Kā tehnoloģijas iznīcina darbavietas

Automatizācija samazina vajadzību pēc cilvēkiem daudzos darbos. Vai mūs gaida nemainīgi ienākumi un pieaugoša nevienlīdzība? Autors

• Deivids Rotmans arhīva lapa

2013. gada 12. jūnijs

Ņemot vērā viņa mierīgo un argumentēto akadēmisko izturēšanos, ir viegli nepamanīt, cik provokatīvs patiesībā ir Ērika Brynjolfsona apgalvojums. Brinjolfsons, MIT Sloanas menedžmenta skolas profesors un viņa līdzstrādnieks un līdzautors Endrjū Makafijs pēdējo pusotru gadu ir strīdējušies par to, ka iespaidīgie sasniegumi datortehnoloģijās — no uzlabotas rūpnieciskās robotikas līdz automatizētiem tulkošanas pakalpojumiem — lielā mērā ir saistīti ar lēno attīstību. nodarbinātības pieaugums pēdējos 10 līdz 15 gados. Vēl draudīgāk strādniekiem, MIT akadēmiķi paredz bēdīgas daudzu veidu darba iespējas, jo šīs jaudīgās jaunās tehnoloģijas arvien vairāk tiek izmantotas ne tikai ražošanā, lietvedībā un mazumtirdzniecībā, bet arī tādās profesijās kā jurisprudence, finanšu pakalpojumi, izglītība un medicīna.

Tas, ka roboti, automatizācija un programmatūra var aizstāt cilvēkus, var šķist acīmredzams ikvienam, kas strādā automobiļu ražošanā vai kā ceļojumu aģents. Bet Brynjolfsson un McAfee apgalvojums ir satraucošāks un pretrunīgāks. Viņi uzskata, ka straujās tehnoloģiskās pārmaiņas ir iznīcinājušas darbavietas ātrāk nekā tās rada, veicinot vidējo ienākumu stagnāciju un nevienlīdzības pieaugumu ASV. Un viņiem ir aizdomas, ka kaut kas līdzīgs notiek arī citās tehnoloģiski attīstītās valstīs.

Šis stāsts bija daļa no mūsu 2013. gada jūlija numura

• Skatiet pārējo izdevuma daļu
• Abonēt

Iespējams, ka visspilgtākais pierādījums, pēc Brynjolfsson domām, ir diagramma, kas varētu patikt tikai ekonomistam. Ekonomikā produktivitāte — ekonomiskās vērtības apjoms, kas radīts par noteiktu ieguldījumu vienību, piemēram, darba stundu — ir būtisks izaugsmes un labklājības radīšanas rādītājs. Tas ir progresa mērs. Diagrammā, ko Brynjolfsson vēlas parādīt, atsevišķas līnijas atspoguļo produktivitāti un kopējo nodarbinātību Amerikas Savienotajās Valstīs. Jau vairākus gadus pēc Otrā pasaules kara abas līnijas cieši sekoja viena otrai, un darba vietu skaita pieaugums atbilst produktivitātes pieaugumam. Modelis ir skaidrs: uzņēmumiem radot lielāku vērtību no saviem darbiniekiem, valsts kopumā kļuva bagātāka, kas veicināja lielāku ekonomisko aktivitāti un radīja vēl vairāk darbavietu. Pēc tam, sākot ar 2000. gadu, līnijas atšķiras; produktivitāte turpina strauji pieaugt, bet nodarbinātība pēkšņi samazinās. Līdz 2011. gadam starp abām līnijām parādās ievērojama plaisa, kas liecina par ekonomikas izaugsmi bez paralēla darba vietu radīšanas pieauguma. Brynjolfsson un McAfee to sauc par lielisko atsaisti. Un Brynjolfsson saka, ka ir pārliecināts, ka tehnoloģija ir gan veselīga produktivitātes pieauguma, gan vājā darba vietu skaita pamatā.

