Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы

если вам доведется работать в связке с интеллектуальной программной системой или под ее руководством, то — осознаете вы это или нет — вы сами научите ее всему, что вы знаете и умеете, и в конечном итоге она вас заменит.

Реальность такова, что даже если все делать правильно, т.е. стремиться получить высшее образование и все время учиться новому, огромному числу людей все равно не найдется места в новой экономике.

повсеместное распространение банкоматов и касс самообслуживания, но главное еще впереди: в течение ближайшего десятилетия нас, скорее всего, ждет бурный рост новых форм автоматизации сферы обслуживания, который поставит под угрозу миллионы относительно низкооплачиваемых рабочих мест.

С исчезновением рабочих мест и сокращением доходов в результате автоматизации наступит момент, когда основной массе потребителей не будет хватать доходов и у них не будет достаточной покупательской способности, чтобы обеспечить тот уровень спроса, без которого устойчивый экономический рост просто невозможен.

Сейчас на фабрике работает около 140 человек. В 1980 г. для обеспечения того же объема производства требовалось более 2000 рабочих.

а заводе производителя электромобилей Tesla в Фремонте, в штате Калифорния 160 универсальных промышленных роботов собирают приблизительно 400 автомобилей в неделю

астности, в последние десять лет наблюдается снижение реальных зарплат выпускников колледжей. При этом 50% из них вынуждены браться за работу, не требующую высшего образования.

Из этого следует вывод, что, скорее всего, от автоматизации в будущем не спасет ни получение дополнительного образования, ни освоение новых навыков. Взять, к примеру, рентгенологов — врачей, специализирующихся на интерпретации рентгеновских снимков. Чтобы стать специалистом в этой области, нужно очень долго учиться: обычно на освоение этой профессии уходит не меньше тринадцати лет. Однако компьютеры стремительными темпами догоняют человека в способности анализировать снимки. Так что уже сейчас можно легко представить будущее — причем достаточно близкое будущее, — в котором практически всю работу за рентгенологов делают машины.

На самом деле прилагательное «рутинный» не совсем подходит для описания профессий, являющихся наиболее вероятной жертвой новых технологий. Более точным представляется другое прилагательное — «предсказуемый». Может ли другой человек научиться тому, что вы делаете в рамках своих должностных обязанностей, подробно изучив описание ваших действий? Можно ли освоить ваше ремесло, повторяя за вами те задачи, работу над которыми вы уже завершили, подобно тому, как при подготовке к экзамену учащийся выполняет практические задания? Если это так, то вполне вероятно, что однажды появится алгоритм, который сможет научиться делать всю работу — или значительную ее часть — за вас

Одно из мнений, которое наверняка подвергнется пересмотру, это мнение о том, что автоматизация главным образом угрожает малоквалифицированным работникам с низким уровнем образования. Это допущение исходит из убеждения, что такая работа обычно носит рутинный характер. Однако вместо того, чтобы успокаивать себя этой мыслью, задумайтесь, насколько быстро расширяются пределы понятия «рутина». Когда-то «рутинной» называли работу на конвейере.