Мартин Форд - Роботы наступают

. Такого не было со времен Великой депрессии. Более того, каждое десятилетие в послевоенный период количество рабочих мест увеличивалось не менее чем на 20 %. Даже в 1970-е гг., то есть в эпоху стагфляции и энергетического кризиса, число рабочих мест выросло на 27 % {3} 3 Neil Irwin, «Aughts Were a Lost Decade for U. S. Economy, Workers», Washington Post, January 2, 2010, http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2010/01/01/AR2010010101196.html . . Итоги потерянного десятилетия 2000-х не могут не вызывать удивления, если вспомнить, что только с учетом прироста трудоспособного населения экономика США нуждается приблизительно в миллионе новых рабочих мест ежегодно. Другими словами, за эти первые десять лет мы недосчитались около 10 млн рабочих мест, которые следовало бы создать, но которые так и не появились.

Когда неравенство доходов взлетело до уровня, не наблюдавшегося с 1929 г., стало ясно, что плоды растущей производительности, которые в 1950-е гг. оставались у рабочих, теперь почти в полном объеме достаются собственникам бизнеса и инвесторам. Доля труда в совокупном национальном доходе резко уменьшилась на фоне увеличения доли капитала и, судя по всему, продолжает свое свободное падение. Эпоха оптимального равновесия подошла к концу, и американская экономика вступает в новую эру.

Определяющим в формировании этой новой эры будет фундаментальный сдвиг в отношениях между работниками и машинами. В конечном итоге этот сдвиг заставит нас пересмотреть одно из базовых представлений о технологиях: о том, что машины — это средство увеличения производительности работников. Вместо этого машины сами превращаются в работников, а граница между возможностями труда и капитала размывается так сильно, как никогда прежде.

Разумеется, движущим фактором всех этих процессов является неудержимая экспансия компьютерных технологий. При этом, несмотря на знакомство большинства людей с законом Мура — проверенным временем и практикой правилом, согласно которому вычислительная мощность приблизительно удваивается каждые 18–24 месяца, — далеко не все до конца осознают последствия этого экспоненциального роста.

Представьте, что вы садитесь в автомобиль и начинаете двигаться со скоростью 10 км/ч. Вы едете одну минуту, затем, удваивая скорость, разгоняетесь до 20 км/ч, едете так еще минуту, снова удваиваете скорость и т. д. По-настоящему удивительным в этом примере является не сам факт удвоения скорости, а расстояние, которое вы будете проезжать за одну минуту спустя некоторое время. В первую минуту вы проедете приблизительно 160 м. В третью минуту на скорости 40 км/ч — около 660 м. В пятую минуту при скорости приблизительно 160 км/ч вы преодолеете уже более 2,6 км. Чтобы проделать все то же самое в шестую минуту, вам понадобится более быстрый автомобиль, а также гоночный трек. Теперь представьте, насколько быстро вы будете двигаться — и какое расстояние вы проедете в последнюю минуту, — если будете удваивать скорость двадцать семь раз! Приблизительно столько раз вычислительная мощность удвоилась с момента изобретения интегральной микросхемы в 1958 г. Разворачивающаяся на наших глазах революция происходит не только из-за ускорения темпов роста, но и из-за того, что это ускорение продолжается уже так долго , что ожидаемые годовые темпы прироста достигают умопомрачительной величины.

Кстати, ответ на вопрос о скорости автомобиля после двадцатисемикратного удвоения — 1080 млн км/ч. Иными словами, за последнюю, двадцать восьмую, минуту вы преодолеете расстояние, составляющее приблизительно 8 млн км. Пять минут с такой скоростью — и вы на Марсе. Этот пример позволяет показать, не вдаваясь в подробности, насколько современное состояние вычислительной техники отличается от того, какой она была в 1950-е гг., когда появились первые, не отличавшиеся высокой скоростью интегральные микросхемы.

Как человек, посвятивший более 25 лет жизни разработке программного обеспечения (ПО), я имел возможность непосредственно наблюдать за этим необычайным ускорением темпов роста вычислительной мощности. Да и о колоссальном прогрессе в области проектирования ПО и развития инструментов, помогающих программистам работать более продуктивно, я знаю не понаслышке. Наконец, опираясь на собственный опыт владения небольшой компанией, я могу судить, насколько сильно изменились подходы к ведению бизнеса под влиянием развития технологий — в особенности как резко снизилась потребность в найме сотрудников для выполнения повседневных рутинных задач, которые всегда была важнейшей частью деятельности любой компании.

В 2008 г., когда начался мировой финансовый кризис, я всерьез задумался о последствиях этого непрерывного удвоения вычислительной мощности. В частности, меня занимал вопрос о том, может ли он привести к полной перестройке рынка труда и экономики в целом в ближайшие годы и десятилетия. Итогом размышлений стала моя первая книга — «Технологии, которые изменят мир» (The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future) [2] Форд М. Технологии, которые изменят мир. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. , опубликованная в 2009 г.

Когда в той книге я писал о значении ускорения темпов развития технологий, сам не до конца понимал, насколько быстро все будет меняться на самом деле. Например, я упомянул о работе автопроизводителей над системами предупреждения столкновения, задача которых — предотвращать аварии, и предположил, что «со временем эти системы могут эволюционировать в системы автономного управления автомобилем». Что ж, оказалось, что «со временем» — это почти сразу! Не прошло и года с момента публикации книги, как компания Google представила полностью автономный автомобиль, способный передвигаться по обычным дорогам среди других машин. К настоящему времени в трех штатах — Невада, Калифорния и Флорида — были приняты законы, разрешающие использование (с определенными ограничениями) беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования.

Я также писал о прогрессе в области искусственного интеллекта. В то время, пожалуй, самым впечатляющим примером превосходства искусственного интеллекта была история победы созданного IBM суперкомпьютера Deep Blue над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в 1997 г. Но и на этот раз реальность превзошла все мои ожидания, когда IBM представила потомка Deep Blue — суперкомпьютер Watson, который взялся за куда более трудную задачу — телевизионную игру-викторину «Jeopardy!» [3] В России выходит под названием «Своя игра». — Прим. ред. . В шахматах игроки подчиняются жестко заданным правилам, т. е. делают то, что, как мы думаем, должно лучше всего получаться у компьютера. В «Jeopardy!» все совершенно иначе: это игра, в которой задействуется практически неограниченный массив знаний и которая требует сложных навыков понимания языка, включая даже шутки и игру слов. Успех Watson в «Jeopardy!» не только поражает воображение, но и имеет большое значение с практической точки зрения: фактически IBM уже отводит компьютеру важную роль в таких областях, как медицина и обслуживание клиентов.

Читать дальше