Сверхдержавы искусственного интеллекта

Если автоматизация этого сектора все-таки произойдет, то, вероятно, следующим образом: машины будут выполнять за кадром работу по оптимизации, а сотрудники-люди – выступать в качестве социального интерфейса для клиентов, что приведет к своеобразному симбиозу между человеком и машиной. Это может произойти с такими профессиями, как бармен, школьный учитель и даже медицинская сестра или сиделка. Сколько рабочих мест исчезнет и как быстро, зависит от гибкости компаний при реструктуризации задач, выполняемых сотрудниками, и от того, насколько клиенты готовы к взаимодействию с компьютерами.

В категории «Медленное повышение риска» (сантехник, строитель, графический дизайнер средней квалификации) не важны социальные навыки: основную роль здесь играют умение работать руками, творческие способности или способность адаптироваться к неструктурированной среде. Они остаются существенными препятствиями для ИИ, но их, вероятно, удастся преодолеть. То, как быстро это произойдет, зависит не столько от технологических инноваций в компаниях, сколько от фактического расширения возможностей ИИ. Но для профессионалов, оказавшихся в дальнем правом углу сектора «Медленное повышение риска», открываются новые перспективы: они могут использовать инструменты ИИ для ускорения прогресса в своей области. Графики вытеснения и замены дают нам основную эвристику для понимания того, какие категории рабочих мест находятся в зоне риска и что будет с занятостью в целом, на макроэкономическом уровне. Чтобы получить лучшее представление об этом, обратимся к работам экономистов.

О чем говорят исследования

Прогнозы о масштабах безработицы, которую может вызвать развитие ИИ, опубликованы многими экономистами и консалтинговыми компаниями по всему миру. В зависимости от того, какая модель используется исследователями, оценки варьируются от пугающе пессимистичных до нейтральных. Далее я даю краткий обзор литературы и методов, уделяя особое внимание тем из них, которые вызвали дебаты. Китайскому рынку до сих пор не было посвящено достаточно глубоких исследований, поэтому я в основном рассматриваю работы, оценивающие потенциал автоматизации в США, а затем экстраполирую полученные результаты на Китай.

В 2013 году двое ученых из Оксфордского университета положили начало целой серии исследований, выпустив зловещий прогноз, согласно которому 47 % рабочих мест в США могут перестать существовать уже в течение последующих 10 или 20 лет из-за автоматизации[81]. Для начала авторы статьи – Карл Бенедикт Фрей и Майкл Осборн – задали экспертам по машинному обучению вопрос, как они оценивают вероятность автоматизации 70 профессий в ближайшие годы. Затем, совмещая данные ответов с перечнем основных «узких мест» в машинном обучении (приведенным в секторах «Безопасная зона» на диаграммах в предыдущем разделе), Фрей и Осборн с помощью вероятностной модели получили прогноз того, насколько доступными для автоматизации окажутся еще 632 профессии. Результаты показали, что почти половина рабочих мест в США в ближайшие десятилетия окажется в зоне «высокого риска замены», и вызвали настоящий ажиотаж. Фрей и Осборн были осторожны и снабдили свое заключение многочисленными оговорками. К тому же речь в нем шла о том, какие специальности будет технически возможно заменить машинами, а не о том, сколько из них действительно исчезнут. Однако за исследованием последовал шквал публикаций в прессе, в которых этот важный момент не упоминался, зато тиражировалось заявление, что половина всех трудящихся скоро останется без работы.

Вскоре последовало еще одно громкое исследование. В 2016 году трое экономистов из Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) использовали альтернативную модель и получили оценку, казалось бы, прямо противоречившую оксфордскому исследованию. Согласно их выводам, высокий риск вытесняющей автоматизации в Соединенных Штатах существовал всего лишь для 9 % рабочих мест[82]. Откуда же взялся такой огромный разрыв? Исследователи не согласились с подходом Осборна и Фрея, при котором оценка основывалась на «автоматизируемости профессии». Команда ОЭСР исходила из предпосылки, что автоматизированы будут не сами профессии, а, скорее всего, довольно конкретные задачи. Группа ОЭСР утверждала, что многие задачи, выполняемые представителями большинства профессий, нельзя алгоритмизировать, например совместную работу с коллегами в группах, личное общение с клиентами и т. п.