Tas ir pārsteidzošs apgalvojums, jo tas apdraud ticību, ko daudzi ekonomisti piešķir tehnoloģiju progresam. Brynjolfsson un McAfee joprojām uzskata, ka tehnoloģija palielina produktivitāti un padara sabiedrību bagātākas, taču viņi domā, ka tai var būt arī ēnas puse: tehnoloģiskais progress novērš nepieciešamību pēc dažāda veida darbiem un atstāj parasto darbinieku sliktākā stāvoklī nekā iepriekš. Brynjolfsson var norādīt uz otru diagrammu, kas norāda, ka vidējie ienākumi nepalielinās pat tad, ja iekšzemes kopprodukts strauji pieaug. Viņš saka, ka tas ir mūsu laikmeta lielais paradokss. Ražīgums ir rekordlīmenī, inovācijas nekad nav bijušas ātrākas, un tajā pašā laikā mūsu vidējie ienākumi samazinās un mums ir mazāk darbavietu. Cilvēki atpaliek, jo tehnoloģijas attīstās tik ātri, un mūsu prasmes un organizācijas netiek līdzi.

Brynjolfsson un McAfee nav ludīti. Patiešām, dažreiz viņi tiek apsūdzēti pārāk optimistiskā attiecībā uz jaunāko digitālo sasniegumu apjomu un ātrumu. Brynjolfsson saka, ka viņi sāka rakstīt Race Against the Machine , 2011. gada grāmata, kurā viņi izklāstīja lielu daļu savu argumentu, jo viņi vēlējās izskaidrot šo jauno tehnoloģiju ekonomiskos ieguvumus (Brinjolfsons lielu daļu 90. gadu pavadīja, meklējot pierādījumus tam, ka informācijas tehnoloģijas paaugstina produktivitātes rādītājus). Taču viņiem kļuva skaidrs, ka tās pašas tehnoloģijas, kas padara daudzas darbavietas drošākas, vieglākas un produktīvākas, samazina arī pieprasījumu pēc daudzu veidu cilvēkresursiem.

Anekdotiski pierādījumi tam, ka digitālās tehnoloģijas apdraud darbavietas, protams, ir visur. Roboti un uzlabotā automatizācija ir izplatīta daudzos ražošanas veidos gadu desmitiem. Amerikas Savienotajās Valstīs un Ķīnā, kas ir pasaules ražošanas spēkstacijas, šodien ražošanā strādā mazāk cilvēku nekā 1997. gadā, vismaz daļēji pateicoties automatizācijai. Mūsdienu automobiļu rūpnīcas, no kurām daudzas 80. gados pārveidoja rūpnieciskā robotika, regulāri izmanto mašīnas, kas autonomi metina un krāso virsbūves daļas — uzdevumus, ar kuriem kādreiz veica cilvēki. Pavisam nesen tika ieviesti industriālie roboti, piemēram, Rethink Robotics’ Baxter (skatiet The Blue-Collar Robot, 2013. gada maijs/jūnijs), kas ir elastīgāki un daudz lētāki nekā to priekšgājēji, lai veiktu vienkāršus darbus maziem ražotājiem dažādās nozarēs. Silīcija ielejas jaunuzņēmuma vietnē Industrial Perception ir video, kurā redzams, kā robots ir paredzēts izmantošanai noliktavās, kas savāc un izmet kastes kā garlaicīgs zilonis. Un tādas sajūtas kā Google bezvadītāja automašīna liecina par to, ko automatizācija kādu dienu varētu paveikt.

Mazāk dramatiskas pārmaiņas, taču tādas, kam ir potenciāli daudz lielāka ietekme uz nodarbinātību, notiek biroja darbā un profesionālajos pakalpojumos. Tādas tehnoloģijas kā tīmeklis, mākslīgais intelekts, lielie dati un uzlabota analītika — to visu padara iespējamu arvien pieaugošā lētās skaitļošanas jaudas un uzglabāšanas jaudas pieejamība — automatizē daudzus ikdienas uzdevumus. Ir pazuduši neskaitāmi tradicionālie balto apkaklīšu darbi, piemēram, daudzi pastā un klientu apkalpošanā. V. Braiens Arturs, Xerox Palo Alto pētniecības centra izlūkošanas sistēmu laboratorijas viespētnieks un bijušais Stenfordas universitātes ekonomikas profesors, to sauc par autonomo ekonomiku. Viņš saka, ka tas ir daudz smalkāks par ideju par robotiem un automatizāciju, kas veic cilvēka darbu: tas ietver digitālo procesu sasaisti ar citiem digitālajiem procesiem un jaunu procesu radīšanu, ļaujot mums paveikt daudzas lietas ar mazāku cilvēku skaitu un padarot vēl citus cilvēku darbus novecojušus.

