Промышленная революция затронула только работников физического труда и крайне неквалифицированных работников, которых и заменили машины. Но у человека всегда была возможность или повысить свой уровень квалификации (стать оператором той самой машины, лишившей его работы), или сменить профиль деятельности, например, перейдя из категории работников физического труда в сферу труда умственного.

Сейчас же на наших глазах разворачивается вторая промышленная революция, которая затронет уже работников умственного труда и сферы обслуживания.

Нейронные сети уже научились создавать классическую музыку в стиле определённого композитора, диагностировать рак и за 10 минут составлять план его лечения, создавать свои языки общения, обыгрывать профессионалов в покер, распознавать лица и отсматривать тысячи часов видео, выискивая в нём нужные детали, писать новости за журналистов и даже продолжение «Игры престолов» вместо Джорджа Мартина.

От обилия новостей о том, что научились делать нейросети, может возникнуть ощущение того, что ещё немного, и человек останется без дела: журналистика умрёт, писатели и композиторы станут не нужны, продавцы и водители уйдут в утиль, а врач станет обслуживающим персоналом для умной железяки. Государство же превратится в общество тотального контроля, где всё записывается и фиксируется без права на ошибку и надежды на прощение.

А теперь самое время разобраться, что из перечисленного выше правда, а что лишь фобия.

Так кого, как и когда смогут заменить роботы в непроизводственной сфере? Куда отдать учиться своего ребёнка, чтобы ему не пришлось влачить нищенское существование после роботизации его рабочего места?

Ответы на все эти вопросы в данном тексте.

Грядущие жертвы бездушных машин

Итак, как мы установили ранее, роботизация стала продолжением промышленной революции и продолжила не столько вытеснение человека из промышленности, сколько замену выбывающей рабочей силы. Там, где дешёвой рабочей силы достаточно, роботизация не происходит.

Пока что основные сферы применения промышленных роботов  автомобилестроение, производство электроники и электротехники. И если условное первое поколение роботов могло только варить/резать металл, то второе поколение  коботы — могут уже вместе с человеком (или вместо него) собирать сложные устройства.

В непроизводственном секторе роботизация пока далеко не пошла: робот Atlas от Boston Dynamics хоть и научился делать сальто, но так и остался крайне несамостоятельным.


Пока что роботы в классическом понимании  самодвижущиеся умные машины  крайне примитивны и несамостоятельны.


Так что пока что функции роботов в гражданской жизни сводятся к патрулированию местности и её съёмке посредством камер или к простому информированию граждан в холлах торговых центров. Впрочем, у человека есть вполне достаточно времени для того, чтобы позволить роботам сделать невероятный скачок в своём развитии.

А вот с нейросетями всё обстоит куда интереснее. Они действительно могут заменить многих.

Расширяющийся объём автоматизации в основном связан с достижениями в технологиях машинного обучения, в том числе интеллектуального анализа данных, машинного зрения, вычислительной статистики и других подполей искусственного интеллекта (AI), что превращает широкий спектр знаний в чётко определённые проблемы.

А это стало возможным благодаря скачку в вычислительных мощностях кремниевой электроники и её крайней дешевизне, а также тому, что машины начали целенаправленно обучать тому, что ранее мог делать только человек.

Для того чтобы понять, кого могут заменить нейросети и программное обеспечение (ПО), достаточно знать логику работы программного обеспечения.


Нейросеть разбивает сложную задачу на последовательность простых действий, т. е. алгоритм. Затем принимается его исполнять, достигая нужной цели.


 

Первое правило автоматизации: автоматизировать можно только стандартные, рутинные и нетворческие задачи.

В сфере сельского хозяйства автоматизации поддаётся уборка урожая. Комбайны уже прекрасно справляются с уборкой зерновых и кормовых культур. Теперь же дело за сбором плодовых и ягодных культур  технологии для этого уже есть.


Следующий шаг  автоматизация работы данных машин и превращение их в устройства, лишь внешне похожие на привычные нам трактора и комбайны, где на первых порах будет сохранено место водителя/комбайнера, однако появится возможность как беспилотной работы, так и удалённого управления.


