размножения люди переходят к качественной (Q-стратегии). В аграрном обществе рождение ребёнка означает появление новых рабочих рук в хозяйстве, а значит, экономически обосновано — оно обеспечивает жизнь родителей в старости. Для городского жителя рождение ребёнка воспринимается скорее как роскошь. Прежде чем родить ребёнка, нужно обзавестись жильём, купить машину, найти средства на образование ребёнка и так далее. Воспитание ребёнка связано с многочисленными рисками, трудностями и неудобствами и ставит под вопрос качество жизни родителей. Когда рождение ребёнка перестаёт быть экономической необходимостью, многие люди либо отказываются от рождения детей, либо постоянно откладывают момент рождения ребёнка, нередко так и не совершая этот шаг. Даже там, где родители решаются на столь сложное и ответственное предприятие, обычно возникают семьи с небольшим количеством детей.

Прогресс в области медицины и санитарии в XX в. привёл к росту выживаемости детей даже в обществах с аграрным укладом, что вновь вызвало к жизни страхи о перенаселении. В условиях быстрых темпов урбанизации в Азии горожане первого поколения по инерции придерживались Q-стратегии размножения, что привело к введению целого ряда ограничительных мер. В конце XX в. многим учёным казалось, что мир стоит на пороге глобальной катастрофы. Численность населения росла по гиперболическому закону. По подсчётам, выполненным в 1975 г. немецким астрофизиком Себастьяном фон Хорнером, если бы этот тренд сохранился, к 2025 г. население Земли стало бы бесконечным. Примерно ту же оценку получили за 15 лет до Хорнера авторы статьи в журнале Science под красноречивым названием «Судный день: пятница, 13 ноября 2026 года: в этот день человеческое население приблизится к бесконечности, если оно будет расти так же, как росло за последние два тысячелетия» (Doomsday: Friday, 13 November, A. D. 2026: At this date human population will approach infinity if it grows as it has grown in the last two millenia)[3167].

Однако уже в 1960–1970-е гг. возникло расхождение темпов роста с гиперболическим законом. Одним из первых исследователей, обратившим на это внимание, был Сергей Капица. По мнению Капицы, точка перегиба кривой роста численности приходится примерно на 2005 г. После прохождения этой точки предполагалось замедление, симметричное эпохе гиперболического роста[3168]. В целом прогнозы Капицы оправдались — сегодня темпы роста мирового народонаселения отстают даже от линейных, и всё в большем количестве стран коэффициент рождаемости снижается ниже уровня воспроизводства.

Современные модели предполагают дальнейшую стабилизацию численности населения Земли или её снижение. Например, модель 2020 г. учёных из Вашингтонского университета под руководством Кристофера Мюррея, опубликованная в журнале Lancet[3169], предсказывает достижение населением планеты пика в 2064 г. (9,7 млрд человек в основном сценарии) с последующим его сокращением до 8,8 млрд человек к концу века.

7.3.7 Перспективы различных профессий в эпоху четвёртой индустриальной революции

Какие изменения на рынке труда ждут нас в ближайшее время? У профессий, представители которых в среднесрочной перспективе могут быть массово заменены машинами, есть несколько важных признаков.

Шаблонность и однообразие выполняемых операций. Если ваша работа заключается в том, чтобы раз от разу совершать повторяющиеся, шаблонные действия, не требующие серьёзных интеллектуальных усилий и не предполагающие проявления вашей собственной инициативы, — это довод в пользу замены вас машиной. С такими операциями машины в большинстве случаев справляются лучше людей.

    Стандартизованные взаимодействия с другими людьми в ходе выполнения служебных обязанностей. Если общение с клиентами, заказчиками, руководством, подрядчиками, госорганами и тому подобными в вашем случае происходит по стандартным шаблонам и с использованием электронных каналов связи, то в такого рода коммуникациях вас сможет эффективно заменить машина.

    Наличие массивов данных, детально описывающих историю бизнес-процесса. Если вся история осуществляемых вами операций и их результатов хорошо запротоколирована, то такой набор данных может стать удобным обучающим массивом для системы машинного обучения.

На результат будут влиять и другие факторы: величина потенциальной экономии от замены представителя данной профессии на машину (как много людей занято в этой области и много ли они получают?); опасность работы; зрелость конкретных технологий, необходимых для успешной автоматизации; оценка рисков как от человеческого фактора, так и от «машинного» и так далее.

Попробуем рассмотреть несколько конкретных профессий и выделить основные группы риска.

Рис. 177. Профессии, входящие в различные группы риска с точки зрения возможности их автоматизации в среднесрочной перспективе

В «красную зону» входят профессии, для которых в настоящее время уже созданы прототипы решений по замене людей автоматизированными системами и где внедрение таких систем не связано с необходимостью радикальных изменений в законодательной сфере. Представители этих профессий уже замещаются машинами и будут далее активно замещаться ими в ближайшие несколько лет.

«Оранжевую зону» формируют профессии, в которых широкому тиражированию решений препятствуют либо законодательные ограничения, либо недостаточная техническая зрелость созданных систем. В зависимости от особенностей законодательного процесса, а также от нюансов развития конкретных технологий профессии «оранжевой зоны» в течение 3–7 лет имеют высокие шансы перехода в «красную зону».

Представители «жёлтой зоны» вряд ли в ближайшие десять лет будут заменены машинами, однако из-за повышения производительности труда в них возможно сокращение количества занятого персонала.

И наконец, к «зелёной зоне» относятся профессии с растущим спросом на специалистов.

В октябре 2020 г. эксперты Всемирного экономического форума (World Economic Forum) представили на суд общественности аналитический отчёт под названием «Отчёт о будущем рабочих мест» (The Future of Jobs Report 2020)[3170], в котором приведены результаты скрупулёзного анализа динамики мирового рынка труда. Авторы отчёта приходят к выводу, что темпы внедрения технологий остаются в целом достаточно постоянными, но в некоторых областях они могут расти. В соответствии с тенденциями последних лет развитие облачных вычислений, индустрии больших данных и электронной коммерции остаётся в числе основных приоритетов для руководителей бизнеса, однако также наблюдается значительный рост интереса к шифрованию, негуманоидным роботам и технологиям искусственного интеллекта. При этом рынок труда находится под двойным давлением — пандемия COVID-19 не только привела к общему экономическому спаду и локдаунам, но также подтолкнула многие компании к внедрению технологий, которые могут значительно изменить структуру спроса на рабочую силу к 2025 г. Простым примером этого тезиса является ускоренное внедрение речевых технологий: на смену колл-центрам, работу которых не так просто поддерживать из-за карантинных мероприятий, приходят голосовые роботы и виртуальные ассистенты. Если до пандемии от внедрения этих технологий многие бизнесы удерживали естественная инерция и недоверие к новым технологиям, то в условиях, когда успешное развитие в рамках привычных парадигм стало просто невозможным, многие компании сделали ставку на технологическую трансформацию.

Тем