21 урок для XXI века

Однако новые профессии, по всей видимости, потребуют высокой квалификации, а значит, вопрос о занятости неквалифицированных работников остается открытым. Возможно, создавать новые рабочие места будет проще, чем переобучить людей, которые должны их занять. Во время прежних волн автоматизации люди, как правило, могли переходить с одной монотонной и неквалифицированной работы на другую. В 1920-е годы сельскохозяйственный рабочий, оставшийся не у дел из-за механизации сельского хозяйства, находил новую работу на тракторном заводе. В 1980 году рабочий, уволенный из-за сокращения штатов, устраивался кассиром в супермаркет. Такая смена профессий была возможна потому, что переход с фермы на завод или с завода в супермаркет требовал лишь минимальной переподготовки.

Но в 2050 году кассир или работник текстильной фабрики, которого заменит робот, едва ли сможет стать ученым в области онкологии, управлять беспилотным летательным аппаратом или устроиться в банк, чтобы работать в паре с искусственным интеллектом. У него не будет необходимой для этих профессий квалификации. Во время Первой мировой войны был смысл посылать на фронт миллионы необученных призывников, которые перезаряжали пулеметы и тысячами гибли под огнем врага. Их индивидуальные умения и навыки не играли особой роли. Сегодня, несмотря на нехватку операторов дронов и специалистов по анализу данных, американские ВВС не спешат заполнять вакансии людьми, уволенными из супермаркетов Walmart. Никто не хочет, чтобы неопытный новобранец перепутал афганскую свадьбу с совещанием лидеров талибана.

Таким образом, несмотря на появление множества новых профессий, может возникнуть целый класс «лишних» людей. Возможно, ситуация ухудшится сразу на двух фронтах – высокий уровень безработицы будет сопровождаться нехваткой квалифицированных специалистов. Многие люди разделят судьбу даже не извозчиков XIX века (кто-то из них научился водить такси), а лошадей, которых полностью вытеснили с рынка труда [24] .

Кроме того, ни одна из профессий не застрахована от автоматизации, поскольку машинное обучение и роботы будут постоянно совершенствоваться. Сорокалетний кассир, уволенный из Walmart, ценой невероятных усилий может выучиться на оператора дрона – но не исключено, что лет через десять ему снова придется переучиваться, потому что и эта профессия будет автоматизирована. В условиях подобной нестабильности возникнут проблемы с созданием профсоюзов и защитой прав работников. Уже сегодня в развитых экономиках многие новые профессии предполагают временное, не защищенное законодательством трудоустройство, фриланс и разовые услуги [25] . Как создать профсоюз в профессии, которая появляется и исчезает в течение одного десятилетия?

24

Ulrich Raulff, Farewell to the Horse: The Final Century of Our Relationship (London: Allen Lane, 2017); Gregory Clark, A Farewell to Alms: A Brief Economic History of the World (Princeton: Princeton University Press, 2008), 286; Margo DeMello, Animals and Society: An Introduction to Human-Animal Studies (New York: Columbia University Press, 2012), 197; Clay McShane and Joel Tarr, ‘The Decline of the Urban Horse in American Cities’, Journal of Transport History 24:2 (2003), 177–198.

25

Lawrence F. Katz and Alan B. Krueger, ‘The Rise and Nature of Alternative Work Arrangements in the United States, 1995–2015’, National Bureau of Economic Research (2016); Peter H. Cappelli and J. R. Keller, ‘A Study of the Extent and Potential Causes of Alternative Employment Arrangements’, ILR Review 66:4 (2013), 874–901; Gretchen M. Spreitzer, Lindsey Cameron and Lyndon Garrett, ‘Alternative Work Arrangements: Two Images of the New World of Work’, Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior 4 (2017), 473–499; Sarah A. Donovan, David H. Bradley and Jon O. Shimabukuru, ‘What Does the Gig Economy Mean for Workers?’, Washington DC: Congressional Research Service (2016),accessed 11 February 2018; ‘More Workers Are in Alternative Employment Arrangements’, Pew Research Center, 28 September 2016,accessed 11 February 2018.