Обилие датчиков, спутниковая навигация и 3D-карты позволят машине решать вполне стандартные задачи по обработке полей и уборке урожая без человека. Так что растениеводство имеет все шансы в ближайшие десятилетия стать беспилотным.


Вероятно, текущее поколение трактористов и комбайнеров может стать последним, кому не придётся конкурировать с машинами. Неквалифицированных сборщиков ягод (кроме лесных дикорастущих) уже сейчас заменяют машины. А вот высшей касте сельскохозяйственных работников  агрономам  можно не бояться, их знания и опыт больше того, чем располагает машина.

Самый сильный удар нанесёт автоматизация по водителям и дальнобойщикам.

Огромную роль в создании беспилотного транспорта играют трёхмерные карты дорожных сетей (они решающий фактор автономной навигации транспортных средств), навигационные системы, лидары, радары, видеокамеры и иные датчики.

Беспилотные автомобили, в принципе, позволят избежать аварий как таковых (при условии тотальной беспилотности автотранспорта).

Справка: беспилотные автомобили

Пионерами во внедрении беспилотных технологий в автотранспорте являются США как самая автомобилизированная страна мира и, пожалуй, наиболее зависящее от автомобилей государство мира: жизнь в пригородах делает нерентабельным использование общественного транспорта, что сдерживает развитие как железных дорог, так и иных видов транспорта.

70% грузов в США перевозят на грузовиках, а дальнобойщиков уже сейчас не хватает: согласно данным Американской автотранспортной ассоциации, в США сейчас не заполнено 50 000 вакансий водителей. В связи с уходом многих на пенсию к 2024 году нужда в водителях может вырасти до 175 000 рабочих мест.

Заменить дальнобойщиков несложно: фура ездит по шоссе, где нет надобности учитывать пешеходов, велосипедистов, светофоры или другие переменные. Грузовику необходимо просто находиться в своей полосе и держаться на безопасном расстоянии от других транспортных средств. В город машина не заезжает: она курсирует между складами на окраинах городов.

Потому IT-гиганты уже сейчас заняты активной разработкой и тестированием беспилотных технологий на транспорте. И первые успехи уже есть.

С октября 2017 года автономные грузовики, построенные и эксплуатируемые стартапом Embark, транспортируют рефрижераторы Frigidaire по автостраде I-10 со склада в Эль-Пасо (штат Техас) в распределительный центр в Палм-Спрингс (штат Калифорния). Протяжённость маршрута — 650 миль (1046 км).


Пять круглых штук на поперечной трубе вверху кабины  это камеры. В кабине грузовика ещё находится водитель, но он всего лишь контролирует работу автоматики, и в будущем кабина окажется пустой.

На подходе и гиганты типа Google, Tesla и BMW, и множество различных стартапов, и даже Uber. Не отстают и в Китае, там робомобили уже выпустили на дороги общего пользования, где они будут проходить испытания.

Вопрос автоматизации грузоперевозок — это не только предупреждение нехватки водителей, но и экономия: средняя годовая зарплата дальнобойщика в США на 11% выше, чем з/п по стране, и составляет 34,7 тыс. долларов. Кроме того, согласно федеральным законам грузовик с одним водителем может находиться в пути не более 11 часов в день. Робот же может ехать круглые сутки.

Потенциально безработными могут стать 3,2 млн американских водителей грузовиков.

Есть, впрочем, и проблемы с беспилотными автомобилями, и отсутствие нормативно-правовой базы для их эксплуатации — это лишь меньшая из проблем. До проникновения биометрических систем идентификации во все сферы жизни, в том числе в транспорт, беспилотный автомобиль будет источником повышенной террористической угрозы. Дело не в том, что кто-то может направить его в толпу пешеходов (с этим автомобиль как раз справится и вовремя остановится). Беспилотную машину можно без особых проблем превратить в шахид-мобиль, который сам приедет в точку подрыва. И вот это проблема, которая требует решения.

