Будущее без работы. Технологии, автоматизация и стоит ли их бояться

Последний вызов, с которым мы столкнемся в мире будущего — это поиск смысла в жизни.

Это неравенство в способности работников адаптироваться к пандемии с помощью технологий — симптом более глубокой проблемы.

Одна из причин этого — естественные различия. Люди рождаются с разным набором талантов и способностей. Некоторые быстро двигаются, у других — золотые руки; у третьих — острый ум, у четвертых сильно развита эмпатия. Эти различия означают, что одним людям легче научиться делать что-то новое, чем другим. И, по мере того как расширяются способности машин и сужается круг задач, выполняемых людьми, нет никаких оснований думать, что каждый обязательно сможет научиться делать оставшуюся работу.

Так что пока мы остаемся с нашим простым правилом: не готовьте людей к задачам, которые, как мы знаем, машины уже могут делать лучше, или к тем видам деятельности, которые предсказуемо будут выполняться машинами лучше уже в ближайшем будущем.

Автоматизация обычно дополняет те задачи, которые не может заменить

Когда факты меняются, я меняю свое мнение. А что делаете вы, сэр?

Пандемия создает новые и уникальные причины для беспокойства об угрозе автоматизации. Наиболее очевидная из них состоит в том, что COVID-19 усиливает стимул заменить людей машинами. В конце концов, машина не сможет заразить сотрудников или клиентов, она не захворает и не возьмет больничный, ей не нужно изолироваться, чтобы обезопасить коллег.

Когда Дэниела Белла, одного из величайших социологов XX века, попросили высказаться относительно автоматизации, он пошутил, что мы должны помнить старую еврейскую поговорку: «Пример — не доказательство» [10].

общую тенденцию, что машины берут на себя всё больше поручений, ранее выполнявшихся людьми, мы можем обозначить как «присвоение задач» [9]. И лучший способ увидеть ее в действии — разложить на три основных вида способностей, которые люди используют в работе: мануальные, когнитивные и аффективные. Сегодня каждая из них находится под все возрастающим давлением.

Здесь кроется универсальный урок. Экономисты часто дают задачам названия в соответствии с конкретными способностями, которые люди используют для их выполнения. Они говорят, например, о «физических», «когнитивных» и «межличностных задачах», а не о «задачах, которые требуют физических, когнитивных или межличностных способностей от людей». Но такой способ мышления, скорее всего, приведет к недооценке того, насколько далеко машины сумеют продвинуться в этих областях. Как мы уже неоднократно видели, машины могут выполнять все больше задач, не пытаясь воспроизвести конкретные человеческие способности. Маркировка задач в соответствии с тем, как их выполняют люди, заставляет нас ошибочно думать, что и машины могут делать их только так.