Дэниел Сасскинд

Почему люди неохотно берутся за доступную им работу? Отчасти потому, что зарплата большинства этих «розовых воротничков» значительно ниже среднего уровня по стране [26]. Но еще важнее то, что многие из работающих мужчин привязаны к идентичности, связанной с определенной ролью — ее социальным статусом, характером работы, типом людей, склонных ее выполнять, — и они готовы оставаться безработными, чтобы защитить ее [27].

В прошлом, как мы уже видели, дополняющая сила повышала спрос на вытесненных работников тремя способами: через эффекты производительности, роста пирога и изменения пирога. Благодаря им людям всегда хватало работы. Но в будущем машины продолжат безжалостно двигаться вперед и каждый из этих эффектов, вероятно, сойдет на нет.

Вполне вероятно, что у нас останутся какие-то задачи: одни невозможно автоматизировать, другие автоматизировать можно, но невыгодно, третьи можно и выгодно автоматизировать, но их оставляют людям вследствие регулятивных или культурных барьеров, которые общество строит вокруг. Есть задачи, недосягаемые для машин, потому что мы ценим сам факт того, что они выполняются людьми.

Я называю это «предположением о превосходстве». И когда люди основывают свой оптимизм в отношении будущего на исторических примерах мощной дополняющей силы, можно увидеть, что это предположение отлично работает. Мы считаем, что, когда люди станут продуктивнее выполнять какую-либо задачу, они лучше подойдут для ее выполнения, чем машины; что, когда экономический пирог станет больше, именно люди смогут лучше выполнять возникающие задачи; что, когда экономический пирог изменится, только люди будут выполнять новые функции.

Это привлекательный ход мысли: раз машины не могут рассуждать как мы, то они никогда не смогут высказывать суждений; раз они не могут думать как мы, они никогда не будут творить; раз они не могут чувствовать как мы, они никогда не будут испытывать эмпатию. Возможно, так и есть. Но такой подход не учитывает, что машины, вероятно, смогут выполнять задачи, требующие сочувствия, суждения или творчества, когда их выполняет человек, — просто совершенно иным способом.

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.

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.