Tieši šis digitālo procesu uzbrukums, saka Artūrs, pirmām kārtām izskaidro to, kā produktivitāte ir augusi bez ievērojama cilvēku darbaspēka pieauguma. Un, viņš saka, cilvēka intelekta digitālās versijas arvien vairāk aizstāj pat tos darbus, par kuriem kādreiz tika uzskatīts, ka nepieciešami cilvēki. Viņš brīdina, ka tas mainīs katru profesiju tādos veidos, kādus mēs vēl tik tikko esam redzējuši.

McAfee, Sloanas menedžmenta skolas MIT Digitālā biznesa centra asociētais direktors, runā ātri un ar zināmu bijību, aprakstot tādus sasniegumus kā Google bezvadītāja automašīna. Tomēr, neskatoties uz viņa acīmredzamo entuziasmu par tehnoloģijām, viņš neredz, ka nesen pazudušie darbi atgriežas. Spiediens uz nodarbinātību un no tā izrietošā nevienlīdzība tikai pasliktināsies, viņš norāda, ka digitālajām tehnoloģijām, kas tiek darbinātas ar pietiekamu skaitļošanas jaudu, datiem un jaudām, turpmākajās desmitgadēs turpināsies eksponenciāls progress. Es gribētu kļūdīties, viņš saka, bet, kad visas šīs zinātniskās fantastikas tehnoloģijas tiks ieviestas, kam mums būs vajadzīgi visi cilvēki?

Jaunā ekonomika?

Bet vai šīs jaunās tehnoloģijas patiešām ir atbildīgas par desmit gadus ilgušo vājo darba vietu pieaugumu? Daudzi darba ekonomisti saka, ka dati labākajā gadījumā ir tālu no pārliecinošiem. Vairāki citi ticami skaidrojumi, tostarp notikumi, kas saistīti ar globālo tirdzniecību un finanšu krīzēm 2000. gadu sākumā un beigās, varētu izskaidrot darbavietu radīšanas relatīvo lēnumu kopš gadsimta sākuma. Neviens īsti nezina, saka Ričards Frīmens, Hārvardas universitātes darba ekonomists. Viņš saka, ka tas ir tāpēc, ka ir ļoti grūti atdalīt tehnoloģiju ietekmi no citiem makroekonomiskajiem efektiem. Bet viņš ir skeptiski noskaņots, ka tehnoloģija pietiekami ātri mainīs plašu uzņēmējdarbības nozaru loku, lai izskaidrotu neseno darba vietu skaitu.

Nodarbinātības tendences ir polarizējušas darbaspēku un izspiedušas vidusšķiru.

Deivids Autors, MIT ekonomists, kurš ir plaši pētījis saikni starp darbavietām un tehnoloģijām, arī šaubās, vai tehnoloģija varētu izskaidrot tik pēkšņas izmaiņas kopējā nodarbinātībā. 2000. gadā bija liels nodarbinātības kritums. Kaut kas mainījās, viņš saka. Bet neviens nezina iemeslu. Turklāt viņš apšauba, ka produktivitāte ASV pēdējo desmit gadu laikā patiešām ir strauji pieaugusi (ekonomisti var nepiekrist šim statistikas datiem, jo ​​ir dažādi veidi, kā mērīt un nosvērt ekonomiskos ieguldījumus un rezultātus). Ja viņam ir taisnība, tas palielina iespēju, ka slikts darba vietu pieaugums varētu būt vienkārši gausas ekonomikas rezultāts. Viņš saka, ka pēkšņā darbavietu radīšanas palēnināšanās ir liela mīkla, taču nav daudz pierādījumu, ka tas ir saistīts ar datoriem.