К слову, подсластить пилюлю будущего водителям может разве что тот факт, что они смогут в дороге работать или просто отдыхать. Аналитики из МакКинси посчитали, что автомобили без водителя могут генерировать глобальные доходы от цифровых медиа в размере 5 млрд евро (5,5 млрд долларов) в год за каждую дополнительную минуту, которую люди тратят на мобильный интернет, находясь в автомобиле. Это позволит создать новые рабочие места взамен выбывшим из экономики: например, 320 тысяч рабочих мест в Великобритании к 2030 году, из которых 25 тысяч в автомобильной промышленности. Большая часть новых рабочих мест появится из-за улучшения производительности и большей мобильности работников и в смежных секторах, таких как телекоммуникационные и цифровые СМИ, поскольку новые рынки будут созданы связанными и автономными транспортными средствами.

И раз уж речь зашла о транспорте, то стоит рассказать и о будущем специалистов по логистике. Экспедиторы, вероятно, погибнут как профессия. Склады автоматизируют — прецеденты уже есть в США.

Amazon в 2012 году за 775 млн долларов купила компанию Kiva Systems (актуальное название  Amazon Robotics) и к октябрю 2015 года использовала около 30 тысяч роботов Kiva на своих 13 огромных складах.


Роботы, которые занимаются транспортировкой заказов на складах компании Amazon, оказались в 4-5 раз эффективнее сотрудников компании, работающих на складе. Те операции, на которые человек тратит 60-75 минут, робот выполняет за 15. Впрочем, роботизация складов мало влияет на практически рабские условия труда на складах Amazon  роботы из железа вполне уживаются с роботами из плоти.


Если Аmazon задействует роботов на всех 110 складах, они позволят компании сэкономить около 2,5 млрд долларов. Несмотря на то, что установка роботов на каждом складе обойдётся в 15-20 миллионов долларов, единовременная экономия составит около 800 миллионов.


От Amazon не отстают и в Китае.

Так что склады потенциально вполне могут превратиться в пространство без человека.

К слову, двуногих курьеров тоже потеснят. Будущее курьерской доставки уже наступило.


Футуристический робот-курьер Cainiao в кампусе Чжэцзянского университета. Вместимость — 20 посылок. За день Cainiao успевает развезти 40 тысяч товаров. Управляется со смартфона.

Аналогичная судьба может ожидать и торговлю.

В США сектор розничной торговли является третьим по количеству занятых в экономике  16 млн человек, из которых 3 млн  кассиры. В целом торговля  это 6% американского ВВП.

Справка: безлюдный магазин

В штаб-квартире Amazon в Сиэтле с конца 2016 года работает магазин без персонала и кассиров. Искусственный интеллект магазина задействует умные камеры, машинное обучение и многочисленные датчики.


До 2020 года Amazon откроет в США порядка 2000 подобных магазинов.

Сотни круглосуточных роботизированных супермаркетов планирует открыть в Китае французский Auchan. Принцип работы такой же, как и у Amazon, но всё привязано к китайскому ПО и платёжным системам. Аналогичные разработки есть и у Deutsche Telekom.

Что же касается безопасности и защиты от воровства, то система робомагазина Amazon Go узнает вора даже под маской, а персонажей, переклеивающих штрих-коды, уже давно и успешно ловят.

А создатель передвижных кафе Wheely представил прототип первого передвижного робомагазина Moby. Торговая точка работает круглосуточно, обходится без продавцов и кассиров и может самостоятельно забирать товары на складе и развозить покупки по адресам.

И если вам кажется, что робомагазины — это не о России, то прогресс неумолим, и такие магазины уже есть в Москве.

Эволюционируют и системы доставки товаров из интернет-магазинов. Во-первых, товары из них (и вполне физических магазинов) смогут доставлять беспилотники. Во-вторых, тот же Amazon разработал сервис Amazon Key, который позволит курьерам попасть в дом в отсутствие хозяев. Кроме того, вероятно, часть товаров сможет за вас купить в магазине тот же холодильник, который наверняка серьёзно поумнеет и выучит ваши вкусовые пристрастия или же просто сможет поддерживать постоянный запас сыра гауда на полке. Сыр же вам или принесут курьеры, или привезёт беспилотник, или же холодильник отрапортует о скоропостижной кончине продуктов вам на смартфон.

К слову, профессия мерчендайзера (специалиста по выкладыванию товаров на полки супермаркетов) тоже исчезнет. Для этого уже разработан робот. Пока, правда, он только контролирует процесс, но рано или поздно получит руки, которые будут выкладывать товары на полки.


