Роботы наступают - Страница 48

Образование и взаимодействие с машинами

До сих пор проблема сокращения рабочих мест в результате развития технологий автоматизации, как правило, решается предоставлением работникам возможностей для прохождения дополнительного обучения и повышения квалификации. Считается, что так они могут перейти в другой, более высокий сегмент рынка труда. Как мы видели в главе 1, активное внедрение роботов и технологий самообслуживания в различных отраслях, например в сфере быстрого питания и розничной торговли, грозит безработицей миллионам людей, занимающимся малоквалифицированным трудом. Можно не сомневаться, что именно переподготовка и переобучение будут предложены этим людям в качестве главного решения проблемы трудоустройства. Однако, как следует из содержания этой главы, вечное противостояние технологий и образования приближается к развязке: машины подбираются к профессиям, требующим высокой квалификации.

Среди экономистов, наблюдающих за развитием этой тенденции, формируется новый вариант привычного подхода к проблеме безработицы: по их мнению, в будущем вся работа будет выполняться во взаимодействии с машинами. Наиболее активными проповедниками этой идеи стали Эрик Бринолфссон и Эндрю Макафи из MIT, которые советуют людям «присоединиться к машинам» и перестать видеть в них соперников.

Несмотря на всю его разумность, новым этот совет вряд ли можно назвать. Обучение работе с новейшими технологиями всегда было ключом к успешной карьере. Раньше это называлось «обучением навыкам работы на компьютере». Тем не менее мысль о том, что сейчас, на этом последнем витке прогресса, сопровождающемся экспоненциальным ростом информационных технологий, данное решение может считаться адекватным, вызывает очень большие сомнения.

Олицетворением идеи симбиоза машины и человека стала относительно малоизвестная игра под названием «шахматный фристайл». Сейчас, когда прошло более десяти лет после победы суперкомпьютера Deep Blue компании IBM над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым, все сходятся в том, что при игре в шахматы с компьютером один на один у человека нет никаких шансов на победу. Шахматный фристайл, напротив, командная игра. Группы игроков, каждый из которых по отдельности может и не быть гроссмейстером с мировым именем, соревнуются друг с другом. При этом им разрешается пользоваться компьютерными программами для игры в шахматы при подготовке к каждому ходу. На сегодняшний день команды людей с доступом к разным шахматным алгоритмам могут победить любой компьютер.

У идеи о том, что вместо полной автоматизации в будущем на рынке труда будет доминировать принцип взаимодействия человека и машины, есть ряд очевидных недостатков. Первый контраргумент — никто не может поручиться, что доминирование смешанных команд из людей и машин в шахматах будет продолжаться вечно. По моему мнению, используемый этими командами подход — оценка и сравнение результатов применения различных шахматных алгоритмов при принятии решения о следующем ходе — уж очень сильно напоминает то, что делает система Watson компании IBM, когда она одновременно запускает сотни алгоритмов поиска информации, а затем ранжирует полученные результаты для определения оптимального. Не думаю, что буду далек от истины, если предположу, что шахматный «метакомпьютер» с доступом ко множеству алгоритмов в конечном итоге сможет одержать победу над любой командой людей, в особенности если речь идет о скорости.

Кроме того, даже если подход с использованием смешанных команд из людей и машин способен обеспечить преимущество в будущем, сохраняет актуальность вопрос о готовности работодателей инвестировать в реализацию этого преимущества. Несмотря на все лозунги и слоганы, которыми корпорации пичкают своих сотрудников, правда в том, что большинство компаний не готовы доплачивать кругленькие суммы за показатели производительности «мирового уровня», когда речь идет о выполнении больших объемов более или менее рутинной работы в рамках повседневной деятельности. Если у вас есть какие-либо сомнения на этот счет, я бы предложил вам попробовать позвонить вашему интернет-провайдеру. Бизнес будет вкладывать деньги в те направления, которые имеют критически важное значение для его основной деятельности, — другими словами, в те виды деятельности, которые обеспечивают ему конкурентное преимущество. В общем все, как и прежде. Да и к тому же — и это важнее — нет и речи о привлечении новых людей. Работники, которых компании, вероятнее всего, будут нанимать, чтобы вооружить последними технологическими новинками, — это те же самые люди, которым и сегодня не грозит безработица. Речь идет о небольшом количестве самых отборных сотрудников. В своей книге 2013 г. «Среднего более не дано» (Average Is Over) экономист Тайлер Коуэн цитирует одного из знатоков шахматного фристайла, который называет лучших игроков продуктами «генетической аномалии». Вряд ли можно расценивать его слова как подтверждение идеи о том, что взаимодействие машины и человека является универсальным решением для всех, кто лишится своей рутинной работы. Не будем также забывать и о проблеме офшоринга, о которой говорилось выше. Среди 2,6 млрд жителей Индии и Китая найдется немало тех, кто сделает все, чтобы получить место в элите наемных сотрудников.

Кроме того, есть достаточные основания полагать, что многие из рабочих мест, предполагающих взаимодействие с машинами, будут существовать относительно недолго. Вспомним пример WorkFusion и то, как разработанные этой компанией алгоритмы машинного обучения постепенно автоматизируют все больше и больше видов работ, выполняемых фрилансерами. Подводя итог, приходится констатировать: если вам доведется работать в связке с интеллектуальной программной системой или под ее руководством, то — осознаете вы это или нет — вы сами научите ее всему, что вы знаете и умеете, и в конечном итоге она вас заменит.