Bloomberg: Роботы намерены омрачить будущее рабочего класса

07.07.18 | 12:02

Американский инженер, инвестор и изобретатель Марк Андриссен однажды заявил: «Распространение компьютеров и интернета поделит рабочие места на две категории. В первую будут входить люди, которые говорят компьютерам, что нужно делать, а во вторую — люди, которые будут получать указания от компьютеров». Позднее Андриссен отказался от своих слов и занял более оптимистическую позицию. Однако экономисты — более пессимистически настроенная группа — серьезно относятся к будущему, в котором все люди будут поделены на две категории, пишет Ной Смит в статье для американского издания Bloomberg.

На фоне стремительного развития технологии машинного обучения крупные исследователи рассматривают вопрос о том, что будет делать человек в мире, заполненном компьютерами, которые смогут не только копировать умственные способности человека, но и значительно превосходить их? Также существует сценарий, при котором процесс автоматизации лишит огромное число людей работы. Однако несмотря на то, что экономисты уже обнаружили некоторые признаки того, что процесс автоматизации способствуют росту безработицы, эти показатели пока очень незначительны. Когда рынок труда достиг докризисного уровня, беспокойство о том, что рабочие места будут постоянно сокращаться, постепенно отошло на второй план.

Однако это не означает, что будущее трудоустройства будет безоблачным. На протяжении десятилетий экономисты высказывали опасения о техническом прогрессе со смещением по квалификации, при котором могут появиться настолько умные и гибкие технологии, которые просто обесценят навыки значительной части человечества.

Пациент

В 1980-х годах на фоне продолжающейся компьютеризации и роста неравенства некоторые экономисты высказали опасения о том, что технический прогресс со смещением по квалификации уже оказывает сильное влияние. Однако они, вероятно, поторопились. В 2002 году появился доклад специалистов по экономике труда Дэвида Карда и Джона Динардо, в котором говорилось, что неравенство в уровне заработных плат перестало расти в 1990-х годах, даже несмотря на то, что процесс компьютеризации ускорился. Авторы доклада также отметили, что в 1980-е годы наблюдалось уменьшение разрыва в оплате труда между мужчинами и женщинами, несмотря на то, что по сравнению с мужчинами гораздо меньшее число женщин имело работу, требующую больших затрат ресурсов компьютера.

Однако нельзя утверждать, что подобная картина сохранится и в будущем. В 2010 году специалист по экономике труда Дэвид Автор предупредил, что рутинные задачи, такие конвейерная сборка продукции и обычные офисные задачи, могут быть полностью автоматизированы. Сборка на конвейере и офисная работа требуют значительных интеллектуальных затрат, однако в основе этой работы лежит предсказуемый повторяющийся алгоритм, с которым компьютер справится гораздо лучше, чем человек.

Также высока вероятность того, что «люди, которые говорят компьютерам, что нужно делать», скорее всего, будут владельцами бизнеса, а не простыми рабочими. Некоторые экономисты считают, что дешевая технология снижает долю рабочей силы в глобальном доходе. Недавнее исследование Автора и Анны Саломонс показало, что с 1970-х годов в отраслях с более быстрым ростом производительности и широким внедрением автоматизации рабочий класс проигрывает капиталу. Это исследование не является последней инстанцией, поскольку могут быть и другие причины, и факторы, причиняющие вред рабочим, и обуславливающие рост капитала. Тем не менее, это исследование показывает на возможность того, что процесс автоматизации приведет к окончательной победе капитала над трудом.

Беспокойство по поводу вызванного автоматизацией неравенства увеличилось благодаря потрясающему развитию машинного обучения. С 2013 года наблюдается повышенный интерес к этой новой технологии, которая позволяет компьютерам выполнять задачи, включая распознавание изображения и речи, которые ранее были исключительной прерогативой человеческого мозга. Между тем крупный бизнес мечтает о том, что в один прекрасный момент технология машинного обучения позволит компьютерам выполнять широкий спектр задач, с которыми ранее мог справиться только человек, начиная с вождения грузовиком и заканчивая приготовлением пищи. Венчурные капиталисты вкладывают деньги в исследования в области машинного обучения. Данную технологию часто называют технологией «искусственного интеллекта». Данное выражение скорее можно назвать модным, чем корректным и отображающим реальное содержание технологии.

Если технология машинного обучения позволит автоматизировать низкоквалифицированный труд, как предсказывают некоторые эксперты, это не приведет к полной ликвидации рабочего класса, однако сделает существование низкоквалифицированных рабочих убогим. Вероятно, в будущем люди с низкой квалификацией постоянно будут переходить с одной работы на другую в поисках ниши, которую еще не заняли гениальные предприниматели и подконтрольные им роботы, при этом заработная плата низкоквалифицированных рабочих будет постоянно сокращаться. Подобный сценарий не обязательно приведет к появлению высокого уровня безработицы, однако он носит достаточно зловещий характер для того, чтобы люди начали беспокоиться об этом уже сейчас.

Итак, что можно предпринять, чтобы избежать такого будущего? Чаще всего говорят о гарантированном базовом доходе, гарантированных государством рабочих местах и субсидиях на трудоустройство. Необходимо попробовать реализовать все эти идеи в малых масштабах, чтобы посмотреть, как они будут работать на практике. Даже если окажется, что технология машинного обучения не представляет особой угрозы, данный опыт пригодился бы для снижения уровня неравенства.

Также можно было бы создать фонд общественного благосостояния, которым управляло бы государство, или образовать фонды, которые будут использовать налоговые поступления для покупки акций в компаниях и распределять дивиденды среди граждан. Фонд общественного благосостояния позволил бы создать настоящее общество владельцев, в рамках которого каждый гражданин получил бы право на часть прибыли, которую приносят роботы. В конечном счете, похоже, что это самое простое и элегантное решение проблемы.