Simbe Robotics — Meet Tally

В общем, кассиры и работники торговли в крупных городах-миллионниках уже находятся в потенциальной зоне риска автоматизации. Вопрос лишь в том, когда подешевеет необходимая электроника и найдётся компания, которая рискнёт первой автоматизировать свои магазины.

Впрочем, это не означает, что торговля станет совершенно безлюдной. Администраторы и, вероятно, охранники останутся. Никуда не денутся и премиум-магазины, чьем преимуществом станет персонал и «индивидуальный подход к каждому клиенту». Сохранятся и мелкие магазины шаговой доступности (конечно, если их защитит государство от экспансии ретейлеров).

Интернет уже серьёзно потеснил реальную торговлю, кроме того, роль смартфона как орудия торговли возрастает. В 2017 году доля онлайн-покупателей от общего числа пользователей интернета в России выросла с 25 до 30% и составила 24 млн человек в возрасте от 16 до 55 лет. При этом растёт доля заказов с мобильных устройств, и около 27% из них приходится на приложения. Россияне тратят около 10% времени, проведённого в интернете, на сервисы и приложения для онлайн-шопинга.

Однако реальная розница никуда не денется: торговые центры уже давно заменили дворцы культуры и стали местами досуга, который неразрывно связан с покупками и потреблением.


Вы входите в примерочную, и датчик считывает штрих-код одежды. Далее на экране он посоветует вам идеальные сочетания с другой одеждой и аксессуарами. Многие клиенты решаются на дополнительные покупки, чтобы создавать полный образ. Именно так работает система FashionAI в 13 магазинах по всему Китаю.

Потенциальной замене подлежит и часть госслужащих. Текущий раздутый штат чиновников и служащих в России  это следствие не только привлекательности госслужбы как сферы с гарантированными заработной платой и социальным пакетом, но и монетизации льгот. Сворачивание ряда социальных программ в 2000-е с их одновременной монетизацией привели к необходимости создания механизма контроля за расходованием средств, а также механизма по контролю за контролирующими органами. Причём надёжно работает эта система только при условии постоянного экономического роста.

Потому часть чиновников автоматически лишится работы, когда будет восстановлена прежняя, куда более эффективная и менее затратная система социального обеспечения. Ещё часть бюрократии можно сократить, заменив машинами, конечно, если речь не идёт о госслужбе как виде борьбы с безработицей, которой она является, например, в непризнанных республиках Донбасса.

Автоматизировать можно бухгалтеров, финансистов, секретарей и часть юристов. К слову, это позволит обойти эмпирические ограничения государственной службы, сформулированные британским историком Сирилом Паркинсоном.

Второе правило автоматизации: если работник принимает решение за 1 секунду и от него не требуется долгого и исчерпывающего обоснования принятого решения, то его работу можно автоматизировать.

Например, бухгалтеров уже давно и успешно заменяют программы Excel и 1С, юристов по простым делам (например, судам с муниципалитетами по штрафам за стоянку в неположенном месте)  боты-юристы (Сбербанк уже анонсировал замену 3000 юристов ботами), секретарей и офисных работников  компьютеры с нейронными сетями.


Сервисный робот Xiaofa трудится в Пекинском народном суде. Знает 7 тысяч законов, даёт разъяснения с примерами из судебной практики. Отвечает на вопросы посетителей, подсказывает им порядок подачи заявлений и передаёт запросы клиентов в соответствующие служебные порталы. Понимать неформализованные устные обращения ему помогает диалоговая система IBM Watson и программные решения от Nuance Communications.

Например, компания Work Fusion продаёт программное обеспечение для автоматизации нестандартных задач, ранее выполнявшихся офисными работниками. В частности, программное обеспечение делит работу на более мелкие задачи, автоматизирует рутинную работу, а затем набирает внештатных сотрудников с помощью краудсорсинговых платформ для выполнения нестандартной работы.

Однако здесь есть одна проблема: как только в процессе исполнения возникает какая-то нестандартная проблема, решение которой не предусмотрено алгоритмом, схема ломается. Но и тут найдено решение: поскольку программное обеспечение контролирует работников, оно учится у них, а это означает, что со временем оно может автоматизировать больше нестандартных задач.

