Мы являемся свидетелями технологической революции, разворачивающейся в режиме реального времени. Появление умных машин открывает некоторые пугающие возможности; для нашей экономики, для нашей демократии, даже, в самых катастрофических сценариях, для нашего дальнейшего существования как вида. Но, если мы будем действовать сообща, в эпоху искусственного интеллекта мы могли бы восстановить средний класс, говорит Дэвид Отор из Массачусетского технологического института, один из ведущих экономистов по труду в мире.
Автор видит потенциальное будущее, в котором мы используем мощь ИИ для создания целого ряда хороших рабочих мест для людей, которые остались без работы за последние несколько десятилетий. Даже при таком оптимистичном сценарии ИИ серьезно повлияет на рынок труда. Но, по словам автора, с помощью согласованных усилий и разумной политики мы можем воплотить мечту о более процветающей и равноправной экономике в реальность.
В течение последних четырех десятилетий технологии были в основном движущей силой усиления неравенства. С 1990-х годов Автор и его коллеги обнаружили гору?. Автор называет это "поляризацией рабочих мест". В принципе, компьютеры отлично подходили для работы работников с высоким доходом и высшим образованием, но не так хороши для работы всех остальных. Исследование автора предполагает, что компьютеры уничтожили ряд рабочих мест на производстве и в офисах, которые когда-то предоставляли солидные возможности американцам без высшего образования.
Но новые эмпирические данные свидетельствуют о том, что эпоха ИИ могла быть другой. Это создает вероятность того, что вместо высококвалифицированных работников с высшим образованием, получающих большую часть преимуществ от помощи интеллектуальных машин, наибольший прирост могут получить менее квалифицированные работники, не получившие высшего образования. Автор надеется, что при правильной политике по подготовке и оказанию помощи американцам в достижении успеха в этой новой экономике искусственного интеллекта мы могли бы сделать более широкий круг работников намного лучше на целом ряде рабочих мест, снизив барьеры для входа и создав новые возможности.
"Давайте использовать ИИ для восстановления среднего класса", - заявляет автор. Это могло бы стать лозунгом новой технологической эры.
Когда технология была движущей силой равенства.
Технологические изменения не всегда были причиной усиления неравенства. На самом деле, говорит автор, технология когда-то давала значительный импульс для создания и расширения среднего класса.
Но стоит отметить, что эта история началась с разрушений и страданий. И вполне возможно, что даже в счастливом экономическом будущем, которое предвидит Autor, все будет происходить аналогичным образом.
До промышленной революции мастерами производства были квалифицированные ремесленники. Эти работники относительно неплохо зарабатывали на жизнь, производя такие товары, как текстиль и инструменты, в основном своими руками.
Затем наступил век машин и фабрик, и многие ремесленники увидели, что их средства к существованию уничтожены. Довольно печально, что в 1811 году так называемые "луддиты", группа недовольных ремесленников в Британии, начали саботировать текстильные машины, с которыми они были вынуждены конкурировать.
Эти машины сделали текстильную промышленность намного более производительной; значительно упростили производство текстиля; и сделали одежду дешевле для широких масс, тем самым повысив уровень жизни общества. Луддиты с их олдскульным способом создания вещей не могли конкурировать, и их процветание упало.
"Луддиты восстали не просто так", - говорит автор. "Их работа обесценивалась".
Рабочие места на заводах с поддержкой машин, которые заменили кустарный труд, оплачивались меньше. Но со временем рабочие места на производстве улучшились, особенно после того, как недавно электрифицированные заводы начали производить более сложные гаджеты и машины, такие как автомобили. Технология, использованная в этом производстве, была дорогой, и ее использование требовало определенного набора навыков. Титаны индустрии поняли, что лучше всего платить хорошую заработную плату, чтобы гарантировать, что они наберут и удержат квалифицированную рабочую силу. Навыки, в которых нуждались эти работники, не требовали высшего образования, но, тем не менее, они были ценными.
В индустриальную эпоху многие американцы, даже если они не обязательно отличались в школе, могли найти хорошую работу, выполняя то, что Автор называет "работой средней квалификации". Это были рабочие места, которые требовали от работников умения читать, выполнять элементарную математику и обладать другими навыками, но им не нужны были элитные навыки, обычно приобретаемые за годы образования. Работники, выполняющие работу средней квалификации, обычно следовали формальным инструкциям, таким как "вставьте сюда этот виджет и дважды поверните" или "возьмите все наши квитанции, создайте документ, отслеживающий их с помощью этой пишущей машинки, а затем сложите их все".
