ИИ делает ваш труд эффективнее – и дешевле

Дискуссия о влиянии искусственного интеллекта (ИИ) на рынок труда зачастую поляризована. «Технооптимисты» уверены, что ИИ приведет к взрывному росту производительности и все от этого только выиграют, «технопессимисты» прогнозируют массовое исчезновение рабочих мест и драматичный рост безработицы. Нобелевский лауреат по экономике Дарон Аджемоглу, много лет изучающий влияние технологий на рынок труда, выражает сомнение в первом сценарии, но и не спешит поддерживать второй.

Cама постановка вопроса о влиянии ИИ на рабочие места зачастую неверна, подчеркнул Аджемоглу на открытии Ежегодной конференции по экономике развития Всемирного банка, прошедшей на прошлой неделе. По его мнению, ошибка закрадывается в момент определения формата влияния ИИ на рынок труда: либо автоматизация, то есть замена работников, либо повышение их производительности.



Например, если «рабочий, забивающий гвозди, получает лучший молоток», позволяющий ему за то же время забить больше гвоздей, то, казалось бы, это позитивный эффект, рассуждает Аджемоглу. Но все не так просто, считает он. Такое «дополнение» рабочих мест технологиями действительно делает работников более эффективными. Но оно одновременно «коммодизирует» их навыки – делает их стандартизированными, широкодоступными и дешевыми. К примеру, технология GPS упростила доступ к навигации, тем самым уменьшив ценность уникальных навыков таксистов, которым раньше, чтобы получить эту работу, было необходимо знать все городские улицы и даже сдавать экзамен на знание маршрутов.

Поэтому вопрос о влиянии ИИ на рабочие места – это вопрос о том, сокращает ли ИИ ценность прежних навыков или же создаст новые задачи, которых раньше не было, и тем самым новые «хорошие» рабочие места. «Эконс» приводит выдержки из выступления Аджемоглу.


КРИЗИС ЗАНЯТОСТИ И ЛОВУШКА ДОПОЛНЯЕМОГО ТРУДА

Бедность и отсутствие экономических возможностей, которые выливаются в неравенство, остаются насущной мировой проблемой, особенно для развивающихся стран. Например, если использовать не экстремальный порог бедности в $2 в день, а более реалистичные $8, то выходит, что в странах Африки к югу от Сахары и на Индийском субконтиненте около 50 % населения живут за чертой бедности. А в большинстве развивающихся стран этот показатель составляет около 25 %. Неравенство тоже огромно: во многих странах индекс Джини, один из основных показателей неравенства, превышает 40 %, что считается высоким уровнем.

При этом более 1 млрд человек в мире – безработные. Среди молодежи безработица даже в странах со средним и высоким доходом превышает 10–15 %, а в некоторых регионах и все 20 %. Массовость неформальной занятости – а в некоторых странах, например, Латинской Америки и Африки она превышает 50 % – означает низкую производительность и низкую оплату.


Такая ситуация сложилась в США в первой половине XX века, когда появление конвейера Генри Форда – массового производства – изменило всю структуру экономики, приводит пример Аджемоглу. Оно повысило спрос не просто на «рабочие руки», а на конкретные новые навыки – управление сложными машинами, их проектирование и обслуживание, управление и координацию работы конвейерных линий. Масштаб производства требовал стандартизации – поэтому даже неинженерные специальности (работники складов, диспетчеры, учетчики) предполагали базовую грамотность и знание арифметики. Этот спрос на новые навыки во многом обеспечивался бумом на образование – в США массово открывались бесплатные средние школы, которые давали стране миллионы грамотных выпускников: спрос и предложение совпали по времени. Кроме того, работа на конвейере не предполагала пожизненного «стояния у станка» – начав рабочим, можно было дорасти до начальника производства: технология создала вертикальные траектории роста.

Аджемоглу приводит этот пример, чтобы показать: сейчас такого не происходит. Технология конвейера расширяла круг задач человека, способствовала возникновению новых профессий. А текущий путь развития ИИ либо автоматизирует задачи, заменяя человека, либо коммодизирует навыки, удешевляя труд человека.

Именно последнее Аджемоглу считает ловушкой: люди сохраняют рабочие места, но цена их труда девальвируется. ИИ вряд ли вызовет массовые увольнения. Но когда говорят, что ИИ представляет собой технологию повышения производительности (labour-augmenting technology), – это означает, что ИИ обесценивает навыки.

