Майкл Уэбб — бывший научный сотрудник Google DeepMind и советник британского правительства по вопросам ИИ и экономической политики. В беседе с представителями проекта 80,000 Hours он анализирует, почему страхи перед массовой безработицей из-за нейросетей могут быть преувеличены, опираясь на исторические примеры автоматизации за последние 150 лет.
📊 Кто под ударом: от роботов до нейросетей 0:41
Майкл Уэбб провел исследование, сравнивающее влияние трех типов технологий на рынок труда: робототехники, классического программного обеспечения и искусственного интеллекта. По его словам, каждая из них бьет по разным слоям населения в зависимости от уровня дохода и образования .
- Роботы: Больше всего затронули низкооплачиваемые профессии, требующие физического труда. График экспозиции к роботам начинается высоко слева (низкие зарплаты) и резко падает к нулю на уровне высококвалифицированных специалистов .
- Программное обеспечение: Влияние ПО имело иную специфику — оно сильнее всего ударило по «среднему классу» профессий. Низкоквалифицированные и высококвалифицированные кадры пострадали меньше, чем те, кто занимался рутинной офисной работой .
- Искусственный интеллект: Здесь Уэбб обнаружил уникальный паттерн. Пик «подверженности» ИИ приходится на 88-й процентиль по уровню зарплаты. Это специалисты с доходом выше среднего — юристы, бухгалтеры, врачи. При этом топ-менеджеры (CEOs) и люди с самыми высокими зарплатами остаются менее защищенными от ИИ, чем от предыдущих технологий, но все же имеют определенный иммунитет .
Исследование OpenAI по GPT-4, проведенное по другой методологии, практически полностью подтвердило выводы Уэбба: ИИ в первую очередь угрожает высокооплачиваемым когнитивным профессиям . Однако гость отмечает важный нюанс политической экономии: врачи и адвокаты обладают огромным влиянием и могут «поднять мосты» (усилить регулирование), чтобы защитить свои доходы .
🏦 Парадокс банкоматов: как автоматизация создает рабочие места 3:44
Уэбб опровергает интуитивное убеждение, что автоматизация сектора неизбежно ведет к сокращению числа занятых в нем людей. Он приводит пример экономиста Джима Бессена, исследовавшего внедрение банкоматов (ATM) .
Логика подсказывала, что банкоматы уничтожат профессию банковского клерка. На деле произошло следующее:
- Снижение издержек: Раньше содержание банковского отделения было очень дорогим из-за штата сотрудников, выдающих наличные .
- Масштабирование: Поскольку обслуживание одного филиала стало дешевле, банки начали открывать их повсеместно — даже в маленьких городках и деревнях .
- Рост штата: Количество сотрудников на одно отделение снизилось, но общее число отделений выросло настолько, что суммарное количество банковских клерков в США увеличилось .
- Смена ролей: Люди перестали просто выдавать бумажные деньги и переключились на более сложные услуги с высокой добавленной стоимостью .
Уэбб называет это «эластичностью спроса в условиях комплементарности». Когда технология делает продукт дешевле, люди начинают потреблять его в разы больше, что нередко требует привлечения еще большего числа людей для обслуживания этого возросшего потока .
🏠 Проблема «естественной убыли» и географические ловушки 6:51
Обсуждая влияние технологий на конкретного человека, Уэбб вводит понятие «естественной убыли» (natural wastage) . В компаниях с высокой текучестью кадров, таких как McDonald’s, автоматизация может пройти без единого увольнения. Достаточно просто перестать нанимать новых людей, и через полгода-год штат сократится сам собой, так как сотрудники уйдут на лучшие места по собственной воле .
Однако Майкл подчеркивает, что эта идиллическая картина не работает в двух случаях:
- География: Если вы живете в крупном городе, исчезновение вашей вакансии — не проблема, вокруг тысячи других вариантов. Но если вы живете в маленьком городе, где единственный завод был градообразующим предприятием, вы оказываетесь в ловушке .
