какой-либо дельный совет для этого отдаленного времени сталкиваются с непроницаемым покровом неопределенности – какие именно задачи останутся вне досягаемости машин? Наверняка мы знаем лишь то, что в будущем машины смогут делать больше, чем делают сегодня. К сожалению, это не очень помогает определить, чему именно люди должны учиться. Но эта неопределенность неизбежна. Так что пока мы остаемся с нашим простым правилом: не готовьте людей к задачам, которые, как мы знаем, машины уже могут делать лучше, или к тем видам деятельности, которые предсказуемо будут выполняться машинами лучше уже в ближайшем будущем.

Как мы учим

Наряду с изменением преподаваемого материала, мы должны изменить и то, как мы его преподаем. Многие отмечают, что если бы мы могли переместиться на несколько столетий назад и войти в класс, то обстановка показалась бы нам удивительно знакомой: небольшая группа собравшихся в одном месте учеников, для которых учитель, следуя относительно жесткому учебному плану, проводит ряд уроков вживую, каждый примерно одинаковой длины и в одинаковом темпе[478]. Если учителя талантливы, а у учеников есть деньги и хорошая мотивация, то этот традиционный подход может хорошо работать. Но на практике эти ресурсы зачастую недоступны и этот традиционный подход дает сбой.

Современные технологии предлагают альтернативы. Возьмем одну особенность традиционного подхода – программа в классе неизбежно «одна на всех». Учителя не могут адаптировать свой материал к потребностям каждого ученика, поэтому фактически предоставляемое образование никому не подходит в полной мере. Это довольно печально, ведь мы уже знаем, что индивидуальное обучение очень эффективно: средний ученик, получающий индивидуальное обучение, как правило, превосходит 98 % обычных учеников из традиционного класса. В исследованиях в области образования это известно как «проблема двух сигм» – средний студент с индивидуальной программой теперь почти на два стандартных отклонения (в математической системе счисления – 2σ) опережает обычных студентов по успеваемости, но «проблема» состоит в том, что такая интенсивная система обучения, хотя и может обеспечивать впечатляющие результаты, непомерно дорога. «Адаптивные» или «персонализированные» системы обучения обещают решить эту проблему путем приспособления материала к каждому конкретному студенту, но с гораздо меньшими затратами, чем в случае обучения человеком[479].

Или рассмотрим еще одну особенность традиционного подхода: в классе или аудитории помещается только ограниченное число человек, иначе начнется столпотворение. Когда же обучение осуществляется в режиме онлайн, никаких ограничений на количество студентов нет и никаких «перегрузочных эффектов», как сказали бы экономисты, не возникает. Например, курс компьютерных наук известного стэнфордского ученого Себастьяна Трана привлек более 314 тысяч студентов[480]. Онлайн-образование еще и обеспечивает серьезную экономию масштаба: стоимость проведения занятия онлайн почти одинакова вне зависимости от того, смотрят его сто человек или сто тысяч. Приятный финансовый бонус здесь состоит в том, что для каждого студента стоимость курса оказывается тем ниже, чем больше людей на него записываются[481].

Появившись около десяти лет назад, эти «массовые открытые онлайн-курсы», или MOOK, вызвали большой энтузиазм. С тех пор стало ясно, что, хотя записаться на них может огромное количество людей, оканчивают их лишь очень немногие; зачастую доучивается меньше 10 %[482]. Однако не стоит отвергать этот подход с порога. Показатели завершения обучения могут быть низкими, зато количество зачисленных очень велико – и даже небольшая доля от них часто все еще остается большим числом: например, только магистерская онлайн-программа Технологического института Джорджии в области компьютерных наук увеличивает число американцев с этой степенью примерно на 7 % каждый год, несмотря на высокие показатели отсева (около 1200 абитуриентов ежегодно поступают в университет, около 60 % из них оканчивают обучение)[483]. Кроме того, хотя студенты, записывающиеся на МООК, могут утратить свой изначальный энтузиазм, само их существование показывает, что есть огромный спрос на образование, который традиционные учебные заведения в настоящее время не удовлетворяют. Этот спрос могут обеспечивать удивительно талантливые люди. Когда Себастьян Тран вел свой курс информатики для двухсот студентов Стэнфорда, а затем онлайн для 160 тысяч слушателей со всего мира, лучший студент Стэнфорда занял жалкое 413-е место. «Боже мой, – воскликнул Тран, увидев это, – на каждого выдающегося студента Стэнфорда приходится 412 удивительно выдающихся, даже лучших студентов в мире»[484].

Когда мы учим

Наконец, третье изменение, которым мы можем ответить на расширение способностей машин, – это то, как часто мы учимся. Сегодня многие люди считают, что образованием надо заниматься в начале жизни: вы уделяете время созданию человеческого капитала, а затем, становясь старше, продуктивно его используете. С этой точки зрения образование – ваша подготовка к «реальной жизни», то, что вы делаете, прежде чем начнется настоящая жизнь.

Я и сам сталкивался с таким отношением. После работы на Даунинг-стрит я вернулся в университетскую среду, поступив в аспирантуру. Когда за обеденным столом меня спрашивали, чем я занимаюсь, я отвечал: «Пишу диссертацию по экономике». Мой собеседник неизменно бледнел, сожалея, что разговор зашел в тупик, и говорил с кривой улыбкой: «А, вечный студент». Этот ответ отражает бесполезный общепринятый взгляд: после определенного возраста дальнейшее образование считается признаком не продуктивности, а лени и легкомыслия.

В ближайшие годы это отношение должно измениться. Людям придется привыкнуть к тому, что они покидают сферу образования и возвращаются в нее на протяжении всей своей жизни. Отчасти нам придется постоянно перевоспитываться, потому что технический прогресс заставит нас брать на себя новые роли, к которым нужно готовиться. Но мы должны будем это делать еще и потому, что сейчас почти невозможно точно предсказать, в чем эти роли будут заключаться. В этом смысле обучение на протяжении всей жизни – способ застраховаться от непостижимых требований, которые в будущем нам будет предъявлять мир труда.

Кое-где эти идеи уже укоренились, особенно в некоторых скандинавских странах – Дании, Финляндии и Норвегии. А Сингапур предлагает всем своим гражданам старше 25 лет единовременный кредит в размере около 370 долларов на переподготовку, причем баланс периодически пополняется. Относительно скромная сумма, учитывая масштаб проблемы, но это явно лучше, чем ничего[485].

Негативная реакция на образование

Если адаптировать что, как и когда мы преподаем, то образование станет лучшим оплотом против технологической безработицы. Однако в последние несколько лет растет скептицизм относительно ценности образования – в частности относительно актуальности того, что сейчас преподается в вузах. Только 16 % американцев считают, что диплом бакалавра «очень хорошо» готовит студентов к высокооплачиваемой работе[486]. Возможно, отчасти это обусловлено тем, что многие из сегодняшних наиболее успешных предпринимателей были отчислены из вузов. Их список поражает: Сергей Брин и Ларри Пейдж[487] покинули Стэнфордский университет;