ИИ оставит людей без работы — или мы снова упускаем что-то важное? Часть 1

Если один специалист благодаря ИИ выполняет работу десятерых, чем будут заниматься остальные девять?
(c) Джон Мейнард Кейнс

Представьте обычный понедельник в компании. Разработчик за час создает прототип функции, на которую раньше отводили неделю. Маркетолог к обеду получает двадцать вариантов рекламной кампании. Аналитик за несколько минут готовит отчет и выясняет, почему снизились продажи. Руководитель сперва радуется росту эффективности, а затем заглядывает в штатное расписание. Впрочем, можно ничего и не представлять: в некоторых компаниях подобное уже происходит.

Влад Лукашенко

Руководитель SEO и веб-аналитики в компании «Тензор» (разработчик saby.ru), автор Telegram-канала «ВладПРО»

Больше десяти лет я занимаюсь аналитикой, SEO и управлением командами в digital-маркетинге. В своем Telegram-канале и на сайте рассказываю о практической стороне маркетинга. Консультирую по аналитике веб-проектов и настройке маркетинговых инструментов, а также помогаю проводить технические собеседования специалистов по разным источникам трафика.

Итак, ИИ уже не просто тема для разговоров о далеком будущем. Ему не нужно писать идеальный код, создавать выдающуюся рекламу или разбираться в бизнесе лучше человека. Достаточно достаточно дешево выдавать приемлемый результат — и заказчик может решить, что прежний объем оплачиваемого человеческого труда ему больше не нужен.

Но в этой арифметике часто забывают о второй части уравнения. Если услуга становится дешевле, ее начинают заказывать те, кому она прежде была не по карману. Если производство ускоряется, появляются продукты, которые раньше было невыгодно выпускать. А вокруг новых продуктов возникают внедрение, контроль, обслуживание и неожиданные возможности для заработка.

Поэтому вопрос не сводится к тому, «лишит ли ИИ работы программиста, маркетолога или врача?» Некоторых работников и представителей целых специальностей он, несомненно, вытеснит. Важнее другое: сможет ли новый спрос породить больше рабочих мест, чем автоматизация успеет устранить?

История не подсказывает однозначного ответа, но помогает понять, как это работает. Эту статью-размышление я разделил на две части — иначе она получилась бы слишком объемной. В первой, исторической, разберем, почему станки, электричество, компьютеры и интернет не положили конец занятости. Во второй, футурологической, посмотрим, может ли тот же механизм сработать в эпоху ИИ и в каких случаях сравнение с прежними технологическими революциями вводит в заблуждение.

Почему работа до сих пор не исчезла

В этой части я в основном опираюсь на данные из США. Они позволяют проследить длительные тенденции и конкретные причинно-следственные связи, однако результаты не обязательно будут такими же в каждой стране.

Станок сокращает трудозатраты, а дешевая ткань расширяет спрос

Механический станок действительно вытесняет работников. Если фабрике нужно произвести прежний объем ткани, но теперь один ткач выпускает ее в несколько раз больше, часть сотрудников оказывается лишней. Луддиты не ошибались в том, что машины способны уничтожать рабочие места. Ошибкой было бы лишь считать, что на этом история заканчивается.

Станки удешевляли ткань. Покупатели, которым раньше приходилось экономить на одежде и домашнем текстиле, теперь могли приобретать больше. Фабрики наращивали выпуск, а значит, им требовались сырье, транспортировка, ремонт оборудования, управление и продажи. Джеймс Бессен проследил эту динамику на данных за два столетия по американской текстильной, сталелитейной и автомобильной промышленности: рост производительности долго сочетался с увеличением занятости — до тех пор, пока рынки не насыщались. После этого дальнейшая автоматизация уже могла вести к сокращению числа работников. Bessen, Automation and Jobs: When Technology Boosts Employment.

В этом и заключается первое важное ограничение: технология создает новые рабочие места, пока снижение цены привлекает достаточно новых покупателей.

Железные дороги действовали иначе: они не только удешевляли уже существующую услугу, но и создавали инфраструктуру, которой прежде не было. Во время строительства первой трансконтинентальной магистрали США в Union Pacific трудились более восьми тысяч европейских иммигрантов, а в Central Pacific — свыше десяти тысяч китайских рабочих. Частные компании не хотели брать на себя весь риск, поэтому государство выделило землю и финансирование. National Archives, Pacific Railway Act.

Перед нами два новых источника занятости: расширение выпуска подешевевших товаров и строительство объектов, которые стали возможны благодаря развитию технологий.

Автомобиль создал рабочие места далеко за пределами завода

С 1908 по 1927 год компания Ford выпустила более пятнадцати миллионов автомобилей Model T. За это время минимальная цена машины упала с первоначальных 850 до 260 долларов. Конвейер сократил трудозатраты на сборку одного автомобиля — и одновременно помог превратить его из дорогой игрушки в товар массового спроса. The Henry Ford, Henry Ford and the Assembly Line.

Если рассматривать только сборочный цех, кажется, что люди проиграли машинам. Стоит взглянуть шире — и картина меняется. Миллионы автомобилей нужно было продавать, страховать, заправлять и ремонтировать. Для них строили дороги, мотели и станции обслуживания. Машины преобразили торговлю и открыли новые возможности для перевозок. Рабочие места появились не потому, что конвейер был «дружелюбен к человеку», а потому, что вокруг доступного автомобиля сложилась новая потребительская система.

Впрочем, эффект распределялся неравномерно. Исследование электрификации американской промышленности за 1890–1940 годы показало: в отраслях с изначально небольшими предприятиями, расположенных в определенных округах, электричество сопровождалось ростом производства и занятости. Там же, где преобладали крупные компании, производительность могла повышаться без заметного увеличения числа работников. Fiszbein et al., Powering Up Productivity.

