Всего несколько поколений назад подавляющее большинство людей жили за чертой бедности. И только работа позволяла им не умереть с голоду, и то не всегда. Поэтому они так боялись ее лишиться.
Наши современники, которые родились после Второй мировой войны и не застали голода, лишений и неопределенности, тоже не представляют себе жизни без работы. Мы выросли с убеждением, что, если старательно учиться и усердно работать, жизнь будет размеренной и предсказуемой, а благосостояние будет расти. По сути, вся наша жизнь крутится вокруг работы: сначала мы к ней готовимся, затем – выполняем, а потом, на пенсии, наслаждаемся ее результатами.
В следующие десятилетия мы будем жить еще лучше, богаче и интереснее благодаря научно-техническому прогрессу. Однако неизбежная автоматизация всех сфер жизни приведет к тому, что хорошей, достойно оплачиваемой работы для людей будет меньше. Вероятно, на всех жителей планеты ее не хватит.
В Великобритании 30 % рабочих уверены, что машины заменят их в ближайшие 20 лет.
С одной стороны, это не так плохо: можно будет жить в свое удовольствие, не дожидаясь пенсии. С другой – это страшно и непривычно. Однако нечто похожее происходит уже более 250 лет – со времен промышленной революции. Одни профессии полностью умирают, другие видоизменяются, третьи появляются.
Возьмем, к примеру, сельское хозяйство. Сегодня в этой сфере занято во много раз меньше людей, чем 100–200 лет назад. Фермеры все еще нужны, но не в таком количестве. Рабочих в полях уже почти полностью заменили машины.
Технологическая безработица реальна как никогда. И уже сегодня важно знать, что ждет нас в будущем:
▶ Хватит ли работы на всех?
▶ Что делать, если однажды мы окажемся в мире без работы?
▶ Какова роль государства в новом мире?
Ответы на эти и другие вопросы дает Дэниел Сасскинд в книге «Будущее без работы. Технология, автоматизация и стоит ли их бояться». Автор уверен, что ждать Большого взрыва, когда однажды утром люди проснутся и не найдут, чем заняться, не стоит, а к изменениям можно подготовиться.
С каждым годом машины делают все больше работы, которую раньше выполняли люди. Постепенно они присваивают себе человеческие задачи и способности, которые можно разделить на три основных типа – физические, когнитивные и эмоциональные.
Физические задачи
К этому виду задач относится все, что раньше люди делали руками. Их уже практически полностью автоматизировали.
Доильные машины, беспилотные тракторы и сеялки, дроны, пасущие овец и коров, роботы, собирающие апельсины и виноград, автоматические опрыскиватели и сортировщики продуктов – все эти технологические инновации повысили эффективность выполнения задач, но лишили людей работы.
Физический труд человека в развитых странах уже стал редкостью во многих отраслях.
В Японии дроны опрыскивают около 90 % полей.
В Великобритании есть ферма, которая сеет, выращивает и убирает ячмень без участия людей.
Американский сельскохозяйственный концерн Cargill использует систему распознавания лиц для мониторинга самочувствия коров.
На автомобильных производствах около 80 % работы выполняют роботы.
За восьмичасовой рабочий день человек-строитель может качественно уложить 300–600 кирпичей. А робот-строитель Sam100 – более 3000.
По прогнозам компании Balfour Beatty, в 2050 году на строительных площадках не останется людей.
Мир стоит на пороге революции в управлении транспортными средствами. Ежесекундно в мире кто-то получает травму в результате ДТП, а каждые 20 секунд кто-то погибает. Беспилотные автомобили должны сделать города более безопасными. Но что делать водителям – представителям одной из самых многочисленных профессий? Все они рискуют остаться без работы уже в ближайшие годы.
Ford обещает выпустить безопасный беспилотный автомобиль уже в 2021 году.
Представители Tesla заявили, что автомобили компании уже обладают уровнем безопасности, значительно превышающим человеческий.
Беспилотники оккупируют не только дороги, но и воздушное пространство.
Amazon запатентовала «гнезда для дронов» – здания, где электронные летающие курьеры будут «жить» в ожидании новых задач.
Когнитивные задачи
Современные машины способны не только взаимодействовать с физическим миром, но и выполнять более сложные задачи – мыслить и анализировать. Искусственный интеллект уже присваивает задачи из сложных сфер, изначально не связанных с расчетами и вычислениями, например из сферы юриспруденции.
Система для рассмотрения кредитных соглашений, созданная компанией JP Morgan, за несколько секунд выполняет задачу, требующую 460 тысяч человеко-часов.
Программа, разработанная по заказу юридической фирмы Allen & Overy, способна подготовить документы для сделок с деривативами всего за три минуты, а опытный юрист тратит на эту задачу около трех часов.
Впечатляюще выглядят результаты машин в медицинской диагностике.
Программа компании Deep Mind производит диагностику 50 заболеваний глаз с погрешностью 5,5 %. Лишь два из восьми опытных офтальмологов показали более высокий результат.
Во всем, что связано с расчетами, машины превосходят человека.
Система искусственного интеллекта японской компании Fukoku Life Insurance рассчитывает страховые выплаты, выполняя работу 34 сотрудников.