Точно так же внутри «кентавра» из человека и компьютера, скорее всего, будет наблюдаться соперничество, а не долговременное сотрудничество. В группах, состоящих только из людей (например, из Шерлока Холмса и доктора Ватсона), обычно формируется иерархия и устанавливается определенный порядок, не меняющийся десятилетиями. Но детектив, работающий с компьютерной системой «Доктор Ватсон» (прославившейся в 2011 году победой в американской телевикторине Jeopardy!), обнаружит, что рутина становится источником осложнений, а сложившаяся иерархия – приглашением к революции. Тот, кто вчера был закадычным другом, завтра может превратиться в начальника, а протоколы и инструкции придется переписывать каждый год [26] .

26

David Ferrucci et al.,‘Watson: Beyond Jeopardy!’, Artificial Intelligence 19–200 (2013), 93–105.

Внимательное изучение мира шахмат позволяет нам выявить долгосрочные тенденции и в других сферах человеческой деятельности. Да, в течение нескольких лет после победы Deep Blue над Каспаровым в шахматах развивалось сотрудничество человека и компьютера. Но в последнее время компьютеры научились так хорошо играть в шахматы, что человек в качестве партнера потерял всякую ценность и вскоре станет совсем не нужен.

Относительно недавно был пройден еще один важный этап. Уже никого не удивляло, что компьютер способен обыграть человека, но 7 декабря 2017 года алгоритм AlphaZero компании Google выиграл у Stockfish 8, чемпиона мира 2016 года среди компьютерных программ. Stockfish 8 имела доступ к опыту, накопленному человеком за сотни лет игры в шахматы, а также к данным шахматных программ за несколько десятков лет. Она могла просчитывать 70 миллионов шахматных позиций в секунду. Скорость вычислений AlphaZero составляла лишь 80 тысяч операций в секунду, и создатели программы не обучили ее шахматной стратегии – даже стандартным дебютам. Осваивая шахматы, программа AlphaZero использовала самые современные методы машинного обучения, играя сама с собой. Тем не менее из ста партий, сыгранных со Stockfish 8, новичок AlphaZero выиграл 28 и свел вничью 72. Ни одного проигрыша! Поскольку алгоритм AlphaZero не учился у человека, многие из его выигрышных ходов и стратегий выглядят весьма необычно. Их с полным основанием можно назвать творческими – если не гениальными.

Угадайте, сколько времени потребовалось AlphaZero, чтобы научиться играть в шахматы, подготовиться к матчу с Stockfish 8 и развить у себя гениальную интуицию? Четыре часа. Это не опечатка. Столетиями шахматы считались одним из высших достижений человеческого разума. Программа AlphaZero за четыре часа без какой бы то ни было помощи со стороны человека проделала путь от полного незнания до вершин мастерства [27] .

AlphaZero не единственная творческая компьютерная программа в мире. Сегодня многие из них превосходят шахматистов не только в скорости вычислений, но и в генерировании нестандартных идей. На шахматных турнирах, в которых участвуют только люди, судьи обязаны выявлять игроков, пытающихся жульничать с помощью компьютеров. Один из способов поймать нечестного игрока – отслеживать оригинальность ходов. Нестандартный ход может вызвать подозрения – не исключено, что это подсказка компьютера. Стало быть, как минимум в шахматах оригинальность мысли отныне считается отличительной чертой компьютеров, а не людей! Если провести аналогию между шахматами и канарейкой в шахте, то мы получили серьезное предупреждение: канарейка умирает. То, что сегодня происходит с шахматными командами, состоящими из человека и искусственного интеллекта, завтра может повториться с подобными командами, работающими в правоохранительных органах, медицине и банковском деле [28] .

27

‘Google’s AlphaZero Destroys Stockfish in 100-Game Match’, Chess.com, 6 December 2017,accessed 11 February 2018; David Silver et al., ‘Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm’, arXiv (2017),accessed 2 February 2018; see also Sarah Knapton, ‘Entire Human Chess Knowledge Learned and Surpassed by DeepMind’s AlphaZero in Four Hours’, Telegraph, 6 December 2017,accessed 11 February 2018.

28

Cowen, Average is Over, op. cit.; Tyler Cowen, ‘What are humans still good for? The turning point in freestyle chess may be approaching’ (2013), http://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2013/11/what-are-humans-still-good-for-the-turning-point-in-freestyle-chess-may-be-approaching.html.

