Мартин Форд - Технологии, которые изменят мир

Какую роль для экономики сыграет полная автоматизация этих традиционных профессий? Автоматические кассы уже сегодня можно встретить во многих магазинах. Можно быть уверенным в том, что в будущем они станут еще надежнее и проще в использовании. А что если однажды значительное количество кассиров (около 3 500 000 человек) в США потеряет работу? Какое дополнительное образование мы можем предложить этим людям? И к какой работе их нужно подготовить?

Как отразится эта возможная безработица на рыночном спросе на товары и услуги? Кассиры, как правило, получают невысокую заработную плату, но, тем не менее, они существуют в качестве огней в нашем туннеле массового рынка. Кассиры, как и многие другие служащие, водят машины, покупают одежду и бытовую технику, берут напрокат DVD, покупают новогодние подарки и, возможно, даже пьют кофе в «Старбаксе». С точки зрения общего спроса на такие товары для личного пользования по умеренной цене, как мобильные телефоны или mp3-плееры, желания кассира могут даже совпадать с желаниями CЕО [37] Chief Executive Officer (англ.) – высшая исполнительная должность в компании. В принятой в России иерархии аналог генерального директора. Прим. ред. .

Многие профессии, перечисленные в таблице, уже сегодня подвержены процессам автоматизации или офшоринга. Других в скором будущем ждет то же самое. Миллионы работающих по иным специальностям, которые не заявлены в этом списке, также находятся под угрозой исчезновения. Как можно заметить, это относится ко многим профессиям, которые никоим образом нельзя назвать неквалифицированными или низкооплачиваемыми. Если позволить миллионам людей безжалостно потерять свои рабочие места и не разработать четкий план решения проблемы, это приведет к настоящей катастрофе.

Всеобщее заблуждение, связанное с автоматизацией, – это идея о том, что она в первую очередь окажет влияние на низкооплачиваемые профессии, которые не требуют большого количества навыков или опыта. Чтобы доказать, что это не всегда так, давайте обсудим две абсолютно разные профессии: рентгенолога и домашнего работника.

Рентгенолог – это врач, который специализируется на толковании изображений, полученных после сканирования тела различными приборами. До появления современных компьютеров рентгенологи работали исключительно с рентгеновскими аппаратами. В настоящее время их деятельность расширилась за счет использования различных видов сканирования, включая КТ-исследование, ПЭТ-сканирование, маммограммы и т. д. Чтобы стать рентгенологом, нужно отучиться четыре года в колледже, а затем еще четыре года на медицинском факультете. После следует пройти еще пять лет интернатуры и ординатуры, а иногда необходима специализированная практика. Рентгенология – это самая популярная специальность среди молодых врачей, потому что здесь относительно высокая заработная плата и фиксированный рабочий день: рентгенологам обычно не нужно работать по выходным или в «Скорой помощи».

Несмотря на серьезную подготовку рентгенологов на протяжении как минимум 13 лет после средней школы, в действительности довольно легко автоматизировать эту работу. Главная задача в данной профессии – это анализ и оценка визуального изображения. Более того, параметры каждого изображения четко определены, поскольку они часто поступают на обработку сразу из компьютерного сканирующего устройства.

Программное обеспечение для визуального распознавания объектов – это быстро развивающаяся область, которая уже показывает значительные результаты. Правительство на данный момент имеет доступ к программам, которые могут определять личность террористов в аэропортах с помощью визуального анализа засекреченных фотографий [38] «Tech’s part in preventing attacks», Michael Kanellos, CNET News, July 7, 2005. Ссылка: www.news.cnet.com/Techs-part-in-preventing-attacks/2100-7348_3-5778470.html . Такие задачи мирового значения, вероятно, технически более сложные по сравнению с анализом медицинского сканирования, потому что окружающая среда и исследуемые предметы на изображениях существенно различаются.

Рентгенология уже давно является предметом офшоринга в Индию и другие страны. Ведь все заключается в простой передаче цифровых результатов сканирования для анализа за рубеж. Заработная плата индийских врачей составляет всего 10 % от заработка американских рентгенологов [39] Stack, Martin; Gartland, Myles; Keane, Timothy, The offshoring of radiology: myths and realities, SAM Advanced Management Journal, January 1, 2007. Источник: www.accessmylibrary.com/coms2/summary_0286-30757731_ITM . Как было сказано ранее, часто автоматизация быстрым шагом идет по пятам офшоринга, особенно если профессия связана исключительно с техническим анализом и не требует существенного вмешательства человека. В настоящее время в США спрос на рентгенологов продолжает расти в связи с повышением использования такого метода диагностического сканирования, как маммограмма. Однако есть основания полагать, что этот спрос снизится из-за развития и всеобщего распространения автоматизации и офшоринга в будущем. Выпускники-медики, которые стремятся стать рентгенологами из-за высокой оплаты и относительной свободы от не всегда приятного общения с реальными пациентами, должны сегодня серьезно задуматься о правильности своего решения.

А сейчас давайте рассмотрим совершенно иного рода профессию – работник по дому. Конечно, этот человек фактически не нуждается в специальном образовании, но, как вы могли догадаться, эту работу намного тяжелее полностью автоматизировать по сравнению с профессией рентгенолога. Чтобы автоматизировать профессию работника по дому, нужно создать очень современного робота, или даже нескольких, для выполнения различных задач.

Если попросить работника по дому назвать самую сложную часть его деятельности, в ответ можно услышать про уборку ванной комнаты или мойку окон. Но для робота по-настоящему сложным заданием будет какая-нибудь относительно легкая для человека работа. Давайте рассмотрим, что включает в себя уборка в обычном доме. Для работника по дому это довольно простое занятие. Человек может моментально узнать предметы, которые лежат не на своем месте, и быстро переложить их. Создать устройство, которое сможет сделать то же самое, – наверное, одна из сложнейших задач в робототехнике.

Роботу нужно уметь распознавать сотни или даже тысячи предметов, которые находятся в каждом доме, и знать их место. Более того, ему нужно понимать, что делать с бесконечным множеством новых предметов, которые могут появиться в доме впервые.

Разработка компьютерной программы, способной распознавать предметы в очень сложной и разнообразной обстановке, а затем управление действиями робота для надлежащего обращения с этими предметами – это невероятно сложная задача. Она становится еще труднее из-за того, что предметы могут принимать различное положение в пространстве и форму.