Роботы вместо людей: кого технологии скоро оставят без работы

Как на самом деле нас вытесняют машины

В мультсериале «Джетсоны», выпущенном в 1960-х и рассказывающем об одной семье из напичканного роботами будущего, есть известный эпизод, демонстрирующий, как мы обычно представляем себе замену людей машинами. Джордж Джетсон отправляется на работу, на завод. Начальник вызывает его к себе и сообщает, что отныне его обязанности будет исполнять робот по имени Юниблаб. (В качестве утешения начальник предлагает Джорджу должность помощника Юниблаба.)

Кадр из мультсериала «Джетсоны»

Прошло полвека, а стереотипное представление о том, как происходит автоматизация на рабочих местах, нисколько не изменилось. Приходишь ты на работу — а на твоем месте робот. Начальник, смущенно теребя ворот рубашки, вываливает на тебя неприятные новости.

Такие замены иногда случаются до сих пор: так, в 2019 году Walmart обзавелась целой армией роботов-поломойщиков и тут же уволила несколько сотен живых уборщиков.

(Как писала The Washington Post, сотрудники магазина Walmart в городе Мариетта дали своему роботу имя Фредди в честь всеми любимого уборщика, которого тот заменил.) Но увольнения в «джетсоновском» стиле редки и становятся все реже по причинам, в первую очередь связанным с капиталистическим представлением об эффективности.

Сегодня более типичны истории вроде той, что мне поведал Джейми Лерман, страховой агент из Нью-Джерси, работающий в маленьком семейном филиале одной крупной национальной страховой компании.

Десять лет назад, когда Лерман начинал продавать страховки, его филиал был полон сотрудников, которые весь день обзванивали потенциальных клиентов, высчитывали стоимость страхования по новым договорам и выписывали счета.

Но новые технологии позволили перевести значительную часть этих работ в автоматический режим. Теперь в филиале вдвое меньше сотрудников, чем когда Лерман начинал работать, и многие столы в офисе пустуют.

Существуют и еще менее заметные формы сокращения рабочих мест из-за автоматизации. Рассмотрим следующие (чисто гипотетические) сценарии.

1. Крупнейшая аэрокосмическая компания, имеющая восемьдесят тысяч сотрудников и заводы по всей стране, обнаружила, что за последние несколько лет продажи ее новых самолетов резко сократились. Одна из причин в том, что некий стартап из Сан-Франциско со штатом в двадцать человек разработал приложение, которое при помощи алгоритма машинного обучения помогает продлевать срок службы самолетов: используя алгоритмы прогнозирования, оно вычисляет, когда нужно заменить или отремонтировать те или иные детали.

Эта система позволяет авиакомпаниям реже заменять свои реактивные самолеты новыми, и на протяжении трех кварталов показатели продаж у аэрокосмического гиганта оцениваются как провальные. Под давлением акционеров и совета директоров компания принимает решение закрыть несколько заводов и уволить 25% своих сотрудников.

2. Автотранспортная компания десятки лет перевозит грузы для некой сети крупных супермаркетов. Но в один прекрасный день отдел логистики этой сети начинает пользоваться новым интеллектуальным «оптимизатором грузоперевозок», решив скорректировать маршруты доставки и сократить число машин, требующихся для развозки все того же количества грузов. Проходит год; автотранспортная компания понимает, что заказов на доставку у нее стало на 30% меньше, и она вынуждена уволить часть своих водителей и диспетчеров.

3. Престижная нью-йоркская юридическая компания последние двадцать лет каждое лето принимает на работу пятьдесят выпускников юридических колледжей. Но случается так, что главный ее клиент, инвестиционный банк с Уолл-стрит, обзаводится ИИ-инструментом, умеющим автоматически просматривать документы определенных типов и помечать пункты, вызывающие сомнение с правовой точки зрения.

Этой программой могут управлять младшие сотрудники банка с зарплатой 40 долларов в час, а не 400, как у сотрудника юридической фирмы, поэтому банк теперь гораздо реже обращается к сторонним консультантам. Партнеры компании, которые никак не могли этого учесть, когда прогнозировали ее доходы, решают будущим летом нанять лишь двадцать пять выпускников колледжей.

Все эти сценарии касаются потери работы из-за автоматизации, хотя ни один из них не связан с прямым, равночисленным замещением.

Эта динамика — составляющая того, что технический обозреватель Брайан Мерчант называет проблемой «невидимой автоматизации». По его словам, «результатом автоматизации, как видно, не становится немедленное и прямое выпроваживание работников в массовом порядке». Ее последствия, продолжает он, часто проявляются постепенно, в виде сокращений зарплат, отказа от заполнения вакансий и роста текучки кадров.