Следовательно, процесс появления новых профессий и переподготовки людей никогда не остановится. Революция искусственного интеллекта не станет единственным переломным моментом, после которого рынок труда вновь обретет устойчивость. Скорее мы столкнемся с чередой постоянно усугубляющихся проблем. Уже сегодня мало кто из наемных работников рассчитывает всю жизнь проработать на одном месте [29] . К 2050 году безнадежно устареть может не только идея «пожизненного найма», но и концепция «профессии на всю жизнь».

29

Maddalaine Ansell, ‘Jobs for Life Are a Thing of the Past. Bring On Lifelong Learning’, Guardian, 31 May 2016, https://www.theguardian.com/higher-education-network/2016/may/31/jobs-for-life-are-a-thing-of-the-past-bring-on-lifelong-learning.

Даже если бы мы постоянно изобретали новые профессии и переобучали кадры, неизбежно возникли бы сомнения, хватит ли людям эмоциональной устойчивости, чтобы выдержать эту бесконечную гонку. Перемены всегда даются тяжело, и суматошный мир начала XXI века породил глобальную эпидемию стресса [30] . Сумеют ли люди приспособиться к растущей волатильности рынка труда и непредсказуемости личной карьеры? Вероятно, чтобы защитить разум Homo sapiens от срыва, нам понадобятся более эффективные средства борьбы со стрессом, от медицинских препаратов до биологической обратной связи и медитации. Класс «лишних» людей может появиться не только из-за отсутствия работы и недостатка образования, но и из-за слабой психологической устойчивости.

30

Alex Williams, ‘Prozac Nation Is Now the United States of Xanax’, New York Times, 10 June 2017, https://www.nytimes.com/2017/06/10/style/anxiety-is-the-new-depression-xanax.html.

Конечно, все сказанное выше – из разряда предположений. К началу 2018 года автоматизация уже изменила многие отрасли промышленности, но еще не привела к массовой безработице. Наоборот, во многих странах, например в США, уровень безработицы достиг исторического минимума. Никто не может с уверенностью предсказать, как автоматизация и машинное обучение повлияют на профессии в будущем, и очень трудно оценить, насколько быстро будут происходить изменения, – тем более что они зависят не только от технологических прорывов, но и от политических решений и культурных традиций. Даже когда беспилотные автомобили докажут, что они безопаснее и дешевле водителей из плоти и крови, не исключено, что политики и потребители будут годами или десятилетиями противиться переменам.

Как бы то ни было, расслабляться не стоит. Весьма опасно надеяться, что у нас появится достаточно новых профессий, чтобы компенсировать потери. Тот факт, что так происходило во время прежних волн автоматизации, не гарантирует повторения подобного сценария в совершенно иных условиях XXI века. Возможные социальные и политические бури настолько опасны, что, даже если вероятность системной массовой безработицы невелика, к ней нужно отнестись очень серьезно.

В XIX веке промышленная революция создала новые условия и породила проблемы, с которыми не могла справиться ни одна из существовавших в то время социальных, экономических и политических моделей. Феодализм, монархия и традиционные религии не годились для управления крупными промышленными центрами, миллионами рабочих, покинувших родные места, и непрерывно меняющейся современной экономикой. Человечеству пришлось создавать принципиально новые модели – либеральную демократию, коммунистическую диктатуру, фашистский режим. Понадобилось больше ста лет кровопролитных войн и революций, чтобы в процессе экспериментов с этими моделями отделить зерна от плевел и реализовать наилучшие решения. Детский труд в угольных шахтах, описанный в романах Диккенса, Первая мировая война и Голодомор на Украине в 1932–1933 годах – все это лишь малая часть той цены, которую человечество заплатило за свое обучение.

Вызов, брошенный человечеству в XXI веке биотехнологиями и ИТ, вероятно, гораздо серьезнее вызова, с которым оно столкнулось в эпоху паровых машин, железных дорог и электричества. Учитывая огромную разрушительную силу, которой обладает современная цивилизация, мы больше не можем позволить себе неудачных моделей, мировых войн и кровавых революций. В этот раз ложный путь способен привести к ядерной войне, появлению генетически модифицированных монстров и полному разрушению биосферы. Сегодня мы должны действовать эффективнее, чем наши предки в условиях промышленной революции.