Рабочие места средней квалификации обычно находились в таких местах, как заводские цеха, или в офисах, где они вели бухгалтерию, составляли бумажные отчеты, звонили поставщикам и клиентам по телефону. И оказалось, что они платили относительно хорошо. Вот почему, по словам автора, "Индустриальная эпоха действительно помогла среднему классу вырасти".
В ту эпоху, по словам автора, технология была движущей силой равенства. Это создало спрос на своего рода ценную работу, которую мог бы выполнять широкий спектр общества. "Это дало нам этот попутный ветер, способ организации работы, который мог бы очень продуктивно использовать людей, имевших только среднее образование", - говорит Автор. "Большинству людей не нужно было высшее образование, чтобы добиться успеха в том виде работы и предоставить тот опыт, который был востребован в то время".
Но, конечно, не только технологии позволили возникнуть этой экономике с более широким распределением благосостояния. Также помогли политические и институциональные факторы, особенно, по словам автора, государственные инвестиции в всеобщее образование K-12, которое помогло подготовить детей к работе в растущих секторах экономики.
Компьютеры перезагружают рынок труда
Эпоха персональных компьютеров оказалась непохожей на предшествующую ей индустриальную эпоху. Такие технологии, как электричество, водопровод, конвейерные ленты, промышленные гаджеты, безделушки и машины всех видов, были благом для создания хороших рабочих мест для широкого круга американцев — даже для тех, кто не был книжным, прилежным или исключительно одаренным. Однако компьютеры оказались для них в значительной степени обузой. Исследование автора показывает, что в основном это были элитные работники с высшим образованием, которые получили большую часть преимуществ.
"Компьютерная эра фактически обесценила массовый опыт и создала значительно возросший спрос на элитный опыт", - говорит Автор.
Работа юристов, врачей, трейдеров с Уолл-стрит, руководителей корпораций, профессионалов всех мастей - так называемых "работников умственного труда" — стала намного продуктивнее и ценнее благодаря компьютерам. Они получили огромную выгоду от возможности отправлять электронные письма, создавать цифровые таблицы, осуществлять поиск в Интернете, создавать новые приложения, мгновенно торговать акциями и информацией по всему миру. Компьютеры значительно улучшили способность этой элитной группы выполнять свою работу, а поскольку их работа требовала многолетнего образования и труднодоступных знаний и навыков, приток других людей для ее выполнения был относительно медленным. Это означало, что этим профессионалам просто продолжали платить все лучше и лучше.
Тем временем число рабочих мест в нижней части спектра оплаты труда — уборщиков, поваров быстрого питания, кассиров, посудомоек, охранников и так далее - продолжало расти, но они не видели тех же преимуществ работы от новых технологий. Что еще хуже, многие из тех рабочих мест "средней квалификации" - тех, которые были созданы в индустриальную эпоху и помогли создать средний класс, — были уничтожены новыми технологиями. Многие рабочие места на производстве были захвачены роботами. Другие желанные рабочие места в офисах — рабочие места, которые когда-то позволяли работникам без высшего образования войти в прибыльные компании, - были автоматизированы компьютерным программным обеспечением. Многие из этих работников были вынуждены покинуть хорошо оплачиваемые профессии и перейти на низкооплачиваемые в сфере услуг.
Почти десять лет назад Автор написал влиятельную статью, в которой утверждал, что главной причиной этой "поляризации" было то, что компьютеры могли и не могли делать. Компьютеры — в то время — можно было запрограммировать только на выполнение задач с помощью четких, пошаговых инструкций или формальных правил. Это, к сожалению, по-прежнему ставит на плаху многие рабочие места средней квалификации — потому что многие из этих профессий делали именно то, что могли делать компьютеры и роботы. Они следовали формальным правилам. Будь то на конвейере или при выполнении большого количества канцелярской работы в офисах, многие из этих задач можно было бы разбить на пошаговые процедуры, на выполнение которых можно было бы запрограммировать машины. И, таким образом, многие из них были автоматизированы, а работники, которые занимали эти рабочие места, были вынуждены заниматься низкооплачиваемыми профессиями.
