Как искусственный интеллект повлияет на рынок труда The Wall Street Journal спросил об этом экономистов ведущих вузов, советников Белого дома и нобелевского лауреата

Есть множество свидетельств тому, что эти работники окажутся в проигрыше и неравенство вырастет. Так и китайский импорт и внедрение роботов имели негативные долгосрочные последствия, поскольку они стали внезапными, а затронутые ими рабочие места были сосредоточены на определенных местных рынках труда.

Это зависит от альтернатив, которые есть у них в распоряжении. Развитие коммутационных технологий (например, появление дисковых телефонов) мгновенно вытеснило с рынка операторов телефонных станций. Эта профессия исчезла в одночасье. Но молодые женщины, которые могли бы стать телефонистками, вместо этого стали стенографистками, администраторами и официантками. Это демонстрирует важность гибкости в образовании и обучении. Люди — вот универсальная технология!

Их наймут в других сферах. Мы наблюдаем значительную безработицу и снижение заработной платы, только когда технологические изменения приводят к исчезновению отрасли в отдельно взятом регионе, откуда не переезжают люди.

Если все получится, мы станем значительно продуктивнее и потенциально богаче. Но насколько широко будут распространены эти достижения и смогут ли служащие, чья карьера окажется разрушенной, успешно адаптироваться к новым условиям, — все это зависит не от технологий. Это зависит от общественных институтов и политики, которые мы выработаем для того, чтобы распределить выгоды и компенсировать издержки. У Соединенных Штатов нет успешной истории ни того, ни другого. Сейчас мы к этому не готовы, и большинство сигналов из Вашингтона и Кремниевой долины говорят: пусть все будет как есть и к черту последствия.

Исходя из исторических данных, если перемены окажутся настолько масштабными, как я ожидаю, работники очень сильно разозлятся и изменят политическую ситуацию. Но, конечно, я понятия не имею! Думаю, мы никогда раньше не наблюдали ничего подобного, развивающегося в таком масштабе и с такой скоростью. Это будет безумное приключение!

Сейчас мы находимся в переходном периоде. Мы видим потенциал ИИ, но наши организационные системы еще не полностью адаптировались. В течение следующих пяти-десяти лет по крайней мере одна ведущая компания на каждом рынке, вероятно, найдет способ перейти к гораздо более продуктивному системному решению. Например, вместо того, чтобы просто выплачивать компенсацию после аварии, страховая компания может изменить свое ценностное предложение с «ремонта и замены» на «прогнозирование и предотвращение».

Влияние на рынок труда сместится от ускорения процессов к выполнению других задач, что потребует существенной реорганизации человеческих ролей.

Мы пока не наблюдаем явных последствий для рынка труда, но я ожидаю их в течение пяти-десяти лет. Некоторые профессии станут более квалифицированными и высокооплачиваемыми: меньше людей будут выполнять более сложную работу, используя более совершенные инструменты. Другие станут более доступными, поскольку ИИ снизит порог квалификации для входа. Например, медсестра-практикант, использующая диагностический ИИ, сможет справляться со случаями, которые раньше требовали участия врача.

Технология произведет два хорошо изученных компенсирующих эффекта, влияющих на спрос на рабочую силу в отдельно взятой отрасли. Первый — это вытеснение рабочей силы для более дешевого производства продукции, которое при этом снизит цены для потребителей. Что в свою очередь приведет к компенсирующему эффекту увеличения объема продаж и, следовательно, к росту спроса на рабочую силу.

Я считаю, что поскольку ИИ выполняет когнитивную работу, то это революция, направленная непосредственно против офисных работников. Теперь я понимаю, что чувствовали «синие воротнички» в 1970-х годах!

Опытные работники, занимающиеся рутинной обработкой информации — урегулирование страховых случаев, перевод документов, написание стандартных рекламных текстов — сталкиваются с реальным риском увольнения. С другой стороны, новички могут извлечь выгоду: ИИ может сократить кривую обучения, позволяя менее опытным работникам быстрее достигать более высоких результатов.

Возможно, как многие и предполагают, поначалу сильнее пострадают молодые люди. Но они находятся на более ранних этапах карьеры, и это дает им больше времени для перехода на новую работу. Работникам старшего возраста, которые подолгу работают на одном месте, а затем теряют работу, может быть сложнее найти новую.