Другими словами, работники-фрилансеры обучают систему их замене. Так что под удар попадают офисные работники в городах-миллионниках: рано или поздно, по мере удешевления программного обеспечения, их начнут заменять машины в связке с фрилансерами. Просто купить ПО и платить за лицензию будет с определённого момента дешевле, чем десятку «белых воротничков».

Однако адвокатов, экспертов-криминалистов, следователей, прокуроров и судей, равно как сотрудников пенитенциарных ведомств заменить пока не выйдет. Специфика их работы состоит в том, что они принимают сложные решения, от которых зависит судьба человека, на основе анализа большого массива данных выносят решение, которое могут обосновать и доказать.

Машина может проанализировать данные, но для этого её нужно научить принимать решения. Однако если нейронная сеть обучалась на основе данных, полученных от предубеждённого работника (например, ксенофоба или просто женоненавистника), то она автоматически станет принимать необъективные решения. Именно с такой проблемой столкнулись в США, где доверили принятие решений по условно-досрочному освобождению (УДО) нейросети. Неудивительно, что неграм в УДО отказывали.

Кроме того, человек пока психологически не готов соглашаться с решениями, принятыми машиной.

Поддаются автоматизации финансовая деятельность, операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг. В этих сферах человека уже давно потеснили и роботы (ведут торги на биржах), и просто интернет-сервисы по аренде недвижимости. Так что риелторы, скорее, доживают свой век и вскоре уступят место машинам и различным сервисам.

***

  1. Если раньше сфера обслуживания и государственная служба были защищены от автоматизации и могли принять тех, кто ушёл из производственного сектора, то теперь всё изменилось. Наступление роботов и автоматизации на сферу обслуживания уже началось.
  2. Порядка 47% рабочей силы в США подвержены риску автоматизации, в Великобритании можно заменить около 35% рабочих, в Японии  49%, а в Китае и Индии показатели ещё выше  77 и 69% соответственно. Это потенциально армия безработных.
  3. У критериев замены человека машиной два правила. Первое: автоматизировать можно только стандартные, нетворческие задачи. Правило второе: если работник принимает решение за 1 секунду и от него не требуется долгого и исчерпывающего обоснования принятого решения, то его работу можно автоматизировать.
  4. Наибольший удар автоматизации придётся на водителей (в первую очередь дальнобойщиков), работников логистики (экспедиторы, грузчики, складские работники) и торговли (кассиры, охранники, консультанты). Всех их в ближайшее десятилетие будут массово заменять машинами.
  5. Прогресс распространяется по Земле крайне неравномерно, и темпы автоматизации будут зависеть от стоимости рабочей силы, государственной политики в сфере трудового права и социального обеспечения и позиции профсоюзов.
  6. В Японии, Китае и США намечаются разные подходы к автоматизации труда. США рискуют пойти по пути крайнего либерализма и сокращения рабочих без предоставления им другой работы. Проще говоря, есть риск того, что работников будут выбрасывать на улицу. В Японии действует корпоративная культура, где корпорация является вторым домом, потому условия сокращения для рабочих будут наиболее выгодными. В Китае с его растущей экономикой у работника будет возможность найти другую работу. Россию автоматизация труда затронет, вероятно, по касательной и лишь в крупных городах.
  7. Из 68 млн занятых в экономике россиян наибольшему риску автоматизации подвержены работники торговли и транспорта. Впрочем, скорость автоматизации их рабочих мест будет зависеть, скорее, не от развития науки и техники, а от состояния российской экономики и уровня заработных плат. Чем быстрее будут расти экономика и повышаться зарплаты, тем выгоднее будет автоматизировать транспорт и торговлю, снижая издержки на рабочую силу.

Кого не заменят бездушные машины

Ряд отраслей экономики уже достигл пределов автоматизации, или автоматизация в них пока невозможна на текущем уровне науки и техники.

Если растениеводство поддаётся дальнейшей автоматизации, то с животноводством всё сложнее просто потому, что оно, в принципе, уже достигло пределов по автоматизации. Системы автоматического поения, кормления и уборки навоза, автоматизированное доение коров, сбор яиц, автоматизированный забой скота и птицы — всё это уже давно стало реальностью в мире крупнотоварного животноводства.

