- включая субсидии и поддержку технологий, более благоприятных для работников, налоговую реформу, программы обучения работников, схемы владения данными и их защиты, разделение технологических гигантов и налоги на цифровую рекламу - могут помочь инициировать серьезное перенаправление технологий.

Рыночные стимулы для перенаправления. Государственные субсидии на развитие более социально полезных технологий являются одним из самых мощных средств перенаправления технологий в рыночной экономике. Субсидии становятся более действенными, когда они подкрепляются изменениями в социальных нормах и потребительских предпочтениях, которые толкают в том же направлении, как показывает наш опыт с возобновляемыми источниками энергии.

Однако между "зелеными" и цифровыми технологиями есть важные различия. Когда впервые возникли экологические проблемы, у активистов не было полного понимания того, как потребление энергии влияет на климат, и как можно последовательно измерять содержание углерода в энергии. Тем не менее, научное понимание и система измерений быстро развивались и были созданы уже в 1980-х годах. Затем стало просто оценить, сколько парниковых газов выбрасывают различные источники энергии. Эти знания сегодня лежат в основе большинства налогов на выбросы углекислого газа, схем ограничения и торговли, а также субсидий на возобновляемые источники энергии и электромобили.

Определить, как используются различные цифровые технологии и их влияние на заработную плату, неравенство и наблюдение, гораздо сложнее. Например, новые цифровые технологии, позволяющие менеджерам более эффективно отслеживать работу своих подчиненных, можно рассматривать как дополняющие человека, поскольку они позволяют менеджерам выполнять новые задачи и расширяют их возможности. Одновременно они могут усиливать наблюдение или устранять задачи, которые раньше выполнялись другими "белыми воротничками".

Тем не менее, существует ряд принципов, полезных для создания основы для измерения влияния цифровых технологий. Во-первых, достаточно просто определить, используются ли новые технологии для мониторинга и наблюдения. Разработка и внедрение этих технологий не должны поощряться. Правительственное агентство, такое как OSHA, может разработать четкие рекомендации, которые предотвращают наиболее навязчивые формы наблюдения и сбора данных о сотрудниках, а другие агентства могут аналогичным образом регулировать сбор данных о потребителях и гражданах. В качестве дополнительного шага федеральное правительство могло бы принять решение не выдавать патенты на технологии, направленные на слежку за работниками или гражданами, включая патенты, поданные в Китае. И наоборот, технологии, предоставляющие инструменты для обеспечения конфиденциальности работников и пользователей, также могут быть выявлены и субсидированы.

Во-вторых, есть верный признак технологий автоматизации: снижение доли труда в добавленной стоимости, что означает, что после внедрения этих технологий увеличивается доля добавленной стоимости, приходящаяся на капитал, и уменьшается доля, приходящаяся на труд. Существующие исследования показывают, что внедрение роботов и других технологий автоматизации почти всегда приводит к значительному снижению доли труда. Аналогичным образом, технологии, создающие новые задачи для работников, как правило, увеличивают долю труда. Исходя из этого, технологии, повышающие долю труда, можно поощрять с помощью субсидий на их использование и развитие. Такая политика может быть также полезна для стимулирования распределения прироста производительности между работниками, поскольку повышение заработной платы увеличит долю труда и, таким образом, даст компаниям право на дополнительные субсидии.

В-третьих, субсидии для направлений исследований, дополняющих работу человека, могут предоставляться на основе более подробных данных о том, дополняют ли новые методы работу человека или автоматизируют ее при использовании на практике. Мы уже приводили несколько примеров, когда новые цифровые технологии могут дополнять человека, создавая новые задачи - например, предоставляя лучшую информацию для персонализированного обучения или медицинского обслуживания, или позволяя улучшить проектирование и производство в цехах с помощью возможностей дополненной и виртуальной реальности. Хотя такая классификация может быть гораздо проще после внедрения технологий, часть этой информации доступна на стадии разработки и может стать первым шагом к созданию системы измерения степени автоматизации новых технологий. Эта система измерения может быть использована для предоставления субсидий определенным направлениям инноваций.

Некоторая неопределенность в точном назначении и применении новых технологий не является серьезной проблемой: предотвращение автоматизации не является целью. Главное, к чему должны стремиться разработчики политики, — это культивирование плюрализма подходов для поощрения большего внимания к технологиям, дополняющим человека и расширяющим его возможности. Для достижения этой цели не требуется совершенной метрики для определения того, будет ли технология автоматизировать работу или создавать новые задачи для работников. Скорее, она требует приверженности экспериментам с новыми технологиями, которые пытаются помочь работникам и гражданам.

По тем же причинам мы не поддерживаем налоги на автоматизацию, направленные на прямое сдерживание развития и внедрения технологий автоматизации. Перенаправление должно быть нацелено на более сбалансированный портфель технологий, и субсидии на новые технологии, дополняющие человека, могут достичь этого более эффективно. Более того, учитывая сложность отличия автоматизации от других видов использования цифровых технологий, налоги на автоматизацию в настоящее время нецелесообразны. Простое налогообложение явных примеров технологий автоматизации, таких как промышленные роботы, также не будет оптимальным, поскольку такая политика оставит без внимания гораздо более распространенные алгоритмические технологии автоматизации. Тем не менее, если субсидии и другие меры политики не смогут перенаправить технологические усилия, в будущем, возможно, придется рассмотреть вопрос о налогах на автоматизацию.

Разрушение больших технологий. Крупные компании стали слишком могущественными, и это само по себе проблема. Google доминирует в поиске, у Facebook мало конкурентов в социальных сетях, а Amazon завоевывает рынок электронной коммерции. Эти подавляющие доли рынка напоминают нам о Standard Oil, которая имела 90-процентную долю рынка нефти и нефтепродуктов, когда ее развалили в 1911 году, и AT&T, которая имела почти монополию на телефонную связь, когда ее развалили в 1982 году.

Высокий уровень концентрации рынка и гигантские монополии могут подавлять инновации и искажать их направление. Например, Netscape Navigator создал гораздо лучший продукт, чем браузер Microsoft в середине 1990-х годов, и изменил направление развития браузеров, подстегнув ряд последующих инноваций других компаний (в 2007 году он был выбран журналом PC Magazine как "лучший технологический продукт всех времен"). К сожалению, Netscape в итоге был разгромлен Microsoft, несмотря на антимонопольное дело Министерства юстиции.

Эти соображения могут быть более важными сегодня, поскольку несколько компаний доминируют в направлении развития цифровых технологий и особенно искусственного интеллекта. Их бизнес-модели и приоритеты сосредоточены на автоматизации и сборе данных. Следовательно, дробление крупнейших технологических гигантов для уменьшения их доминирования и создания пространства для большего разнообразия инноваций является важной частью перенаправления технологий.

Разрыв сам по себе недостаточен, поскольку он не перенаправит технологии в сторону автоматизации, слежки или цифровой рекламы. Возьмем Facebook, который, скорее всего, станет первой мишенью антимонопольных действий из-за его спорных приобретений WhatsApp и Instagram. Если бы компания была разделена и эти два приложения были отделены от Facebook, обмен данными между ними прекратился бы, но их бизнес-модели