Гегемония машин

Автоматизация серьезно изменит рынки труда во многих отраслях уже в ближайшие годы. Развитым странам это позволит компенсировать демографический провал, а развивающимся — ускорить экономический рост.
Гегемония машин
Иллюстрация: Алексей Таранин

Автоматизация серьезно изменит рынки труда во многих отраслях уже в ближайшие годы. Развитым странам это позволит компенсировать демографический провал, а развивающимся — ускорить экономический рост. Однако радикальность и скорость предстоящих изменений существенно отличают начинающуюся промышленную революцию от предшествующих. Они приведут не только к резкому росту структурной безработицы, но и к поляризации рынка труда, а также к необходимости поиска серьезных политических решений. Главной жертвой на этот раз станут массовые «офисные» профессии. А ключевой вехой — передача принятия управленческих решений искусственному интеллекту


Безлюдная экономика

Страх перед «обесчеловечиванием» производства имеет рациональную природу — оно лишает людей работы. По данным Techcrunch, внедрение новых технологий уже давно стало основной причиной сокращения штатов производственных компаний в США и Канаде. Из 5,6 млн рабочих мест, ликвидированных в Северной Америке с 2000 по 2010 год, 85% было сокращено из-за автоматизации производства, и лишь 13% были перенесены за рубеж — в основном в Китай и Мексику.


Прогнозы на ближайшее будущее еще более пугающие. По оценкам Всемирного экономического форума, с 2015 по 2020 год новые технологии лишат работы 7,1 млн человек, преимущественно «белых воротничков», занятых офисной и административной рутиной. При этом появится лишь 2 млн новых рабочих мест в сфере информационных технологий, в архитектурной и инженерно-технической областях.


Deloitte ожидает, что в Великобритании к 2030 году может быть сокращено 16% рабочих мест в государственном секторе, 74% — в сфере транспорта и хранения, 59% — в оптовой и розничной торговле и 56% — в обрабатывающей промышленности.


Исследователи из Oxford Martin School изучили влияние компьютерных технологий на 702 различные профессии и пришли к выводу, что 47% рабочих мест США находится под угрозой ликвидации в ближайшие два десятилетия в связи с развитием искусственного интеллекте (ИИ) и робототехники.


McKinsey проанализировала 2000 видов деятельности, относящихся к 800 профессиям. Около половины всего объема труда в мире имеет потенциал автоматизации с помощью уже существующих технологий. Это может затронуть 1,2 млрд человек, чья совокупная зарплата составляет 14,6 трлн долларов. При этом половина этого сокращения приходится на экономики четырех стран: Китая, Индии, Японии и США. К 2036 году будет автоматизировано до 50% рабочих процессов.


И это еще довольно консервативные оценки. По подсчетам Bank of America Merrill Lynch, роботы и ИИ будут выполнять 45% производственных задач уже к 2025 году (сейчас лишь 10%). 

graph2-02.jpg
Рынки труда становятся все более поляризованными во всем мире, особенно в Европе и Центральной Азии

С технологической точки зрения две трети всех рабочих мест в развивающихся странах могут быть автоматизированы, считает Всемирный банк. Замедлить этот процесс может лишь такое сомнительное их преимущество, как низкий уровень оплаты труда. Развитым странам стоит меньше переживать по этому поводу: профессии, которые могли пострадать, и так уже давно исчезли. Россия же к числу последних не относится. По оценке McKinsey, в нашей стране потенциально автоматизируемы 35,4 из 70,4 млн рабочих мест.


До последнего времени безлюдные производства были редкими случаями, но сейчас пугающие прогнозы аналитиков стали подтверждаться планами многих компаний, в том числе крупных. Например, в 2016 году Foxconn, крупнейший в мире контрактный производитель электроники, имеющий более миллиона работников и оборот 145 млрд долларов, «нанял» 40 тыс. роботов, уволил 60 тыс. человек и заявил, что в итоге на его заводах будет задействовано минимальное количество людей.


Робототехническое лобби пытается смягчить впечатление, производимое темпами прогресса. Среди его аргументов такой пример: в США, Германии и Китае в автомобильной промышленности наблюдается стабильная положительная динамика влияния роботизации на количество рабочих мест. Автоматизация сокращает издержки производства, это позволяет снизить цены и нарастить продажи, что ведет к расширению производства и увеличению занятости. А, например, активная роботизация Amazon сопровождается ростом численности ее персонала. Но эти аргументы выглядят не слишком убедительно. Рост численности персонала Amazon — это следствие агрессивного роста компании, служащего причиной разорения тысяч других ритейлеров. А автопром явное исключение — он был первопроходцем в роботизации производства, ее степень там весьма высока уже несколько десятилетий, поэтому любой рост продаж заставляет привлекать новых сотрудников из-за невозможности увеличения доли роботизированных операций.


