Почему роботы не сделают нас безработными?

Почему роботы не сделают нас безработными?

Фото: © Shutterstock.com

7410
Нейросети обещают вытеснить людей и из строителей и таксистов, и из журналистики и даже написания стихов. Однако так ли они сильны на самом деле? Угрожает ли что-либо каменщикам, работу которых вроде бы уже сегодня могут делать роботы? Уничтожат ли стальные машины пролетариев умственного труда? Увы, но нет. Как "революция роботов" приведёт к росту занятости среди людей — в материале Лайфа.

Что могут железные люди

В недалёком будущем, сообщают нам футурологи, создадут по-настоящему мощных роботов, которые сами научатся делать и ремонтировать других роботов. Рано или поздно они смогут воспроизвести и себя самих. Тогда-то нам и наступит конец. Людей, которые говорят, что так и будет, много — тот же Илон Маск или Стивен Хокинг. Носителей таких взглядов роднит одно: они прискорбно мало знают о современных роботах и компьютерах.

Начнём с основ: все известные на сегодня компьютеры, "мозги" любых возможных роботов — это алгоритмические машины. Всё, что они могут — выполнять алгоритмы. До тех пор, пока эти алгоритмы пишут люди, рамки возможностей компьютеров и роботов остаются крайне узкими. Понятно, что даже простая работа может иметь миллионы нюансов, которые в алгоритмы не заложишь. Поэтому были придуманы нейросети с глубинным обучением.

Нейросеть — это программа, копирующая принцип биологических нейронных сетей — из живых нервных клеток. В отличие от обычного ПО нейросети, строго говоря, не программируются, а "обучаются". В процессе "обучения" им "скармливают" пары связанных массивов данных. Например, образец первой половины произвольного предложения в паре с образцом второй половины того же предложения. Сличая их общие черты, нейросеть способна выявлять сложные зависимости между членами каждой пары данных и обобщать результаты своих "наблюдений". После успешного обучения сеть сможет дать на выходе сходный результат на основании ввода новых исходных данных, которые отсутствовали в обучающей выборке. К примеру, ей дадут первую часть предложения, а она выдаст вторую в том же стиле. В конце концов она может выдать даже полное предложение, стилизованное под тексты, на базе которых её обучали.

Именно такие системы в последние годы предлагают для замены поэтов и журналистов. Как уже отмечал Лайф, замена не удалась. Нейросеть не понимает (в силу отсутствия сознания), что именно в неё поступает и что именно она выдаёт. Поэтому смысловые связи между отдельными понятиями она не учитывает. Когда ей "заряжают" задание на стихи, она на выходе выдаёт текст, лишённый реального смысла, хотя грамматически и похожий на нормальный. Прилично получается только для написания биржевых "новостей": чтобы после цифр падения курса акций написать "снижение связывают с неуверенностью биржевых аналитиков в перспективах компании Х", мозги не нужны. Достаточно и алгоритмов с нейросетями.

Часто не лучше дела и в физическом труде. Да, робот может класть кирпич, но либо медленнее человека, либо быстрее, но не так аккуратен. В итоге за одним робокаменщиком исправляют мелкие ляпы сразу несколько рабочих:

Возникает вопрос: можно ли сделать алгоритмическую машину — на простых или "нейросетевых" алгоритмах — так, чтобы она понимала, какую именно информацию обрабатывает? В теории — да. Но для того, чтобы она что-то понимала, программа должна обладать сознанием, осознанием самой себя и мира вокруг, пониманием того, что она существует и обладает собственной волей. Как это сделать — сегодня не известно, потому что мы, на самом деле, не очень понимаем, как работает наш мозг. И уж точно не можем воспроизвести его работу. Лучшие нейросети, имеющиеся сегодня, — это лишь внешние копии нейронных сетей. Мы бы и рады скопировать лучше, да техника не позволяет.

