?Роботы наступают: Развитие технологий и будущее без работы

Мартин Форд

Смогут ли роботы обеспечить людям материальное изобилие, избыток свободного времени, качественную медицину и образование или же они превратят нашу планету в мир неравенства и массовой безработицы? Правда ли, что усердие и талант перестанут быть залогом жизненных достижений?

Успешный разработчик программ и IT-предприниматель Мартин Форд не претендует на то, что знает ответы на все вопросы, но аргументированно и веско показывает, почему современные технологии способны оказаться намного более разрушительными для рынка труда, чем инновации прошлого. Цель автора – не испугать читателя, а привлечь внимание к этим непростым темам. Эту увлекательную и содержательную книгу стоит прочитать всем, кто хочет понять, как развитие новых технологий влияет на экономические перспективы, на наших детей и на общество в целом.

Мартин Форд

Роботы наступают: Развитие технологий и будущее без работы

Переводчик Сергей Чернин

Редактор Антон Никольский

Руководитель проекта Ирина Серёгина

Корректоры Мария Миловидова, Елена Аксёнова

Компьютерная верстка Андрей Фоминов

Дизайн обложки Юрий Буга

Иллюстратор Илья Митрошин

© Martin Ford, 2015

Публикуется с разрешения издательства BASIC BOOKS, an imprint of PERSEUS BOOKS LLC. (США) при содействии Агентства Александра Корженевского (Россия)

© Дизайн обложки. Студия Bang! Bang!

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина нон-фикшн», 2016

Все права защищены. Произведение предназначено исключительно для частного использования. Никакая часть электронного экземпляра данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, для публичного или коллективного использования без письменного разрешения владельца авторских прав. За нарушение авторских прав законодательством предусмотрена выплата компенсации правообладателя в размере до 5 млн. рублей (ст. 49 ЗОАП), а также уголовная ответственность в виде лишения свободы на срок до 6 лет (ст. 146 УК РФ).

* * *

Посвящается Тристану, Колину, Элейн и Ксиаоксиао

Введение

Как-то в 1960-е гг. нобелевскому лауреату экономисту Милтону Фридману довелось консультировать правительство одной развивающейся азиатской страны. Фридмана привезли на место реализации масштабного инфраструктурного проекта, где он с изумлением увидел толпы рабочих, вовсю орудующих лопатами. Бульдозеров, тракторов и прочей тяжелой техники для земляных работ там практически не было. Когда он обратился с вопросом о целесообразности такой организации труда к ответственному за работы чиновнику, тот объяснил, что проект является частью «программы по созданию рабочих мест». Как известно, в ответ на это Фридман иронично заметил: «Ну раз так, почему бы не раздать рабочим ложки вместо лопат?»

Реплика Фридмана отлично передает скептическое отношение – часто переходящее в откровенную насмешку – экономистов к опасениям людей, думающих, что в будущем машины займут все рабочие места и начнется эра хронической безработицы. Как показывает история, скептицизм этот небезоснователен. Взять, к примеру, США, где развитие технологий – особенно в XX в. – способствовало непрерывному росту благосостояния общества.

Разумеется, без трудностей – а иногда и настоящих трагедий – на этом пути не обошлось. Механизация сельского хозяйства привела к исчезновению миллионов рабочих мест, вынудив толпы ставших ненужными батраков отправиться в города в поисках работы на заводах и фабриках. Потом, в эпоху всеобщей автоматизации и глобализации, настал черед промышленных рабочих, которым пришлось переквалифицироваться и трудоустраиваться в сфере услуг. Нередко в эти переходные периоды возникала проблема краткосрочной безработицы, но она никогда не превращалась в системную или хроническую. Появлялись другие специальности, и перед оказавшимися не у дел работниками открывались новые возможности.

Более того, новая работа часто оказывалась лучше прежней: она не только была интереснее, требуя освоения других навыков, но еще и лучше оплачивалась. Пожалуй, самым ярким примером этой эволюции являются первые два с половиной десятилетия после Второй мировой войны. Этот «золотой век» в истории американской экономики характеризовался, казалось бы, идеальным балансом между стремительным развитием технологий и ростом благосостояния работающего населения США. Модернизация производственного оборудования приводила к увеличению производительности труда работавших на нем рабочих, которые, становясь все более ценным активом, могли требовать повышения оплаты труда. На протяжении всего послевоенного времени развитие технологий сопровождалось ростом благосостояния обычных рабочих, зарплаты которых поднимались вслед за быстро растущей производительностью труда. Рабочие, в свою очередь, отправлялись в магазины и тратили там все больше и больше, способствуя дальнейшему увеличению спроса на производимые ими же товары и услуги.