Потерпевшим от прогресса

С точки зрения человечества в целом, механизация — величайшее благо. Использование машин избавляет людей от тяжелого, однообразного и опасного труда, позволяет выполнять работы, в которых человек априори неэффективен. Например, в производстве микросхем при ручном труде мы бы не смогли дойти до разрешения 14 нм; невозможно также вручную анализировать миллиарды электронных писем и телефонных разговоров, вести гигантские базы данных. А самое главное, использование машин обеспечивает рост производительности труда, что ведет к экономическому росту и улучшению качества жизни. Так, в сельском хозяйстве механизация спасла от голодной смерти многие миллионы людей и освободила бо́льшую часть человечества от работы на земле. Например, в США доля занятых в сельском хозяйстве сократилась с 40% в 1900 году до 2% в 2000-м. Что не мешает этой стране быть одним из крупнейших производителей сельскохозяйственной продукции (в 2015 году ее было экспортировано более чем на 138 млрд долларов).


Однако не для всех избавление от работы в радость. Изменение структуры экономики приводит к тому, что многие профессии, а порой и целые отрасли, предаются забвению. В новых условиях они зачастую оказываются не востребованы, люди теряют прежний доход, статус и способ социализации, придававший их жизни смысл. Конечно, структурная безработица — весьма скромная плата за прогресс по сравнению с голодной смертью, постоянно угрожавшей большинству человечества без оного. Но немногих оставшихся без работы это утешит.

magnifier.png Маркс верил в освобождение человека от труда, которое могло бы подарить ему время для собственного развития. Кейнс предсказывал к концу XX века пятнадцатичасовую рабочую неделю, а Азимов в 1964 году писал, что одной из самых острых проблем для человечества к 2014 году будет скучная жизнь в «обществе вынужденного досуга».


Усугубляет ситуацию то, что современная автоматизация обладает качественно иным влиянием на рынок труда. Предыдущие технологические революции происходили намного медленнее, поэтому люди имели достаточно времени для переобучения или перемещения с одной неквалифицированной работы на другую. Кроме того, большинство профессий требовало меньших, чем сейчас, знаний и умений, а значит, были ниже и издержки освоения новой профессии. Переквалифицироваться из крестьянина в рабочего на конвейере куда легче, чем из финансового аналитика в ИТ-разработчика. При этом ускорение изменений на рынке труда и повышение требований к качеству человеческого капитала накладываются на увеличение длительности жизни и трудового периода — у каждого из нас появляется все больше шансов остаться не у дел. Но совсем катастрофическим грозит стать следующий этап автоматизации. 


Факторы автоматизации

Перспективность автоматизации того или иного вида деятельности определяется тремя факторами: технической осуществимостью, экономической целесообразностью и принятием со стороны общества.


Наиболее тяжело машинам дается решение уникальных проблем, создание новых шаблонов и моделей поведения, понимание контекста, определение эмоционального состояния и социального положения, адекватное реагирование на них.


Поэтому последние строчки в рейтинге «на выбывание», по оценке исследователей Oxford Martin School, занимают юристы, учителя начальной школы, терапевты и хирурги. Сюда же стоит добавить профессии с максимальным уровнем непредсказуемости — предпринимательство, политика, исследовательская работа.


Впрочем, не стоит думать, что все эти задачи надолго останутся непосильными для машин. Еще недавно таковыми казались понимание речи и распознавание лиц. Но уже сегодня мы разговариваем со своими гаджетами, а роботы заменяют сотрудников колл-центров. В точности распознавания лиц компьютеры уже значительно превосходят людей: они не только обеспечивают узнавание более чем в 99% случаев, но и способны запомнить миллионы лиц, что не под силу нам. Старику Бертильону такое и не снилось.


Как это ни удивительно, одним из основных преимуществ человека до последнего времени было умение ходить. Попытки создать роботов, не уступающих человеку в ходьбе, беге и повседневных операциях вроде открытия дверей, идут с 1960-х годов. Однако человек долго оставался недостижимым для машин в своей ловкости, особенно в мире, предназначенном для людей, — ведь даже для столь привычного нам попеременного переставления двух ног требуются серьезные вычислительные мощности и продвинутые алгоритмы. Но это преимущество тает на глазах: человекоподобный Atlas от Boston Dynamics уже весьма неплохо бегает, несмотря на свои 150 килограммов веса. 

magnifier.png McKinsey проанализировала 2000 видов деятельности, относящихся к 800 профессиям. Около половины всего объема труда в мире имеет потенциал автоматизации с помощью уже существующих технологий. Это может затронуть 1,2 млрд человек, чья совокупная зарплата составляет 14,6 трон долларов.