Кроме того, животное является куда более сложным организмом, чем растение, потому требует систематического ухода и наблюдения, с которым вряд ли сможет справиться машина. Так что, полагаю, ветеринарам и зоотехникам пока можно не волноваться за свои рабочие места.

Добыча полезных ископаемых и так уже предельно автоматизирована. А если учесть, что география доступных к разработке месторождений уже смещается на север из-за исчерпания лёгких в освоении запасов полезных ископаемых, то обойтись без человека в горном деле не выйдет.

И это касается не только шахт, где человек ещё долго будет трудиться вместе с горнопроходческими комбайнами, но и карьеров, где добыча часто ведётся путём подрыва пород. Другое дело, что автоматизации вполне поддаётся автотранспорт — как обычный, так и карьерный.


Аналогичная ситуация с производством и распределением электроэнергии, газа и воды. Гидро-, тепло- и атомные электростанции уже работают максимально автоматизированно. Такая же ситуация и со строительством.


Конечно, теоретически на принтере можно напечатать небольшой дом. Однако возвести небоскрёб лишь с помощью принтера невозможно — слишком сложной является работа.


Небоскрёб — это синтез бетона, стали и стекла, при возведении которого строители сталкиваются с большим количеством нестандартных задач. Благодаря автоматизации, модульности конструкций и предельной слаженности работ, в строительстве пока вполне успешно обходятся без роботов. Кроме того, сложно представить себе робота, занимающегося внутренними работами или прокладкой инженерных коммуникаций в доме. Но каменщиков и штукатуров уже вполне могут заменить роботы, впрочем, речь идёт скорее о коботах, работающих вместе с человеком, а не машинах, способных выполнять работу без человека.

Тем не менее в Великобритании роботы к 2040 году сократят количество каменщиков с 73 до 4,3 тыс., плотников и дизайнеров интерьеров — с 260 до 15,5 тыс., маляров и декораторов — с 110 до 6,5 тыс. человек.

Не заменят и сантехников с электриками и иными специалистами по ремонту и прокладке инженерных коммуникаций. Потому работники ЖЭКов и ТСЖ могут не бояться.

Не поддаётся автоматизации и сфера ремонта/обслуживания машин и оборудования  здесь от работника требуется высокий уровень квалификации и способность решать сложные и крайне нестандартные задачи.

Не поддаются автоматизации творческие профессии. Творческая работа, связанная с разработкой новых идей и знаний, требующая способности достичь желаемых целей без явной инструкции, по определению не поддаётся автоматизации, поскольку компьютеризация обычно требует некоторой явной инструкции. Разумеется, есть роботы-гуманоиды, которые могут интерпретировать музыку и создавать импровизации со стороны других исполнителей, а программы рисования, такие как AARON, создали тысячи рисунков, выставленных в галереях по всему миру.

Тем не менее человеческие работники по-прежнему сохраняют большие преимущества в творческой работе, поскольку способны увязывать и комбинировать знания из различных сфер, кроме того, даже человеку трудно определить, что такое творчество.


«Даная» Рембрандта, «Чёрный квадрат» Малевича, пляски Pussy Riot на амвоне храма и золотые экскременты дочери Тома Круза. Поставьте себя на место робота и попробуйте понять, что такое искусство, чем оно отличается от постмодернистского перформанса и просто человеческой придури.

Таким образом, хотя очевидно, что можно разработать алгоритм, который может вызывать бесконечную последовательность картин, трудно научить алгоритм дифференцировать эмоции и тем более шутить.


Тот случай, когда человек 5 минут морочил голову оператору, выбиравшему для робота ответы из ряда шаблонов.

И уж совсем сложно обстоит дело с автоматизацией социальных профессий: в обозримом будущем нянечек, сиделок, учителей и педагогов машина заменить не сможет.

Причины, по которым задачи, требующие социального интеллекта, трудно автоматизировать, во многом схожи: социальный интеллект требует большого количества неявных знаний, социальных и культурных контекстов и, следовательно, включает более широкий диапазон тонкостей, которые трудно определить, кроме того, он часто порождает неправильные толкования даже среди людей.

