Угроза, которую последние достижения в области автоматизации рабочих мест, машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) представляют для работников-людей, становится все более актуальной в экономических и социальных дебатах. Такие руководители, как Джон Крайан из Deutsche Bank, четко заявляют, что роботы могут заменить тысячи рабочих. В двух разных интервью Крайан сказал, что «в наших банках люди ведут себя как роботы, выполняющие механические действия. Завтра у нас будут роботы, которые будут вести себя как люди», и что «мы слишком ручные, что может сделать вас подверженными ошибкам и сделать вас неэффективными. Мы можем многое сделать с помощью машинного обучения и механизации». Потеря рабочих мест, вызванная технологическими инновациями, может иметь ужасные социальные последствия. Действительно, занятость, характеризующаяся низкой заработной платой, небольшим количеством пособий и высокой текучестью кадров, стала своего рода страховкой для неквалифицированных рабочих, у которых мало других доступных вариантов. Фактически, эти рабочие места традиционно предлагают доход в крайнем случае, когда нет лучших альтернатив. К сожалению, по мере того, как робототехника и передовые технологии самообслуживания все шире используются почти во всех секторах экономики, их непрерывный рост будет в первую очередь угрожать низкооплачиваемым рабочим местам, требующим скромного уровня образования и профессиональной подготовки. Впоследствии машины будут пытаться конкурировать и с высококвалифицированными рабочими местами, таким же образом подвергая риску высокооплачиваемый персонал. В последние годы было организовано множество форумов и семинаров для обсуждения этого вопроса. Переориентация системы образования на навыки, которые предположительно потребуются на рынке труда в будущем, в настоящее время считается решением. Предполагается, что навыки, необходимые будущим работникам для достижения успеха в битве с машинами, будут отличаться от тех, которые делают роботов более опытными, чем люди (т. е. вычисления, логические выводы и интеллектуальный анализ данных).

Почему на этот раз все по-другому

Один из уроков, которые преподала нам история, заключается в том, что экономическое развитие поддерживается, если не вызвано технологическими инновациями. Иногда инновации настолько разрушительны, что трансформируют не только производственные системы, но и социальные структуры сообществ; другими словами, это может спровоцировать «промышленную революцию». То, что происходит сегодня — как следствие достижений в области робототехники и искусственного интеллекта — считается «Четвертой промышленной революцией». Предыдущие три промышленные революции характеризовались сдвигом в профессиональной структуре рынка труда: от сельского хозяйства и ремесленных лавок к производству и клеркам, к сферам услуг и управленческим должностям. Нынешний проект, направленный на экономию использования труда с помощью ИИ, машинного обучения и автоматизации, на самом деле опережает темпы, с которыми общество может найти альтернативное применение труда. Короче говоря, многие рабочие места, скорее всего, будут автоматизированы до того, как рынок труда сможет создать замещающие рабочие места. В то время как компьютеризация исторически была ограничена областью рутинных задач, технологические достижения показывают, что автоматизация может угрожать не только рутинной работе, но и работе, связанной с нерутинными задачами. На самом деле, если кто-то может научиться выполнять работу, изучая подробные записи обо всем, что было сделано в прошлом; или если кто-то может стать опытным, просто повторяя уже выполненные задачи, то есть хороший шанс, что когда-нибудь алгоритм сможет научиться делать большую часть или все из этой работы. Кроме того, нельзя исключать, что в ближайшие десятилетия будут внедрены некоторые дополнительные прорывные инновации, которые могут еще больше ускорить текущую тенденцию замены, особенно если принять во внимание квантовые компьютеры и их все более высокие вычислительные возможности.

Призыв к человеческим навыкам

В свете этого кажется очевидным, что необходимо что-то изменить с точки зрения развития навыков работников. Однако в мире, где автоматизация, вероятно, будет поглощать все больше и больше рабочих мест, какие навыки в конечном итоге предотвратят замену людей машинами? В академических кругах существует консенсус относительно задач, с которыми машины вряд ли смогут должным образом справиться в ближайшие два-три десятилетия:

  • Задачи восприятия и манипулирования (например, ловкость пальцев, ловкость рук, мобильность в тесном рабочем пространстве и в неудобных положениях): несмотря на достижения в области сенсоров и хватательных способностей, машины по-прежнему с трудом распознают объекты в загроможденном поле зрения и перемещаются в неструктурированном рабочая обстановка.
  • Задачи творческого интеллекта (например, оригинальность, изобразительное искусство): творчество можно определить как процесс, который включает воображение или оригинальные идеи для создания чего-то нового и ценного.
  • Задачи социального интеллекта (например, социальная восприимчивость, ведение переговоров, убеждение, помощь другим и забота о них): они включают понимание человеческих потребностей, поведения и эмоций. Ожидается, что роботы не справятся с этими задачами и в ближайшие десятилетия, поскольку люди обладают «здравым смыслом» информации, которую трудно сформулировать в алгоритмах.