Ближайший к естественному мозгу человеческий проект — Blue Brain. С помощью суперкомпьютеров в нём пока удалось воспроизвести треть кубического миллиметра мозга крысы. Вроде бы получается. Правда, проблема в том, что в нашем мозгу далеко за миллион кубических миллиметров, а на Blue Brain уже потрачен миллиард евро. Как мы видим, даже создание аппаратной копии мозга одного человека — крайне сложная задача. Учитывая, что рост производительности процессоров в последние годы резко замедлился, вообще не известно, разрешима ли она. Вдобавок сама по себе такая копия ничего не даст. У слона мозгов больше, чем у нас, но интеллекта меньше. Почему? Строго говоря, точный ответ на этот вопрос не очень понятен. Очевидно, есть ещё что-то, кроме самих нейронов и сети, которую они составляют. Но что именно — не известно.

Что значит всё описанное выше? В первую очередь, то, что никакого настоящего искусственного интеллекта на сегодня не существует. А то, что есть, отличается от нашего интеллекта больше, чем резиновая женщина — от живой. Есть системы, натасканные на решение однотипных задач по а) заложенным в них простым алгоритмам (софт до нейросетей), б) копирующие алгоритмы из наборов данных, которые в них закладывают (нейросети).

Это очень, очень узкоспециализированные программы, не имеющие ничего похожего на собственное сознание. Поведение большинства животных заметно сложнее, чем самого лучшего робота из созданных людьми. Обычный муравей, столкнувшись с нетипичной задачей (не заложенной в его "алгоритмы") и не имея никакого набора данных для "обучения" (копирования), запросто решит сложную задачу, попутно изобретя орудия труда. Даже самые лучшие роботы пока к ним и приблизиться не могут:

Итак, современный робот — это не муравей. Скорее, это сложный и специализированный инструмент, аналог молотка. Только очень продвинутого. Человек с молотком может забить гвоздь быстрее, чем без молотка. Но скольких людей молоток за свою историю сделал безработными?

Как машины "оставляли людей без работы"

Опасения, что машины отберут у человека его рабочее место, появились даже не позавчера. Уже в 1811 году находились особо одарённые личности (луддиты), которые призывали ломать ткацкие станки, позволявшие одному ткачу заменить сразу десятки. Мысль была та же: машины уменьшают количество потребного труда, из-за чего излишки рабочей силы сразу оказываются на улице. Вроде бы логично.

Проблема этой истории в том, что движение луддитов началось в 1811 году, когда число рабочих в Британии было на подъёме. Самая массовая отрасль тех лет — текстильная, а её центр — Манчестер, где почти всё мужское население работало на текстильных фабриках. И если в 1800 году в Манчестере жило 89 000 человек, то к 1820 году — 180 000. К 1851 году их было 400 000 человек. Хуже того: внедрение машин сопровождалось... резким повышением количества рабочих часов и массовым привлечением детского труда. "Проклятие нашей системы фабрик в том, что по мере улучшения в производящих машинах жадность хозяев заставила многих требовать от рабочих рук большего, чем им назначено работать природой", — повествовал на слушаниях в британском парламенте в 1833 году эксперт по этому вопросу.

Людей заставляли вкалывать по 71 часу в неделю, и Британии впервые пришлось законодательно строго ограничивать число часов, сбавив их до 69 (сегодня — всего 40). Половина работников фабрик начала работать детьми, многие в возрасте четырёх лет! Налицо парадокс: машины должны были всех выгнать на улицу, откуда такой резкий рост числа рабочих? Откуда безумные переработки и дефицит рабочих рук, настолько жестокий, что пришлось привлекать детей?

Представим, что мы внедрили на всех текстильных предприятиях новые технологии, которые уменьшили количество нужных работников в 10 раз. Что произойдёт? Если мы взглянем в структуру стоимости любого промышленного товара, то увидим, что основную часть её составляет труд промышленных рабочих. Уменьшение затрат труда на порядок приведёт к заметному падению цены на товар. То же самое случилось и во всех других отраслях. Машинный обмолот зерна и жатки, а затем и импорт зерна на пароходах снизили цены на еду. "Заработки оставались стабильными, но цены на промышленные и сельскохозяйственные товары упали из-за промышленной и сельскохозяйственной революции", — констатирует известный историк экономики Хартвелл.

