Чтобы понять природу технологического вызова, лучше всего, пожалуй, начать с рынка труда. С 2015 года я путешествовал по всему миру и беседовал с чиновниками, бизнесменами, общественными деятелями и студентами о том трудном положении, в котором оказалось человечество. Когда в ходе дискуссии об искусственном интеллекте, алгоритмах больших данных и биоинженерии я видел, что их одолевает отчаяние или скука, мне, как правило, хватало одного волшебного слова, чтобы снова привлечь внимание аудитории. Это было слово «работа». Очень скоро технологическая революция может вытеснить с рынка труда миллионы работников и образовать многочисленный класс лишних людей, что приведет к социальным и политическим потрясениям, справиться с которыми не под силу ни одной из существующих идеологий. Разговоры о технологии и идеологии могут показаться абстрактными и далекими от жизни, но более чем реальная перспектива массовой безработицы не оставляет равнодушным никого.

Мы не имеем никакого представления о том, как будет выглядеть рынок труда в 2050 году. Принято считать, что машинное обучение и роботизация изменят буквально все – от производства йогуртов до преподавания йоги. Однако существуют прямо противоположные взгляды на природу грядущих изменений и их неизбежность. Некоторые убеждены, что через каких-нибудь 10–20 лет миллиарды людей станут ненужными для экономики. Другие утверждают, что автоматизация и в долгосрочной перспективе будет создавать новые профессии и обеспечит рост благосостояния для всех.

Действительно ли мы стоим на пороге пугающих перемен или подобные прогнозы – лишь очередной пример неоправданной луддитской истерии? Трудно сказать. Опасения, что автоматизация вызовет массовую безработицу, известны с XIX века, но еще ни разу не сбылись. С самого начала промышленной революции вместо каждой профессии, вытесненной машинами, появлялась как минимум одна новая, а средний уровень жизни быстро рос[10]. Однако есть все основания полагать, что времена изменились и что машинное обучение в корне изменит правила игры.

Люди обладают двумя видами способностей: физическими и когнитивными. В прошлом машины конкурировали с человеком, как правило, в грубой физической силе, тогда как в интеллектуальной сфере за людьми сохранялось огромное преимущество. После автоматизации ручного труда в сельском хозяйстве и промышленности появились новые профессии в сфере услуг, требовавшие умственных навыков, которыми обладают только люди: это обучение, анализ, общение и, самое главное, понимание человеческих эмоций. Однако сегодня искусственный интеллект начинает превосходить людей во все большем числе таких навыков, включая распознавание человеческих эмоций[11]. О существовании какого-то третьего поля деятельности (за пределами физического и когнитивного), где позиции людей были бы непоколебимы, нам неизвестно.

Важно понимать, что революция в сфере искусственного интеллекта связана не только с тем, что компьютеры становятся быстрее и умнее. Ее подпитывают прорывы в естественных и социальных науках. Чем яснее мы понимаем механизмы биохимических процессов, лежащих в основе человеческих эмоций, желаний и поступков, тем успешнее компьютеры анализируют поведение человека и предсказывают его решения, заменяя водителей, банкиров и юристов.

В последние десятилетия исследования в области нейробиологии и поведенческой экономики позволили ученым «взломать» человеческое мышление и гораздо лучше понять, как действует механизм принятия решений. Выяснилось, что наш выбор чего бы то ни было, от еды до партнера, определяет не какая-то загадочная свобода воли, а взаимодействие миллиардов нейронов, за долю секунды вычисляющих вероятности. Хваленая «человеческая интуиция» на поверку оказалась «распознаванием образов»[12]. Хорошие водители, банкиры и юристы вовсе не обладают магической интуицией в отношении трафика, инвестиций или переговоров. Узнавая повторяющиеся схемы, они замечают неосторожных пешеходов, ненадежных заемщиков, хитрых мошенников и стараются избегать их. Выяснилось также, что биохимические алгоритмы человеческого мозга далеко не совершенны. Они основаны на эвристике, упрощениях и устаревших нервных связях, более пригодных для условий африканской саванны, чем для каменных джунглей города. Неудивительно, что даже опытные водители, банкиры и юристы иногда совершают глупые ошибки.