КАК НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УНИЧТОЖАЮТ РАБОЧИЕ МЕСТА

Учитывая спокойствие и аргументированное поведение учёного, легко упустить, насколько провокационным на самом деле является заявление Эрика Бринолфссона (Erik Brynjolfsson). Бринолфссон, профессор в школе менеджмента MIT Sloan, и его сотрудник, а также соавтор Эндрю Макафи (Andrew McAfee) в течение последних полутора лет дискутировали о том, что впечатляющие новшества в компьютерных технологиях — от продвинутых промышленных роботов до служб автоматического перевода — во многом повинны в вялом росте занятости в последние 10-15 лет.

Что особо печально для работающих, учёные из MIT предсказывают мрачные перспективы многим видам занятий, по мере того, как новые мощные технологии всё глубже и глубже внедряются не только в производство, канцелярскую работу и продажи, но и в такие сферы, как юридические и финансовые услуги, образование и медицину.

То, что роботы, автоматизация и программное обеспечение способны заменить людей, может казаться очевидным кому угодно, кто работал на автомобильном производстве или в качестве туристического агента. Но утверждения Бринолфссона и Макафи более тревожны и противоречивы. Они считают, что быстрый технический прогресс разрушает рабочие места быстрее, чем создаёт их, содействуя стагнации медианного дохода и росту неравенства в Соединённых Штатах. И, они подозревают, что-то похожее происходит и в других технологически продвинутых странах.

Возможно, наиболее убийственным доказательством, по словам Бринолфссона, является график, который может понравиться лишь экономистам. В экономике производительность — количество экономических ценностей, созданных за установленную единицу затрат, например, рабочий час — это критически важный индикатор развития и роста благосостояния. Это — мера прогресса. На графике, который любит показывать Бринолфссон, продуктивность и общая занятость в Соединённых Штатах представлены разными линиями. В течении многих лет после Второй мировой войны две линии вплотную шли рядом, увеличению количества рабочих мест соответствовал рост производительности. Картина ясна: по мере того, как предприятия создавали больше благ с помощью своих работников, страна в целом становилась богаче, что стимулировало большую экономическую активность и создавало ещё больше рабочих мест. Затем, начиная с 2000 года, линии стали расходиться; производительность мощно шла вверх, но общая занятость неожиданно упала. К 2011 году между двумя линями появился существенный разрыв, демонстрирующий экономический рост без сопутствующего ему роста количества создаваемых рабочих мест. Бринолфссон и Макафи называют это «великим разъединением». И Бринолфссон говорит, что он уверен, что технологии стоят как и за интенсивным ростом производительности, так и за слабым увеличением количества рабочих мест.

Это тревожное известие, так как оно подрывает веру в технический прогресс. Бринолфссон и Макафи по-прежнему считают, что технологии увеличивают производительность и делают общество богаче, но они думают, что они также могут иметь и тёмную сторону: технический прогресс уничтожает потребность во многих видах труда и оставляет среднестатистического рабочего в худшей ситуации, чем раньше. Бринолфссон может указать на второй график, показывающий, что медианный доход прекращает расти, даже когда ВВП заоблачен. «Это великий парадокс нашей эпохи», говорит он. «Производительность на рекордных уровнях, инновации никогда не внедрялись так быстро, и в то же самое время наш медианный доход падает, и у нас меньше рабочих мест. Люди не поспевают за технологиями, которые совершенствуются так быстро, что наши навыки и организационные структуры не поспевают за ними».

ПОЧЕМУ МЫ ВЫНУЖДЕНЫ ТАК МНОГО РАБОТАТЬ

Бринолфссон и Макафи — не луддиты. Действительно, иногда их обвиняют в том, что они излишне оптимистичны по поводу масштабов и скорости новейших цифровых достижений. Бринолфссон говорит, что они начали писать «Race Against the Machine» («Гонка против машины»), изданную в 2011 году, в которой они изложили большую часть своих доводов, по той причине, что хотели объяснить преимущества этих новых технологий (Бринолфссон провёл большую часть 90-ых в поисках доказательств того, что информационные технологии подстёгивают рост производительности). Но им стало ясно, что те же самые технологии, что делают множество рабочих мест безопаснее, работу легче и продуктивнее, также сокращают потребность во многих рабочих местах, где заняты люди.