Кроме того, человеческий разум может определять причинно-следственные связи между двумя или более явлениями, в то время как машины рассуждают в терминах корреляции. Таким образом, следующее поколение работников должно выйти на рынок труда с вышеупомянутыми компетенциями, поэтому образование и обучение должны сместить акцент на них.

Возвращение в прошлое?

Но как должно измениться образование, чтобы новые выпускники колледжей не были обречены на относительно неквалифицированную работу и будущую безработицу? Прежде всего, выбрав путь, который противоречит здравому смыслу, если учесть, что в настоящее время упор делается на информационные технологии, математику и статистику. Образование, скорее всего, заново откроет для себя искусство, гуманитарные и социальные науки, потому что это академические дисциплины, которые дают учащимся те творческие, критические навыки и навыки решения проблем, которые действительно отличают человека от любого вида алгоритма. По сути, изучение этих дисциплин предполагает развитие таких навыков, как говорение, письмо, интерпретация, релятивизация, сравнение, различение, отличие прочного от мимолетного, четкое выделение разных фактов и понимание красоты, свободы, разнообразия и гармонии. Наконец, как и все другие «науки», эти дисциплины требуют наблюдения, сравнения, систематизации, вывода и прогнозирования. Эти предположения дополнительно подтверждаются отчетом «Будущее рабочих мест», выпущенным Всемирным экономическим форумом в 2016 году, в котором показаны 10 основных навыков, которые потребуются в 2020 году.

Источник: Всемирный экономический форум

Во-вторых, гибкость можно считать одним из ключей к сокращению рабочих мест, которые, как ожидается, будут создавать машины. Это связано с тем, что содержание рабочих мест меняется так же быстро, как развиваются технологии; поэтому, если образование сосредоточено на обучении студентов тем навыкам, которые вряд ли будут отражены алгоритмами, будущие работники получат гибкость, чтобы соответствовать новому содержанию работы. Короче говоря, будущие работники должны больше заботиться о наличии необходимых для работы навыков, а не о своей квалификации. В то же время работодатели должны суметь определить реальные навыки своих работников, независимо от их формальной квалификации, и соответствующим образом адаптировать содержание работы. Наконец, образовательные системы должны включать как минимум базовые курсы программирования или кодирования в портфолио своих предметов. В ближайшие десятилетия можно ожидать, что использование машин и алгоритмов будет более частым и актуальным, чем сегодня. Поэтому государственные и частные учреждения должны рассмотреть возможность предоставления всем работникам (не только инженерам) возможности напрямую общаться с машинами с помощью языков программирования. Действительно, знание машинного языка позволит людям понять логику машинного алгоритма; и, следовательно, управлять машиной, напрямую вводя команды, а не полностью зависеть от вывода ее железного алгоритма.

Будущее впереди

Нынешняя промышленная революция, возглавляемая роботами и искусственным интеллектом, угрожает будущему работы для людей. По сравнению с предыдущими промышленными революциями, эта не представляет явления «созидательного разрушения», упомянутого Шумпетером (то есть циклического процесса, когда технологии уничтожают рабочие места, но в то же время создают новые). На этот раз количество рабочих мест, которые автоматизируются, больше, чем созданных. Одно из возможных решений — предоставить людям те навыки, которые ИИ и машины не могут воспроизвести, а именно: творчество, сотрудничество, критическое мышление, общение и сопереживание. Эти навыки являются прерогативой дисциплин, называемых «гуманитарными», которые в недавнем прошлом игнорировались в пользу инженерии, информатики и математики. Наконец, эти навыки должны поддерживаться навыками программирования и кодирования, чтобы люди могли напрямую управлять машинами и программным обеспечением. Другими словами, человечество сосредоточится на тех дисциплинах, которые ставят человечество в центр всего. На самом деле, чтобы сохранить человеческие рабочие места, мы заново откроем для себя навыки, которые отличают людей от машин и сделают людей незаменимыми для любого алгоритма.

(Примечание: эта статья изначально была опубликована в Market Mogul — теперь Mogul News — 25 ноября 2017 г.)