Натиску искусственного интеллекта уже поддаются даже такие сугубо человеческие области, как творчество и искусство. В этом преуспели и наше соотечественники. Приложение Prisma, созданное бывшим сотрудником Mail.Ru Group позволяет обрабатывать в стиле работ известных художников любые изображения, которые полностью перерисовываются с помощью нейронной сети. В 2016 года сотрудники «Яндекса» Алексей Тихонов и Иван Ямщиков выпустили альбом «Нейронная оборона», состоящий из песен и стихотворений, написанных роботом. Созданный ими алгоритм написал тексты в стиле Егора Летова, основателя группы «Гражданская оборона». (Желающие могут попробовать отличить тексты, написанные от компьютеров, от тех, что написал человек). А в 2017 году они создали нейросеть, генерирующую музыку в разных стилях. Несколько таких произведений, написанных в стиле Александра Скрябина, были исполнены оркестром на конференции YaC в Москве. 


Может ли компьютер воспитать в себе чувство прекрасного? Может. Уже несколько лет различные сервисы вроде EyeEm используют нейронные сети для сортировки изображений по степени красоты. Но недавно Google сделал следующий шаг — научил компьютер самостоятельно делать такие фото. Натасканной на поиск красивых пейзажей нейросети дали задачу найти лучшие кадры в StreetView и доработать их до полноценных фотокартин. Виртуальный фотограф «осмотрел» около 40 тыс. панорам в самых живописных уголках планеты. Результаты проверили своеобразной версией теста Тьюринга — полученные пейзажи перемешали с произведениями авторов-людей и попросили профессиональных фотографов оценить. В 40% случаев нейросеть получила оценки «снято профи» или «снято полупрофи». Оценить результат и сравнить его с оригиналом можете и вы. 


Успешно автоматизируется творческое производство и в письменных жанрах. Новости спорта, погоды и финансов во многих ведущих изданиях (например, в Reuters, Associated Press и Forbes) уже несколько лет составляются роботами. Это быстрее и дешевле. Вскоре подобные технологии вроде разрабатываемых сегодня компаниями Automated Insights, Narrative Science и Yseop станут базовым инструментом для СМИ. В дело вступил и Google, выдавший грант Национальному агентству новостей Великобритании и Ирландии и Urbs Media на проект RaDaR — «Репортеры, данные и роботы». Разработчики сервиса рассчитывают, что он сможет создавать примерно 30 тыс. материалов в месяц, используя открытые данные. Это позволит небольшим сайтам и изданиям избавиться от части репортеров, заменив их роботами. Проект планируется запустить в работу уже в 2018 году. 


Предыдущие технологические революции происходили намного медленнее, поэтому люди имели достаточно времени для переобучения. Кроме того, большинство профессий требовало меньших, чем сейчас, знаний и умений, а значит, были ниже и издержки освоения новой профессии.


Да, способность машин выполнять ту или иную работу еще не повод заменять ими людей. Во многих областях человек все еще обладает таким сомнительным преимуществом, как дешевизна. Например, технически можно создать целиком автоматизированный дом, который будет способен сам заказывать продукты, готовить, убирать, однако обычная приходящая помощница по хозяйству пока обходится на много порядков дешевле, чем подобное чудо техники. Но во многих областях экономика уже балансирует на грани. Например, тот же Foxconn уже пытался избавиться от людей: в 2011 году компания обещала, что за три года доведет число роботов на своих предприятиях до миллиона. На тот момент люди оказались ловчее и дешевле. Сейчас они стали проигрывать. 


Области неоспоримых ценовых преимуществ машин — повторяемые операции, работа с большими объемами данных, высокая точность. И это не только традиционные производственные операции. Например, соцсети стали отказываться от модерации фотографий руками индийцев. Они неплохо распознают порнографию, но не в состоянии узнать фото многих голливудских знаменитостей, которые пользователи выкладывают вместо своих настоящих изображений. Обучить нейросеть решать эту задачу оказалось дешевле.


Но помимо экономики на возможность и скорость проникновения машин всё в новые области влияет отношение общества. Мы легко принимаем роботов-пылесосов, но с трудом представляем себе роботов-полицейских, проституток или директоров.


