Как писал Исаак Ньютон, «если я видел дальше других, то потому, что стоял на плечах гигантов». То же наблюдение применимо и к возможностям машин. Современные технологии опираются на предшествующие и черпают силу из мудрости, накопленной благодаря прошлым открытиям и прорывам. Если мы не забросим свои творческие инстинкты и не откажемся от стремлений к инновациям, если мы не скажем «дело сделано» и не устранимся из сферы ИИ, машины, которые мы создадим в будущем, будут гораздо способнее сегодняшних.

Надеюсь, что даже самые консервативные экономисты, размышляющие о будущем, не станут спорить с тем, что мы двигаемся именно в этом направлении: машины постепенно присваивают себе всё новые задачи и становятся всё способнее. Возьмем, к примеру, историка экономики Роберта Гордона, известного техноскептика. В последние несколько лет шло много оживленных дискуссий о его нашумевшем труде «Взлет и падение американского экономического роста», где он утверждает, что лучшие технологические времена остались позади (или, как выразился экономист Пол Кругман, «будущее уже не то, что было раньше»[300]). Гордон считает, что плоды, низко висящие на древе экономического роста, уже сорваны. Но он, хотя и с подозрением относится к сегодняшним технологическим заявлениям, не верит, что на дереве не осталось плодов. В послесловии 2017 года он пишет, что «до сих пор… ИИ заменяет людей на рабочих местах медленно и постепенно, эволюционным путем, а не внезапной революцией»[301]. Другими словами, его несогласие, по-видимому, касается не направления движения, а лишь его скорости. Даже если он прав в том, что ВВП на душу населения в США будет расти лишь на жалкие 0,8 % в год в ближайшие десятилетия (по сравнению с головокружительными 2,41 % в год с 1920 по 1970-й), это все равно означает, что через 87 лет американцы будут вдвое богаче, чем сейчас[302]. Спор идет только о том, какое именно поколение будет пользоваться этим богатством.

Тем не менее я подозреваю, что консерватизм Гордона в отношении скорости прогресса ошибочен, и, учитывая, насколько популярными стали его взгляды на будущее, стоит сказать почему. Главное утверждение Гордона состоит в том, что «особый век» быстрого экономического роста в США между 1870 и 1970 годами «не повторится», поскольку «многие великие изобретения могли быть сделаны только один раз»[303]. И, конечно же, будущие экономические выгоды не будут обусловлены изобретением нового вида электричества или канализационных сетей или какими-либо другими переосмыслениями великих инноваций прошлого. Один и тот же плод нельзя сорвать дважды. Но из этого не следует, что в будущем не появится других великих изобретений. Дерево, несомненно, принесет новые плоды. «Взлет и падение американского экономического роста» – авторитетное произведение, но в определенном смысле оно само себе противоречит. Гордон с большой осторожностью утверждает, что рост не был «равномерным процессом» в прошлом, но делает вывод, что в будущем он будет именно равномерным – равномерное снижение экономического роста со все меньшим количеством неожиданных инновационных всплесков и технологических прорывов, продвигавших экономику ранее. Учитывая масштабы инвестиций в технологические отрасли сегодня – многие из лучших умов работают в передовых институтах, – кажется совершенно невероятным, что в ближайшие годы не появится новых значимых разработок.

Разные темпы в разных местах

Несмотря на то что машины становятся все более способными, это не означает, что их внедрение будет идти одинаковыми темпами в разных странах мира. Для этого есть три основные причины.

Разные задачи

Первая причина – самая простая: различные экономики состоят из очень разных рабочих мест, и задачи, связанные с некоторыми из них, гораздо сложнее автоматизировать. Поэтому определенные технологии будут гораздо полезнее в одних странах, чем в других. Именно этот тезис лежит в основе анализа, отраженного на графике 5.3[304], где приводятся данные по странам ОЭСР.

График 5.3. «Риск автоматизации» и ВВП на душу населения

Здесь под «риском автоматизации» понимается доля рабочих мест в экономике, для которых вероятность автоматизации, по мнению ОЭСР, составляет более 70 %. Как мы видели во второй главе, утверждения типа «для работы X риск автоматизации равен Y %» могут быть очень обманчивы. Однако этот анализ все равно полезен, поскольку показывает, как сильно может варьироваться состав задач в разных странах. Если отталкиваться от оценки способностей машин, которую дает ОЭСР, риск автоматизации для рабочих мест в Словакии, например, примерно в шесть раз выше, чем в Норвегии. Почему? Потому что работа в этих странах связана с очень разными задачами[305]. График 5.3 показывает, что «риск автоматизации», как правило, выше в странах с более низким уровнем ВВП на душу населения. Те виды задач, которые, по мнению ОЭСР, проще всего автоматизировать, непропорционально часто встречаются в более бедных странах. К такому же выводу пришли и другие исследования, посвященные развивающимся странам[306].

И разница может быть не только на международном уровне. Даже внутри отдельных стран существует огромное количество географических различий в рисках автоматизации. Например, в Канаде разницу между регионами наибольшего и наименьшего риска ОЭСР оценивает лишь в 1 %, тогда как в Испании она составляет 12 %. Сравнение регионов может привести к тому, что международные диспропорции будут казаться еще разительнее. Например, в Западной Словакии 39 % рабочих мест, как утверждается, находятся под угрозой автоматизации, но в районе Осло и Акерсхуса в Норвегии риску подвержены только 4 % – разница более чем в девять раз[307].

Разные затраты

Вторая причина, по которой машины будут внедряться с разной скоростью в разных странах, – это их стоимость. Если вы пройдете по марокканскому базару, то, скорее всего, наткнетесь на ремесленников, сидящих на полу и обтачивающих куски дерева с помощью токарного станка, зажатого между ног. Это делается не только напоказ. Их труд настолько дешев, что для них все еще имеет экономический смысл заниматься традиционным ремеслом, а не обращаться к современным методам деревообработки, использовать пальцы ног вместо автоматизированных инструментов[308]. Вывод здесь заключается в том, что, когда мы рассуждаем об эффективности использования машины для автоматизации задачи, мы должны учитывать не только продуктивность, но и стоимость относительно человеческой альтернативы. Если в каком-то конкретном месте труд очень дешев, то, возможно, нет экономического смысла использовать дорогостоящую машину, даже если она окажется действительно очень производительной.

Такого рода доводы объясняют, почему, по мнению некоторых, низкооплачиваемые работники, такие как уборщики, парикмахеры и официанты, мало подвержены риску автоматизации. Они не только выполняют «нестандартные» задачи, но и, как правило, получают низкую зарплату, поэтому стимул к созданию машин,