На какие же компенсационные эффекты ссылаются сторонники оптимистичного взгляда на экономику?

• Кто-то должен делать роботов-маляров. Сколько человек? Намного меньше, чем количество замещенных роботами маляров, в противном случае покраска дома роботами была бы дороже, а не дешевле, и никто не покупал бы роботов.

• Покрасить дом становится несколько дешевле, и люди немного чаще приглашают маляров.

• Наконец, поскольку мы меньше платим за покраску дома, то можем потратить больше на другие вещи, что увеличивает занятость в иных секторах.

Экономисты пытались измерить эти эффекты в разных отраслях, где наблюдался рост автоматизации, но результаты обычно неоднозначны.

Традиционно большинство экономистов исходят из общей картины: автоматизация повышает производительность, следовательно, в целом люди в выигрыше, в том смысле, что получают больше товаров и услуг на тот же объем работы.

К сожалению, экономическая теория не предполагает, что каждый человек останется в выигрыше в результате автоматизации. В общем, автоматизация повышает долю дохода, отходящего капиталу (собственникам роботов-маляров), и снижает долю, достающуюся рабочим (бывшим малярам). Экономисты Эрик Бриньолфсон и Эндрю Макафи в книге «Вторая эра машин»[165] утверждают, что этот эффект постоянно наблюдается уже несколько десятилетий. Данные по США представлены на рис. 9. Они свидетельствуют, что с 1947 по 1973 г. заработная плата и производительность росли параллельно, но после 1973 г. зарплаты стагнировали, хотя производительность примерно удвоилась. Бриньолфсон и Макафи называют это явление великим разъединением. Другие ведущие экономисты также озвучивали свое беспокойство, в том числе нобелевские лауреаты Роберт Шиллер, Майк Спенс и Пол Кругман, а также Клаус Шваб, глава Всемирного экономического форума, и Ларри Саммерс, бывший главный экономист Всемирного банка и министр финансов при президенте Билле Клинтоне.

Те, кто выступает против идеи технологической безработицы, указывают на банковских операционистов, работу которых могут частично выполнять банкоматы, и кассиров розничных магазинов, чья работа ускорилась благодаря штрихкодам и радиочастотным меткам на товаре. Часто заявляется, что занятость на этих позициях расширяется благодаря технологии. Действительно, с 1970 по 2010 г. количество операционистов в США примерно удвоилось, хотя следует отметить, что и население страны за этот период выросло на 50 %, а ее финансовый сектор — более чем на 400 %[166], так что трудно объяснить увеличение занятости, полностью или частично, распространением банкоматов. К сожалению, с 2010 по 2016 г. около 100 000 операционистов потеряли работу, и американское Бюро учета трудовых ресурсов (BLS) прогнозирует сокращение еще 40 000 рабочих мест к 2026 г.: «Интернет-банкинг и автоматизация, предположительно, продолжат замещать все больше обязанностей, традиционно выполняемых операционистами»[167]. Данные по кассирам розничных магазинов не более оптимистичны: их число на душу населения упало на 5 % с 1997 по 2005 г., и BLS говорит: «Достижения технологии, такие как кассы самообслуживания в розничных магазинах и растущие онлайновые продажи, и дальше будут ограничивать потребность в кассирах». Оба сектора оказались в состоянии кризиса. То же самое можно сказать практически обо всех низкоквалифицированных работах, предполагающих использование машин.

Какие профессии ждет упадок с появлением новых технологий на базе ИИ? Главный пример в СМИ — управление автотранспортом. В США около 3,5 млн водителей грузовиков, многие из этих рабочих мест пострадают от автоматизации. Amazon и некоторые другие компании уже используют грузовики с автопилотом для транспортировки грузов по трассам федерального значения, хотя пока еще с водителями-дублерами[168]. Представляется весьма вероятным, что дальнемагистральная часть рейса каждого грузовика скоро будет автоматизирована, а люди какое-то время продолжат обслуживать городское движение, подвоз пассажиров и доставку. Вследствие предполагаемых изменений очень немногие молодые люди хотят пойти в дальнобойщики; по иронии в США в настоящее время наблюдается значительная нехватка водителей грузовиков, что лишь ускоряет внедрение автоматизации.

Офисная работа также под угрозой. Например, BLS предсказывает сокращение на 13 % среднедушевой занятости в сфере страхового андеррайтинга в период с 2016 до 2026 г.: «Автоматизированные системы страхования позволяют работникам быстрее обрабатывать обращения, и держать много специалистов становится незачем». Если языковая технология будет развиваться, как ожидается, то многие рабочие места в сфере продаж и обслуживания клиентов также окажутся под угрозой, как и работа в сфере юриспруденции. (В соревновании 2018 г. программа ИИ обошла опытных преподавателей права в анализе стандартных соглашений о неразглашении конфиденциальной информации и выполнила задание в 200 раз быстрее[169].) Рядовые задачи компьютерного программирования, которые сегодня часто передаются на аутсорсинг, также, вероятно, будут автоматизированы. Действительно, практически все, что можно поручить аутсорсерам, является перспективным кандидатом на автоматизацию, поскольку аутсорсинг предполагает разбиение работы на задачи, которые можно отделить друг от друга и распределить между исполнителями в обособленном виде. Сфера роботизированной автоматизации процессов разрабатывает программные средства, обеспечивающие именно этот эффект для офисных задач, выполняемых онлайн.

По мере развития ИИ, безусловно, становится возможным, что в ближайшие десятилетия весь обыденный физический и умственный труд фактически будет дешевле выполняться машинами. С тех пор как тысячелетия назад мы перестали быть охотниками-собирателями, наши общества использовали большинство людей как роботов, выполняющих повторяющиеся ручные и мыслительные работы. Неудивительно, что роботы скоро возьмут эту роль на себя. Когда это произойдет, резко упадут зарплаты людей, неспособных конкурировать за оставшиеся высококвалифицированные работы. Ларри Саммерс описывает это так: «Очень может быть, что при наличии возможностей замены [труда капиталом] некоторые категории трудящихся не смогут заработать на прожиточный минимум»[170]. Именно это произошло с лошадьми: механические средства перевозки грузов стали дешевле стоимости их содержания, и лошади пошли на корм домашним питомцам. Столкнувшись с угрозой социоэкономического аналога превращения в корм для домашних питомцев, люди будут не слишком довольны своими правительствами.