Подводя итог разговору об автоматизации и глобализации, можно с уверенностью говорить о гегемонии[11] цифрового мира над всеми предшествующими: промышленным, правовым, материальным. Следствием этого становится неизбежное перераспределение глобального финансового капитала. По мере ускорения цифровой революции он будет сосредотачиваться в компаниях, активно использующих новейшие технологии. Первых ласточек этого явления мы можем увидеть уже сейчас, если посмотрим на динамику капитализации. Вот как выглядел топ крупнейших компаний в момент рождения цифрового мира и каким стал два десятилетия спустя.

В начале 2000-х большинство крупнейших компаний мира можно было отнести к реальному сектору экономики. Это были производители станков, оборудования, флагманы нефтехимии и потребительского сектора. Через 20 лет список пополнили цифровые гиганты. Слышал ли кто-нибудь до этого об «Амазон», «Фейсбук», «Алибаба», «Тенсент»? Нет, они пришли вместе с цифровой революцией и рождением нового мира. В 2020 году общемировой сектор «Технологии» обогнал по капитализации ближайшего конкурента почти в два раза. И чем глубже человечество будет погружаться в цифровую среду, тем больше капитала начнет перетекать в активы, связанные с цифровизацией, автоматизацией и искусственным интеллектом.

Это приведет к тому, что начнут исчезать целые отрасли, а труд людей станет последовательно вытесняться машинами и искусственным интеллектом. Это неминуемое явление для цифрового мира, которое для рынка труда обернется как минимум потрясением, а как максимум – катастрофой. Хотя говорить о катастрофе я бы все-таки не стал. На конференциях по проблемам трудовой занятости выступающие любят сгущать краски и пугать числом тех, кого автоматизация лишит работы – многие профессии не найдут себе места в мире роботов и алгоритмов. Но при этом эксперты забывают упомянуть о тех, кто ее получит, а таких тоже немало. Так, например, стоит ожидать повышения востребованности профессий программистов, инженеров, роботехников, биотехнологов, наноинженеров. Также появятся абсолютно новые специальности, связанные с виртуальной реальностью, нейроинформатикой, биоинженерией и даже робоэтикой.

В первую очередь автоматизация вытеснит человеческую деятельность, для которой характерен монотонный труд, обработка и интерпретация данных, а также все виды посреднических услуг. Под угрозой полного исчезновения окажутся специалисты, зарабатывающие на перепродажах и консультировании, а также такие простые и массовые профессии, как почтальон, диспетчер, переводчик, бухгалтер, продавец, страховщик, водитель, охранник, юрист. Учитывая, что только продавцы и водители составляют 10 % всего рынка труда, можно предположить, какой шок испытает трудовое население в ближайшем будущем. И это лишь верхушка айсберга. С развитием роботехники начнут замещаться более сложные специальности – строители, младший медицинский персонал, администраторы, учителя, повара и т. д. Ожидается, что в ближайшие 40 лет исчезнет половина известных нам сейчас профессий.

А кто же останется?

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно понять, что может делать автоматизация, а что – нет. Я считаю, что она, как набор умных, но «слепых» алгоритмов, не сможет выполнять следующие функции:

Искусственный интеллект не способен понимать суть задач и прослеживать далекоидущие последствия. Поэтому ему заказан путь к принятию решений, подразумевающих высокую степень риска и серьезный уровень ответственности. Здесь ИИ может быть отличным консультантом и ассистентом, но само решение останется за человеком.

Неспособность ИИ брать на себя ответственность хорошо прослеживается по тому, как автоматизируется медицинская отрасль. Если посмотреть на структуру достижений цифровой медицины, то она будет иметь преимущественно околомедицинский характер. Это всевозможные роботы-массажеры и роботы-разносчики, биопринтеры, синтезирующие органические ткани, системы удаленной диагностики и автоматические собиратели анамнеза. Но везде, где дело касается профессии врача – самой диагностики и непосредственно лечения, достижения автоматизации гораздо скромнее. Какой бы продвинутой система ни была, над ней всегда будет врач, интерпретирующий результат ее работы.

Как бы сильно ни развивались автоматизация и робототехника, в медицине и в других сферах в первую очередь будет замещаться низкоквалифицированный труд, не подразумевающий высокой степени ответственности.

Здесь хочу сразу оговориться, что под словом «созидать» имею в виду не то же самое, что и под словом «создавать». С задачей «создавать» те же нейросети справляются прекрасно. Они могут писать книги, рисовать картины, музицировать и сочинять стихи. Но важно, что в основе этого процесса лежат шаблоны и закономерности, полученные анализом загруженных в нейросеть примеров. То есть в процессе создания, который происходит под эгидой автоматизации, отсутствует субъективный опыт творца. Это тоже «творение», но не то, с которым мы привыкли иметь дело, когда говорим о творчестве и искусстве. В человеческой культуре творчество связано не только с закономерностями, но и с индивидуальными особенностями восприятия художника, с его жизненным опытом. Без этих специй продукты автоматического «творения» всегда будут рафинированными и никогда не обретут такой же ценности в наших глазах.

Чтобы до конца расставить точки над «i», расскажу историю одной картины, и вы сразу поймете, что я имею в виду.

«Ноктюрн в черном и золотом. Падающая ракета» – картина американского художника Джеймса Уистлера, написанная в 1875 году. Ныне бесценное произведение искусства

Когда Уистлер выставил эту картину на продажу, знаменитый арт-критик Джон Рескин осудил художника за дерзость просить 200 гиней (английская золотая монета) за то, что тот «плеснул из горшка с краской в лицо публике». Автор не захотел мириться с публичным унижением и подал на него в суд за клевету. Когда адвокат Рескина спросил в суде, сколько времени Уистлер работал над картиной, тот ответил: «Два дня». «И за два дня работы вы хотите получить 200 гиней?!» «Нет, – парировал Уистлер, – я хочу получить эту плату за опыт всей моей жизни».

Фантазия, как мы ее понимаем, представляет собой образ мысли, выходящий за рамки реальности. Это умственная импровизация в условиях недостатка информации или ее намеренного игнорирования. Способность фантазировать – неотъемлемая часть любого креативного процесса. В том числе и построения научных гипотез, которые позволяют совершать открытия. Как это происходит: ученый достигает пределов общедоступного знания, а затем выходит за границы изведанной территории, выдвигая гипотезу. Ставится эксперимент. Если гипотеза подтверждается, научный прогресс движется вперед. А поскольку автоматизация работает только с имеющимися у нее данными и не понимает их сути, то и фантазировать не способна. Для рынка труда это означает, что в цифровом мире по-прежнему будут востребованы ученые, визионеры, новаторы, продюсеры и другие специалисты, опирающиеся на креативный подход в работе.

Но есть в этой теории и спорный момент. Может статься, что сама способность фантазировать вовсе не сокровище человеческого ума, а всего лишь компенсация недостаточно развитого интеллекта. Дело в том, что те же научные открытия не всегда лежат в области неизведанного. Часто они скрываются в общедоступных знаниях, но на уровне иного масштаба – масштаба «бигдэйта», который человеческий интеллект попросту не в силах переварить. Наш мозг – это моноструктура, поэтому работать может только с той информацией, которая помещается в его рабочую память. Цифровой интеллект не имеет таких ограничений и способен обрабатывать циклопические массивы данных. Таким образом, если ИИ скормить ту же общедоступную информацию, но в гигантском объеме, то машина сможет увидеть в ней более тонкие закономерности, ускользающие от человека. Поэтому, используя одни и те же данные, она придет к открытию логическим путем, а мы будем добираться до истины перебором гипотез.