Jak technologia niszczy miejsca pracy

Automatyzacja zmniejsza zapotrzebowanie na ludzi na wielu stanowiskach. Czy stoimy w obliczu stagnacji dochodów i pogłębiających się nierówności? Za pomocą

• David Rotman strona archiwum

12 czerwca 2013 r.

Biorąc pod uwagę jego spokojną i rozsądną postawę akademicką, łatwo przeoczyć, jak prowokacyjne jest naprawdę twierdzenie Erika Brynjolfssona. Brynjolfsson, profesor w MIT Sloan School of Management oraz jego współpracownik i współautor Andrew McAfee od półtora roku argumentują, że imponujące postępy w technologii komputerowej – od ulepszonej robotyki przemysłowej po zautomatyzowane usługi tłumaczeniowe – są w dużej mierze za powolnym wzrost zatrudnienia w ciągu ostatnich 10-15 lat. Jeszcze bardziej złowieszcze dla pracowników, naukowcy z MIT przewidują ponure perspektywy dla wielu rodzajów zawodów, ponieważ te potężne nowe technologie są coraz częściej stosowane nie tylko w pracy produkcyjnej, biurowej i detalicznej, ale także w zawodach takich jak prawo, usługi finansowe, edukacja i medycyna.

To, że roboty, automatyzacja i oprogramowanie mogą zastąpić ludzi, może wydawać się oczywiste każdemu, kto pracował w produkcji motoryzacyjnej lub jako biuro podróży. Ale twierdzenie Brynjolfssona i McAfee jest bardziej niepokojące i kontrowersyjne. Uważają, że szybkie zmiany technologiczne szybciej niszczą miejsca pracy niż je tworzą, przyczyniając się do stagnacji mediany dochodów i wzrostu nierówności w Stanach Zjednoczonych. I podejrzewają, że coś podobnego dzieje się w innych zaawansowanych technologicznie krajach.

Ta historia była częścią naszego wydania z lipca 2013 r.

• Zobacz resztę numeru
• Subskrybuj

Być może najbardziej obciążającym dowodem, według Brynjolfssona, jest wykres, który może pokochać tylko ekonomista. W ekonomii produktywność — ilość wartości ekonomicznej wytworzonej dla danej jednostki wejściowej, takiej jak godzina pracy — jest kluczowym wskaźnikiem wzrostu i tworzenia bogactwa. Jest miarą postępu. Na wykresie, który Brynjolfsson lubi pokazywać, oddzielne linie reprezentują produktywność i całkowite zatrudnienie w Stanach Zjednoczonych. Przez lata po II wojnie światowej te dwie linie ściśle się ze sobą łączyły, a wzrost liczby miejsc pracy odpowiadał wzrostowi produktywności. Schemat jest jasny: w miarę jak firmy generowały większą wartość od swoich pracowników, kraj jako całość stał się bogatszy, co napędzało większą aktywność gospodarczą i tworzyło jeszcze więcej miejsc pracy. Następnie, począwszy od 2000 roku, linie się rozchodzą; wydajność nadal gwałtownie rośnie, ale zatrudnienie nagle spada. Do 2011 r. między tymi dwiema liniami pojawia się znaczna luka, pokazująca wzrost gospodarczy bez równoległego wzrostu tworzenia miejsc pracy. Brynjolfsson i McAfee nazywają to świetnym oddzieleniem. Brynjolfsson twierdzi, że jest przekonany, że za zdrowym wzrostem produktywności i słabym wzrostem zatrudnienia stoi technologia.