Современность технологий автоматизации в контексте социальных взаимодействий лучше всего воспринимается Евгением Густманом, программным чат-ботом. Густману удалось пройти тест Тьюринга, за 5 минут убедив в текстовом режиме треть судей в своей человеческой природе.

Тем не менее он сделал это, делая вид, что является 13-летним мальчиком, использующим английский как второй язык. Таким образом, более сложные формы социального интеллекта, включая координацию, преподавание, переговоры и наставничество, не поддаются автоматизации без полноценного искусственного интеллекта.


Однако роботов вполне можно научить эмоциям и импровизации, без которых невозможно творчество и полноценное человеческое общение.

В то же время частично автоматизируемой может оказаться журналистика, в частности, работа новостников. Корейцы уже научили нейросеть писать новости о спорте на основе анализа данных из интернета. Потому, вероятно, корреспондентов, работающих «в поле» (пишущих эксклюзивные новости), заменить не выйдет, а вот тех, кто задействован в рерайте (переписывании) уже готовых материалов, в ближайшем будущем заменят машины.

Однозначно не останутся без работы публицисты и аналитики. Первые ценятся за интересный взгляд на события, авторитетное мнение и уникальный авторский стиль, а вторые — за способность к анализу и синтезу больших объёмов данных.

В целом 90% творческих работ вообще не поддаются автоматизации.

Сложно заменить уборщиц. Несмотря на то, что их труд является низкоквалифицированным, рутинным и, на первый взгляд, стандартным, у роботов пока большие проблемы с решением даже простейших задач с уборкой.

Справка: проблемы чистоты и порядка

Проблемы у роботов начинаются уже на стадии идентификации грязных и чистых объектов. Для человека очевидно, что земля в цветочном горшке — это не грязь, тогда как земля на полу — это то, что подлежит уборке. Кроме того, человек хранит вещи в определённых местах и зачастую в его действиях нет никакой логики, а лишь вопрос привычки и удобства.


Для робота земля в цветочном горшке и земля на полу — одно и то же.

Мало того, для успешной уборки нужно понимать физические свойства объекта. Сжимать железяку, керамическую вазу и хрустальный бокал нужно с разным усилием. Человеку это понятно и так. А вот робота этому нужно учить.

Сложно научить машину и тому, что в доме является целым и пригодным к эксплуатации, а что сломано. Плюшевый медведь с оторванной лапой — мусор или любимая затасканная игрушка ребёнка? А детский конструктор «Лего», разбросанный на ковре?

Человек на эти вопросы ответит мгновенно. А вот машина ответ дать не сможет.

Принципиально ничем не отличается и работа дворника. Разве что деталей меньше и грязи больше, а в качестве препятствий не углы и стены, а машины с деревьями и людьми.

Из сложностей с уборкой вытекает и то, что в гостиницах и ресторанах люди останутся. Во-первых, это заведения повышенной комфортности, а особенность ресторанов в том, что их посетители приходят туда не только ради еды, но и за атмосферой и услугами. Во-вторых, в данных местах часто меняются посетители, следовательно, высок риск как порчи имущества, так и совершения противоправных действий. В-третьих, приготовление пищи (хотя роботов уже учат оценивать вкус пищи и чувствовать запахи) и уборка номеров пока роботам не под силу. Так что гостиницы и рестораны с трудом поддаются автоматизации.


Пока роботы могут исполнять роль милых увеселителей, но назвать их глупыми и бездушными железяками уже крайне сложно. Однако они всё ещё остаются игрушками, которых с каждым годом продают на 20% больше.

Не поддаётся автоматизации научная деятельность. Конечно, машины в лице компьютеров и суперкомпьютеров помогают человеку в исследованиях (уже давно моделируют испытания ядерного оружия и множество других процессов), но заменить не могут. И, вероятно, ещё долго не смогут. По крайней мере, до изобретения искусственного интеллекта (ИИ).

Сложности есть и с переводом. Да, Google и «Яндекс» научились очень хорошо переводить тексты, и это уже далеко не та абракадабра из слов, которую мы получали в середине 2000-х от систем машинного перевода, однако человеческая речь всё ещё слишком сложна для анализа и распознавания.