Пока энергия, рождаемая этой удивительной петлей обратной связи, заставляла американскую экономику двигаться вперед, экономическое знание переживало собственный «золотой век». Как раз в это время выдающиеся умы вроде Пола Самуэльсона трудились над превращением экономической теории в науку с прочным математическим фундаментом. Постепенно на первый план в экономическом знании вышли изощренные количественные и статистические методы анализа, а экономисты принялись строить сложные математические модели, которые до сих пор составляют интеллектуальную основу этой научной области. Нет ничего удивительного в том, что, делая свою работу и наблюдая за бурным ростом экономики, экономисты послевоенной эпохи считали происходящее нормой: экономика работала так, как она должна была работать – и как она всегда будет работать.

В своей книге 2005 г. «Коллапс: Почему одни общества выживают, а другие умирают» (Collapse: How Societies Choose to Succeed or Fail)[1 - Даймонд Дж. Коллапс: Почему одни общества выживают, а другие умирают. – М.: АСТ, 2008.] Джаред Даймонд рассказывает об истории сельского хозяйства в Австралии. В XIX в., когда на этот континент прибыли первые поселенцы из Европы, они увидели зеленый ландшафт, покрытый относительно богатой растительностью. Подобно американским экономистам 1950-х гг., австралийские поселенцы решили, что наблюдаемая ими картина обычна для этих мест и что так будет всегда. Они, не жалея денег, принялись строить фермы и ранчо на земле, казавшейся им плодородной.

Однако суровая реальность дала о себе знать уже в первые десять – двадцать лет. Фермеры поняли, что в новой стране на самом деле намного засушливее, чем они думали. Им просто повезло (или, скорее, не повезло) прибыть на континент тогда, когда климат находился в состоянии оптимального равновесия – точке «золотой середины», в которой были все условия для успешного ведения сельского хозяйства. По сей день в Австралии можно найти следы тех злополучных первых лет – заброшенные фермерские дома посреди самой настоящей пустыни.

По всей вероятности, период оптимального равновесия в истории американской экономики тоже подошел к концу. Симбиоз между повышением производительности и ростом зарплат начал рушиться еще в 1970-е гг. Согласно данным за 2013 г., рядовой работник, занятый в сфере промышленного производства и услуг, зарабатывал на 13 % меньше, чем в 1973 г. (после корректировки с учетом инфляции), несмотря даже на то, что производительность за этот период выросла на 107 %, а такие затратные статьи расходов, как жилье, образование и медицина, увеличились многократно[1 - Данные по среднему размеру заработной платы у рядовых сотрудников, занятых в производстве: The Economic Report of the President, 2013, Table B-47, http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/docs/erp2013/full_2013_economic_report_of_the_president.pdf (http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/docs/erp2013/full_2013_economic_report_of_the_president.pdf). Согласно данным таблицы, максимальное значение недельной заработной платы в 1973 г. составляло около $341, тогда как в декабре 2012-го оно равнялось $295 (в ценах 1984 г.). Производительность труда: источник данных – база данных по экономической статистике Федеральной резервной системы (Federal Reserve Economic Data, FRED), Федеральный резервный банк Сент-Луиса: Nonfarm Business Sector: фактическая часовая выработка всех занятых лиц, индекс 2009 г. = 100, с учетом сезонных колебаний [OPHNFB]; Министерство труда США: Бюро трудовой статистики; https://research.stlouisfed.org/fred2/series/OPHNFB/ (https://research.stlouisfed.org/fred2/series/OPHNFB/); данные по состоянию на 29.04.2014.].

Газета Washington Post 2 января 2010 г. сообщила, что за первое десятилетие XXI в. не было создано ни одного нового рабочего места. Ноль[2 - 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 (http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2010/01/01/AR2010010101196.html).]. 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 - 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 (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.

Готов поручиться, что в ближайшие годы и десятилетия почти всем нам предстоит столкнуться с поражающими воображение проявлениями прогресса. И речь не только о технических новинках как таковых: влияние набирающего обороты прогресса на рынок труда и на экономику в целом вот-вот перерастет в нечто такое, что не укладывается в общепринятые представления о взаимодействии технологий и экономических процессов.

Одно из мнений, которое наверняка подвергнется пересмотру, это мнение о том, что автоматизация главным образом угрожает малоквалифицированным работникам с низким уровнем образования. Это допущение исходит из убеждения, что такая работа обычно носит рутинный характер. Однако вместо того, чтобы успокаивать себя этой мыслью, задумайтесь, насколько быстро расширяются пределы понятия «рутина». Когда-то «рутинной» называли работу на конвейере. В наше время это уже далеко не так. Разумеется, профессии, не требующие особой квалификации, по-прежнему относятся к «рутинным», но при этом, учитывая, как быстро растут возможности ПО для автоматизации и алгоритмов прогнозирования, огромному количеству белых воротничков с высшим образованием предстоит столкнуться с той же проблемой.

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.