Protams, Autors saka, ka datortehnoloģijas maina pieejamo darbu veidus, un šīs izmaiņas ne vienmēr ir uz labu. Viņš saka, ka vismaz kopš 80. gadiem datori arvien vairāk ir pārņēmuši tādus uzdevumus kā grāmatvedība, lietvedība un atkārtotas ražošanas darbi ražošanā, kas parasti nodrošina vidusšķiras atalgojumu. Tajā pašā laikā ir izplatījušies labāk atalgoti darbi, kuros nepieciešama radošums un problēmu risināšanas prasmes, ko bieži vien palīdz datori. Tāpat arī zemas kvalifikācijas darbi: ir pieaudzis pieprasījums pēc restorānu darbiniekiem, sētniekiem, mājas veselības palīgiem un citiem, kas veic pakalpojumus, kurus gandrīz nav iespējams automatizēt. Autors saka, ka rezultāts ir darbaspēka polarizācija un vidusšķiras iztukšošanās — tas, kas ir noticis daudzās rūpnieciski attīstītajās valstīs pēdējo desmitgažu laikā. Taču tas ļoti atšķiras no apgalvojuma, ka tehnoloģija ietekmē kopējo darba vietu skaitu, viņš piebilst. Darbavietas var daudz mainīties, nenotiekot milzīgas nodarbinātības līmeņa izmaiņas.

Turklāt pat tad, ja mūsdienu digitālās tehnoloģijas kavē darba vietu radīšanu, vēsture liecina, ka tas, visticamāk, ir īslaicīgs, kaut arī sāpīgs šoks; strādniekiem pielāgojot savas prasmes un uzņēmējiem radot iespējas, kuru pamatā ir jaunās tehnoloģijas, darba vietu skaits pieaugs. Tāds vismaz vienmēr ir bijis modelis. Tātad jautājums ir par to, vai mūsdienu skaitļošanas tehnoloģijas būs atšķirīgas, radot ilgstošu piespiedu bezdarbu.

Vismaz kopš rūpnieciskās revolūcijas sākuma 1700. gados tehnoloģiju uzlabojumi ir mainījuši darba raksturu un iznīcinājuši dažus darba veidus. 1900. gadā 41 procents amerikāņu strādāja lauksaimniecībā; līdz 2000. gadam tas bija tikai 2 procenti. Tāpat ražošanā nodarbināto amerikāņu īpatsvars ir samazinājies no 30 procentiem pēc Otrā pasaules kara līdz aptuveni 10 procentiem mūsdienās, daļēji pieaugošās automatizācijas dēļ, īpaši astoņdesmitajos gados.

Lai gan šādas izmaiņas var būt sāpīgas darbiniekiem, kuru prasmes vairs neatbilst darba devēju vajadzībām, Hārvardas ekonomists Lorenss Katzs saka, ka neviens vēsturisks modelis neliecina par šīm pārmaiņām, kas noved pie darbavietu skaita samazināšanās ilgākā laika periodā. Kats ir veicis plašu pētījumu par to, kā tehnoloģiskie sasniegumi pēdējos gadsimtos ir ietekmējuši darbavietas, piemēram, aprakstot, kā augsti kvalificētus amatniekus 19. gadsimta vidū rūpnīcās nomainīja zemāk kvalificēti strādnieki. Lai gan var paiet gadu desmitiem, līdz darbinieki iegūst zināšanas, kas nepieciešamas jauniem nodarbinātības veidiem, viņš saka, ka mums nekad nav beigusies darbavieta. Nav ilgtermiņa tendences likvidēt darbu cilvēkiem. Ilgtermiņā nodarbinātības līmenis ir diezgan stabils. Cilvēki vienmēr ir spējuši radīt jaunas darba vietas. Cilvēki izdomā jaunas lietas, ko darīt.

Tomēr Katz nenoraida domu, ka mūsdienu digitālajās tehnoloģijās ir kaut kas atšķirīgs — kaut kas varētu ietekmēt vēl plašāku darba loku. Viņš saka, ka jautājums ir par to, vai ekonomikas vēsture kalpos kā noderīgs ceļvedis. Vai tehnoloģiju radītie darba traucējumi būs īslaicīgi, jo darbaspēks pielāgojas, vai arī mēs redzēsim zinātniskās fantastikas scenāriju, kurā automatizēti procesi un roboti ar pārcilvēciskām prasmēm pārņems plašu cilvēku uzdevumu loku? Lai gan Katzs sagaida, ka vēsturiskais modelis saglabāsies, tas ir patiesi jautājums, viņš saka. Ja tehnoloģija traucē pietiekami daudz, kas zina, kas notiks?