To zaskakujące stwierdzenie, ponieważ zagraża wierze, jaką wielu ekonomistów pokłada w postępie technologicznym. Brynjolfsson i McAfee nadal wierzą, że technologia zwiększa produktywność i wzbogaca społeczeństwa, ale uważają, że może mieć też ciemną stronę: postęp technologiczny eliminuje potrzebę wielu rodzajów pracy i pozostawia typowego pracownika w gorszej sytuacji niż wcześniej. Brynjolfsson może wskazać na drugi wykres wskazujący, że mediana dochodu nie rośnie, mimo że produkt krajowy brutto rośnie w górę. To wielki paradoks naszych czasów, mówi. Wydajność jest na rekordowym poziomie, innowacje nigdy nie były szybsze, a jednocześnie mamy spadającą medianę dochodów i mamy mniej miejsc pracy. Ludzie pozostają w tyle, ponieważ technologia postępuje tak szybko, a nasze umiejętności i organizacje nie nadążają.

Brynjolfsson i McAfee nie są luddystami. Rzeczywiście, czasami zarzuca się im, że są zbyt optymistyczni co do zakresu i szybkości ostatnich postępów cyfrowych. Brynjolfsson mówi, że zaczęli pisać Wyścig z maszyną , książka z 2011 r., w której przedstawili wiele swoich argumentów, ponieważ chcieli wyjaśnić korzyści ekonomiczne tych nowych technologii (Brynjolfsson spędził większość lat 90. na węszeniu dowodów na to, że technologia informacyjna zwiększa tempo produktywności). Ale stało się dla nich jasne, że te same technologie, które czynią wiele miejsc pracy bezpieczniejszymi, łatwiejszymi i bardziej produktywnymi, zmniejszają również zapotrzebowanie na wielu rodzajów ludzkich pracowników.

Niepotwierdzone dowody na to, że technologie cyfrowe zagrażają miejscom pracy, są oczywiście wszędzie. Roboty i zaawansowana automatyzacja są od dziesięcioleci powszechne w wielu rodzajach produkcji. W Stanach Zjednoczonych i Chinach, światowych potęgach produkcyjnych, w produkcji pracuje obecnie mniej osób niż w 1997 roku, przynajmniej częściowo dzięki automatyzacji. Nowoczesne zakłady motoryzacyjne, z których wiele zostało przekształconych przez robotykę przemysłową w latach 80., rutynowo wykorzystują maszyny, które samodzielnie spawają i malują części karoserii — zadania, które kiedyś wykonywali ludzie. Ostatnio wprowadzono roboty przemysłowe, takie jak Baxter firmy Rethink Robotics (patrz The Blue-Collar Robot, maj/czerwiec 2013), bardziej elastyczne i znacznie tańsze niż ich poprzednicy, do wykonywania prostych zadań dla małych producentów w różnych sektorach. Na stronie internetowej startupu z Doliny Krzemowej o nazwie Industrial Perception znajduje się film przedstawiający robota, którego zaprojektował do użytku w magazynach, podnoszącego i rzucającego pudełka niczym znudzony słoń. A takie sensacje, jak autonomiczny samochód Google’a sugerują, do czego może się kiedyś udać automatyzacja.

Mniej dramatyczna zmiana, ale mająca potencjalnie znacznie większy wpływ na zatrudnienie, ma miejsce w pracy biurowej i usługach profesjonalnych. Technologie takie jak Internet, sztuczna inteligencja, duże zbiory danych i ulepszona analityka — wszystko to możliwe dzięki stale rosnącej dostępności taniej mocy obliczeniowej i pojemności pamięci — automatyzują wiele rutynowych zadań. Niezliczone tradycyjne prace umysłowe, takie jak wiele w urzędzie pocztowym i obsłudze klienta, zniknęły. W. Brian Arthur, wizytujący badacz w laboratorium systemów wywiadowczych Xerox Palo Alto Research Center i były profesor ekonomii na Uniwersytecie Stanforda, nazywa to autonomiczną gospodarką. Mówi, że jest to o wiele bardziej subtelne niż idea robotów i automatyzacji wykonujących ludzkie zadania: obejmuje procesy cyfrowe komunikujące się z innymi procesami cyfrowymi i tworzące nowe procesy, umożliwiające nam robienie wielu rzeczy przy mniejszej liczbie ludzi i czyniące jeszcze inne ludzkie zadania przestarzałymi.

