 33–42; Joe Mokyr, The Gifts of Athena: Historical Origins of the Knowledge Economy (Princeton: Princeton University Press, 2002), 255–257; David H. Autor, ‘Why Are There Still So Many Jobs? The History and the Future of Workplace Automation’, Journal of Economic Perspectives 29:3 (2015), 3–30; Melanie Arntz, Terry Gregory and Ulrich Zierahn, ‘The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries’, OECD Social, Employment and Migration Working Papers 89 (2016); Mariacristina Piva and Marco Vivarelli, ‘Technological Change and Employment: Were Ricardo and Marx Right?’, IZA Institute of Labor Economics, Discussion Paper No.10471 (2017). . Однако есть все основания полагать, что времена изменились и что машинное обучение в корне изменит правила игры.

Люди обладают двумя видами способностей: физическими и когнитивными. В прошлом машины конкурировали с человеком, как правило, в грубой физической силе, тогда как в интеллектуальной сфере за людьми сохранялось огромное преимущество. После автоматизации ручного труда в сельском хозяйстве и промышленности появились новые профессии в сфере услуг, требовавшие умственных навыков, которыми обладают только люди: это обучение, анализ, общение и, самое главное, понимание человеческих эмоций. Однако сегодня искусственный интеллект начинает превосходить людей во все большем числе таких навыков, включая распознавание человеческих эмоций [11] См., например, как ИИ побеждает людей в авиационных симуляторах, и особенно в воздушном бое: Nicholas Ernest et al., ‘Genetic Fuzzy based Artificial Intelligence for Unmanned Combat Aerial Vehicle Control in Simulated Air Combat Missions’, Journal of Defense Management 6:1 (2016), 1–7; интеллектуальные обучающие системы: Kurt VanLehn, ‘The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems’, Educational Psychologist 46:4 (2011), 197–221; алгоритмический трейдинг: Giuseppe Nuti et al., ‘Algorithmic Trading’, Computer 44:11 (2011), 61–69; финансовое планирование, управление портфелем ценных бумаг и т. д.: Arash Baharammirzaee, ‘A comparative Survey of Artificial Intelligence Applications in Finance: Artificial Neural Networks, Expert System and Hybrid Intelligent Systems’, Neural Computing and Applications 19:8 (2010), 1165–1195; анализ сложных данных в медицинских системах, постановка диагноза и назначение лечения: Marjorie Glass Zauderer et al., ‘Piloting IBM Watson Oncology within Memorial Sloan Kettering’s Regional Network’, Journal of Clinical Oncology 32:15 (2014), e17653; создание оригинальных текстов на естественном языке из большого объема данных: Jean-Sébastien Vayre et al., ‘Communication Mediated through Natural Language Generation in Big Data Environments: The Case of Nomao’, Journal of Computer and Communication 5 (2017), 125–148; распознавание лиц: Florian Schroff, Dmitry Kalenichenko and James Philbin, ‘FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering’, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2015), 815–823; управление автомобилем: Cristiano Premebida, ‘A Lidar and Vision-based Approach for Pedestrian and Vehicle Detection and Tracking’, 2007 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (2007). . О существовании какого-то третьего поля деятельности (за пределами физического и когнитивного), где позиции людей были бы непоколебимы, нам неизвестно.