Википедия // Альфонс Бертильон (1853–1914), изобретатель  бертильонажа — системы идентификации преступников по антропометрическим данным. Сегодня в точности распознавания лиц компьютеры уже значительно превосходят людей
Альфонс Бертильон (1853–1914), изобретатель бертильонажа — системы идентификации преступников по антропометрическим данным. Сегодня в точности распознавания лиц компьютеры уже значительно превосходят людей
Википедия

Проблемные отрасли

Укрупненно можно выделить четыре типа деятельности в системе двух координат: ручная — когнитивная (интеллектуальная) и рутинная — разнообразная. Рутинный ручной труд уже в значительной мере механизирован, потенциал для его дальнейшего сокращения остался преимущественно в развивающихся странах. Следующей жертвой может стать интеллектуальная рутина. 


По оценке McKinsey, к действиям с наибольшим потенциалом автоматизации помимо рутинного физического труда, в котором за счет машин можно выполнять 81% затрачиваемого сейчас времени людей, относятся обработка данных (69%) и сбор информации (64%). Например, в США эти виды деятельности занимают 51% совокупного рабочего времени и обходятся работодателям в 2,7 трлн долларов. Они преобладают в производстве, гостиничной сфере, общепите, розничной торговле.


Процесс уже давно идет. Нас давно покинули сотрудники видеопрокатов и вычислители. На глазах тает число турагентов, риелторов, продавцов книжных и музыкальных магазинов. Нам уже не нужна помощь опытного эксперта-продавца, чтобы выбрать себе отель или новую стиральную машинку. На место классических посредников приходят цифровые платформы, позволяющие снизить затраты на поиск и оформление заказов, помогающие легко подобрать товар с нужными характеристиками, ознакомиться со всей информацией о нем и сравнить с аналогами. Например, в США с 2000 по 2014 год выручка онлайн-сервисов по бронированию гостиниц выросла в 10 раз, тогда как количество турагентов сократилось на 48%.


Искусственный интеллект проникает во все новые области, начинает выполнять операции, за которые раньше отвечали бухгалтеры, секретари и прочие офисные специалисты. По мнению исследователей Oxford Martin School, в зоне особого риска кредитные специалисты (вероятность автоматизации — 98%), администраторы и рядовые офисные клерки (96%), помощники юристов, коммивояжеры и уличные торговцы (94%), водители такси и шоферы (89%), охранники (84%) и программисты (48%).


Отрасль, в которой прямо сейчас можно наблюдать революцию, — транспорт и логистика. Появление платформ вроде Uber избавило таксистов от коммерческих функций. В Москве исчезли насквозь проржавевшие «копейки», стаями пикирующие, невзирая на правила движения, к каждому взмахнувшему рукой. Поредели толпы бандитского вида «коммерческих представителей» нелегальных «бомбил» в аэропортах, а цены упали в разы. Таксисты нынче больше не торгуются за каждую сотню, а лишь выполняют роль биологического привода для руля и педалей.


Пока главным препятствием для избавления людей и от этой функции видятся не технические сложности, а юридические. Еще нет решения, кто должен нести ответственность и расплачиваться за гибель и травмы людей. Возможно, будет выбрана страховая модель, при которой производитель сертифицирует продукцию по государственным требованиям, а дальнейшая ответственность страхуется. Альтернативой может стать рейтинговая система, когда ценность жизни каждого индивида для общества будет определяться машинами. И это уже не фантастика. В Китае еще в 2014 году приняли программу создания системы социального кредита. К 2020 году не только каждая компания, но и каждый житель материкового Китая будет отслеживаться и оцениваться этой системой в режиме реального времени. Рейтинги будут публиковаться в централизованной базе данных в интернете, в свободном доступе. Главная задача, и это прямым текстом указывается в программе, чтобы «оправдавшие доверие пользовались всеми благами, а утратившие доверие не могли сделать ни шагу». Система уже работает в пилотном режиме примерно в тридцати городах Китая. С ее внедрением проблем с выбором, кем жертвовать в ДТП, у автопилотов не будет.