Резко упавшие цены привели к колоссальному росту потребления. В Англии XVII–XVIII века одежда была просто слишком дорогой, чтобы массы её покупали. Доминировавшее тогда сельское население ткало одежду само, долгими зимними вечерами, благо сеять и жать зимой всё равно не получится. Уже в XIX веке это потеряло всякий смысл: заводская одежда стала слишком дешёвой. Да и сами жители страны, большинство из которых стали горожанами, зимой работали не меньше, чем летом. Колоссальный рост спроса заставил привлекать на текстильные фабрики всё новых и новых рабочих, и абсолютное их количество так и не начало сокращаться.

В том месте, где такие технологии внедрили первыми, занятость не падала, как боялись луддиты, а росла — ведь более дешёвый товар захватывал всё новые рынки. Индия, а затем и Китай были завалены манчестерскими тканями и одеждой к середине XIX века. Манчестер к этому моменту производил 40 процентов всего текстиля мира. Там, где новых технологий не внедрили, наступил закономерный упадок. Но только до тех пор, пока и туда не пришли эти самые технологии. В самом деле, британских тканей кругом не видно. А вот Китай и Индия снова стали крупными производителями текстиля.

"Лет шестьдесят или восемьдесят тому назад это была страна... с редким, преимущественно земледельческим населением. Теперь это страна с колоссальными фабричными городами, с промышленностью, снабжающей своими изделиями весь мир и производящей почти всё при помощи самых сложных машин; …население, две трети которого заняты в промышленности", — сообщает Энгельс в "Положении рабочего класса в Англии".

В принципе, любой учебник экономики может объяснить случившееся. Сам предмет экономики — использование ограниченных трудовых и сырьевых ресурсов оптимальным образом, так, чтобы обеспечить на их основе производство максимального количества товаров и услуг.

Когда в какой-то отрасли из-за автоматизации внедряется больше машин (или роботов), их надо откуда-то взять, их надо кому-то обслуживать. За счёт этого резко растёт спрос на тех, кто будет делать эти машины, — а также тех, кто делает металл и добывает энергоносители, без которых станки или роботов не построишь. Больше нужно и строителей — ведь фабрик и железных дорог для них тоже приходится строить куда больше.

В XIX веке количество жителей Британии выросло вчетверо, с 10 до 40 миллионов, но доля рабочих среди них росла опережающими темпами. Текстильная промышленность стала нуждаться в рабочих меньше, а вот промышленность в целом — больше. Число занятых в ней выросло в десять раз — и внедрение машин не только не помешало этому, но и, по сути, сделало рост возможным. В странах, где машины не внедрялись (например, Китай), число рабочих в это время вообще не увеличилось.

Как ещё машины порождают новые профессии

Роботы могут пахать и убирать урожай, собирать автомобили или класть кирпич. Но они точно не могут переводить художественную литературу, писать успешные книги или учить детей. Что-то не слышно о роботах-парикмахерах или гениальных поэтах. Наконец, робот не может быть инженером, проектировать новых роботов, да и вообще любые новые изделия. Нет пока и работоспособных роботов-программистов или ремонтников. Это значит, что у огромного количества профессий даже самое широкое использование промышленных роботов не должно вызывать никакой опаски. Чем больше будет железных рук на производстве, тем больше человеческих рук потребуется, чтобы их программировать и чинить.

Но самое главное: высвобождение рук на производстве создаёт мощнейший драйвер для роста профессий, которых сейчас не существует и которые мы пока даже не можем себе представить.

Вернёмся на сотни лет назад. В 1700 году девять десятых всех рабочих мест были в сельском хозяйстве, почти всё остальное приходилось на кузнецов, шорников и гончаров. Промышленные изделия делались только для сверхбогатых. Цены на них были соответствующие — тогдашний пистолет в пересчёте на нынешние деньги стоил как гранатомёт сегодня, а книга — как лёгкий ноутбук.

Если бы нашли экономиста той поры и сказали ему, что машины дадут одному крестьянину кормить 50 горожан, из-за чего большинство крестьян уйдёт в города, он сказал бы, что наступит катастрофа. Они там начнут голодать и бунтовать: работы-то для них в городах нет.