Но хотя Автор рассматривал компьютеры как основной фактор растущего неравенства, он был оптимистичен в отношении будущего роста числа рабочих мест. Он не думал, что большинство рабочих мест будут автоматизированы. Это потому, что он рассматривал ограничения компьютеров как своего рода большой барьер безопасности, защищающий целый ряд рабочих мест как на верхнем, так и на нижнем уровнях рынка труда.
Компьютеры не могли выполнять такие функции, как рассуждение, принятие решений, абстрактное мышление, решение проблем или креативность, а это означало, что большинство высокооплачиваемых рабочих мест с высшим образованием на данный момент были безопасными. Более того, то, что компьютеры могли делать, улучшало — или, на экономическом жаргоне, "дополняло" — работу высококвалифицированных работников, позволяя им специализироваться и совершенствоваться в своих навыках добывания хлеба с маслом.
В то же время компьютерные технологии не могли выполнять большую часть работы для низшего класса. У них не было навыков общения с людьми. Они не могли бы подавать латте или еду с улыбкой. Несмотря на постоянные достижения, роботы не могли выполнять большинство ручных задач, таких как уборка или сборка различного рода вещей. Даже когда роботов можно было использовать для создания чего-либо, они были дорогими, и их нужно было программировать с помощью пошаговых инструкций в очень контролируемой среде, например, на точно спроектированной сборочной линии.
Автор назвал этот гигантский забор, защищающий рабочие места, "Парадоксом Поланьи", ссылаясь на блестящего венгерско-британского ученого и философа Майкла Поланьи. Поланьи написал книгу под названием "Неявное измерение", в которой отметил, что, по словам автора, "Мы знаем больше, чем можем рассказать". То есть мы понимаем, как делать много вещей — например, ездить на велосипеде, пользоваться молотком, чистить унитаз, отпускать саркастические шутки, узнавать лица людей, которых мы не видели десятилетиями, — но, если бы нас спросили, было бы очень сложно записать пошаговые инструкции и процедуры, как это делать.
"Причина, по которой я обратился к Поланьи в этой статье, заключалась в том, чтобы сделать замечание, что — в то время — чтобы автоматизировать что-то с помощью компьютеров, вам нужно было понимать это явно, а не просто молчаливо, потому что вам нужно было написать программу, чтобы неразумная, нетворческая машина, не решающая проблемы, могла выполнить все шаги без особого участия человека", - говорит Автор. "Компьютеры не могли импровизировать, не могли что-то придумать сами".
Расцвет ИИ.
Когда автор десять лет назад написал свою влиятельную статью, машинное обучение, основа современных систем искусственного интеллекта, находилось только в зачаточном состоянии. И тогда шли яростные дебаты о том, на что в конечном итоге способны эти новые системы искусственного интеллекта, тем более что они, похоже, работают не так, как работает наш мозг. Эти системы, по сути, обрабатывают кучу данных, а затем изучают шаблоны и ассоциации, которые они могут копировать и ремиксировать. Они не рассуждают, по крайней мере, так, как мы традиционно думали, что рассуждения работают.
Но еще десять лет назад Автор и его коллеги предвидели, что машинное обучение способно делать то, что не под силу традиционным компьютерным программам. "Это преодолевает парадокс Поланьи", - говорит автор. Другими словами, людям не нужно записывать процедуры, чтобы ИИ что-то делал. Вам не нужно программировать их с помощью пошаговых инструкций. Вы просто скармливаете им кучу данных, и они отправляются на гонки.
За последние несколько лет — и особенно в последние несколько месяцев - выяснилось, что эти машины для распознавания образов способны на невероятные подвиги. Сейчас они, например, делают такие вещи, как перевод изображений мозговой активности в слова, по сути, читая наши мысли. Даже некоторые из лучших ученых в области компьютеров и мозга изо всех сил пытаются понять, как они делают подобные вещи.
Теперь, вместо того, чтобы пытаться программировать машины, чтобы они что-то делали, мы пытаемся выяснить, как машины делают то, что они делают. "Итак, это то, что я теперь называю "Местью Поланьи", - говорит Автор. "Теперь компьютеры молчаливо понимают все виды вещей, которые они не могут нам объяснить".