To właśnie ten atak procesów cyfrowych, mówi Arthur, wyjaśnia przede wszystkim, jak wzrosła wydajność bez znaczącego wzrostu ludzkiej pracy. I, jak mówi, cyfrowe wersje ludzkiej inteligencji coraz częściej zastępują nawet te miejsca pracy, które kiedyś uważano za wymagające ludzi. Ostrzega, że ​​zmieni każdy zawód w sposób, którego jeszcze nie widzieliśmy.

McAfee, zastępca dyrektora MIT Center for Digital Business w Sloan School of Management, mówi szybko i z pewnym podziwem, opisując takie postępy, jak samochód bez kierowcy Google. Mimo to, mimo oczywistego entuzjazmu dla technologii, nie widzi powrotu ostatnio znikniętych miejsc pracy. Sugeruje, że presja na zatrudnienie i wynikająca z niej nierówność będą się tylko pogłębiać, gdy technologie cyfrowe – napędzane wystarczającą mocą obliczeniową, danymi i maniakami komputerowymi – będą kontynuować swój wykładniczy postęp przez kilka następnych dziesięcioleci. Chciałbym się mylić, mówi, ale kiedy wszystkie te technologie science-fiction zostaną wdrożone, do czego będziemy potrzebować wszystkich ludzi?

Nowa gospodarka?

Ale czy te nowe technologie rzeczywiście odpowiadają za dekadę słabego wzrostu liczby miejsc pracy? Wielu ekonomistów pracy twierdzi, że dane są w najlepszym razie dalekie od rozstrzygających. Kilka innych prawdopodobnych wyjaśnień, w tym wydarzenia związane z globalnym handlem i kryzysami finansowymi początku i końca XXI wieku, może tłumaczyć względną powolność tworzenia miejsc pracy od przełomu wieków. Nikt tak naprawdę nie wie, mówi Richard Freeman, ekonomista pracy na Uniwersytecie Harvarda. To dlatego, że bardzo trudno jest wydobyć efekty technologii z innych efektów makroekonomicznych – mówi. Jest jednak sceptyczny, czy technologia zmieniłaby wiele sektorów biznesu wystarczająco szybko, aby wyjaśnić liczbę ostatnich miejsc pracy.

Trendy w zatrudnieniu spolaryzowały siłę roboczą i wydrążyły klasę średnią.

David Autor, ekonomista z MIT, który dogłębnie badał powiązania między miejscami pracy a technologią, również wątpi, czy technologia może odpowiadać za tak gwałtowną zmianę całkowitego zatrudnienia. Od 2000 roku nastąpił wielki spadek zatrudnienia. Coś się zmieniło, mówi. Ale nikt nie zna przyczyny. Co więcej, wątpi, czy w rzeczywistości wydajność w Stanach Zjednoczonych gwałtownie wzrosła w ciągu ostatniej dekady (ekonomiści mogą nie zgadzać się z tą statystyką, ponieważ istnieją różne sposoby mierzenia i ważenia nakładów i wyników ekonomicznych). Jeśli ma rację, pojawia się prawdopodobieństwo, że słaby wzrost liczby miejsc pracy może być po prostu wynikiem spowolnienia gospodarczego. Nagłe spowolnienie tworzenia miejsc pracy to wielka zagadka, mówi, ale nie ma zbyt wielu dowodów na to, że jest to powiązane z komputerami.