Не менее стремительно «бесчеловечное» будущее может наступить в авиатранспорте. По прогнозам аналитиков банка UBS, первые дистанционно управляемые с земли лайнеры могут появиться уже к 2025 году. Они позволят авиакомпаниям сэкономить 35 млрд долларов, прежде всего на зарплатах пилотов, и повысят безопасность полетов. Дальнейшее развитие технологий сможет существенно упростить задачи пилотов и уменьшить их участие в управлении полетами. Основные сложности в этом не технические, а психологические. Согласно проведенному UBS опросу, в котором приняли участие 8000 человек, лишь 17% пассажиров готовы летать на таких самолетах, 54% откажутся ими пользоваться, даже если цены на билеты будут ниже. Однако консерватизм пассажиров не сможет долго защищать летчиков, первыми на новые лайнеры переведут грузовые линии, а успешный опыт коммерческой эксплуатации на них облегчит проникновение на рынок пассажирских перевозок.


В 2018 году в Норвегии начнется эксплуатация контейнеровоза Tesla of the Seas («Тесла морей»). Первый год на судне будут люди, на второй — контроль и управление будут дистанционны, а с 2020 года судно будет ходить абсолютно автономно. Само судно в три раза дороже традиционного аналога с тем же водоизмещением, но проект вполне коммерческий. Ожидается, что эксплуатационные расходы, в том числе за счет отсутствия экипажа, уменьшатся радикально — на 90%, — что сделает проект прибыльным. 

graph2-03.jpg
Наибольшим потенциалом автоматизации обладают развивающиеся страны


Умнее человека

Настоящий переворот в возможностях компьютеров прямо сейчас совершает машинное обучение. Компьютеры теперь не просто исполняют заданные людьми алгоритмы, а сами их создают и совершенствуют. Машины уже давно лучше нас играют в шахматы, а благодаря машинному обучению в 2016–2017 программа AlphaGo, разработанная компанией Google DeepMind, разгромила человечество в го, многократно «всухую» доказав свое превосходство. Это крайне важная веха. Если шахматы еще можно просчитать, то число возможных комбинаций камней при игре в го на стандартном гобане размером 19×19 превышает числа атомов во Вселенной. Брутфорс (полный перебор всех возможных вариантов) здесь не пройдет, машине пришлось развить интуицию. Причем последняя, самая успешная версия программы обучалась уже, играя сама с собой: сложность партий с участием людей была для нее недостаточной.


Благодаря машинному обучению искусственный интеллект становится прекрасным финансовым советником, лучшим логистом и аналитиком, способным «перелопатить» все открытые данные. Программа-диагност Watson уже превосходит лучших врачей в постановке диагнозов, спасая жизни. Для этого она анализирует миллионы медицинских статей и историй болезней. При этом с помощью интернета доступ к подобным программам возможен и из африканских джунглей, и из российской глубинки.


Программы уже лучше людей определяют по фото пол, возраст, сексуальную ориентацию и читают по губам, они способны поддерживать разговор и все лучше распознают эмоции. В последнем отличились и россияне. Российская компания NtechLab, разработчик нашумевшего сервиса FindFace, позволяющего найти человека по фотографии среди миллионов пользователей социальных сетей, стала победителем EmotionNet Challenge — первого в мире чемпионата по распознаванию эмоций людей при помощи компьютерных алгоритмов. 


Все это не сырые разработки секретных лабораторий, они уже среди нас. В банках давно программы, а не люди, принимают решения о выдаче кредитов, при этом они анализируют не только введенные в них формальные данные, но и определяют подлинность предъявленных документов, а также честность заемщика по выражению его лица. Не отстает и отечественный бизнес. В августе 2017 года российский банк «Открытие» запустил денежные переводы по фотографии — достаточно сфотографировать получателя в мобильном приложении или загрузить его фотографию, и система распознает человека. В том же месяце 2017 года фонд AddVenture вложил миллион долларов в российский сервис «Правовед». На эти деньги предполагается в том числе создать робота-юриста, который займется решением типовых задач. Планируется, что через пять лет робот должен будет решать до 15% всех поставленных задач.


Википедия // Число возможных комбинаций камней при игре в го на стандартном гобане превышает число атомов во Вселенной. Полный перебор всех возможных вариантов не пройдет, чтобы победить человека, машине пришлось развить интуицию
Число возможных комбинаций камней при игре в го на стандартном гобане превышает число атомов во Вселенной. Полный перебор всех возможных вариантов не пройдет, чтобы победить человека, машине пришлось развить интуицию
Википедия

Роботы жанра разговорного и не очень

Взаимодействие с людьми до последнего времени считалось работой человеческой. Автоинформаторы, сообщавшие по телефону точное время и размер задолженности за услуги связи, не в счет. Революция произошла с введением интерактивности. Роботы не только научились общаться с людьми, но во многих случаях уже оказываются эффективнее своих биологических конкурентов.

magnifier.png Наиболее тяжело машинам дается решение уникальных проблем, создание новых шаблонов и моделей поведения, понимание контекста, определение эмоционального состояния и социального положения, адекватное реагирование на них.