Отдельные примеры того, как цифровые технологии угрожают рабочим местам, конечно, присутствуют всюду. Роботы и продвинутая автоматическая обработка привычны в разных производствах уже десятки лет. Сегодня в Соединённых Штатах и Китае, мировых производственных локомотивах, занято меньше людей, чем в 1997 году, благодаря (хотя бы частично) автоматизации. На современных автомобильных заводах, многие из которых были преобразованы промышленной робототехникой в 80-ых, повсеместно используют станки для автономной сварки и покраски частей кузова —задач, которыми когда-то занимались люди. Совсем недавно были представлены промышленные роботы, способные выполнять простые работы для мелких предпринимателей в различных сферах, более гибкие и намного более дешевые, чем их предшественники, например, Baxter компании Rethink Robotics. Видео на сайте стартапа из Кремниевой Долины под названием Industrial Perception демонстрирует робота, разработанного для применения на складах, подбирающего и кидающего коробки, подобно скучающему слону. И такие сенсации, как беспилотный автомобиль Google, демонстрируют, на что в один прекрасный день будет способна автоматика, и этот день не за горами.

Менее драматичные изменения, но с потенциально намного большим влиянием на занятость, происходит с бумажной работой и профессиональными услугами. Такие технологии, как Web, искусственный интеллект, большие массивы данных и усовершенствованная аналитика — все из которых стало возможно реализовать при помощи всё увеличивающихся вычислительных ресурсов и ёмкости памяти — автоматизируют многие рутинные задачи. Бесчисленные традиционные рабочие места белых воротничков, такие, как немалая часть мест в почтовых отделениях и в службе поддержке клиентов, исчезли. Брайан Артур (W. Brian Arthur), приглашённый учёный из лаборатории систем искусственного интеллекта исследовательского центра Xerox (Пало Альто) и бывший профессор экономики Стэндфордского университета, называет это «экономикой автономности». Она намного более сложна, чем идея роботов и автоматики, выполняющих работу людей, говорит он: «Цифровые процессы сообщаются с другими цифровыми процессами и создают новые процессы», позволяя нам выполнять больше дел меньшим количеством людских ресурсов, при этом заставляя отмирать всё новые рабочие места.

Эта стремительная атака цифровых процессов, говорит Артур, и есть то, что прежде всего объясняет, каким образом производительность выросла без существенного увеличения человеческого труда. И, продолжает он, «цифровые версии человеческого разума» с увеличивающейся скоростью занимают даже те рабочие места, которые когда-то считались предназначенными для людей. «Это изменит каждую профессию так, как мы до сего дня ещё не видали», предупреждает он.

Макафи, заместитель директора Центра по цифровому бизнесу MIT в Школе менеджмента Sloan, описывая такие достижения, как беспилотный автомобиль Google, говорит увлечённо и с определённым трепетом. Тем не менее, несмотря на его очевидный энтузиазм в отношении технологий, он не считает, что недавно исчезнувшие рабочие места вновь появятся. Он предполагает, что давление на занятость и проистекающее отсюда неравенство будет лишь увеличиваться, в то время как цифровые технологии, подпитанные «достаточным количеством вычислительных мощностей, информации и гиков» — в следующие несколько десятилетий продолжат свой рост по экспоненте. «Я бы хотел ошибаться», говорит он, «но когда все эти научно-фантастические технологии станут реальностью, зачем вообще нам будут нужны люди?»

Новая экономика?