Oczywiście, mówi Autor, technologie komputerowe zmieniają rodzaje dostępnych miejsc pracy, a zmiany te nie zawsze są korzystne. Co najmniej od lat 80., jak mówi, komputery coraz częściej przejmują takie zadania, jak księgowość, praca biurowa i powtarzalne prace produkcyjne w produkcji – z których wszystkie zazwyczaj zapewniały wynagrodzenie klasy średniej. Jednocześnie rozpowszechniły się lepiej płatne prace wymagające kreatywności i umiejętności rozwiązywania problemów, często wspomagane komputerami. Tak więc miej prace o niskich kwalifikacjach: wzrosło zapotrzebowanie na pracowników restauracji, woźnych, pomocników domowych i innych wykonujących prace usługowe, które są prawie niemożliwe do zautomatyzowania. Rezultatem, mówi Autor, była polaryzacja siły roboczej i wydrążenie klasy średniej – coś, co dzieje się w wielu uprzemysłowionych krajach przez ostatnie kilkadziesiąt lat. Ale to bardzo różni się od twierdzenia, że ​​technologia wpływa na całkowitą liczbę miejsc pracy, dodaje. Miejsca pracy mogą się bardzo zmieniać bez dużych zmian wskaźników zatrudnienia.

Co więcej, nawet jeśli dzisiejsze technologie cyfrowe hamują tworzenie miejsc pracy, historia sugeruje, że jest to najprawdopodobniej chwilowy, choć bolesny szok; w miarę jak pracownicy dostosowują swoje umiejętności, a przedsiębiorcy tworzą możliwości oparte na nowych technologiach, liczba miejsc pracy wzrośnie. Taki przynajmniej zawsze był wzorzec. Powstaje zatem pytanie, czy dzisiejsze technologie komputerowe będą inne, powodując długotrwałe przymusowe bezrobocie.

Przynajmniej od początku rewolucji przemysłowej w XVIII wieku ulepszenia technologiczne zmieniły charakter pracy i zniszczyły niektóre rodzaje miejsc pracy. W 1900 r. 41 procent Amerykanów pracowało w rolnictwie; do 2000 r. było to tylko 2 proc. Podobnie odsetek Amerykanów zatrudnionych w produkcji spadł z 30 procent w latach powojennych do około 10 procent obecnie — częściowo z powodu rosnącej automatyzacji, zwłaszcza w latach 80. XX wieku.

Chociaż takie zmiany mogą być bolesne dla pracowników, których umiejętności nie odpowiadają już potrzebom pracodawców, Lawrence Katz, ekonomista z Harvardu, mówi, że żaden historyczny wzorzec nie pokazuje tych zmian prowadzących do spadku liczby miejsc pracy netto w dłuższym okresie. Katz przeprowadził szeroko zakrojone badania nad tym, jak postęp technologiczny wpłynął na miejsca pracy w ciągu ostatnich kilku stuleci – opisując na przykład, jak wysoko wykwalifikowani rzemieślnicy w połowie XIX wieku zostali przemieszczeni przez nisko wykwalifikowanych pracowników w fabrykach. Chociaż zdobycie wiedzy fachowej potrzebnej do nowych rodzajów zatrudnienia może zająć pracownikom dziesiątki lat, nigdy nie zabrakło nam miejsc pracy. Nie ma długoterminowej tendencji do eliminowania pracy dla ludzi. W długim okresie wskaźniki zatrudnienia są dość stabilne. Ludzie zawsze mogli tworzyć nowe miejsca pracy. Ludzie wymyślają nowe rzeczy do zrobienia.

Mimo to Katz nie odrzuca poglądu, że jest coś innego w dzisiejszych technologiach cyfrowych – coś, co może wpłynąć na jeszcze szerszy zakres pracy. Pytanie, jak mówi, brzmi, czy historia gospodarcza będzie użytecznym przewodnikiem. Czy przerwy w pracy spowodowane przez technologię będą tymczasowe w miarę adaptacji siły roboczej, czy też zobaczymy scenariusz science-fiction, w którym zautomatyzowane procesy i roboty o nadludzkich umiejętnościach przejmą szeroki zakres ludzkich zadań? Chociaż Katz spodziewa się, że historyczny wzorzec się utrzyma, to naprawdę jest pytanie, mówi. Jeśli technologia wystarczająco zakłóci, kto wie, co się stanie?