Российский стартап Stafory ищет и нанимает персонал для крупных компаний при помощи голосового робота «Вера». Она по заданным параметрам ищет резюме кандидатов на рекрутинговых сайтах, дозванивается до них, рассказывает о вакансиях, с наиболее подходящими кандидатами проводит первичное видеособеседование и передает информацию о соискателе сотрудникам HR-отдела. Среди клиентов стартапа уже числятся МТС, «Пятерочка», «М. Видео», Альфа-банк. Поэтому не удивляйтесь, если услышите в своем телефоне: «Добрый день, меня зовут Вера, я — робот, звоню по поводу работы». Вера реагирует на появление новых резюме куда быстрее людей, не расстраивается, когда ей отказывают, и не уходит в декрет. При этом стоимость ее услуг куда ниже, чем у конкурентов из плоти и крови. Аналогичные решения используют для HR-задач за рубежом, да и в России у Веры множатся конкурентки. Аналогичное решение предлагает российский стартап Skillaz, похожие разработки есть у компаний SuperJob и «АльфаLED».


Дочернее коллекторское агентство Сбербанка «Активбизнесколлекшн» успешно заменяет труд коллекторов интеллектуальным роботом. Он самостоятельно звонит должникам, информирует о факте просрочки, берет обещание внести платеж и контролирует его исполнение. Робот успешно работает на ранних стадиях просрочки. По итогам пилотного проекта выяснилось, что его эффективность на 18% выше, чем у сотрудника, проработавшего в компании менее двух месяцев. В ближайшие два года компания планирует заместить роботом до 30% операторов.


Машины берут на себя все более неожиданные роли. Например, менеджера по продвижению. Ритейлер нижнего белья Cosabella отказался от услуг рекламного агентства по продвижению товара в интернете и переключился на искусственный интеллект Albert, который оказался значительно эффективнее живых рекламщиков. Он умеет автоматически искать потенциальных клиентов и проводить микросегментирование вплоть до уникальных инструментов продвижения для каждого потребителя. Он тестирует тысячи различных вариантов продвижения на аудитории и постоянно оптимизирует инструменты. За три месяца Albert поднял ROAS (Return On Ad Spend, возврат инвестиций в рекламу) Cosabella до 336%. Руководитель маркетинга Cosabella, Кортни Коннелл заявила, что после того, как Albert стал работать с продвижением в поиске и соцсетях, она больше никогда не доверит эту работу человеку.


Автоматизацией маркетинга балуются не только за морем — зимой 2017 года российский -разработчик систем искусственного интеллекта oneFactor совместно с одним из ведущих рекламных холдингов Omnicom реализовал в Новосибирске пилотный проект. ИИ в режиме реального времени анализировал аудиторию у цифрового щита и подбирал наиболее релевантные ей объявления.


В дальнейшем нас ждут всегда бдительные и неподкупные роботы-охранники, бесстрашные и пригодные к «воскрешению» роботы-солдаты, всегда точные кассиры, безупречно вежливые операторы колл-центров и ничего не забывающие персональные ассистенты. Но главная веха уже пройдена — человечество начало отдавать управление собой в руки искусственного интеллекта. Мало кого удивит, что ИИ прокладывает нам маршрут через пробки или услужливо подбирает товары, «которые должны вам понравиться».

magnifier.png Может ли компьютер воспитать в себе чувство прекрасного? Может. Уже несколько лет различные сервисы вроде EyeEm используют нейронные сети для сортировки изображений по степени красоты. Но недавно Google сделал следующий шаг — научил компьютер самостоятельно делать такие фото.


Уже появились и первые роботы-начальники; управленческая деятельность, основанная на информационных потоках и формализованных показателях, становится все более подвластной нечеловеческому интеллекту. Так, японская компания Hitachi еще в 2015 году запустила вместо управляющих менеджеров программу ИИ. Она способна давать адекватные рабочие задания, а также менять их в режиме реального времени, основывая свои решения на больших объемах информации. Это повысило эффективность работы в логистике на 8%.


В мае 2017 года первый робот-полицейский принят на службу в Дубае, он будет патрулировать улицы. Новый патрульный понимает мимику и жесты людей, может вести видеонаблюдение и общаться на шести языках. Власти ОАЭ заявили, что к 2030 году четверть столичных полицейских будет заменена роботами.


