Во-первых, старые профессии сменяются новыми, требующими бóльших навыков. Технологии вознаграждают образованных: начиная с середины 70-х годов зарплаты для лиц с высшим образованием выросли почти на 25 %, в то время как выпускники средних школ потеряли 30 % в оплате своего труда.

Во-вторых, как они утверждают, с 2000 года и без того непрерывно увеличивающаяся доля корпоративных доходов распределяется в основном среди тех, кто владеет компаниями, а не тех, кто работает там, и до тех пор, пока автоматизация будет продолжаться, мы должны ожидать, что владеющие машинами будут забирать растущую долю пирога. Это превосходство капитала над трудом может быть особенно важно для роста цифровой экономики, которую теоретик технологического прогресса Николас Негропонте определяет как движение битов, а не атомов. Сейчас, когда цифрой стало всё: книги, фильмы и налоговые декларации, — дополнительные копии могут быть проданы по всему миру при чисто нулевых затратах, по нулевой стоимости, без найма дополнительных сотрудников. Это позволяет бóльшую часть доходов забирать инвесторам, а не работникам. Вот почему при равенстве совокупного дохода «детройтской большой тройки» (GM, Ford и Chrysler) в 1990 году и «большой тройки» Силиконовой долины (Google, Apple, Facebook) в 2014 на предприятиях последней было в девять раз меньше работников, а акции стоили в тридцать раз больше.

В-третьих, как утверждают Эрик и его коллеги, цифровая экономика выгоднее суперзвездам, чем всем остальным. Создатель Гарри Поттера Джоан Роулинг стала первым писателем, вступившим в клуб миллиардеров, заработав гораздо больше, чем Шекспир, потому что ее истории могли продаваться в виде текстов, кинофильмов, игр миллиардам людей по очень низкой цене. Аналогичным образом Скотт Кук сделал свой миллиард на программе TurboTax, позволяющей заполнять налоговые декларации, потому что она, в отличие от человека, продающего свои консультации по заполнению деклараций, может быть загружена из интернета после покупки. А так как большинство людей готовы заплатить лишь совсем чуть-чуть или и вовсе ничего за десятую позицию в рейтинге лучших программ по составлению деклараций, на рынке найдется место только для совсем небольшого количества суперзвезд. Это означает, что если родители во всем мире станут советовать своим детям пойти по пути Джоан Роулинг, Гизелы Бюндхен, Мэтта Деймона, Криштиану Роналду, Опры Уинфри или Илона Маска, почти никто из этих детей не сможет построить на этом пути жизнеспособной карьерной стратегии.

Карьерная стратегия для детей

Так какой же совет относительно карьеры мы должны давать нашим детям? Своих я, как правило, уговариваю заняться тем делом, с которым машины пока справляются плохо, поэтому перспективы автоматизации в ближайшем будущем там не просматривается. Последние прогнозы относительно таких перспектив захвата машинами рабочих мест позволяют сформулировать несколько полезных вопросов, которые стоит задать о выбранной профессии, прежде чем принимать решение о получении соответствующего образования. Список может быть, например, таким:

Чем больше утвердительных ответов на подобные вопросы вы можете дать, тем лучше будет ваш выбор будущей карьеры. Это означает, что относительно безопасно вкладываться в профессии учителя, медсестры, врача, ученого, предпринимателя, программиста, инженера, юриста, соцработника, священника, художника, парикмахера или массажиста.

Напротив, профессии, подразумевающие выполнение одних и тех же повторяющихся или очень структурированных действий в предсказуемой обстановке, с большой вероятностью скоро будут полностью автоматизированы. Наиболее простые варианты такой работы компьютеры и промышленные роботы захватили уже давно, и совершенствование технологии скоро приведет к ликвидации еще большего их количества — операторов интернет-магазинов, складских рабочих, кассиров, машинистов на железной дороге, пекарей и линейных поваров. Вероятно, за ними в самом ближайшем будущем последуют водители грузовиков и автобусов и таксисты. Еще больше профессий (включая параюристов, кредитных аналитиков, банковских служащих, бухгалтеров и налоговых инспекторов), которым не грозит полное исчезновение, но им суждено пережить автоматизацию большей части своих функций, и оттого в них будет занято значительно меньше людей.

Но держаться подальше от опасностей автоматизации — не единственный критерий в выборе карьеры. В эпоху глобальной информатизации стремление стать профессиональным писателем, режиссером, артистом, спортсменом или модельером рискованно по другой причине: хотя представителям этих профессий в ближайшее время не грозит серьезная конкуренция со стороны машин, у них будет быстро расти и ужесточаться конкуренция с другими людьми, в соответствии с теорией суперзвезд, о которой говорилось выше, и очень немногие смогут преуспеть.

Во многих случаях было бы проявлением близорукости и легкомыслия давать карьерные советы на уровне профессии в целом: многие из них не будут уничтожены полностью, но будут автоматизированы очень многие из тех задач, которые сейчас решаются специалистами. Например, если вы идете в медицину, не становитесь рентгенологом, задача которого анализировать снимки и который заменен системой IBM Watson, будьте врачом, который говорит рентгенологу, что надо снимать, обсуждает результаты с пациентом и принимает решение о плане лечения. Если вы идете в финансовую сферу, не становитесь «компьютерщиком», который использует имеющиеся алгоритмы для анализа данных — он легко будет заменен программой, а становитесь управляющим фондом, который использует результаты анализа для стратегических инвестиционных решений. Если вы идете в юристы, избегайте подсобных функций помощника, который должен проверять тысячи документов на этапе сбора данных и легко может быть заменен автоматом, но старайтесь стать адвокатом, который дает клиенту консультации и представляет его дело в суде.

Пока что мы изучили возможности самих людей максимально увеличивать шансы на успех на рынке труда в эпоху искусственного интеллекта. Но что могут сделать правительства, чтобы помочь работоспособной части своего населения добиться успеха? Например, какая система образования лучше готовит людей для рынка труда, меняющегося в условиях быстрого развития искусственного интеллекта? Годится ли для этого наша уже существующая модель, с одним или двумя десятилетиями на получение образования, за которыми следуют четыре десятилетия работы по специальности? Или лучше от нее перейти к системе, когда несколько лет люди работают, затем на год возвращаются обратно в школу, чтобы потом еще поработать несколько лет? Или непрерывное образование (возможно, онлайн) должно стать необходимой частью любой профессиональной деятельности?

А какая экономическая политика будет наиболее успешной в деле создания новых рабочих мест? Эндрю Макафи утверждает, что есть много стратегий, которые могут быть успешны: и подразумевающие массированные инвестиции в науку и образование, и развитие инфраструктур, содействующих миграции и стимулирующих предпринимательство. Он чувствует, что «сборник легких этюдов для экономики написать можно, но никто не станет играть по написанному», — по крайней мере, не в Соединенных Штатах.