Dr Vatsons

Lai gūtu ieskatu Katza jautājumā, ir vērts aplūkot, kā rūpniecībā tiek izmantotas mūsdienu vismodernākās tehnoloģijas. Lai gan šīs tehnoloģijas neapšaubāmi ir pārņēmušas dažus cilvēku darbus, nav tik vienkārši atrast pierādījumus tam, ka darbiniekus lielā mērogā pārvieto mašīnas. Viens no iemesliem, kāpēc ir grūti noteikt tīro ietekmi uz darbavietām, ir tas, ka automatizāciju bieži izmanto, lai padarītu darbiniekus efektīvākus, nevis obligāti tos aizstātu. Produktivitātes pieaugums nozīmē, ka uzņēmumi var veikt to pašu darbu ar mazāku darbinieku skaitu, taču tas var arī ļaut uzņēmumiem paplašināt ražošanu ar saviem esošajiem darbiniekiem un pat iekļūt jaunos tirgos.

Ņemiet vērā spilgti oranžo Kiva robotu, kas ir svētīgs jaunajiem e-komercijas uzņēmumiem. Izveidoja un pārdeva Kiva Systems — 2002. gadā dibināts jaunuzņēmums un 2012. gadā par 775 miljoniem ASV dolāru nopirka Amazon. Roboti ir paredzēti, lai skraidītu pa lielām noliktavām, atnestu pasūtīto preču plauktus un piegādātu produktus cilvēkiem, kuri iesaiņo pasūtījumus. Kiva lielajā demonstrācijas noliktavā un montāžas objektā, kas atrodas tās galvenajā mītnē ārpus Bostonas, robotu flotes pārvietojas ar šķietami bezgalīgu enerģiju: dažas tikko saliktas mašīnas veic testus, lai pierādītu, ka tās ir gatavas nosūtīt klientiem visā pasaulē, bet citas gaida, lai demonstrētu. apmeklētājam, kā viņš var gandrīz acumirklī reaģēt uz elektronisku pasūtījumu un nogādāt vēlamo preci uz strādnieku iecirkni.

Noliktava, kas aprīkota ar Kiva robotiem, var apstrādāt līdz pat četrām reizēm vairāk pasūtījumu nekā līdzīga neautomatizēta noliktava, kurā darbinieki var pavadīt pat 70 procentus sava laika, ejot, lai izņemtu preces. (Nejauši vai nē, bet Amazon nopirka Kiva drīz pēc tam, kad preses ziņojums atklāja, ka darbinieki vienā no mazumtirgotāja milzīgām noliktavām bieži staigāja vairāk nekā 10 jūdzes dienā.)

Neskatoties uz robotu darbaspēka taupīšanas potenciālu, Kiva dibinātājs un izpilddirektors Miks Mountz saka, ka viņš šaubās, ka mašīnas ir atstājušas daudzus cilvēkus no darba vai darīs to nākotnē. Pirmkārt, viņš saka, ka lielākā daļa Kiva klientu ir e-komercijas mazumtirgotāji, daži no tiem aug tik strauji, ka nevar pietiekami ātri nolīgt cilvēkus. Padarot izplatīšanas darbības lētākas un efektīvākas, robotizētā tehnoloģija ir palīdzējusi daudziem no šiem mazumtirgotājiem izdzīvot un pat paplašināties. Pirms Kiva dibināšanas Mountzs strādāja Webvan — tiešsaistes pārtikas preču piegādes uzņēmumā, kas bija viens no 1990. gadu dot-com laikmeta bēdīgi slavenākajiem uzliesmojumiem. Viņam patīk rādīt skaitļus, kas parāda, ka Vebvans jau no paša sākuma bija lemts; 100 USD pasūtījuma piegāde uzņēmumam izmaksāja 120 USD. Mountz doma ir skaidra: kaut kas tik ikdienišķs kā materiālu apstrādes izmaksas var izraisīt jaunu uzņēmumu priekšlaicīgu nāvi. Automatizācija var atrisināt šo problēmu.

