Пандемия коронавируса вызвала беспрецедентный экономический кризис. В Соединенных Штатах и во всем мире практически мгновенно исчезли миллионы рабочих мест, схлопнулись целые отрасли, и в экономике наступил глубочайший спад со времен Великой депрессии 1930-х годов. В декабре 2020 года безработица составляла почти 7 %, и все свидетельствовало о том, что положение может еще более ухудшиться, прежде чем массовая вакцинация начнет разворачивать тенденцию в другую сторону примерно в середине 2021 года. Неуклюжие действия властей США в условиях пандемии привели к широкому распространению вируса, и в январе 2021 года ежедневно умирали больше 4000 американцев. На фоне резкого роста количества госпитализированных американские власти на уровне штатов и муниципалитетов снова стали принуждать частные предприятия к закрытию, а в Великобритании и многих европейских странах вновь стали правилом общенациональные локдауны. Иными словами, несмотря на появление как минимум двух эффективных вакцин, экономические последствия кризиса будут сказываться еще некоторое время.

Все это создает плодородную почву для радикального преобразования рынка труда вследствие автоматизации и, если взять шире, распространения новых технологий. История свидетельствует, что огромное большинство рабочих мест, уничтожаемых трудосберегающими технологиями, теряются во время экономических спадов. Особенно уязвимыми оказываются рутинные работы, что по большей части объясняет исчезновение качественных рабочих мест для среднего класса и их постепенную замену менее привлекательными, низкооплачиваемыми местами в сфере услуг. Экономисты Нир Джеймовик и Генри Сиу изучили это явление и в 2018 году опубликовали статью, в которой отметили, что, «в сущности, все потери рабочих мест в рутинных сферах труда происходят во время экономических спадов»[225]. Судя по всему, происходит следующее. Фирмы избавляются от работников, когда испытывают экономическое давление. Затем, по мере углубления экономического спада, они осваивают новые технологии и реорганизуют рабочие места. Впоследствии, когда экономика восстанавливается, они понимают, что могут обойтись без возвращения всех или почти всех работников, которых прежде считали необходимыми для своей деятельности. Судя по глубине нынешнего спада, большая часть частных предприятий будет испытывать экономическое давление, побуждающее наращивать эффективность, и чем дольше продлится кризис, тем больше у них будет времени на включение в бизнес-модели новых технологий, в том числе с использованием искусственного интеллекта.

Помимо чисто экономического стимула для освоения новых технологий текущий кризис — и в этом его уникальность — принес с собой еще один повод для автоматизации рабочих мест. Как мы видели в главе 3, необходимость социального дистанцирования уже привела к роботизации разных сфер. Так, мясоперерабатывающие заводы в США и во всем мире постоянно становятся очагами заражения вирусной инфекцией из-за того, что сотни, а то и тысячи рабочих на них трудятся рядом друг с другом. В подобных условиях неизбежно повышение уровня автоматизации с целью снижения плотности размещения работников[226]. Это крайний случай, но нечто подобное происходит практически в любой производственной среде, от заводов и складов до розничных магазинов и офисов. Замена работников роботами напрямую приводит к уменьшению числа людей, находящихся в непосредственной близости. Предприятия сферы услуг видят маркетинговое преимущество в сведении к минимуму личного взаимодействия, которое всего несколько месяцев назад считалось позитивным, а не негативным фактором. Эта тенденция уже наблюдается. В июле 2020 года сеть закусочных White Castle объявила, что начинает использовать роботов для приготовления гамбургеров с целью «уменьшения контактов человека с пищей в процессе приготовления и сокращения возможностей передачи патогенов»[227]. Долгосрочное влияние этих факторов будет в определенной степени зависеть от продолжительности кризиса. Сейчас, когда я это пишу, представляется вероятным, что ситуация сохранится достаточно долго для изменения хотя бы некоторых предпочтений покупателей и, возможно, для превращения их в привычку.

Влияние искусственного интеллекта на рабочие места вряд ли будет походить на примитивный сюжет о роботах, отнимающих работу у людей. Исследования показали, что в большинстве случаев отсутствует однозначная взаимосвязь между внедрением новой технологии и существующими рабочими местами. Наиболее страдают от автоматизации определенные задачи, а не целые профессии. Авторитетный анализ McKinsey Global Institute 2017 года показал, что примерно половина задач, в настоящее время выполняемых работниками в мире, в принципе можно автоматизировать с помощью имеющихся технологий. В анализе отмечается, что только 5 % работ уже сегодня грозит полная автоматизация, однако «примерно в 60 % профессий не менее трети составляющих задач могут быть автоматизированы, что предполагает существенную перестройку рабочих мест и серьезные изменения для всех работников»[228]. Раз можно автоматизировать существенную долю действий, осуществляемых двумя работниками из трех, значит, есть явный потенциал переопределения границ между рабочими местами и консолидации оставшихся работ. Очень вероятно, что для многих организаций экономическое давление наряду с необходимостью снизить плотность размещения людей на рабочих местах станет веской причиной пересмотреть и реорганизовать рабочую среду, и движение в этом направлении усилится, когда появятся намного более эффективные приложения на основе новейших достижений в области глубокого обучения. В большинстве случаев это повлечет за собой исчезновение части рабочих мест — причем таких, которые занимают работники с разной квалификацией и подготовкой.

Кроме прямой автоматизации работ и задач, важной силой является снижение требований к квалификации персонала. Иными словами, внедрение новых технологий позволяет нанять на должность, в прошлом требовавшую высокой квалификации и опыта, хуже оплачиваемого работника с минимумом подготовки или заменяемого независимого подрядчика, участника гиг-экономики. Классическим примером служат водители знаменитых «черных кебов» — лондонских такси. Прежде, чтобы получить лицензию таксиста, необходимо было запомнить наизусть практически все городские улицы; этот утомительный процесс назывался приобретением «Знания с большой буквы». Изучение улиц требовало колоссального труда. Элеанор Макгуайр, нейробиолог из лондонского Юниверсити-колледжа, обнаружила, что гиппокамп — область головного мозга, связанная с долгосрочной памятью, — у лондонских таксистов в среднем больше, чем у представителей других профессий[229]. Необходимость приобретения «Знания с большой буквы» традиционно служила барьером для входа в профессию и гарантировала лондонским таксистам солидную, на уровне среднего класса, оплату труда. Ситуация резко изменилась с появлением GPS и приложений-навигаторов для смартфонов. Теперь водители, совершенно не знающие Лондона, но имеющие смартфон, могут напрямую конкурировать с «традиционными» таксистами. Давление со стороны сервисов по поиску пассажиров и других альтернатив такси также оказало сильное негативное воздействие на доходы лондонских таксистов. В общем, деквалификация работы приводит к снижению заработной платы, поскольку позволяет выполнять ее людям, почти или совершенно не имеющим подготовки или опыта. Одновременно повышается взаимозаменяемость работников. Это, в свою очередь, делает фирмы терпимыми к высокой текучести кадров и еще больше подрывает переговорную силу работников. С усилением автоматизации и деквалификации можно с полным основанием ожидать роста неравенства и перераспределения плодов инноваций в пользу тех, кто находится на верхушке пирамиды доходов.

Эти тенденции в области технологий