И вот прошло несколько веков. Крестьяне стали исчезающе редким видом тружеников, но переехавшие в город голодать и бунтовать почему-то не спешат. Число голодных резко уменьшилось, следов разинщины или пугачёвщины не видно. Люди, прибивающие себя за мошонку к брусчатке Красной площади, выглядят подозрительно упитанными. Что пошло не так?

Когда у людей освобождаются руки от удовлетворения самых простых потребностей — например, выращивания еды, — они тут же находят новые. Например, менять одежду, ездить в отпуск на море (ещё в XVI веке так не могли сделать и короли) или прикупить очередной смартфон и автомобиль. Фитнес-зал, наконец. Потребности нашего современника растут практически бесконечно. Из этого следует простой и очевидный прогноз: рост числа роботов будет увеличивать количество занятых в сфере услуг или производстве товаров, которые нам сейчас так же сложно себе представить, как современникам Ивана Грозного — поездки на черноморские курорты.

Чем больше роботов — тем больше рабочих мест

Ну хорошо, всё это теория. А что с практикой? Может, нынешние роботы такие продвинутые, что совсем уж не оставят места рабочим? Вон, посмотрите, как шустро они собирают машины — и люди им почти не нужны:

Что ж, есть простой способ проверить. Самая роботизированная страна мира — это Южная Корея, где в 2014 году было 440 многоцелевых промышленных роботов на 10 000 рабочих. В мире в среднем их тогда было всего 68. Выгнали ли роботы южнокорейцев на улицу? Не совсем: в 2015 году лишь 3,6 процента южнокорейцев были безработными. У соседа — КНДР — таких роботов ноль, а безработица в несколько раз выше. Кстати, в России таких роботов на 10 000 рабочих ровно 1, в 440 раз меньше, чем в Южной Корее. Угадайте, что это значит? Верно: безработица в нашей стране намного выше (официально — 5,8 процента). Япония — на втором месте по роботам, безработица, однако, как в Южной Корее, а не как в России или КНДР. Вообще, чем выше уровень автоматизации в той или иной стране, тем ниже там безработица.

Из предыдущей части читатель уже понял, почему так. Южная Корея с её роботами делает продукцию, с которой (без заградительных пошлин) не может конкурировать Россия, потому что у неё таких роботов почти нет. Точно так же британские станки в своё время позволили англичанам задавить индийских бесстаночных конкурентов. Уже в 1834-м британский генерал-губернатор констатировал факт: "Равнины Индии белеют костями ткачей". Наверно, так же белели костями мамонтов равнины Евразии в эпоху их вымирания. Поэтому вполне закономерно, что в Корее безработица ниже, чем в России: ведь роботы-то у них, а не у нас.

Волноваться, что русские рабочие повторят судьбу своих индийских коллег из 1834 года, не стоит. Ткачи умирали потому, что у них не было таможенных пошлин от дешёвой английской продукции. Суверенные страны — те же США — в те годы просто вводили пошлины и сохранили свою текстильную индустрию. Современная Россия идёт по тому же пути. Приходящий сюда автопроизводитель (именно в этой отрасли больше всего роботов) либо платит пошлину, либо строит в стране завод и доводит локализацию машины до 65 процентов.

В итоге корейцы (и прочие иностранцы) неизбежно принесут роботов и в Россию, за что, конечно, заранее им спасибо. Глядя на отечественных бизнесменов, нетрудно догадаться, что, если бы роботизация зависела только от их воли, мы бы её ещё долго не увидели. Кстати, процесс уже идёт. После установления иностранного контроля над ВАЗом количество промышленных роботов там заметно выросло, хотя пока ещё и недотягивает до французских и японских заводов Renault-Nissan. К счастью, как и в Корее, безработица от этого лишь сократится.

  • Популярные
  • По времени
Публикации
не найдены
Похоже, что вы используете блокировщик рекламы :(
Чтобы пользоваться всеми функциями сайта, добавьте нас в исключения!
как отключить
×
Скачайте в App Store
#Первые по срочным новостям!
Загрузите на Google Play
#Первые по срочным новостям!