Д. М.: Согласно отчету, недавно опубликованному MGI, для медленного роста производительности есть множество причин. В частности, последние 10 лет были периодом самой низкой капиталоемкости.

Нельзя забывать и о таком важном факторе, как спрос. Существует закон, согласно которому выпуск продукции должен поглощаться спросом на нее, и отсутствие спроса вредит росту производства, что негативно сказывается на показателях производительности, независимо от уровня технологий.

М. Ф.: Это важный момент. Если развивающаяся технология мешает росту заработной платы, тем самым уменьшая платежеспособность среднестатистического потребителя, спрос снижается.

Д. М.: Вы смотрите в корень. Это критический параметр, особенно в странах с развитой экономикой, где 55–70 % спроса обеспечивается расходами потребителей. Нужны люди, зарабатывающие достаточно, чтобы иметь возможность покупать выпускаемую продукцию. Хотя мне кажется, что тут имеет значение еще и отставание в технологиях.

В 1999–2003 гг. мы с Бобом Солоу рассматривали выявленный им еще в 1980-х гг. парадокс производительности: «Мы видим компьютеры повсюду, но только не в официальных цифрах роста производительности». Парадокс был разрешен в конце 1990-х гг., когда спрос стал достаточно высоким, но, что еще важнее, современные технологии стали применяться в крупных секторах экономики – розничной и оптовой торговле. Архитектура «клиент – сервер» и ERP-системы трансформировали бизнес-процессы, что привело к росту производительности.

Сейчас мы переживаем подобное снова. Цифровые технологии в виде облачных вычислений, электронной коммерции или электронных платежей присутствуют повсюду, при этом в течение нескольких лет производительность практически не росла. Но если систематически измерять долю цифровой экономики, выяснится удивительная вещь: с точки зрения активов, процессов и того, как люди работают с технологиями, эта доля не так уж велика. Я даже не рассматриваю ИИ или следующую волну технологий с повсеместной оцифровкой.

Электронная коммерция в розничной торговле составляет всего около 10 %, в основном через сайт Amazon. При этом мы привыкли считать этот сектор высокоцифровым, но значительного прогресса в нем нет.

Так что, возможно, нам придется снова обходить парадокс Солоу. Пока степень оцифровки различных секторов не станет по-настоящему высокой, национальный уровень производительности не вырастет.

М. Ф.: Получается, что мы пока даже не столкнулись с влиянием ИИ и автоматизации на экономику?

Д. М.: Именно так. И отсюда следует еще один важный вывод: в будущем нам потребуется рост производительности, причем даже больший, чем мы можем себе представить. И именно ИИ, автоматизация и цифровые технологии будут его стимулировать.

Посмотрим на экономический рост в странах большой двадцатки (где чуть более 90 % мирового ВВП) за последние 50 лет. Такой срок выбран потому, что у нас есть данные за весь этот период. Так вот, между 1964 и 2014 гг. средний рост ВВП, зависящий от производительности и трудовых ресурсов, составил 3,5 %. Из них на увеличение трудовых ресурсов приходилось 1,7 %. Прогноз на следующие 50 лет с учетом старения населения и других демографических проблем показывает, что показатель прироста трудовых ресурсов упадет с 1,7 до 0,3 %.

В результате получается, что, если в течение следующих 50 лет производительность не вырастет, нас ждет экономический спад.

М. Ф.: Это перекликается с прогнозами экономиста Роберта Гордона, который говорит о том, что экономического роста не будет.

Д. М.: Все-таки Боб Гордон задается вопросом, появятся ли инновации, сравнимые с электрификацией, способные реально стимулировать экономический рост. Но сам в них не верит.

М. Ф.: Я надеюсь, ИИ сможет стать такой инновацией?

Д. М.: Мы тоже на это надеемся! Ведь это технология общего назначения.

М. Ф.: MGI публикует отчеты о том, что происходит на рынке труда и как меняется заработная плата. Как вы определяете, допускает ли автоматизацию каждое рабочее место и какой процент рабочих мест подвержен риску исчезновения?

Д. М.: Я предпочитаю отдельно рассматривать рабочие места, которые могут исчезнуть, преобразоваться и появиться.

На исследованиях и отчетах об исчезающих рабочих местах спекулируют все кому не лень. Мы в MGI предпочитаем отталкиваться не от профессий, а от задач. Рассмотрев более 2000 задач по информации из различных источников, в том числе из базы данных O * NET и Бюро статистики труда, а также 18 видов навыков для их выполнения, мы попытались оценить, в какой степени для их автоматизации применимы существующие технологии. И пришли к выводу, что в ближайшие 15 лет в США автоматизацию допускает примерно 50 % видов деятельности.

М. Ф.: Получается, что уже сейчас можно автоматизировать половину того, что делают люди?

Д. М.: Именно так. Другой вопрос, как отдельные задачи сопоставляются с профессиями? Если подняться на этот уровень, окажется, что доля профессий, в которых можно автоматизировать более 90 % задач, составляет 10 %. Примерно в 60 % профессий автоматизируется около трети составляющих их видов деятельности. Эти профессии попадают в категорию рабочих мест, которые подвергнутся преобразованиям.

М. Ф.: Я помню, что пресса положительно оценила ваш отчет. Но ведь автоматизация трети задач означает, что там, где работали трое, справятся двое.

Д. М.: Да, я как раз собирался об этом сказать. Работу можно преобразовать множеством способов. Необязательно ждать момента, когда все задачи будут автоматизированы, следует реорганизовать рабочий процесс. Сокращение может коснуться большего числа людей, чем казалось сначала.

Поэтому в нашем исследовании были рассмотрены и другие соображения. Вопрос технической осуществимости это только первый из пяти факторов, которые нужно учесть.

Второй фактор касается стоимости разработки и развертывания технологий. Очевидно, что далеко не все вещи, которые технически возможны, воплощаются в жизнь. Например, строить электромобили мы могли и 50 лет назад, но когда это действительно произошло? Когда затраты на покупку, обслуживание и зарядку таких автомобилей стали достаточно разумными, чтобы потребители захотели их купить, а компании захотели заняться их производством. Стоимость развертывания зависит и от того, о замене какой работы – физической или когнитивной – идет речь. Как правило, автоматизация когнитивной работы требует программного обеспечения и стандартной вычислительной платформы, поэтому предельные издержки могут быстро снизиться. А вот для автоматизации физического труда требуются машины, стоимость которых снижается не так быстро.

Третий фактор – динамика спроса на рынке труда. Здесь учитывается качество и количество рабочей силы, а также связанный с этим уровень заработной платы. Давайте рассмотрим работу бухгалтера и садовника.

Технически проще автоматизируется часть работы бухгалтера, связанная с анализом и сбором данных. Садовник же в основном выполняет физическую работу в крайне неструктурированной среде, где могут появляться непредвиденные препятствия. Поэтому техническая сложность автоматизации во втором случае выше. Теперь посмотрим на стоимость развертывания системы. В первом случае достаточно программного обеспечения на стандартной платформе, то есть предельные издержки стремятся к нулю. Для замены садовника нужна роботизированная машина с множеством движущихся частей, и затраты на развертывание в данном случае будут выше. Если рассмотреть количество и качество труда, а также динамику заработной платы, опять же предпочтительнее окажется автоматизировать профессию бухгалтера. Ведь садовник в США получает примерно восемь долларов в час, в то время как бухгалтер – около тридцати.