Существует множество оптимистичных прогнозов относительно влияния ИИ на рост экономики. По данным Goldman Sachs, внедрение искусственного интеллекта может стимулировать рост производительности на 1,5 процентных пункта в год в течение 10-летнего периода и увеличить мировой ВВП на 7 процентов (дополнительный объем производства в размере 7 триллионов долларов США). Специалисты отрасли дают еще более оптимистичные оценки, включая предполагаемую 10-процентную вероятность сценария «взрывного роста», при котором мировой объем производства будет расти более чем на 30 процентов в год.
Весь этот «технооптимизм» опирается на «повозку производительности»: глубоко укоренившуюся веру в то, что технологические изменения, включая автоматизацию, способствуют повышению производительности, которое ведет к росту чистой заработной платы и обеспечивает всеобщее процветание.
Такой оптимизм не подтверждается историческими данными и выглядит особенно неуместным при текущей тенденции к нерегулируемому развитию ИИ, сосредоточенной в первую очередь на автоматизации (замене людей). Мы должны признать, что не существует единственного, неизбежного пути развития новых технологий. Если исходить из того, что целью является стабильное улучшение экономического положения большего числа людей, какая политика могла бы направить развитие ИИ на правильный путь, при котором повышенное внимание уделяется повышению производительности всех работников?
Вопрос о машинах
Вопреки распространенному мнению, рост производительности труда не обязательно сопровождается повышением спроса на работников. Стандартным определением производительности является «средний объем производства на одного работника» — общий объем производства, деленный на общее число занятых. Есть надежда, что по мере роста объема производства на одного работника будет расти и готовность предприятий нанимать сотрудников.
Но работодатели не заинтересованы в том, чтобы увеличивать число сотрудников исходя из среднего объема производства на одного работника. Для компаний, скорее, важна предельная производительность — дополнительный вклад, который вносит новый работник путем увеличения производства или обслуживания большего числа клиентов. Понятие предельной производительности отличается от объема производства или дохода на одного работника; объем производства на одного работника может увеличиться, но предельная производительность останется неизменной или даже снизится.
Многие новые технологии, такие как промышленные роботы, расширяют набор задач, выполняемых машинами и алгоритмами, вытесняя работников. Автоматизация повышает среднюю производительность, но не увеличивает предельную производительность работника и может даже снизить ее. За последние четыре десятилетия автоматизация повысила производительность и увеличила прибыль корпораций, но не привела к всеобщему процветанию в промышленно развитых странах.
Замена работников машинами — не единственный способ повысить экономическую эффективность, и история доказала это, как отмечается в нашей недавно опубликованной книге «Власть и прогресс». Вместо автоматизации работы некоторые инновации увеличивают вклад людей в производство. Например, новые программные средства, помогающие автомеханикам и обеспечивающие более высокую точность, могут повысить предельную производительность работника. Это совершенно не то же самое, что установка промышленных роботов с целью замены людей.
Новые функции
Создание новых задач еще более важно для повышения предельной производительности работников. Когда новые машины открывают новые способы применения человеческого труда, это увеличивает вклад рабочих в производство и повышает их предельную производительность. Во время переломной реорганизации отрасли, предпринятой Генри Фордом начиная с 1910-х годов, автомобилестроение было в значительной степени автоматизировано. Но наряду с методами массового производства и сборочными линиями был одновременно представлен ряд новых задач для конструкторов, технических специалистов, станочников и служащих, что увеличило потребность отрасли в рабочей силе.
Новые задачи сыграли важнейшую роль в росте занятости и заработной платы в течение последних двух веков. Многих из самых быстрорастущих на протяжении последних нескольких десятилетий профессий — рентгенологи МРТ, сетевые инженеры, операторы станков с использованием компьютеров, программисты, специалисты по информационной безопасности и аналитики данных — не существовало 80 лет назад. Даже люди, чьи профессии существуют дольше, например, банковские служащие, преподаватели и бухгалтеры, теперь выполняют множество относительно новых задач с использованием технологий. Почти во всех этих случаях новые задачи были введены в связи с технологическим прогрессом и стали одним из важнейших факторов, способствующих росту занятости. Эти новые задачи также стали неотъемлемой частью роста производительности — они способствовали производству новых видов продукции и повышению эффективности производственных процессов.
Продуктивная автоматизация
Автоматизация в какой-либо отрасли также может способствовать росту занятости в этом секторе или в экономике в целом, если она существенно повышает производительность. В этом случае новые рабочие места могут создаваться либо за счет неавтоматизированных задач в этой же отрасли, либо за счет расширения деятельности в смежных отраслях. В первой половине XX века быстрый рост производства автомобилей стимулировал массовое расширение нефтяной, сталелитейной и химической промышленностей. Массовое производство автомобилей также произвело революцию в транспортных возможностях, способствуя росту новых видов розничной торговли, развлечений и услуг.
Однако «повозка производительности» не поедет, если прирост производительности от автоматизации невелик — то, что мы называем «посредственной автоматизацией». Например, кассы самообслуживания в продуктовых магазинах не дают заметных преимуществ в производительности, потому что они просто перекладывают работу по сканированию товаров с сотрудников на покупателей. Когда магазины устанавливают кассы самообслуживания, снижается число кассиров, но отсутствует значительное повышение производительности, которое стимулировало бы создание новых рабочих мест в других отраслях. Продукты не намного дешевеют, производство продуктов питания не расширяется, и жизнь покупателей не меняется.
Даже значимый прирост производительности от автоматизации может быть нивелирован, если он не сопровождается созданием новых задач. Например, быстрое внедрение роботов на Среднем Западе США способствовало массовым увольнениям и, в конечном итоге, длительному спаду в этом регионе.
Аналогичная тревожная ситуация складывается для работников и тогда, когда новые технологии сосредоточены на наблюдении. Усиленный контроль за работниками может привести к небольшому повышению производительности, но его основная функция заключается в том, чтобы получить больше усилий от работников.
Все это подчеркивает, пожалуй, самый важный аспект технологий: выбор. Часто существует несметное число способов использовать наши общие знания для усовершенствования производства и еще больше способов управления инновациями. Для чего мы будем изобретать и внедрять цифровые средства: для наблюдения, автоматизации или для расширения возможностей сотрудников путем создания новых продуктивных задач?
Когда «повозка производительности» слаба, и отсутствуют самокорректирующиеся механизмы для обеспечения общей выгоды, этот выбор становится более значимым, и повышается влияние на экономику и политику небольшой группы тех, кто принимает решения в сфере технологий.