Но на самом ли деле эти новые технологии ответственны за десятилетие невысокого роста занятости? Многие специалисты по экономике труда говорят, что данные, в лучшем случае, далеки от того, чтобы быть убедительными. Причиной относительного снижения скорости создания рабочих мест с начала столетия могут служить и некоторые другие вероятные объяснения, в том числе события, связанные с глобальной торговлей и финансовым кризисом в начале и конце 00-ых. «Никто по-настоящему не знает», говорит Ричард Фриман (Richard Freeman), специалист по экономике труда из Гарвардского университета. Это так, потому что очень сложно «распутать» влияние технологий отдельно от других макроэкономических факторов. Но он скептически относится к тому, что технологии изменили бы широкий спектр бизнес-сфер достаточно быстро, чтобы этим можно было объяснить последние данные по рабочим местам.

Дэвид Отор (David Autor), экономист из MIT, который тщательно изучал связи между рабочими местами и технологиями, также сомневается, что технологии могут отвечать за такое внезапное изменение в общей занятости. «В начале 2000-го в занятости был сильный спад. Что-то поменялось. Но никто не знает причину». Более того, он сомневается, что производительность в Соединённых Штатах действительно резко выросла за прошлое десятилетие (экономисты могут не соглашаться по поводу статистики, так как существуют различные способы измерения и оценки объёмов производства и инвестиций). Если он прав, это поднимает вопрос о том, что скудный рост количества рабочих мест может быть просто результатом вялой экономики. Внезапное замедление создания рабочих мест «является большой загадкой», он говорит, «но мало что доказывает, что это связано с компьютерами».

Несомненно, говорит Отор, компьютерные технологии изменяют типы доступных рабочих мест, и эти изменения «не всегда к добру». По меньшей мере с 80-ых, как он утверждает, компьютеры всё больше и больше захватывают выполнение таких задач, как ведение бухгалтерии, канцелярскую работу и серийное производство на заводах — всё то, что обычно давало доход среднему классу. В то же время, высокооплачиваемые рабочие места, где требовалась креативность и способность решать проблемы, на которых зачастую использовалась помощь компьютеров — процветали. Так же, как и работа, не требующая особых навыков: увеличилась потребность в служащих для ресторанов, уборщиках, сотрудниках по оказанию медицинской помощи на дому, и других профессиях, где необходимо выполнять обслуживающие работы, которые практически невозможно автоматизировать. Результатом, говорит Отор, была «поляризация» рабочей силы и «опустошение» среднего класса — нечто, что происходит в многочисленных индустриализированных странах в последние несколько десятков лет. Но «есть большая разница между этим, и тем, чтобы сказать, что технологии влияют на общее число рабочих мест», добавляет он. «Рабочие места могут сильно меняться без больших изменений в доле занятости».

Более того, даже если современные цифровые технологии сдерживают создание рабочих мест, история предполагает, что это, скорее всего, является хотя и болезненным, но временным шоком; по мере того, как работники адаптируют свои навыки, а предприниматели создадут возможности, основанные на новых технологиях, число рабочих мест восстановится. Это, по крайней мере, всегда работало таким образом. Вопрос в том, не выйдет ли с современными вычислительными технологиями иначе, создав длительную непреднамеренную безработицу.

По меньшей мере с того момента, как в 17 веке началась промышленная революция, улучшения в технологиях меняли природу работы, и в процессе уничтожали некоторые типы рабочих мест. В 1900, 41 процент американцев был занят в сельском хозяйстве; к 2000 году им занимались лишь 2 процента. Точно так же доля американцев, занятых на производстве, упала с 30 процентов в послевоенные годы до примерно 10 процентов сегодня — отчасти из-за нарастающей автоматизации, особенно во время 80-х.

В то время, как такие изменения могут быть болезненны для работников, чьи навыки больше не отвечают запросам работодателей, Лоуренс Кац (Lawrence Katz), экономист из Гарварда, утверждает, что никакие исторические паттерны не показывают, что эти сдвиги приводят к общему снижению количества рабочих мест в долгосрочной перспективе. Кац провёл обширное исследование того, как технологические новшества влияли на рабочие места в течение последних нескольких столетий — например, описывая, как высококлассные ремесленники в середине 19 века были вытеснены низкоквалифицированными рабочими с фабрик. Хотя рабочим могут потребоваться десятилетия, чтобы получить навыки, необходимые для новых видов занятости, он говорит: «Рабочие места никогда не закончатся. Не существует долгосрочного тренда исчезновения работы для человека. В долгосрочной перспективе доля занятости достаточно стабильна. Люди всегда были способны создавать новые рабочие места. Люди отыскивают новые занятия.»

