Мартин Форд - Роботы наступают

На самом деле прилагательное «рутинный» не совсем подходит для описания профессий, являющихся наиболее вероятной жертвой новых технологий. Более точным представляется другое прилагательное — «предсказуемый». Может ли другой человек научиться тому, что вы делаете в рамках своих должностных обязанностей, подробно изучив описание ваших действий? Можно ли освоить ваше ремесло, повторяя за вами те задачи, работу над которыми вы уже завершили, подобно тому, как при подготовке к экзамену учащийся выполняет практические задания? Если это так, то вполне вероятно, что однажды появится алгоритм, который сможет научиться делать всю работу — или значительную ее часть — за вас. Причем вероятность именно такого развития событий многократно увеличивается по мере все более глубокого проникновения в нашу жизнь такого феномена, как «большие данные»: организации собирают невообразимое количество информации практически обо всех аспектах своей деятельности, и с большой долей вероятности можно утверждать, что эти данные включают подробные сведения об огромном количестве профессиональных навыков и операций. Так что остается лишь дождаться дня, когда появится изощренный алгоритм машинного обучения, который, углубившись в оставленные предшественниками-людьми цифровые следы, сам всему научится.

Из этого следует вывод, что, скорее всего, от автоматизации в будущем не спасет ни получение дополнительного образования, ни освоение новых навыков. Взять, к примеру, рентгенологов — врачей, специализирующихся на интерпретации рентгеновских снимков. Чтобы стать специалистом в этой области, нужно очень долго учиться: обычно на освоение этой профессии уходит не меньше тринадцати лет. Однако компьютеры стремительными темпами догоняют человека в способности анализировать снимки. Так что уже сейчас можно легко представить будущее — причем достаточно близкое будущее, — в котором практически всю работу за рентгенологов делают машины.

Таким образом, уже совсем скоро компьютеры научатся легко и быстро осваивать новые навыки, особенно в тех случаях, когда у них будет доступ к большому объему данных для обучения. В первую очередь под ударом окажутся позиции начального уровня. О том, что это уже происходит, свидетельствует ряд данных. В частности, в последние десять лет наблюдается снижение реальных зарплат выпускников колледжей. При этом 50 % из них вынуждены браться за работу, не требующую высшего образования. Более того, как я собираюсь показать в этой книге, развитие информационных технологий уже привело к ощутимому сокращению возможностей для трудоустройства даже высококвалифицированных профессионалов во многих областях, включая юриспруденцию, журналистику, науку и фармацевтику. Та же судьба ждет и остальных: большинство видов профессиональной деятельности так или иначе связано с рутиной и являются предсказуемыми, тогда как людей, которым в первую очередь платят за по-настоящему творческую работу и инновационную деятельность, относительно немного.

Как только машины возьмутся за эту рутинную, предсказуемую работу, люди, которые выполняют ее сейчас, столкнутся с беспрецедентными трудностями при попытке адаптироваться к новым реалиям. В прошлом технологии автоматизации, как правило, были достаточно узкоспециализированными, лишая будущего какой-то один сектор рынка труда за раз, благодаря чему у занятых в нем работников была возможность перейти в нарождающиеся отрасли. Сейчас ситуация совсем иная. Информационные технологии становятся по-настоящему универсальными, и их влияние будет ощущаться одинаково сильно во всех сферах. Велика вероятность того, что по мере внедрения новых технологий в бизнес-модели практически во всех существующих отраслях будет наблюдаться снижение потребности в труде человека — и снижаться она будет очень быстро. В то же время можно не сомневаться, что в новых отраслях, которые появятся в будущем, с самого момента их рождения будут активно использоваться все последние достижения из мира технологий с целью экономии расходов на персонал. Например, такие компании, как Google и Facebook, стали частью жизни всех и каждого и добились космического роста капитализации, используя труд совсем небольшого — относительно их размера и влияния — числа людей. Есть все основания полагать, что подавляющее большинство новых отраслей в будущем будет создаваться и развиваться по аналогичному сценарию.