книга футуриста Мартина Форда с апокалиптическим названием «Роботы наступают»[216]. Ее основной посыл — автоматизация создаст «безработное будущее» для следующих поколений.

У подобных опасений длинная история. Со времен промышленной революции работодатели использовали технологии как способ выжать дополнительную производительность из заводов и работников. Это часто создавало напряженность между работодателями и персоналом. Машины выглядят привлекательно: владелец компании может заменить ими человека, которому нужно платить постоянно, а в случае машины требуется разовая покупка плюс небольшие эксплуатационные расходы. По мере того как восемнадцатый век уступал место девятнадцатому, гнев рабочих на машины, отнимающие у них работу, возрастал. В 1810-х годах в Англии луддиты — разношерстная группа обездоленных рабочих, получившая свое название от имени Неда Лудда[217], мифического персонажа, якобы объявившего войну машинам своего работодателя, — начали уничтожать автоматизированные ткацкие станки, которые отнимали у них средства к существованию. Подобные движения поднимались по всему миру: через 160 лет после луддитов рабочие General Motors в Лордстауне, штат Огайо, подожгли конвейерные пульты управления, что привело к остановке производства. Они протестовали против растущей автоматизации, которая, по их мнению, приводила к увольнениям и чрезмерной эксплуатации работников[218].

Иными словами, «наступление роботов» для нас не новость. Такие ситуации обычно возникают в периоды быстрых технологических изменений. И дело не только в самих работниках. Экономист Джон Мейнард Кейнс развивал идею «технологической безработицы» еще в 1928 году, когда писал: «Рост технической эффективности происходит быстрее, чем мы можем справиться с проблемой поглощения рабочей силы», то есть можем предоставить людям работу[219].

Вступив в эпоху экспоненциального роста, новые технологии снова бросают вызов raison d’être — смыслу существования работников. В частности, искусственный интеллект, похоже, влияет на трудовую жизнь все сильнее. И как мы выяснили в главе 1, подобные системы быстро совершенствуются. Если нужно узнать человека по фотографии, то лучше воспользоваться ИИ, чем сотрудником. Если вы хотите быстро выполнить перевод с одного языка на другой, ИИ сделает это лучше вас. Если нужно составить расписание смен для пятидесяти разных рабочих, алгоритм оптимизации камня на камне не оставит от любой попытки человека. С каждым годом эти алгоритмы все лучше справляются с задачами, которые мы привыкли считать вершиной человеческой деятельности.

Вопрос о том, что это на самом деле означает для работников, остается открытым. В нашем коллективном воображении угроза автоматизации стоит очень остро. Возникновение новых автоматизированных рабочих мест открывает перспективу массовых увольнений. Это настоящая угроза существованию, куда более мрачная, чем опасения Кейнса по поводу технологической безработицы. Скоро, говорят нам, мы достигнем того момента, когда автоматизированные системы сделают большинство из нас безработными — мы просто станем никому не нужны. Например, в 2016 году Джеффри Хинтон (один из пионеров ИИ, о котором уже шла речь в главе 1) во всеуслышание высказался о перспективах врачей-радиологов — специалистов, которые занимаются рентгеновскими снимками, компьютерной и магнитно-резонансной томографией. Хинтон заявил исследователям ИИ: «Радиологи подобны койоту, который уже стоит на краю обрыва, но еще не заглянул вниз и не знает, что под ним нет земли. Следует прекратить подготовку радиологов. Совершенно очевидно, что в течение пяти лет глубокое обучение будет работать лучше, чем радиологи… Возможно, пройдет десять лет, но у нас уже и так хватает радиологов»[220].

Прав ли Хинтон? С одной стороны, да. За пять лет, прошедших после его заявления, системы ИИ (в частности, связанные с машинным зрением — областью, наиболее актуальной для радиологии) улучшились, как он и предсказывал. Мой друг детства Раджеш Джена, который всегда был гораздо лучшим программистом, чем я, сейчас работает консультантом-нейроонкологом в Онкологическом центре Кембриджского университета. Вместе с исследователями из Microsoft он разработал инструмент, который обеспечивает точную 3D-визуализацию опухолей и органов. Это позволило сократить время, необходимое для диагностики нейробластомы, с нескольких часов до четырех минут, что дает специалисту больше времени для объяснения ситуации пациенту[221].

В то же время Хинтон сильно промахнулся. Посмотрим, что на самом деле произошло с радиологами. В 2010 году, до начала нынешней волны глубокого обучения, в США насчитывалось 27 986 радиологов. В 2015 году, за год до выступления Хинтона, их было 27 522. Но через три года, к 2019-му, число радиологов выросло до 28 025.

Можно возразить, что три года — слишком короткий срок, чтобы проследить влияние технологии. Однако Хинтон высказался однозначно: «Следует прекратить подготовку радиологов». Это было неразумно. Радиологи не лишились работы, они по-прежнему пользуются высоким спросом, и их не хватает. И это в высокоразвитой системе здравоохранения США. В большинстве других стран мира ощущается нехватка как радиологов, так и необходимых им аппаратов. На практике те инструменты, которые разработал Раджеш, скорее помогают перегруженным работой радиологам, чем лишают их этой самой работы.

Этот пример подводит нас к более сложному, имеющему множество нюансов видению будущего работы. Действительно, автоматизированные системы все чаще справляются с задачами, которые когда-то выполнялись людьми. Роботы — уборщики магазинов постепенно становятся все более распространенными в США, особенно с началом пандемии COVID-19[222]. В Китае системы машинного зрения сканируют фотографии поврежденных автомобилей, чтобы оценить вероятную стоимость ремонта; человеку не нужно проводить осмотр автомобиля[223]. Список можно продолжать.

Тем не менее представление о безработном будущем — «робопокалипсис», о котором пишут СМИ, — преувеличено. Этот страх может находить отклик и попадать в новости, но в то же время не совсем понятен. Да, так сложилось исторически, что наша экономика стала более автоматизированной. И опять же исторически уровень занятости имеет тенденцию к росту.

Как такое возможно? Дело в том, что автоматизация способна создать больше работы, чем уничтожить. Да, в краткосрочной перспективе может возникнуть безработица в некоторых отраслях. При этом автоматизация создает рабочие места, которые часто требуют новых и явно человеческих навыков — от программистов, разрабатывающих системы, до тех, кто эти системы эксплуатирует и обслуживает. Со временем автоматизация приведет к появлению совершенно новых секторов экономики — таких, о которых мы сейчас можем только мечтать.

Однако проблема с разговорами о «наступлении роботов» не только в том, что все это неверно. Это еще и отвлекающий маневр. Мы переживаем один из величайших переходов в истории труда. Технологии произведут революцию в том, как мы все работаем, и в отношениях между работодателями и работниками. И этот переход, при неправильном с ним обращении, может привести к новой эре эксплуатации.

Так что проблема заключается не в автоматизации как таковой. Экономика будет продолжать создавать новые виды занятости, и поэтому количество рабочих мест, скорее всего, останется высоким. Но качество работы