Як довго, на вашу думку, пройде, перш ніж машини почнуть робити будь-яку роботу краще, ніж ви? Автоматизація раніше – це були дурні машини, що виконували повторювані дії на заводах. Сьогодні вони можуть керувати літаками, діагностувати рак та торгувати акціями. Ми вступаємо в нову еру автоматизації, небачену раніше.

Згідно з дослідженням 2013 року, майже половина всіх робочих місць у США потенційно може бути автоматизована протягом наступних 20-30 років. Але хіба автоматика не існувала десятиліттями? Чому цього разу все інакше? Раніше все було просто. Інновації полегшували роботу людини та підвищували продуктивність праці. Тобто, за одну годину стало можливим виробити більше товарів та послуг, при цьому не збільшуючи кількість працівників. Звісно, це ліквідувало багато робочих місць, але натомість створило абсолютно нові професії, а відповідно і нові робочі місця. Вони були дуже необхідними в умовах зростання кількості населення та сприяли залученню людей до роботи. В результаті ми отримали інновації, підвищення продуктивності праці, меншу кількість старих робочих місць, багато нових та часто кращих робочих місць. Загалом, для більшості людей це стало покращенням їхнього життя та побуту.

Є чіткий прогрес у плані того, що люди робили для виживання. Найдовше ми працювали в сільському господарстві. З Промисловою революцією відбувся перехід на виробничі робочі місця і коли автоматизація набула більшого поширення, люди перейшли на послуги. І лише кілька моментів потому в людській історії сталася Інформаційна епоха. Раптом правила змінились. Наші робочі місця починають займати машини набагато швидше, ніж це було раніше. Це, звичайно, хвилює … але інновації явно нас врятують, правда?

Нові реалії

У той час як нові галузі інформаційного віку процвітають, вони створюють все менше і менше нових робочих місць. У 1979 році «Дженерал Моторс» дала роботу понад 800 000 робітникам і заробила близько 11 мільярдів доларів США. У 2012 році Google заробив близько 14 мільярдів доларів США при працевлаштуванні 58 000 людей. Вам може не сподобатися це порівняння, але Google є прикладом інноваційної компанії, і їй потрібно менше людей. Подивіться лише на машини. Коли вони стали з’явились 100 років тому, вони створили величезні галузі. Автомобілі змінили наш спосіб життя, нашу інфраструктуру та наші міста. Мільйони людей знайшли нову роботу прямо чи опосередковано. Десятиліття інвестицій продовжували цей темп. Сьогодні цей процес значною мірою завершений. Інновації в автомобільній галузі не створюють стільки робочих місць, як раніше. Хоча електрокари чудові, але вони не створюють мільйони нових робочих місць.

А що з Інтернетом? Деякі технологи стверджують, що Інтернет є нововведенням нарівні з впровадженням електроенергії. Якщо прийняти це порівнянням, то ми бачимо, чим наша сучасна інновація відрізняється від старої. Інтернет створив нові галузі, але вони не створюють достатньо робочих місць, щоб не відставати від зростання чисельності населення або компенсувати галузі, які Інтернет вбиває. На піку в 2004 році Blockbuster мав 84 000 співробітників і отримав 6 мільярдів доларів США доходу. У 2016 році в Netflix було 4500 співробітників і 9 мільярдів доларів доходу. Або візьміть канал на YouTube. Штатна команда може складати всього 5-6 людей, а канал досягає мільйонів переглядів. Телевізійна станція з такою ж кількістю глядачів потребує значно більшої кількості співробітників.

Людський прогрес заснований на розподілі праці

Щоб розібратись в цьому, нам потрібно зрозуміти спочатку себе. Людський прогрес заснований на розподілі праці. Коли ми розвивались протягом тисяч років, наша робота ставала все більш спеціалізованою. Хоча навіть наші найрозумніші машини погано виконують складні роботи, вони надзвичайно добре виконують вузько визначені та передбачувані завдання. Це те, що знищило фабричні робочі місця. Але погляньте на складну роботу досить довго і досить уважно, і ви побачите, що це дійсно лише багато вузько визначених і передбачуваних завдань які виконуються по черзі. Машини знаходяться на грані, щоб стати настільки хорошим для розбиття складних робочих місць на безліч передбачуваних, що для багатьох людей стане фатальним. Ми на межі, коли машини стануть ефективнішими за людей.

