Однако у преимущества, которое дает колледж, имеется и другая, менее вдохновляющая сторона. Все больше работодателей требуют от кандидатов диплома об окончании колледжа, причем даже для вакансий начального уровня. Как пишет Рэмпелл: «Диплом об окончании колледжа становится школьным аттестатом нашего времени, новым минимальным (хотя и дорогостоящим) условием получения работы даже на самом низком уровне… Во многих отраслях и регионах, во многих профессиях, где никакого диплома ранее не требовали – будь то стоматолог-гигиенист, агент по грузовым перевозкам, клерк или страховой оценщик, – теперь без него невозможно устроиться на работу».[342] Подобная «инфляция уровня образования» не может не волновать, поскольку колледж – достаточно дорогое удовольствие, заставляющее многих людей влезать в долги. К концу 2011 года объем кредитов, выданных американским студентам на образование, был больше, чем сумма всех кредитов на покупку автомобилей или общая сумма задолженности по кредитным картам.[343] Мы надеемся, что MOOC и другие образовательные инновации со временем создадут менее затратную альтернативу традиционным колледжам. Можно надеяться и на то, что к этому методу обучения серьезно отнесутся работодатели, однако, пока это время не придет, диплом колледжа остается ключевой ступенью для большинства карьер.

В будущем все меньше вакансий будут связаны с «чистой» обработкой информации – то есть работой, которую можно делать, не вставая из-за рабочего стола. Напротив, новые работы будут предполагать активное взаимодействие с физическим миром – потому что именно здесь компьютеры пока что остаются сравнительно слабыми, пусть они даже успешно решают многие когнитивные задачи.

Такие технологические достижения, как беспилотные автомобили и летательные аппараты, робот Baxter и «самовзломанные» устройства Kinect, позволяющие картографировать интерьеры, показывают, как много уже сделано. Однако история робота, складывающего полотенца, наглядно иллюстрирует, насколько мы далеки от преодоления парадокса Моравека. Команда исследователей из Беркли оснастила робота-гуманоида четырьмя стереокамерами и алгоритмами, позволявшими «видеть» полотенца как по отдельности, так и в стопках. Эти алгоритмы работали; робот успешно брал полотенца из стопки и складывал их (хотя ему не всегда удавалось взять полотенце с первой попытки). Однако при этом робот тратил на одно полотенце в среднем 1478 секунд, то есть более 24 минут. Почти все это время уходило у него на то, чтобы определить, где лежит полотенце и как его взять.[344]

Подобные результаты убеждают, что повара, садовники, сантехники, плотники, дантисты и сиделки не будут замещены машинами – по крайней мере, в ближайшем будущем. Все эти профессии предполагают большое количество сенсомоторной работы, способности к распознаванию закономерностей и сложной коммуникации. Не все эти работы хорошо оплачиваются, но, с другой стороны, они не заставят вас состязаться в гонке с машинами. Зато они могут стать предметом ожесточенной конкуренции между людьми. По мере дальнейшей поляризации рынка труда и вымывания среднего класса люди, прежде занимавшиеся работой, требовавшей среднего уровня знаний и умений, спускаются на ступень ниже и берутся за менее квалифицированный и хуже оплачиваемый труд. Например, после того, как работа сотрудниц регистратур, выписывавших счета за медицинские услуги, будет автоматизирована, многие из, возможно, начнут искать места домашних сиделок. В результате возникнет дополнительно давление на зарплату в этой профессии, а найти подходящее место станет сложнее. И даже если профессия сиделки как таковая сохранит определенный иммунитет против автоматизации, у нее все равно не будет иммунитета против всех последствий дигитализации.

Необходимо подчеркнуть, что ни к одному из наших прогнозов и рекомендаций в этой книге не стоит относиться как к священной истине. Мы не думаем, что компьютеры и роботы смогут в ближайшее время овладеть общими навыками идеации, распознавания закономерностей и сложной коммуникации, и не считаем, что парадокс Моравека вот-вот будет в полной мере преодолен. Однако в процессе изучения цифрового прогресса мы поняли, что никогда не стоит говорить «никогда». Как и многие другие обозреватели, мы неоднократно удивлялись тому, что цифровые технологии снова и снова демонстрируют навыки и способности прямиком из научной фантастики.

Граница между уникальными творческими способностями человека и возможностями машин продолжает постоянно сдвигаться. Возвращаясь к игре в шахматы: еще в 1956 году тринадцатилетний вундеркинд Бобби Фишер сделал пару чрезвычайно творческих ходов в игре против гроссмейстера Дональда Бирна. Сначала он без какой-то видимой причины пожертвовал коня, а затем отдал ферзя. На первый взгляд, эти ходы казались совершенно безумными, однако чуть позже Фишер использовал их последствия, чтобы выиграть партию. В то время это творческое решение было превознесено как почерк гения. Но если вы сегодня введете аналогичную позицию фигур в обычную шахматную программу, она тут же предложит вам именно те ходы, которые сделал Фишер. И дело не только в том, что в памяти компьютера есть и эта партия Фишер – Бирн, а в том, что компьютер способен просчитать на множество ходов вперед, как и увидеть, что эти ходы вполне оправданы. Порой креативность гения и «грубая сила» машины дают один и тот же результат.[345]

Мы уверены в том, что впереди нас ждет еще немало сюрпризов. Изучив множество передовых технологий и наблюдая, как один за другим рушатся перед натиском инноваций бастионы человеческой уникальности, мы все меньше и меньше верим в то, что какая-либо задача сможет вечно сопротивляться автоматизации. Это значит, что нам придется становиться все более адаптивными и гибкими в своих карьерных ожиданиях. Мы должны быть готовы уходить из профессий, которые пали жертвами автоматизации, и искать новых возможностей там, где машины лишь дополняют и усиливают человеческие способности. Возможно, когда-нибудь мы увидим компьютерную программу, которая сможет изучить ситуацию в том или ином бизнесе, выявить скрытые возможности и написать такой хороший бизнес-план, что каждый венчурный капиталист будет готов немедленно инвестировать. Возможно, однажды мы увидим компьютер, способный написать вдумчивый и глубокий обзор на сложную тему. Возможно, мы увидим и диагностический медицинский компьютер, обладающий всем диапазоном знаний и опыта человека-врача. Может быть, когда-нибудь мы увидим также компьютер, способный подняться по лестнице в квартиру пожилой женщины, измерить ей давление, взять анализ крови, поинтересоваться, приняла ли она лекарство, – и при этом не напугать ее, а утешить. Мы не думаем, что все это появится в ближайшее время, однако мы уже знаем, как легко недооценить силу цифровых, экспоненциальных и комбинаторных инноваций. Поэтому никогда не говорите «никогда».