Тем не менее, Кац не сбрасывает со счетов идею, что в современных цифровых технологиях есть что-то особое — что-то, что может повлиять на даже более широкий спектр профессий. Вопрос состоит в том, он замечает, способна ли история экономики послужить эффективным руководством. Будут ли перебои с работой, вызванные технологиями, временными, по мере того, как рабочая сила приспособится, или же мы увидим сценарий из научной фантастики, в котором автоматизированные процессы и роботы со сверхчеловеческими способностями захватят большую часть человеческих задач? Хотя Кац и ожидает, что исторический паттерн сохранится, но это «на самом деле большой вопрос», говорит он. «Если технологии нанесут достаточно большой ущерб, кто знает, что произойдёт?»

Доктор Ватсон

Чтобы немного проникнуть в суть вопроса Каца, стоит взглянуть на то, как вводят в действие наиболее продвинутые современные технологии. Хотя эти технологии несомненно заняли часть рабочих мест для людей, найти доказательства того, что работники в большом масштабе были заменены машинами, не так уж и легко. Одной из причин, по которым сложно точно определить общее влияние на рабочие места, является то, что автоматизация часто используется для того, чтобы сделать работу сотрудников более эффективной, не обязательно для того, чтобы заменить их полностью. Увеличение производительности означает, что предприятия могут сделать ту же работу, используя меньше сотрудников, но это также может позволить предприятиям расширить производство с помощью уже работающих на нём, и даже выйти на новые рынки.

Возьмём, к примеру, ярко-оранжевого робота Kiva, находку для молодых компаний, проводящих сделки через интернет. Роботы, созданные и реализуемые стартапом Kiva Systems (основанным в 2002 и купленным Amazon за 775 миллионов долларов в 2012 году), предназначены для того, чтобы быстро перемещаться по большим складам, выбирать стеллажи с заказанными товарами и доставлять их упаковщикам. В штаб-квартире Kiva около Бостона, на большом демонстрационном складе и сборочной фабрике, с неиссякающей энергией перемещается целая флотилия роботов: некоторые только что собранные машины выполняют тесты для проверки их готовности быть доставленными покупателям по всему миру, в то время, как другие ожидают возможности продемонстрировать посетителю, как они практически моментально реагируют на электронный приказ и приносят желаемый товар сотруднику.

Склад, укомплектованный роботами Kiva, может обработать в четыре раза больше заказов, чем такой же неавтоматизированный склад, на котором сотрудники могут тратить до 70 процентов своего времени на ходьбу за товаром (по случайному совпадению, Amazon купил Kiva вскоре после репортажа, показавшего, что работники одного из гигантских складов розничной торговли зачастую проходят более 10 миль в день).

Несмотря на потенциал роботов по экономии труда, Мик Маунтз (Mick Mountz), основатель и директор Kiva, утверждает, что он сомневается в том, что машины выкинут много людей с работы, или что это случится в будущем. Во-первых, как он говорит, большая часть клиентов Kiva — это розничные интернет-магазины, некоторые из которых растут столь стремительно, что они не могут нанимать людей достаточно быстро. Делая транспортировку товаров дешевле и эффективнее, робототехника помогла многим из продавцов выжить и даже расшириться. До основания Kiva Маунтз работал в Webvan, компании по доставке продуктов через интернет, бывшей одним из самых печально известных провалов в 90-ые, эпоху дот-комов. Он любит показывать цифры, демонстрирующие, что Webvan была обречена с самого начала; доставка заказа в 100 долларов обходилась компании в 120. Точка зрения Маунтза понятна: нечто столь обыденное, как стоимость подъёмно-транспортных работ, может свести новый бизнес в могилу раньше положенного срока. Автоматизация может решить эту проблему.