Наибольшую пользу от ИИ извлекут профессии, в которых технология усиливает дорогостоящие знания, например, диагностическая медицина, инженерия, научные исследования. ИИ позволяет специалистам делать больше, быстрее и с меньшим количеством вспомогательного персонала. Наибольшему риску подвергаются профессии, которые зеркально отражают ИИ: например, должности по обработке информации в больших масштабах без глубокой специализации.

Сравним водителей грузовиков и сотрудников колл-центров. Это большие и примерно сопоставимые по численности группы, хотя среди водителей грузовиков непропорционально много мужчин, а среди сотрудников колл-центров — непропорционально много женщин, и, как вы можете догадаться, водители грузовиков зарабатывают значительно больше. Но для вытеснения водителей грузовиков требуется замена большого физического капитала: самих грузовиков. Уничтожать эту имеющуюся базу не имеет смысла, поэтому существующие грузовики будут оставаться в эксплуатации еще десятилетие или два, пока старое поколение не уступит место своим автономным преемникам. Вытеснение же сотрудников колл-центров требует лишь обновления программного обеспечения.

Профессии, требующие принятия сложных решений, — такие как стратегическое планирование, медицинское лечение и научные исследования — будут стремительно развиваться. В зоне риска те профессии, где основным результатом остается стандартизированный когнитивный продукт, который может воспроизвести ИИ: базовое программирование, рутинный бухгалтерский учет или копирайтинг начального уровня.

Меня интригует возможность демократизации знаний внутри компаний с помощью ИИ, помогающая сотрудникам выходить за рамки своей непосредственной экспертизы и расширять навыки в областях, в которых в противном случае им потребовалась бы помощь специалистов. Вот некоторые примеры. Младший сотрудник, обучающийся взаимодействию с клиентами с помощью ИИ-тренера. Рабочий, решающий проблемы технического обслуживания с помощью ИИ и без привлечения опытных инженеров. Сотрудники научно-исследовательского предприятия, внедряющие в свою инженерную работу стратегическое мышление ИИ для получения инновационных рекомендаций.

По крайней мере, на начальном этапе. Это основной принцип: если ИИ снижает стоимость рутинной работы, он повышает ценность всего остального.

Распространение ИИ-инструментов должно стать тревожным сигналом для сторонников работы из дома.

Да. По мере того, как ИИ берет на себя все больше кодифицируемой работы с знаниями, приоритет будет смещаться в сторону принятия решений, убеждения и координации — способностей, которые по своей природе являются межличностными. Внутри организаций ИИ уже создает победителей и проигравших, и способность управлять этим процессом — создавать коалиции, преодолевать сопротивление и помогать людям адаптироваться — будет становиться все более ценной. По сути это навыки, необходимые для личного общения.

Межличностные и социальные навыки станут еще важнее. Это особенно актуально, если ИИ смогут перенаправить на работу и сотрудничество с сотрудниками в офисе.

Покупайте акции компаний-разработчиков искусственного интеллекта. Шутка! Критическое мышление останется критически важным. Постарайтесь стать на своей работе самым подкованным человеком в вопросах ИИ. Тогда именно вы почувствуете потенциал и поведете свою компанию к его реализации.

Прекратите обучать себя навыкам прогнозирования. Если вы изучаете что-то, чему машина может научиться на основе исторических данных, ваши навыки превращаются в товар. Вместо этого сфокусируйтесь на навыках принятия решений и грамотности в области ИИ. Студенты: сосредоточьтесь на навыках «более высокого порядка» — выявлении проблем и принятии решений (взвешивании компромиссов). Работники: научитесь управлять ИИ-инструментами. Наиболее продуктивными работниками станут не те, кто лучше всех умеет программировать или писать, а те, кто обладает способностью принимать решения, каким результатам ИИ можно доверять и как интегрировать их в более широкую систему. Вы должны быть тем человеком, кто решает, что делать, а не тем, кто это выполняет.

Продолжайте получать образование. Исторически образование всегда было хорошей защитой от новых технологий. Образованные люди более гибкие, поэтому образование имеет ключевое значение для нас и наших детей.

Молодым студентам я рекомендую выбрать область, к которой они действительно испытывают страсть. Учитывая неопределенность и грядущие перемены, именно страсть поддерживает мотивацию к постоянному обучению и адаптации. Но сочетайте эту страсть с готовностью экспериментировать и осваивать ИИ в своей области.