Tikmēr Kiva pati pieņem darbā. Oranži baloni — tādā pašā krāsā kā roboti — lidinās virs vairākām kabīnēm tā plašajā birojā, norādot, ka iemītnieki ieradās pēdējā mēneša laikā. Lielākā daļa no šiem jaunajiem darbiniekiem ir programmatūras inženieri: lai gan roboti ir uzņēmuma plakātu zēni, tā mazāk zināmās inovācijas slēpjas sarežģītajos algoritmos, kas vada robotu kustības un nosaka, kur noliktavā tiek uzglabāti produkti. Šie algoritmi palīdz padarīt sistēmu pielāgojamu. Tā var uzzināt, piemēram, ka noteiktu preci pasūta reti, tāpēc tā jāuzglabā nomaļā vietā.

Lai gan šādi sasniegumi liecina, ka daži darba aspekti varētu tikt pakļauti automatizācijai, tie arī parāda, ka cilvēki joprojām ir izcili, veicot noteiktus uzdevumus, piemēram, dažādu priekšmetu iesaiņošanu kopā. Daudzas no tradicionālajām robotikas problēmām, piemēram, kā iemācīt mašīnai atpazīt objektu, piemēram, krēslu, joprojām ir neatrisināmas, un tās ir īpaši grūti atrisināt, ja roboti var brīvi pārvietoties relatīvi nestrukturētā vidē, piemēram, rūpnīcā. vai birojā.

Metodes, kurās izmanto milzīgu skaitļošanas jaudu, ir paveikušas lielu ceļu, palīdzot robotiem izprast apkārtējo vidi, taču Džons Leonards, MIT inženierzinātņu profesors un tās Datorzinātnes un mākslīgā intelekta laboratorijas (CSAIL) loceklis, saka, ka joprojām pastāv daudzas pazīstamas grūtības. Daļa no manis redz progresa paātrināšanos; otra daļa no manis redz tās pašas vecās problēmas, viņš saka. Es redzu, cik grūti ir kaut ko darīt ar robotiem. Lielais izaicinājums ir nenoteiktība. Citiem vārdiem sakot, cilvēki joprojām daudz labāk spēj tikt galā ar izmaiņām savā vidē un reaģēt uz negaidītiem notikumiem.

Šī iemesla dēļ, Leonards saka, ir vieglāk saprast, kā roboti varētu darboties ar cilvēkiem nekā atsevišķi daudzos lietojumos. Viņš saka, ka cilvēki un roboti strādā kopā daudz ātrāk nekā roboti, kas vienkārši aizstāj cilvēkus. Manas dzīves laikā tas nenotiks masveidā. Pusautonomajam taksometram joprojām būs šoferis.

Viens no draudzīgākajiem un elastīgākiem robotiem, kas paredzēts darbam ar cilvēkiem, ir Rethink’s Baxter. Uzņēmuma dibinātāja Rodnija Brūksa izveidei Baksteram ir nepieciešama minimāla apmācība, lai veiktu vienkāršus uzdevumus, piemēram, objektu paņemšanu un pārvietošanu uz kasti. Tas ir paredzēts izmantošanai salīdzinoši mazās ražotnēs, kur parastie industriālie roboti maksā pārāk dārgi un rada pārāk lielu apdraudējumu darbiniekiem. Brūks saka, ka ideja ir panākt, lai roboti rūpētos par garlaicīgiem, atkārtotiem darbiem, kurus neviens nevēlas darīt.

Ir grūti uzreiz nepatikt Baksteram, daļēji tāpēc, ka šķiet, ka tas tik ļoti vēlas iepriecināt. Uzacis uz tā displeja dīvaini paceļas, kad tas ir neizpratnē; tās rokas padevīgi un maigi atkāpjas, kad to sasit. Jautāts par apgalvojumu, ka šādi progresīvi industriālie roboti varētu likvidēt darbavietas, Brūkss vienkārši atbild, ka viņš to tā neuzskata. Viņš saka, ka roboti var būt rūpnīcas strādniekiem tāpat kā elektriskās urbjmašīnas celtniecībā: tas padara viņus produktīvākus un efektīvākus, taču tas neprasa darbu.