Однако, вероятно, в ближайшие лет 5 возможностей систем машинного перевода вполне хватит для более чем приемлемого для понимания человеком перевода. Автору, впрочем, уже хватает даже для чтения и понимания 150-страничных англоязычных докладов. Многим, вероятно, хватит наушников Google Pixel Buds с функцией синхронного перевода.

Не выйдет отказаться от врачей. Компьютер IBM Watson обеспечивает автоматическую диагностику хронических заболеваний и лечения рака, опираясь на груды данных, которые врач не сможет обработать, включая информацию из более чем 1,5 млн записей пациентов и клинических испытаний, а также 2 млн страниц текста из медицинских журналов. А робот «Сяо И» успешно сдал экзамен на получение лицензии для ведения врачебной практики в Китае. На выполнение заданий у искусственного интеллекта ушло всего 60 минут вместо положенных 10 часов, а количество набранных машиной баллов  456 из 600 возможных. Вот только ни Watson, ни «Сяо И» не предназначены для замены врачей. Они им могут лишь помочь.

Но что Watson и «Сяо и» ответят на фразу «Ой, доктор, у меня вот тут что-то покалывает, но не часто, а иногда»? Вероятно, ничего, а пациент уйдёт от Ватсона недовольным и убеждённым в том, что его не поняли и не уделили ему внимания.

В общем, врач  профессия социальная, робот может подсобить человеку и помочь ему в лечении и диагностике, но не заменить. Так что врачам бояться нечего. Их не заменят.

И уж совсем не обойтись без человека в сфере обороны и правоохранительной деятельности. Да, робот может заниматься патрулированием (и даже утопиться в фонтане), но задержать преступника он не в состоянии.


Совершенно автономный «Робокоп», который почему-то был, скорее, робосолдатом, убивающим, а не задерживающим преступников, ещё долгое время будет фантастикой. Но роботы-убийцы уже стали реальностью.

Однако найти пропавшего человека, выследить террориста по теплу его тела может даже жук, управление которым перехватили сингапурские инженеры, внедрив в него электроды.


Тем более бесполезен робот и в виде пехотинца на поле боя. Дроны, ударные беспилотники, управляемые на расстоянии танки  это уже реальность. Но тот же Atlas от Boston Dynamics пока крайне далёк от Терминатора из фильмов Кэмерона.

***

  1. 33% американских профессий попадают в категорию низкого риска автоматизации, 19%  в категорию среднего риска. В категорию низкого риска попадают профессии, требующие знания эвристики человека, а также роды деятельности, связанные с разработкой новый идей и знаний.
  2. Те профессии, которые требуют высоких социальных и творческих навыков, не подвержены автоматизации, равно как и большинство управленческих, деловых и финансовых профессий, а также специальностей в сфере искусства, СМИ, образования и здравоохранения. Сложно будет заменить и инженеров. В то же время машины развиваются и могут потеснить позиции журналистов и переводчиков. Однако в целом 90% творческих и социальных профессий не подвержены автоматизации;
  3. Ряд сфер человеческой деятельности и экономики уже достиг пределов автоматизации, например, строительство, ремонт коммуникаций, производства электроэнергии.

Автоматизация и роботизация сферы обслуживания пройдут не мгновенно и отнюдь не во всех странах мира, поэтому как у рабочих, так и у государства будет время для переучивания и адаптации к новым условиям рынка труда.

В то же время граждане России, как следует из данных соцопроса ВЦИОМ, о рисках роботизации не задумываются: приблизительно три четверти работающих россиян сейчас не боятся потерять место в штате в результате роботизации: 74 % респондентов уверены, что ещё не созданы машины, которые смогли бы их заменить даже в обозримом будущем. Любопытно, что о невозможности замены человеческого труда роботизированным в ближайшее время говорят 78 % людей в возрасте от 35 до 44 лет и 79 % опрошенных в возрасте от 45 до 59 лет, в то время как среди 18–24-летних этот показатель значительно ниже — 59 %. И лишь 6 % респондентов полагают, что полноценная замена возможна.

Однако исчезновение одних профессий будет означать появление других видов деятельности и изменение модели занятости. А вот об этом речь пойдёт в следующей части.