Поэтому нельзя судить о влиянии технологии только по числу сотрудников на одном автоматизированном предприятии. Но и обобщать рост всей отрасли на каждую компанию тоже нельзя: одни фирмы расширяют выпуск, другие благодаря тому же оборудованию сокращают смены.

Банкомат не упразднил кассиров, а изменил экономику банковских отделений

Историю банкоматов часто приводят как аргумент в дискуссиях об автоматизации. Она не теряет актуальности, сколько бы раз ее ни повторяли. В США число банкоматов с 1995 по 2010 год выросло примерно со 100 до 400 тысяч. Казалось бы, банковским кассирам оставалось только исчезнуть. Однако их количество увеличилось примерно с 500 тысяч в 1980 году до 550 тысяч в 2010-м. David Autor, Why Are There Still So Many Jobs?.

Банкоматы взяли на себя выдачу наличных, но заодно снизили расходы на работу отделений. Банки смогли открывать больше филиалов, а сотрудники стали уделять больше внимания продажам и обслуживанию клиентов. Автоматизация одной операции изменила экономическую модель всей услуги.

Сегодня ситуация снова меняется: онлайн-банкинг и дальнейшая автоматизация уже сокращают потребность в кассирах. Это отражено в прогнозе Бюро трудовой статистики США. BLS, Tellers.

В то же время компьютеры породили профессии, которые было невозможно предсказать, глядя на работу банковского кассира. В американских классификаторах появились инженеры компьютерных приложений и проектировщики электронных схем, а позднее — аналитики кибербезопасности. Авторы исследования New Frontiers подсчитали, что около 60% занятости в США в 2018 году приходилось на специальности, названия которых появились в классификаторах после 1940-го. Это не означает, что все они возникли благодаря компьютерам: на рынок труда влияли также рост доходов, развитие медицины, изменения культуры и спроса на услуги. Но перечень видов человеческого труда действительно постоянно менялся. Autor et al., New Frontiers, 2024.

Новые специальности возникали параллельно с исчезновением старых операций. Их нельзя было вывести из одной лишь работы банкомата: обслуживание устройства — только малая часть новой компьютерной экономики.

Интернет вытеснил привычную розницу, но создал новую

Интернет наглядно показывает, почему вопрос «технология создала или уничтожила рабочие места?» обычно сформулирован слишком упрощенно. Он подорвал бизнес каталогов, туристических агентств, печатных объявлений и многих посредников. Одновременно понадобились склады, курьеры, разработчики, специалисты по платежным системам, поисковой оптимизации, кибербезопасности и анализу покупательского поведения.

С декабря 1997-го по декабрь 2016 года число работников в американской категории электронной торговли и торговли по почте выросло с 212,6 до 380,1 тысячи — почти на 80%. При этом динамика не была непрерывным ростом: после бума доткомов и кризиса 2008 года происходили спады. BLS, Employment Growth and Wages in E-commerce.

Очевидно, экономика будущего не ограничится сегодняшним набором профессий. Но новая специальность появится лишь тогда, когда кто-то будет готов платить за результат ее работы.

Главный принцип технологических революций

Все четыре примера можно описать простой арифметикой. Предположим, раньше на один заказ уходило десять часов, а после автоматизации — пять. Если количество заказов осталось прежним — сто, — общий объем человеческого труда сократился с тысячи до пятисот часов. Чтобы работы стало больше, число заказов должно вырасти более чем вдвое.

За счет чего возможен такой рост? Иногда прежние покупатели заказывают больше, потому что цена снизилась. Иногда появляются новые клиенты. Порой возникает продукт, которого раньше не существовало. А бывает, что вокруг автоматизированного процесса формируется целая цепочка новых задач — физических, организационных и интеллектуальных.

Рост производительности сам по себе не создает рабочие места. Он снижает цену доступа к возможностям, а дальше решающую роль играет спрос.

Поэтому история не гарантирует благополучного исхода. Зато она дает полезный инструмент для оценки прогнозов. Недостаточно просто заявить, что ИИ «усилит» ту или иную профессию. Нужно показать, какая новая услуга появится, кто станет ее покупать и почему экономия на одной операции не обернется исключительно сокращением штата.

К чему привел разбор исторических примеров

Опыт прошлых технологических революций можно обобщить в четырех выводах:

• автоматизация и правда устраняет отдельные операции, рабочие места, а иногда и целые профессии;

• число рабочих мест растет лишь тогда, когда снижение цены привлекает достаточно новых покупателей или формирует рынок, которого раньше не было;

• новые занятия чаще возникают за пределами автоматизированного процесса — в инфраструктуре, внедрении, обслуживании, контроле и смежных услугах;

• рост распределяется неравномерно и не продолжается бесконечно: отрасль может расширяться, пока отдельная компания сокращает персонал, а насыщение рынка способно изменить эффект технологии на противоположный.

Выходит, сама по себе производительность ничего не гарантирует. Чтобы оценить последствия ИИ, важно учитывать не только сэкономленные часы, но и то, какие услуги благодаря этому станут доступнее, кто будет ими пользоваться и сколько человеческого труда потребуется для их создания и поддержки.

Во второй части я порассуждаю о том, какие новые направления — не просто профессии, а целые сферы — может открыть ИИ. За основу возьму четыре вывода из этой статьи, поэтому футурологических прогнозов в духе фантастов XX века не будет.

Кстати, если вам интересны мои размышления об ИИ, загляните в предыдущие публикации: судя по всему, обсуждение в комментариях там все еще продолжается.

Восстание машин откладывается: почему интеллект без собственных целей еще не стал разумом

 

Источник