Аджемоглу разделяет симбиоз ИИ и труда на два типа: пассивно-дополняемый труд (augmented) – когда ИИ «забирает» суть работы, оставляя человеку пассивную функцию и редуцируя ценность его навыков; активно-дополняемый труд (complementary) – когда ИИ расширяет возможности человека, создавая новые задачи и новый спрос на труд.

Многие профессии, которые МВФ и Международная организация труда (МОТ) относят к категории «дополняемых» (augmented), на деле могут стать жертвами упрощения экспертизы. «Представьте себе, что случилось с лондонскими таксистами, когда технология GPS позволила конкурировать с ними в поиске всех сложных улиц. Именно это произойдет с тем, что МВФ, МОТ и многие другие считают технологиями дополнения труда», – предостерегает Аджемоглу.

Путь к росту зарплат лежит не через ускорение старых процессов, а через создание новых задач. Технологии должны быть не «интенсифицирующими», а «комплементарными». Только когда технология наделяет человека функциями, которых у него не было раньше, происходит расширение его компетенций и рост спроса на его труд. Такой подход Аджемоглу называет «ориентированным на работника» (pro-worker). «Я не так оптимистичен не потому, что не вижу возможностей ИИ, а потому, что не вижу, чтобы нынешние усилия двигались в этом направлении», – посетовал он.


ТРАЕКТОРИЯ РАЗВИТИЯ ИИ

Сторонники технологического оптимизма напоминают об успехе промышленной революции, в ходе которой общество добилось процветания с помощью автоматизации и масштабных инноваций. Аджемоглу с этим не спорит, но отмечает, что это лишь часть правды.

Промышленная революция в Великобритании действительно привела к росту благосостояния. Однако первые 80 лет оказались не такими уж счастливыми для многих работников, отмечает он. Реальная заработная плата почти не росла, занятость падала, а условия труда ухудшались.

Это похоже на сегодняшнюю траекторию развития ИИ, считает экономист. Лучше всего это иллюстрирует идея создания так называемого общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI), который должен уметь выполнять практически любые интеллектуальные задачи на уровне лучших специалистов. Такой подход заложили еще пионеры в области искусственного интеллекта – отец современной информатики Алан Тьюринг, нобелевский лауреат по экономике Герберт Саймон, один из основателей ИИ Марвин Мински и другие, кто верил, что машины будут мыслить точно так же, как люди. И если такая логика развития ИИ сохранится, он будет прежде всего заменять людей в выполнении существующих задач, а не создавать для них новые, беспокоится Аджемоглу. Особенно болезненными последствия такого подхода могут оказаться для развивающихся стран.
Текущее направление развития ИИ все-таки не является неизбежным. В истории вычислительной техники уже существовали альтернативные подходы. Именно идеи взаимодействия человека и компьютера в 1960-х гг. привели к появлению многих технологий, ставших основой персональных компьютеров и интернета. Именно тогда появились первые технологии, которые подпитывали ИТ-революцию, – такие как компьютерная мышь, гиперссылка, гипертекст, оконный интерфейс. Но нынешняя индустрия делает акцент на развитии ИИ именно в сторону AGI, которое затем грозит перейти в полную автоматизацию.

И даже если развивающиеся страны решат внедрять ИИ медленно, это не защитит их – они все равно могут столкнуться с последствиями автоматизации в развитых экономиках из-за изменений в глобальном разделении труда.

Дополнительная проблема для многих развивающихся государств заключается в их слабой цифровой инфраструктуре – дата-центрах, сетях связи, программном обеспечении, платформах и т. п. Если у страны нет необходимых цифровых ресурсов и навыков, она не сможет в полной мере воспользоваться преимуществами новых технологий.

Действительно благоприятный для общества сценарий развития ИИ предполагает сочетание двух условий: развитие «ориентированного на работника» ИИ и достаточную цифровую готовность самих стран. Тогда они смогут обеспечить быстрые внедрение ИИ, рост производительности и создание новых рабочих мест. Так что вопрос здесь не только в технологических ограничениях.

Главный вызов эпохи ИИ – не адаптация к исчезновению рабочих мест, а поиск способов сделать так, чтобы новые технологии расширяли роль человека в экономике. От этого и зависит, поможет ли ИИ снизить уровень бедности и неравенства или, наоборот, усилит существующие проблемы. «Мы, возможно, недооцениваем проблемы, с которыми еще столкнемся. Но это не значит, что мир должен быть мрачным. Еще есть возможность перенаправить развитие ИИ так, чтобы он способствовал созданию рабочих мест как в промышленно развитых, так и в развивающихся странах», – заключает Аджемоглу.

---

Арина Раксина, журнал «Эконс»
Иллюстрация: «За рубежом», Leonardo.ai