Тем временем, Kiva сама занимается набором персонала. Оранжевые воздушные шары — такого же цвета, как и роботы — парят над многими отсеками в их протяжённом офисе, указывая, что их обитатели прибыли в течении последнего месяца. Большая часть новых сотрудников — это разработчики: в то время, как роботы являются лицом компании, её менее известные инновации заключаются в сложных алгоритмах, руководящих движением роботов и определением ими, где именно на складе находятся товары. Эти алгоритмы помогают сделать систему приспосабливающейся. Например, она может усвоить, что если определённый товар редко заказывается, то он должен храниться в отдалённом месте.

Хотя достижения, подобные этим, предполагают, что некоторые аспекты работы должны быть делом автоматики, они также показывают, что людей всё ещё сложно превзойти в отдельных задачах — например, при запаковке различных товаров вместе. Многие из традиционных проблем робототехники — такие, как обучение машины распознавать некий объект, как, например, кресло — в целом остаются труднопреодолимыми, и особенно трудными для решения, когда у роботов есть возможность свободно передвигаться по относительно неупорядоченному окружению, например, заводу или офису.

Методы, использующие огромные вычислительные мощности, проделали длинный путь, чтобы помочь роботам понимать среду, окружающую их, но Джон Леонард (John Leonard), профессор инженерного дела в MIT и член Лаборатории вычислительной техники и искусственного интеллекта (CSAIL), утверждает, что многие знакомые сложности всё ещё остаются. «Какая-то часть меня видит ускоряющийся прогресс, другая моя часть видит всё те же старые проблемы», говорит он. «Я вижу, как сложно сделать что-нибудь с роботами. Большим испытанием является неуверенность.» Другими словами, люди всё ещё намного лучше справляются с изменяющимся окружением и лучше реагируют на неожиданные события.

По этой причине, говорит Леонард, во многих областях применения скорее можно будет увидеть, как роботы работают с людьми, чем сами по себе. «Положение, в котором люди и роботы работают вместе, может наступить намного быстрее того, где роботы просто заменяют людей», утверждает он. «Это не станет массовым явлением при моей жизни. В полуавтоматическом такси всё ещё будет живой водитель».

Baxter компании Rethink— это один из наиболее дружелюбных и многоцелевых роботов, созданных для работы с людьми. Плод труда Родни Брукса (Rodney Brooks), основателя компании, Baxter требует минимального обучения для выполнения простых задач наподобие поднятия и перемещения объектов в коробки. Он предназначается для использования на относительно небольших производственных площадках, где стандартные промышленные роботы обойдутся слишком дорого и будут представлять слишком большую опасность для рабочих. Идея, говорит Брукс, заключается в том, чтобы дать роботам возможность взять на себя скучные, повторяющиеся обязанности, которые никто не хочет исполнять.

Очень сложно моментально не полюбить Baxter’а, отчасти потому, что он кажется старающимся понравиться вам. «Брови» на его дисплее недоумённо приподнимаются, когда он озадачен; его руки послушно и осторожно опускаются при столкновении. Когда Бруксу задали вопрос о том, смогут ли такие продвинутые промышленные роботы привести к исчезновению рабочих мест, он ответил, что просто не представляет, как такое может произойти. Роботы, говорит он, могут быть для фабричных рабочих тем же самым, чем являются электродрели для строителей: «Это увеличивает их производительность и эффективность, но не отнимает работу».

Роботы, разработанные Kiva и Rethink, были мудро сконструированы и созданы для работы именно с людьми, беря на себя те задачи, которые человек зачастую не хочет делать или в которых он не особенно хорош. Они были специально разработаны для того, чтобы увеличить производительность своих собственных сотрудников. И сложно представить, как даже эти, всё более изощрённые роботы, в ближайшее время заменят людей на большинстве рабочих мест в промышленности и производстве. Но рабочие места офисных сотрудников и некоторых специалистов могут быть более уязвимы из-за того, что союз из технологий искусственного интеллекта и больших объёмов данных начинает давать машинам человекоподобные способности делать выводы и решать множество новых типов задач.