- Возраст: Пожилые сотрудники в моногородах страдают больше всего. Они не могут продать свой дом (который обесценивается из-за закрытия завода) и переехать в дорогой город. В таких случаях при смене работы люди теряют в среднем 25% своего привычного дохода .
🐢 Почему прогресс идет медленнее, чем мы думаем 12:03
Несмотря на хайп вокруг ИИ, Уэбб напоминает о «базовом уровне» скорости внедрения технологий. Электричество и компьютеры — две важнейшие технологии общего назначения — внедрялись идентично медленно .
- Для обеих технологий путь от появления до 50% охвата рынка занял 30 лет .
- В 1970 году доля компьютерного оборудования и ПО в общем капитале США составляла почти 0%. К 1990 году она доросла лишь до 2%, и только к 2000 году достигла 8% .
Уэбб приводит поразительный пример автоматизации телефонных станций. Технология автоматического переключения была изобретена в 1892 году. Однако количество человеческих операторов в компании AT&T (тогдашнем монополисте) достигло пика только в 1920 году — через 30 лет после изобретения автоматики. Последний ручной переключатель в компании исчез только в 1980 году — спустя 90 лет после появления технологии .
Причины такой медлительности:
- Корпоративная инерция: Процессы десятилетиями строились вокруг людей, и перестроить их крайне сложно .
- Экономическая целесообразность: Стоимость автоматизации — это фиксированные расходы. Логично автоматизировать гигантскую станцию в Нью-Йорке, но невыгодно менять оборудование в сельской глуши ради замены одного-единственного сотрудника .
👮♂️ Лоббизм, медицина и «ядерный сценарий» для ИИ 19:47
Говоря о будущем ИИ, Уэбб выделяет два фактора, которые затормозят его распространение: «человеческий фактор» и «государственный фактор» (групповые интересы) .
Он сомневается, что через 10 лет ИИ будет легально выписывать рецепты на лекарства, даже если технологически он будет готов к этому уже завтра. Причина — мощнейшее лобби Американской медицинской ассоциации и объединений юристов, которые контролируют стандарты и лицензирование . Профессиональные союзы «белых воротничков» будут настаивать на обязательном участии человека в процессе, чтобы сохранить свои рабочие места и зарплаты .
Однако в вопросах безопасности правительство может действовать молниеносно. Уэбб проводит аналогию с ядерными исследованиями. В истории США был момент, когда исследования в области ядерной физики были засекречены практически в одночасье. Ученые и студенты обнаружили, что их вчерашняя работа теперь является государственной тайной, а продолжение исследований — преступлением . Уэбб считает, что если угроза «экзистенциального риска» от ИИ станет очевидной для политиков, аналогичный запрет может остановить работу всех ИИ-лабораторий за 24 часа .
🌾 90% автоматизации: взгляд из 1790 года 27:57
На опасения ведущего о том, что ИИ скоро сможет выполнять 50% или даже 90% человеческих задач, Уэбб отвечает исторической перспективой. «В 1790 году в США утверждение о том, что в ближайшие годы 90% рабочих мест будут полностью автоматизированы, было чистой правдой», — говорит он, имея в виду сельское хозяйство .
Процесс занял 150–200 лет, и человечество адаптировалось. Уэбб утверждает, что существуют естественные ограничения скорости изменений:
- Дефицит капитала: У мира просто нет столько свободных денег, чтобы переоборудовать всё одновременно .
- Ремонт на ходу: Нельзя остановить мировую экономику на пять лет, чтобы внедрить ИИ. «Вы можете заменить лишь несколько досок в лодке, пока она находится в плавании» .
В конечном итоге, по мнению гостя, автоматизация когнитивных задач сместит фокус внимания и ресурсов на то, что не является когнитивным трудом — на человеческое взаимодействие и физические задачи, где ценность людей останется неизменной .
