Кембридж (США) — Мы живём в мире с постоянно расширяющейся пропастью между профессиональными навыками «усреднённого» работника и навыками, которых требуют передовые технологии. Роботы, компьютерные программы и искусственный интеллект увеличивают корпоративные прибыли и спрос на квалифицированных профессионалов. Однако они заменяют рабочих заводов, сотрудников отделов продаж и офисных клерков, выхолащивая традиционный средний класс. Этот «разрыв навыков» способствует усилению экономического неравенства, чувства нестабильности и, в конечном итоге, политической поляризации, а это ключевые проблемы нашего времени.
Традиционный ответ на эти проблемы — больше качественного образования. Простые люди не останутся позади в давней «гонке между образованием и технологиями» (воспользуемся здесь яркой формулировкой гарвардских экономистов Клаудии Голдин и Лоуренса Катца), если общества начнут намного активней заниматься профессиональной подготовкой и переподготовкой свой рабочей силы для новых технологий. Дальнобойщикам надо становиться компьютерными программистами.
Но такое лекарство является странным образом односторонним. Если рассуждать логически, разрыв между навыками и технологиями можно ликвидировать одним из двух способов: либо улучшив образование, чтобы удовлетворить требования новых технологий, либо перенаправив инновации так, чтобы они соответствовали навыкам нынешней (и перспективной) рабочей силы. В политических дискуссия вторая стратегия едва упоминается, хотя бы даже формально. Но такая стратегия намного очевидней и, вероятно, намного эффективней. Как отмечает мой гарвардский коллега Рикардо Хаусманн, нам надо создавать рабочие мест для тех работников, которые у нас есть, а не для работников, которых бы нам хотелось иметь.
Этот пробел является результатом определённого технологического фетишизма, который рассматривает инновации как некую внешнюю силу, ведущую себя согласно собственным законам. Мы склонны думать, что у нас мало возможностей контролировать инновации. Это общество должно приспосабливаться к технологическим переменам, а не наоборот.
Подобная точка зрения игнорирует степень зависимости инноваций от ценностей (часто незаявленных) и стимулов. Достаточно вспомнить о том, какую огромную роль играют правительства в формировании технологического ландшафта. Развитые страны, как правило, опираются на субсидии исследований и разработок, финансирование фундаментальных научных исследований, патентные правила, кредитные гарантии, политику развития кластеров, а также прямую господдержку передовых технологий. Все эти меры искажают игровое поле, определяя, какие именно инновации появляются.
Взгляните, например, на технологии, стоящие за автономным (беспилотным) транспортом. В США Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов (DAPRA), являющееся подразделением американского министерства обороны, подстегнуло инновации в этой сфере, объявляя в 2000-х годах конкурсы для инноваторов. Цель была военной: сократить потери на поле боя. Но, как заявляет DAPRA на своём сайте, «эти конкурсы помогли создать интеллектуальный настрой и исследовательское сообщество, которые десятилетие спустя сделали практически гарантированным появление флота беспилотных автомобилей и иных наземных транспортных средств уже в первой четверти XXI века». Государственное ведомство, в большей степени озабоченное рабочими местами, могло бы добиваться появления иных технологий.
Ряд других мер могли оказать непреднамеренное влияние на направление технологических изменений. Как считает Дарон Аджемоглу из МИТ, налоговая политика обычно искажает инновационные стимулы, подстёгивая автоматизацию в ущерб рабочей силе. Компании получают налоговые льготы, когда они применяют роботов, а не когда они создают новые хорошие рабочие места. Более того, рабочие места облагаются налогами, а машины субсидируются.
Вместо того чтобы заменять полуквалифицированную или неквалифицированную рабочую силу машинами, обществу надо способствовать появлению инноваций, целенаправленно расширяющих список задач, которые могут выполнять рядовые работники. Этого можно добиться с помощью новых технологий, которые либо позволят работникам выполнять задачи, ранее выполнявшиеся более квалифицированными сотрудниками, либо дадут существующей рабочей силе возможность оказывать более специализированные, кастомизированные услуги.
Среди примеров технологий первого типа — системы искусственного интеллекта, позволяющие медсёстрам выполнять более квалифицированные врачебные процедуры, а рабочим — задачи инженеров. Пример второго типа технологий: предоставление учителям возможность заниматься обучением, кастомизированным к способностям и нуждам разных учащихся.
Фундаментальная причина, по которой общество недостаточно инвестирует в инновации, приносящие пользу простым людям, связана с распределением власти. Наука и технологии призваны давать ответы и решать проблемы. Но какие именно вопросы задаются, и какие именно проблемы решаются, зависит от того, чей голос оказывается важнее. Например, некоторые из ограничений на использование медицинских технологий таким образом, как было описано выше, объясняются властью врачей, которые не допускают менее квалифицированных медработников к выполнению продвинутых задач.
Варианты применения технологий на рабочем месте очень зависят от того, кто именно принимает решения. Сложные технологии могут позволить менеджерам отслеживать каждое движение работников и оценивать их эффективность, давая возможность компаниям устанавливать всё более высокие стандарты производительности, причём ценой значительного ущерба физическому и психическому здоровью работников. Но есть альтернатива: очень похожие технологии могут позволить работникам повысить автономность и контролировать свою рабочую среду. Легко догадаться, какой именно вариант их использования доминирует на практике.
Этические соображения также играют роль — прямо или косвенно — в формировании направления инноваций. И здесь тоже имеет значение власть. Когда несколько сотрудников Google начали жаловаться и коллективно выступили против разработки систем искусственного интеллекта, которые они посчитали неэтичными (например, предназначенных для использования в иммиграционном контроле или для шпионажа), компания подавила этот бунт. Некоторые из лидеров этого внутрикорпоративного движения были уволены.
В других сферах мы считаем очевидным, что наши методы инновационной деятельности должны соответствовать нашим ценностям. Например, национальное регулирование обычно ограничивает эксперименты на животных и людях. Почему бы не расширить этот принцип на трудовые последствия технологий? Благодаря регулированию или иным инструментам, наша инновационная система должна учитывать влияние новых технологий на качество и количество рабочих мест.
Технологические перемены не следуют каким-то своим особым путём. Они формируются моральными рамками, стимулами и властью. Если мы будем больше задумываться о том, как можно направить инновации на службу обществу, тогда мы сможем меньше тревожиться о том, как нам следует к ним адаптироваться.
Дэни Родрик, профессор международной политической экономии в школе Правительства Джона Ф. Кеннеди Гарвардского университета, является автором книги «Прямой разговор о торговле: идеи для нормальной мировой экономики».