Итак, да, автор считает, что мы вступаем в новую технологическую эру. Эра умных машин. Компьютеры теперь могут преодолеть барьер безопасности, защищающий целый ряд рабочих мест, ту четкую грань, разделяющую то, что могут делать компьютеры, и то, что могут делать люди. И сейчас мы наблюдаем за развитием новой эры, когда существует большая неопределенность в отношении того, что произойдет.
Счастливый сценарий.
Давайте начнем со счастливого потенциального будущего: ИИ не стирает полностью наши сравнительные преимущества как человеческих существ; скорее, он в основном просто повышает нашу способность что-то делать.
Если это так, автор видит реальную возможность того, что эта новая технологическая эра может развиваться аналогично индустриальной эпохе. Это может начаться с разрушений и страданий для некоторых элитных работников, как это произошло с ремесленниками. Но этот процесс мог бы также сделать нашу экономику более производительной, товары и услуги дешевле, наш уровень жизни выше, и — если мы будем проводить правильную политику — это могло бы сделать целую кучу людей без высшего образования намного более способными выполнять целый ряд ценных работ.
Оптимистичное видение автора подтверждается некоторыми ранними доказательствами. За последние несколько месяцев было проведено два эмпирических исследования экономических эффектов ИИ, которые предполагают, что это значительно улучшает работу низкоквалифицированных работников и оказывает выравнивающий эффект на рынке труда. Одно исследование, о "Planet Money" на прошлой неделе, показало, что менее опытные и низкоквалифицированные представители службы поддержки клиентов увидели значительный рост производительности своей работы после того, как их компания представила чат-бота с искусственным интеллектом, который помогал им в их работе. Более опытные, более квалифицированные представители увидели мало пользы или вообще не увидели ее.
Другое исследование, на которое автор обратил наше внимание, показало нечто подобное. Двое студентов автора из Массачусетского технологического института провели эксперимент, в ходе которого ChatGPT помогал людям выполнять различные письменные задания. Они обнаружили, что менее квалифицированные писатели в конечном итоге стали намного лучше писать, в то время как высококвалифицированные рабочие получили некоторую, но меньшую выгоду. В результате неравенство между работниками уменьшилось.
Если результаты этих исследований можно будет воспроизвести и использовать в масштабах всей экономики, это создаст целую кучу возможностей.
Автор представляет экономику, в которой с помощью ИИ более широкий круг работников мог бы выполнять ту работу, которая в настоящее время выполняется высшим эшелоном рабочей силы. "Хороший сценарий - это тот, в котором ИИ делает элитный опыт дешевле и доступнее", - говорит Автор. "Внезапно эти работники могут обобщить литературу, написать приличный документ, составить расписание, провести медицинский анализ, разработать продукт, проложить маршрут, возможно, даже управлять самолетом".
Другими словами, рабочие места, которые в настоящее время зарезервированы для более элитных работников, могли бы выполняться низкоквалифицированными работниками теперь, когда им могут помочь умные машины. Это могло бы не только удешевить товары и услуги, но и открыть широкие возможности для большего числа людей.
Но, говорит автор, нам нужно будет переоснастить нашу систему образования, чтобы помочь воплотить это в реальность, позволив людям приобрести "основополагающие навыки" для различных отраслей промышленности и обучив их, как эффективно использовать эту новую технологию. Он видит параллель в индустриальной эпохе, когда всеобщее образование K-12 помогло подготовить широкий круг американцев к работе в промышленности. Автор говорит, что нам также понадобятся другие стратегии со стороны правительства, бизнеса, университетов, некоммерческих организаций, чтобы помочь создать этот мир.
"В принципе, работники средней квалификации будущего могли бы быть людьми, обладающими основополагающими навыками в здравоохранении, в профессиях, в путешествиях и услугах", - говорит Автор. Тогда, с помощью ИИ, они могли бы стать действительно хорошими на этих работах.
Конечно, даже при таком радужном сценарии опыт некоторых высокооплачиваемых профессионалов был бы обесценен, потому что они столкнулись бы с новой конкуренцией со стороны новичков, обладающих улучшенным ИИ. Но Автор представляет, что это происходит постепенно. "Я не думаю, что все они будут просто выброшены с верхних этажей офисных зданий", - говорит Автор.
По словам автора, этот сценарий может иметь и другое потенциальное преимущество: "В долгосрочной перспективе это означает, что меньшему количеству людей придется учиться в колледже, а это дорого".