Dr Watson

Aby uzyskać wgląd w pytanie Katza, warto przyjrzeć się, w jaki sposób dzisiejsze najbardziej zaawansowane technologie są wdrażane w przemyśle. Chociaż te technologie niewątpliwie przejęły część ludzkich stanowisk, znalezienie dowodów na to, że pracownicy są wypierani przez maszyny na dużą skalę, nie jest wcale takie proste. Jednym z powodów, dla których trudno jest określić wpływ netto na miejsca pracy, jest fakt, że automatyzacja jest często wykorzystywana do zwiększania wydajności pracowników, a niekoniecznie ich zastępowania. Rosnąca produktywność oznacza, że ​​firmy mogą wykonywać tę samą pracę przy mniejszej liczbie pracowników, ale może również umożliwić firmom rozszerzenie produkcji z ich obecnymi pracownikami, a nawet wejście na nowe rynki.

Weźmy na przykład jasnopomarańczowego robota Kiva, dar dla raczkujących firm e-commerce. Stworzone i sprzedawane przez Kiva Systems, startup założony w 2002 roku i kupiony przez Amazon za 775 milionów dolarów w 2012 roku, roboty są zaprojektowane do poruszania się po dużych magazynach, pobierania regałów z zamówionymi towarami i dostarczania produktów ludziom, którzy pakują zamówienia. W dużym magazynie demonstracyjnym i zakładzie montażowym firmy Kiva w jej siedzibie pod Bostonem floty robotów poruszają się z pozornie nieskończoną energią: niektóre nowo zmontowane maszyny wykonują testy, aby udowodnić, że są gotowe do wysyłki do klientów na całym świecie, podczas gdy inne czekają, aby zademonstrować odwiedzającemu, w jaki sposób mogą niemal natychmiast odpowiedzieć na elektroniczne zamówienie i przynieść pożądany produkt na stanowisko pracownika.

Magazyn wyposażony w roboty Kiva może obsłużyć do czterech razy więcej zamówień niż podobny magazyn niezautomatyzowany, w którym pracownicy mogą spędzać nawet 70 procent czasu na spacerach po towary. (Przypadkowo lub nie, Amazon kupił Kiva wkrótce po tym, jak doniesienia prasowe ujawniły, że pracownicy jednego z gigantycznych magazynów sprzedawcy często pokonywali ponad 10 mil dziennie).

Pomimo potencjału robotów do oszczędzania siły roboczej, Mick Mountz, założyciel i dyrektor generalny Kiva, mówi, że wątpi, by maszyny spowodowały bezrobocie wielu ludzi lub zrobią to w przyszłości. Po pierwsze, mówi, większość klientów Kiva to sprzedawcy e-commerce, a niektórzy z nich rozwijają się tak szybko, że nie są w stanie zatrudnić ludzi wystarczająco szybko. Dzięki temu, że operacje dystrybucji są tańsze i wydajniejsze, technologia robotyczna pomogła wielu z tych detalistów przetrwać, a nawet się rozwijać. Przed założeniem Kiva Mountz pracował w Webvan, internetowej firmie dostarczającej artykuły spożywcze, która była jednym z najbardziej niesławnych wybuchów w erze dot-comów lat 90. Lubi pokazywać liczby świadczące o tym, że Webvan był skazany na porażkę od samego początku; zamówienie o wartości 100 USD kosztowało firmę 120 USD na wysyłkę. Punkt widzenia Mountza jest jasny: coś tak przyziemnego, jak koszt obsługi materiałów, może doprowadzić do przedwczesnej śmierci nowej firmy. Automatyzacja może rozwiązać ten problem.

Tymczasem sama Kiva zatrudnia. Pomarańczowe balony — tego samego koloru co roboty — unoszą się nad wieloma boksami w rozległym biurze, sygnalizując, że mieszkańcy przybyli w ciągu ostatniego miesiąca. Większość z tych nowych pracowników to inżynierowie oprogramowania: podczas gdy roboty to sztandarowi firmy, mniej znane innowacje polegają na skomplikowanych algorytmach, które kierują ruchami robotów i określają, gdzie w magazynie są przechowywane produkty. Algorytmy te pomagają dostosować system. Może np. dowiedzieć się, że dany produkt jest rzadko zamawiany, więc powinien być przechowywany na odludziu.