Kiva un Rethink radītās mašīnas ir gudri izstrādātas un konstruētas darbam ar cilvēkiem, pārņemot uzdevumus, kurus cilvēki bieži nevēlas darīt vai kuri nav īpaši labi. Tie ir īpaši izstrādāti, lai uzlabotu šo darbinieku produktivitāti. Un ir grūti saprast, kā pat šie arvien sarežģītāki roboti drīzumā aizstās cilvēkus lielākajā daļā ražošanas un rūpniecības darbu. Bet kancelejas un daži profesionālie darbi varētu būt neaizsargātāki. Tas ir tāpēc, ka mākslīgā intelekta un lielo datu savienošana sāk dot mašīnām cilvēciskāku spēju spriest un atrisināt daudz jauna veida problēmas.

Pat ja ekonomika piedzīvo tikai pārejas posmu, daudziem tā ir ārkārtīgi sāpīga.

Tonynajos Ņujorkas ziemeļu priekšpilsētās IBM Research virza īpaši viedo skaitļošanu tādu profesiju jomā kā medicīna, finanses un klientu apkalpošana. IBM pūliņu rezultātā ir izveidota Watson, datorsistēma, kas vislabāk pazīstama ar cilvēku čempionu uzvarēšanu spēļu šovā. Apdraudējums! 2011. gadā. Šī Watson versija tagad atrodas liela datu centra stūrī pētniecības iestādē Jorktaunas augstienē, un tā ir atzīmēta ar mirdzošu plāksni, kas piemin tās krāšņās dienas. Tikmēr pētnieki jau testē jaunās Vatsona paaudzes medicīnā, kur šī tehnoloģija varētu palīdzēt ārstiem diagnosticēt tādas slimības kā vēzis, novērtēt pacientus un izrakstīt ārstēšanu.

IBM to labprāt sauc par kognitīvo skaitļošanu. Būtībā Vatsons izmanto mākslīgā intelekta paņēmienus, progresīvu dabisko valodu apstrādi un analīzi, kā arī milzīgus datu apjomus, kas iegūti no konkrētai lietojumprogrammai raksturīgiem avotiem (veselības aprūpes gadījumā tas nozīmē medicīnas žurnālus, mācību grāmatas un informāciju, kas savākta no ārsti vai slimnīcas, kas izmanto sistēmu). Pateicoties šiem novatoriskajiem paņēmieniem un milzīgajai skaitļošanas jaudai, tas var ātri sniegt padomu, piemēram, jaunāko un atbilstošāko informāciju, lai palīdzētu ārstam noteikt diagnozi un pieņemt lēmumus par ārstēšanu.

Neskatoties uz sistēmas ievērojamo spēju izprast visus šos datus, doktoram Vatsonam tas joprojām ir sākums. Lai gan tai ir elementāras spējas mācīties no konkrētiem modeļiem un novērtēt dažādas iespējas, tas ir tālu no tāda veida sprieduma un intuīcijas, kas ārstam bieži vajadzīgs. Bet IBM ir arī paziņojis, ka sāks pārdot Watson pakalpojumus klientu atbalsta zvanu centriem, kuriem reti ir nepieciešams cilvēka spriedums, kas ir tik izsmalcināts. IBM saka, ka uzņēmumi nomās atjauninātu Watson versiju, lai to izmantotu kā klientu apkalpošanas aģentu, kas atbild uz patērētāju jautājumiem; tas jau ir parakstīts vairākās bankās. Protams, automatizācija zvanu centros nav nekas jauns, taču Vatsona uzlabotā dabiskās valodas apstrādes jauda un spēja piekļūt lielam datu apjomam liecina, ka šī sistēma varētu skaidri sarunāties ar zvanītājiem, piedāvājot viņiem konkrētus padomus pat par tehniskiem un sarežģītiem jautājumiem. jautājumiem. Ir viegli redzēt, ka tas savā jaunajā jomā aizstāj daudzus cilvēkus.

