не менее авторы отчёта считают, что скорость создания новых рабочих мест в результате технического прогресса будет в среднесрочной перспективе преобладать над скоростью ликвидации старых рабочих мест. Предполагается, что в течение пяти лет (с 2020 по 2025 г.) в мире будет ликвидировано 85 млн старых рабочих мест и создано 97 млн новых. При этом будет расти потребность в первую очередь в квалифицированном труде, однако одним из основных вызовов авторы отчёта считают способность общественного сектора обеспечить повышение квалификации и переподготовку сотрудников, чьи рабочие места находятся под угрозой ликвидации.

Среди прочего авторы отчёта приводят список профессий, в пределах которых количество рабочих мест активнее всего сокращалось в 2007–2018 гг., позаимствованный в другом небезынтересном исследовании — статье аналитиков Федерального резервного банка Филадельфии под названием «„Форсированная автоматизация“ под влиянием COVID-19? Предварительные тренды в данных Текущего опроса населения» (“Forced Automation” by COVID-19? Early Trends from Current Population Survey Data)[3171]. «Текущий опрос населения» (Current Population Survey, CPS) — ежемесячное социологическое исследование, осуществляемое Федеральным бюро статистики труда США (US Bureau of Labor Statistics). Выводы филадельфийского исследования в целом созвучны отчёту аналитиков Международного экономического форума. Основной фокус исследователи из Филадельфии делают на том, что потери рабочих мест в ходе пандемии в первую очередь приходятся на работы, которые проще автоматизировать. Поэтому в ходе восстановления экономики после пандемии многие из ликвидированных рабочих мест не появятся вновь.

На основе опроса экспертов авторы отчёта Всемирного экономического форума составили перечень 20 профессий, в которых спрос на рабочую силу в ближайшие годы будет расти, а также 20 профессий, в которых он будет снижаться.

Внимательный читатель заметит, что некоторые профессии попали в обе части списка (например, «механики и наладчики машин»). Это значит, что в одних компаниях количество рабочих мест в этих профессиях сокращается, а в других — растёт, что связано, по всей видимости, с перестройкой существующих бизнес-процессов. При этом важно понимать, что, хотя формально созданные рабочие места могут относиться к той же профессии, что и ликвидированные, на деле они могут предполагать существенно отличающийся набор требований к сотрудникам.

Если внимательно посмотреть на происходящую в наши дни революцию генеративных моделей, проявляющуюся во всё более широком применении моделей, подобных ChatGPT, Midjourney и другим, то нельзя не усмотреть аналогии с заменой кустарного производства промышленным, произошедшей в ходе индустриальной революции. В прошлом сходное влияние на креативные индустрии оказывали распространение книгопечатания, фотографии, кино, телевидения и интернета. Кустарное производство обычно обладает следующими особенностями (для простоты я буду здесь в качестве примера использовать производство шкафов):

• низкой производительностью труда (шкаф производится долго и требует больших трудозатрат);

• как следствие — дороговизной отдельных изделий и недоступностью их для обычных людей (во времена Возрождения шкаф-дрессуар или шкаф-кабинет — весьма дорогие предметы мебели, имевшиеся лишь в домах зажиточных людей);

• сравнительно скромными объёмами производства (шкафов производится мало);

• концентрацией всех производственных функций в руках кустарей-универсалов (весь шкаф целиком делает один мастер, некоторые работы могут доверяться подмастерьям, но полноценного разделения труда ещё не существует);

• достижением высоких уровней индивидуального мастерства (лучшие кустари делают шкафы, являющиеся произведениями искусства);

• более массовая продукция заметно уступает в качестве лучшим образцам (шкафы, которые делают подмастерья или простые плотники, — кособокие и грубые).

По мере появления массового производства и развития средств автоматизации происходят следующие типичные изменения:

• растёт производительность труда (среднестатистический шкаф теперь изготавливается гораздо быстрее);

• как следствие — удешевление и расширение объёмов производства и доступности продукции (шкафы теперь есть почти в каждой семье);

• развивается разделение труда — теперь каждую отдельную деталь или даже технологическую операцию делает отдельный специалист (один нарезает доски, другой выполняет резьбу, третий производит покраску, четвёртый приделывает фурнитуру и т. д.);

• при массовом производстве снижаются трудозатраты на выполнение отдельных операций — как за счёт оптимизации производственного процесса, так и за счёт совершенствования мастерства узкоспециализированных специалистов и, наконец, за счёт автоматизации (например, доски заданного размера или стандартные элементы фурнитуры вполне может производить соответствующий станок);

• растёт качество массовой продукции (шкафы, сходящие с конвейера, относительно однообразны, но они более-менее прямые, без заусенцев и т. д.);

• в элитарном сегменте появляются технологические шедевры, которые просто нельзя было создать без продвинутых технологий (различные «умные» шкафы или сверхзащищённые шкафы-сейфы);

• если в кустарном производстве от мастера нужны и физическая сила, и разносторонние таланты, то промышленность снижает порог входа — рабочим может стать почти каждый, для этого не нужны долгие периоды цехового ученичества и особые задатки.

Все эти изменения неизбежно несут определённые социальные последствия, как позитивные, так и негативные. Среди них: увеличение благосостояния общества, разорение мастеров-кустарей, вложивших жизнь в совершенствование обесценившихся теперь навыков, временная технологическая безработица. В прошлом подобные явления привели к становлению промышленного, а затем финансового капитала, империализму, революциям и войнам.

Отталкиваясь от имеющейся у нас исторической аналогии, можно ожидать примерно следующие последствия от прогресса в области создания генеративных моделей и основанных на них инструментов:

• снижение трудозатрат на создание самого разного творческого контента;

• увеличение количества и разнообразия создаваемых произведений; здесь, скорее всего, будет наблюдаться несколько тенденций: 1) будут охвачены более узкие, «нишевые» темы и области, создание контента для которых в «догенеративную эпоху» просто не окупалось; 2) появится больше индивидуализированных текстов или изображений, ориентированных на запросы маленьких групп людей или даже под отдельных людей; 3) распространение полностью автоматической генерации контента (нейроквесты, динамические сценарии в играх, нейроанекдоты, нейрогороскопы, одноразовые картинки по запросу пользователя, создаваемые в развлекательных целях, и т. д.); 4) появление инструментов для потребителей контента (суммаризаторы и перефразировщики текстов, «объясняторы» картинок и т. п.);

• увеличение качества лучших произведений — при наличии помощника в виде мощной генеративной модели можно будет при желании создавать шедевры нового уровня; авторы смогут опробовать огромное количество вариантов различных элементов своих произведений, отбирая самые удачные, «шлифуя» свои произведения куда более тщательно в рамках того же количества времени — в итоге будут достигнуты новые вершины искусства;

• увеличение количества «мусорного» контента — бесполезных рекламных и SEO-текстов, графоманских произведений и тому подобное;

• по всей видимости, усиление разделения труда при создании контента; хотя оно уже есть и сейчас (например, над созданием текстов нередко работают писатель, редактор, корректор и т. д.), но, скорее всего, при создании многих творческих продуктов произойдёт передел ролей — как отдельные профессии будут развиваться промпт-инженерия, создание обучающего контента для генеративных моделей, оценка сгенерированных фрагментов, управление генерацией и компоновка результатов и так далее;

• снижение