Цифрові технології роблять це за допомогою машинного навчання, що дає змогу отримувати інформацію та навички шляхом аналізу даних. Це змушує їх ставати кращими завдяки зв’язкам, які вони виявляють. Машини навчають себе. Покажіть машині всі речі, які ви купили в Інтернеті, і вона повільно дізнається, що вам рекомендувати, тому ви купуєте більше речей. Машинне навчання зараз відповідає більшому потенціалу, оскільки в останні роки люди почали збирати дані про все. Поведінка, погода, медичні записи, системи зв’язку, дані про подорожі і, звичайно, дані про те, що ми робимо на роботі. Ми випадково створили величезну бібліотеку, яку машина може використати, щоб дізнатися, як люди роблять роботу і навчитися робити її краще. Ці цифрові технології можуть стати найбільшою вбивцею робочих місць з усіх раніше відомих. Їх можна тиражувати миттєво та безкоштовно. Коли вони покращуються, не потрібно купувати металеву машину. Можна просто закачати новий код. І після апдейту вони мають вдосконалюватися швидше.

Як швидко? Якщо ваша робота передбачає складну роботу з комп’ютером сьогодні, можливо, ви втратите роботу навіть раніше, ніж люди які ще працюють на заводах. Є фактичні приклади реального світу як цей перехід може відбуватися. Деякі розробники вже пропонують програмне забезпечення для управління проєктами для великих корпорації, що передбачає усунення менеджерів середньої ланки. Коли його впроваджують на новий проєкт, програмне забезпечення спочатку вирішує, які робочі місця можна автоматизувати і де потрібні справжні професійні люди. Потім допомагає зібрати команду фрілансерів через Інтернет. Потім програмне забезпечення розподіляє завдання поміж людей і контролює якість робіт, відстежує виконання до завершення проєкту. Хоча ця машина вбиває одне робоче місце, але це створює робочі місця для фрілансерів, правда? Насправді система збирає інформацію про роботу фрілансерів, вивчає її якість і накопичує знання. Знання які потім може використати, щоб замінити навіть їх.

Усі робочі місця не зникнуть за ніч

Це лише один приклад з багатьох. Є машини та програми, що працюють так само добре або краще, ніж люди у всіх сферах. Від фармацевтів до аналітиків, журналістів радіологів, касирів і банківських службовців. Усі ці робочі місця не зникнуть за ніч, але все менше і менше людей буде зайнятими на них. Але це ще пів біди. Недостатньо замінити старі робочі місця новими. Нам потрібно генерувати нові робочі місця постійно тому що населення світу зростає. У минулому ми вирішували це через інновації. Але, починаючи з 1973 року, покоління нових робочих місць в США (для прикладу) почали скорочуватися. І перше десятиліття 21-го століття, було першим, де загальна кількість робочих місць у США, не збільшилось. Для країни, якій потрібно до 150 000 нових робочих місць в місяць, просто щоб не відставати від приросту населення, це погані новини. Це теж починає впливати на рівень життя. У минулому це сприймалось так, що зі зростанням продуктивності, з’являються нові кращі робочі місця. Але цифри розповідають іншу історію.

У 1998 році американські робітники загалом пропрацювали 194 мільярди годин. Протягом наступних 15 років їх продуктивність збільшилася на 42%. Але, в 2013 році кількість відпрацьованих годин американськими працівниками склала ті самі 194 млрд. годин. Це означає, що попри зростання продуктивності праці, появу тисяч нових компаній та зростання населення США на 40 мільйонів, взагалі не було зростання кількості відпрацьованих людино-годин. Водночас, заробітна плата нових випускників університетів США скоротилася за останнє десятиліття. А 40% нових випускників, змушені йти на роботу, яка не вимагає освіти. І хоча для нас це поки проблеми далекої країни, але очевидно, що на нас чекає таке ж майбутнє.

Задля цікавості ви можете перевірити, наскільки ймовірно, що у майбутньому вашу роботу буде виконувати робот