Технологическое развитие всегда уничтожало какие-то профессии, заменяя их новыми с иными видами деятельности, возможно, в другом месте. В качестве примера можно привести сельское хозяйство. В США в начале XIX века люди, занятые в этой сфере, составляли 90 % рабочей силы, сегодня их доля на рынке не превышает 2 %. И такое резкое сокращение произошло относительно гладко, без особых социальных волнений или эпидемий безработицы.

Экономика разработки приложений является примером новой экосистемы занятости. Все началось в 2008 году, когда Стив Джобс, основатель Apple, предоставил внешним разработчикам возможность создавать приложения для iPhone.

К середине 2015 года глобальная экономика приложений должна была обеспечить выручку в 100 млрд долл. США, опередив киноиндустрию, которая существует уже более ста лет.

Техно-оптимисты задают вопрос: если мы опираемся на прошлый опыт, почему в этот раз что-то должно быть по-другому? Они признают, что технологии могут иметь дизруптивный эффект, но утверждают, что они неизменно повышают производительность и благосостояние, что в свою очередь приводит к увеличению спроса на товары и услуги и к созданию новых видов рабочих мест, чтобы удовлетворить спрос. Суть спора сводится к следующему: потребности и желания человека не имеют границ, поэтому процесс их удовлетворения также должен быть безграничным. Исключая обычные экономические спады и временные депрессии, работы всегда хватит на всех.

Какие свидетельства подтверждают это и что это может сказать нам о будущем? Первые признаки указывают на волну замещающих труд инноваций в различных отраслях и профессиональных категориях, которая может возникнуть в ближайшее десятилетие.

Многие категории профессий, в частности, те, что предусматривают механический монотонный и точный ручной труд, уже автоматизированы. За ними последуют другие категории, поскольку вычислительные мощности продолжают расти в геометрической прогрессии. Такие профессии, как юристы, финансовые аналитики, врачи, журналисты, бухгалтеры, страховые агенты или библиотекари, могут быть частично или полностью автоматизированы значительно раньше, чем можно предположить.

На сегодняшний день складывается следующая ситуация: четвертая промышленная революция создает меньше рабочих мест в новых отраслях, чем предыдущие революции. По оценке Программы Оксфорд-Мартин по технологии и занятости только 0,5 % трудовых ресурсов США заняты в отраслях, не существовавших в начале века; менее 8 % новых рабочих мест было создано в восьмидесятых годах прошлого века и 4,5 % новых рабочих мест – в девяностые годы. Это подтверждается последней Экономической переписью США, которая представляет интересную информацию о взаимоотношениях между технологией и безработицей. Данные показывают, что инновации в информационных и других прорывных технологиях способствуют повышению производительности путем замены существующих рабочих, а не создания новых продуктов, которые требуют дополнительного труда для производства.

Два исследователя из школы Оксфорд-Мартин – экономист Карл Бенедикт Фрей и эксперт по компьютерному обучению Майкл Осборн – определили количественное значение потенциального воздействия технологических инноваций на безработицу, распределив 702 профессии по степени вероятности их автоматизации, от минимально подверженных риску автоматизации («0» соответствует отсутствию риска) до наиболее подверженных риску («1» соответствует определенному риску замены профессии той или иной компьютерной технологией)[23]. В таблице 2, представленной ниже, указаны определенные профессии, которые имеют максимальную вероятность автоматизации, и профессии с минимальной вероятностью.

По результатам настоящего исследования, около 47 % рабочих мест в США подвержены риску автоматизации, вероятнее всего, уже в течение двух следующих десятилетий, что будет характеризоваться значительно более широким спектром профессий, разрушаемых значительно быстрее, чем в процессе сдвигов на рынке труда, происходивших в течение предыдущих промышленных революций. Кроме того, на рынке труда существует тенденция увеличения поляризации. Занятость будет расти в высокодоходных когнитивных и творческих профессиях и в низкодоходном ручном труде, но она значительно снизится в среднедоходных монотонных стандартных профессиях.

Таблица 2

Примеры профессий, подверженных автоматизации

Источник: Карл Бенедикт Фрей и Майкл Осборн, Оксфордский университет, 2013 год.

Интересно отметить, что такая замена обусловлена не только расширяющимися возможностями алгоритмов, роботов и иных активов, отличных от трудовых ресурсов. По замечанию Майкла Осборна, принципиально значимым фактором, обеспечивающим автоматизацию, является тот факт, что в последние годы компании вкладывали много сил и средств в более точное определение и оптимизацию рабочих мест в рамках мероприятий по передаче работ сторонним организациям, их выводу за пределы страны и переводу работы в русло в статус удаленной (например, через сервис Mechanical Turk, или MTurk, компании Amazon – коллективный рынок краудсорсинга в сети Интернет). Такая оптимизация рабочих мест означает предоставление дополнительных возможностей по замене людей алгоритмами, поскольку дискретные, точно определенные задания влекут за собой более эффективный мониторинг и высокое качество данных, связанных с заданием, таким образом создавая удобную базу, на основе которой можно разрабатывать алгоритмы выполнения работы.

При обсуждении вопросов автоматизации и эффекта замены следует воздерживаться от соблазна поляризованного подхода к рассмотрению воздействия технологий на занятость и будущее развитие рынка труда. Как указано в работе Фрея и Осборна, четвертая промышленная революция неизбежно будет оказывать фундаментальное воздействие на рынки труда и рабочие места во всех странах мира. Но это совсем не означает, что нам придется решать дилемму «человек или машина». Фактически в подавляющем большинстве случаев слияние цифровых, физических и биологических технологий, обеспечивающее текущие изменения, будет способствовать усовершенствованию человеческого труда и когнитивной деятельности, то есть лидерам придется готовить кадровые ресурсы, развивать модели образования для работы, а также создавать взаимосвязанные и интеллектуальные машины с постоянно расширяющимися возможностями.