В фешенебельном районе на севере Нью-Йорка IBM Research продвигает невероятно продвинутые вычислительные технологии в таких профессиональные сферах, как медицина, финансы и работа с клиентами. Усилия IBM привели к созданию Watson, компьютерной системы, наиболее известной победой в игре Jeopardy над чемпионами-людьми в 2011 году. Эта версия Watson, отмеченная светящейся табличкой, служащей напоминанием о днях его славы, сейчас находится в углу большого дата-центра в исследовательской лаборатории в Yorktown Heights. Тем временем, исследователи уже тестируют новые поколения Watson в медицине, где технология может помочь врачам диагностировать онкологические заболевания, проводить оценку состояния пациентов и прописывать лечение.

IBM нравится называть это «когнитивными вычислениями»

Фактически, Watson использует методы искусственного интеллекта, усовершенствованную обработку и аналитику естественного языка, и большие объёмы данных, взятых из источников, сопутствующих избранной сфере применения (в случае здравоохранения — медицинские журналы, пособия и информация, собранная с использованием системы врачами или госпиталями, использующими систему). Благодаря этим инновационным методикам и огромному запасу вычислительной мощности он способен быстро прийти на помощь с «советом» — например, дать наиболее свежую и актуальную информацию, чтобы сопровождать процесс постановки диагноза доктором и выбор им методов лечения.

Несмотря на удивительные способности системы разбираться во всех этих данных, говорить о рождении доктора Ватсона рановато. В то время, как у него есть рудиментарные способности «учиться» по особым паттернам и сравнивать различные вероятности, ему ещё далеко до того типа суждения и интуиции, которые часто нужны врачу. Но IBM также объявила, что она начнёт продажи услуг Watson в центры обслуживания клиентских вызовов, где редко требуется столь утончённое человеческое суждение. IBM говорят, что компании будут арендовать обновленную версию Watson для использования его в качестве «сотрудника по работе с клиентами», отвечающего на вопросы покупателей; некоторые банки уже подписались на этот сервис. Конечно, автоматизация не является чем-то новым для центров обработки звонков, но улучшенные возможности Watson по обработке естественного языка и его способность устанавливать связь между большим количеством данных предполагают, что эта система сможет просто говорить со звонящими, предлагая им конкретный ответ даже на технические и сложные вопросы. Легко увидеть, как на этом новом поле система заменяет многих людей, отказывающихся от такой работы.

Цифровые неудачники

Новые технологии «вторгаются в человеческие навыки абсолютно невиданным способом», говорит Макафи, и многие рабочие места для среднего класса как раз в центре мишени; затронуты даже профессиональные сферы, требующие относительно высокого навыка, такие, как образование, медицина и юридическая сфера. «Средний класс, кажется, уходит», добавил он. «Верхи и низы (общества — прим. переводчика), несомненно, отдаляются друг от друга». В то время, как технология могла быть лишь одним из факторов, говорит Макафи, она была из них тем самым «недооценённым», и скорее всего, её важность будет продолжать расти.

Сам Бринолфссон заявляет, что он не готов прийти к заключению, что связь между экономическим прогрессом и занятостью нарушилась насовсем. «Я не знаю, сможем ли мы оправиться, но я надеюсь, что сможем», говорит он. Но это, как он предполагает, будет зависеть от признания проблемы и принятия таких мер, как инвестирование в обучение и образование для работников.

«Нам повезло, и постоянно растущая производительность поднимала все лодки большую часть 20 века», сказал он. «Многие люди, особенно экономисты, сделали поспешный вывод, что это и есть тот принцип, на котором устроен мир. Я привык говорить, что если мы позаботимся о производительности, всё остальное позаботится о себе само; это было единственно важной экономической статистикой. Но это больше не так.» Он добавляет: «Это один из грязных секретов экономики: технический прогресс развивает экономику и создаёт достаток, но никакой экономический закон не говорит, что выиграют все.»

Другими словами, в гонке против машины, вероятно, выиграют немногие, большинство же её проиграет.

Источник: Хвиля

- https://hvylya.org/analytics/tech/kak-tehnologii-unichtozhayut-rabochie-mesta.html

Опубликовано: 30.07.2013