Роботы уже используются для принятия решений о лишении людей свободы. В США суды используют разработанную компанией Northpointe систему COMPAS, которая определяет вероятность рецидивизма и используется для решения вопроса об условно-досрочном освобождении заключенных. Она анализирует обстоятельства дела и дает обвиняемому оценку, с учетом которой судьи могут смягчить или ужесточить приговор.


Схожую систему, но для работы с подозреваемыми, берет на вооружение в Великобритании полиция города Дарема. HART (Harm Assessment Risk Tool) определит, кого из подозреваемых стоит содержать под стражей, а кого можно отпустить. HART обучался на данных полиции Дарема об арестах за 2008–2012 годы. Полицейские два года отслеживали верность его предсказаний — вернулись освобожденные к преступной жизни или нет. ИИ смог предсказать, что задержанный не представляет опасности в 98% случаев, а находящихся в группе высокого риска компьютер правильно выявлял в 88% случаев.


Кульминацией должна стать автоматизация автоматизаторов — замена труда программистов роботами. Исследователи из Microsoft и Кембриджского университета разработали систему под названием DeepCoder, которая уже сейчас правильно решает простые задачи со школьных конкурсов по программированию.


Фабрики — роботам, отдых — людям

Можно ли и нужно ли сдерживать наступление машин? Восстания машин против людей пока происходят лишь в голливудских блокбастерах. А вот восстания людей против машин имеют давнюю историю. На родине промышленной революции ткачи начали уничтожать заменившие их машины еще в 1675 году, а к 1727-му эта забава стала настолько распространенной, что парламент назначил за нее смертную казнь. Впрочем, это не помогло: к началу XIX века, несмотря на казни и массовые высылки на каторгу в Австралию, борцы за право на тяжелый ручной труд объединились под предводительством Неда Лудда, а их противостояние машинам вылилось в боевые действия. Луддиты не остались в седом прошлом первой промышленной революции. В 1980-е французская неолуддитская группировка CLODO успешно разрушала компьютеры, которые, как считали ее члены, отнимали работу у людей. Самой резонансной ее акцией стало сожжение тулузского офиса корпорации UNIVAC. 


В наши дни борьба с прогрессом ведется более мирными методами — забастовки таксистов, успешно борющихся с их «уберизацией», продвижение многими производителями умиления перед естественной кособокостью плодов ручного труда. Но это неравное противостояние. Те, кто будет сопротивляться внедрению новых технологий, боясь потерять работу, утратят конкурентоспособность на международном рынке и останутся позади.

magnifier.png По оценке McKinsey, к действиям с наибольшим потенциалом автоматизации помимо рутинного физического труда, в котором за счет машин можно выполнять 81% затрачиваемого сейчас времени людей, относятся обработка данных (69%) и сбор информации (64%).


Развитие технологий не обязательно означает сокращение общего числа рабочих мест. По мере замены людей машинами в традиционных отраслях растет доля сектора услуг, и не только в натуральном выражении, благодаря росту объема, но и за счет роста их стоимости. Причиной этому эффект «болезни цен» Баумоля, который описывает ситуацию, когда зарплаты в секторах с неизменной производительностью растут в ответ на рост зарплат в других секторах, где производительность увеличивается. Примером тому могут служить современные США, где весьма дешевый ширпотреб сочетается с непомерной стоимостью услуг, например, юристов и врачей. 


При этом бурная автоматизация опровергла мечты многих мыслителей. Маркс верил в скорое освобождение человека от труда, которое могло бы подарить ему время для собственного развития. Кейнс в 1930-е годы предсказывал к концу XX века пятнадцатичасовую рабочую неделю и был уверен, что основным видом деятельности будет изобретение новых видов продукции. А Азимов в 1964 году писал, что одной из самых острых проблем для человечества к 2014 году будет скучная жизнь в «обществе вынужденного досуга». В процветающих странах, за исключением Южной Кореи, рабочее время действительно сокращается, но далеко не так радикально. По статистике Организации экономического сотрудничества и развития, в Нидерландах вместо стандартных 40 часов в неделю наемные сотрудники в среднем работают 29, в Дании — 32. В Швейцарии и Норвегии — 34. Но освобождающееся время занимает не только самореализация, не меньше внимания уделяется соцсетям и ловле покемонов в неосвященных местах. А вот менее развитые страны вынуждены продолжать вкалывать: в Турции и Колумбии — по 48 часов в неделю, в Мексике и Коста-Рике по 45.