Digitālie zaudētāji

Apgalvojums, ka automatizācija un digitālās tehnoloģijas daļēji ir atbildīgas par mūsdienu darba vietu trūkumu, acīmredzami ir aizkustinājis daudzus, kas uztraucas par savu nodarbinātību. Taču šīs ir tikai vienas sekas tam, ko Brynjolfsson un McAfee uzskata par plašāku tendenci. Straujā tehnoloģiskā progresa paātrināšanās, pēc viņu domām, ir ievērojami palielinājusi plaisu starp ekonomikas uzvarētājiem un zaudētājiem — ienākumu nevienlīdzību, par ko daudzi ekonomisti ir noraizējušies gadu desmitiem. Digitālās tehnoloģijas mēdz dot priekšroku superzvaigznēm, viņi norāda. Piemēram, kāds, kurš izveido datorprogrammu nodokļu sagatavošanas automatizēšanai, var nopelnīt miljoniem vai miljardu dolāru, vienlaikus novēršot vajadzību pēc neskaitāmiem grāmatvežiem.

McAfee saka, ka jaunās tehnoloģijas iejaucas cilvēku prasmēs pilnīgi nebijušā veidā, un daudzi vidusšķiras darbi ir tieši vērša acīs; tiek ietekmēts pat salīdzinoši augstas kvalifikācijas darbs izglītības, medicīnas un tiesību jomā. Šķiet, ka vidus pazūd, viņš piebilst. Augšējā un apakšējā daļa acīmredzami attālinās viens no otra. Lai gan tehnoloģija varētu būt tikai viens faktors, saka McAfee, tā ir bijusi nepietiekami novērtēta, un, visticamāk, tā kļūs arvien nozīmīgāka.

Ne visi piekrīt Brynjolfsson un McAfee secinājumiem, jo ​​īpaši apgalvojumam, ka neseno tehnoloģisko izmaiņu ietekme varētu atšķirties no iepriekš redzētā. Taču ir grūti ignorēt viņu brīdinājumu, ka tehnoloģija palielina ienākumu plaisu starp tehnoloģiju lietpratējiem un visiem pārējiem. Un pat tad, ja ekonomika tikai piedzīvo pāreju, kas ir līdzīga tai, ko tā pārcieta iepriekš, daudziem strādājošajiem tas ir ārkārtīgi sāpīgs, un tas būs kaut kā jārisina. Hārvardas Katz ir parādījis, ka Amerikas Savienotās Valstis 1900. gadu sākumā uzplauka daļēji tāpēc, ka vidējā izglītība kļuva pieejama daudziem cilvēkiem laikā, kad nodarbinātība lauksaimniecībā izsīka. Rezultāts vismaz astoņdesmitajos gados bija izglītoto darbinieku skaita pieaugums, kuri atrada darbu rūpniecības nozarēs, palielinot ienākumus un mazinot nevienlīdzību. Katza mācība: sāpīgas ilgtermiņa sekas darbaspēkam neizbēgami izriet no tehnoloģiskām izmaiņām.

Pats Brynjolfsons saka, ka viņš nav gatavs secināt, ka ekonomikas progress un nodarbinātība ir mainījušies uz labu. Es nezinu, vai mēs varam atgūties, bet es ceru, ka mēs varam, viņš saka. Taču tas, pēc viņa domām, būs atkarīgs no problēmas atpazīšanas un tādu pasākumu veikšanas kā lielāka ieguldījuma darbinieku apmācībā un izglītībā.

Viņš saka, ka mums paveicās, un nepārtraukti augošā produktivitāte visu 20. gadsimta daļu palielināja visas laivas. Daudzi cilvēki, īpaši ekonomisti, steidzās secināt, ka pasaule darbojas tieši tā. Es mēdzu teikt, ka, ja mēs rūpējamies par produktivitāti, viss pārējais nokārtosies pats par sevi; tā bija vienīgā vissvarīgākā ekonomiskā statistika. Bet tā vairs nav taisnība. Viņš piebilst: “Tas ir viens no netīrajiem ekonomikas noslēpumiem: tehnoloģiju progress patiešām audzē ekonomiku un rada bagātību, taču nav ekonomikas likuma, kas teiktu, ka ieguvēji būs visi. Citiem vārdiem sakot, sacīkstēs pret mašīnu daži, visticamāk, uzvarēs, bet daudzi citi zaudēs.

paslēpties