Для развитых стран новый виток автоматизации — это не только вызов, но и прекрасный шанс компенсировать демографический провал, а также снижение интереса к рутинному труду. Например, несмотря на стремительное сокращение рабочих мест в промышленности США, к 2025 году, по оценке Deloitte, в стране будут не закрыты 2 млн рабочих вакансий в промышленности. Молодежь не хочет идти на заводы и не владеет необходимыми навыками. 


Человечество делает уже не первый технологический рывок. И, как показывает история, после кратковременного всплеска безработицы обычно следует появление множества новых возможностей и связанных с ними рабочих мест. 


Основной проблемой, по мнению большинства экспертов, станет не то, что автоматизация отбирает рабочие места, а растущее неравенство и необходимость перераспределения доходов от машинного труда, увеличивающего разрыв между богатыми и бедными. 


Одно из наиболее ярких следствий автоматизации — поляризация рынка труда. Растет доля рабочих мест, требующих навыков как высококвалифицированного, так и низкоквалифицированного труда. А доля рабочих мест, требующих среднего уровня квалификации, напротив, падает не только в развитых странах, но и в большинстве развивающихся.


Заменять дешевый низкоквалифицированный труд зачастую невыгодно — например, нанять гастарбайтеров для сортировки мусора куда дешевле, чем использовать умные машины. Заменить высококвалифицированный труд во многих случаях пока в принципе невозможно. Поэтому если во время предыдущих технологических сдвигов, например, механизации сельского хозяйства или автоматизации обрабатывающей промышленности, страдали прежде всего низкоквалифицированные кадры, то сейчас под удар попали «белые воротнички».

magnifier.png Брутфорс (полный перебор всех возможных вариантов) здесь не пройдет, машине пришлось развить интуицию. Причем последняя, самая успешная версия программы обучалась уже, играя сама с собой: сложность партий с участием людей была для нее недостаточной.


Управление процессом автоматизации — вопрос прежде всего политический, заключающийся в необходимости искать компромиссы между интересами различных групп населения. Ошибка в нем чревата социальными взрывами. Поэтому технический прогресс в точном соответствии с заветами Маркса ведет к социализму. Ну, или к революциям, которые всегда позволяют отсрочить прогресс, отбрасывая экономику и общество назад.


Один из способов перераспределения доходов, еще недавно казавшийся невозможным, — безусловный базовый доход — уже не только обсуждается теоретиками социализма, но и уже воплощен в качестве эксперимента в ряде стран, в том числе в Нидерландах, Канаде, Финляндии. Проводят такие эксперименты и в частном порядке. Американская НКО GiveDirectly, собравшая на эксперимент деньги у Google, Facebook, eBay, успешно экспериментирует с выплатой базового дохода в деревнях в Кении. Есть идеи новаций и в части субъектов отъема средств — Билл Гейтс предложил облагать налогом не только физических работников, но и роботов, которые их заменили. 


В России проблемы, привносимые автоматизацией пока не особо актуальны. У нас слишком низкая конкуренция, не стимулирующая внедрение новых технологий, низкая стоимость труда и человеческой жизни, к тому же власти стремятся обеспечить низкую безработицу, пусть даже ценой экономической неэффективности. Исключение могут составить лишь отдельные отрасли. Например, глава Росавтодора Роман Старовойт уже призвал перевозчиков «готовиться к переквалификации водителей-дальнобойщиков, которые уже через пять лет могут быть вытеснены с рынка беспилотными автомобилями». Однако в долгосрочной перспективе массовая ставка на машины даже для России станет неизбежной. По прогнозам, в результате снижения рождаемости число работников у нас в стране в течение следующих 50 лет должна сократиться на 30%, и единственной альтернативой массовой входящей миграции становится автоматизация.


Маловероятно, что роботы смогут выполнять все, что умеет человек. Да и будущее не наступает мгновенно. Но уже в ближайшие годы роботы и программы искусственного интеллекта действительно будут делать за нас все больше и больше работы. Это изменит не только структуру занятости. Рост сферы услуг существенно повлияет на систему образования, а необходимость иного перераспределения доходов — на социальные отношения. Рынок труда поляризуется. Традиционные производственные и офисные профессии будут все менее востребованы, все больше будут цениться трудноавтоматизируемые функции — выстраивание отношений, предпринимательство, создание принципиально нового.


Темы: Среда

Еще по теме
В Ломоносовским корпусе Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова прошел IV конгресс «Инновационная...
Топ-менеджеры ведущих американских IT-компаний и соцсетей съехались в китайскую глубинку, чтобы получить месседж главног...