Chociaż postępy takie jak te sugerują, w jaki sposób niektóre aspekty pracy mogą podlegać automatyzacji, pokazują również, że ludzie nadal świetnie sobie radzą z niektórymi zadaniami – na przykład pakowaniem różnych przedmiotów razem. Wiele tradycyjnych problemów w robotyce – takich jak nauczenie maszyny rozpoznawania przedmiotu jako, powiedzmy, krzesła – pozostaje w dużej mierze nie do rozwiązania i jest szczególnie trudne do rozwiązania, gdy roboty mogą swobodnie poruszać się po stosunkowo nieustrukturyzowanym środowisku, takim jak fabryka lub biura.

Techniki wykorzystujące ogromne ilości mocy obliczeniowej przeszły długą drogę, aby pomóc robotom zrozumieć ich otoczenie, ale John Leonard, profesor inżynierii na MIT i członek Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji (CSAIL), mówi, że pozostaje wiele znanych trudności. Część mnie widzi przyspieszający postęp; druga część mnie widzi te same stare problemy, mówi. Widzę, jak ciężko jest robić cokolwiek z robotami. Wielkim wyzwaniem jest niepewność. Innymi słowy, ludzie wciąż znacznie lepiej radzą sobie ze zmianami w swoim otoczeniu i reagują na nieoczekiwane zdarzenia.

Z tego powodu, jak mówi Leonard, łatwiej jest zobaczyć, jak mogłyby działać roboty z ludzi niż na własną rękę w wielu zastosowaniach. Mówi, że ludzie i roboty współpracujące ze sobą mogą przebiegać znacznie szybciej niż roboty po prostu zastępujące ludzi. To się nie wydarzy za mojego życia na masową skalę. Półautonomiczna taksówka nadal będzie miała kierowcę.

Jednym z bardziej przyjaznych i elastycznych robotów przeznaczonych do pracy z ludźmi jest Baxter firmy Rethink. Stworzenie Rodneya Brooksa, założyciela firmy, Baxtera wymaga minimalnego szkolenia, aby wykonywać proste zadania, takie jak podnoszenie przedmiotów i przenoszenie ich do pudełka. Jest przeznaczony do użytku w stosunkowo małych zakładach produkcyjnych, w których konwencjonalne roboty przemysłowe kosztowałyby zbyt dużo i stanowiłyby zbyt duże zagrożenie dla pracowników. Według Brooksa chodzi o to, by roboty zajmowały się nudnymi, powtarzalnymi zadaniami, których nikt nie chce wykonywać.

Trudno od razu nie polubić Baxtera, po części dlatego, że wydaje się tak chętny do zadowolenia. Brwi na wyświetlaczu unoszą się dziwnie, gdy jest zdziwiony; jego ramiona pokornie i delikatnie cofają się po uderzeniu. Zapytany o twierdzenie, że tak zaawansowane roboty przemysłowe mogłyby wyeliminować miejsca pracy, Brooks odpowiada po prostu, że nie widzi tego w ten sposób. Mówi, że roboty mogą być dla pracowników fabryk tak, jak wiertarki elektryczne dla pracowników budowlanych: dzięki temu są bardziej produktywni i wydajni, ale nie zabierają miejsc pracy.

Maszyny stworzone w Kiva i Rethink zostały sprytnie zaprojektowane i zbudowane do pracy z ludźmi, przejmując zadania, których ludzie często nie chcą lub nie są szczególnie dobrzy. Zostały specjalnie zaprojektowane, aby zwiększyć produktywność tych pracowników. I trudno sobie wyobrazić, jak nawet te coraz bardziej wyrafinowane roboty zastąpią ludzi w większości zawodów produkcyjnych i przemysłowych w najbliższym czasie. Ale praca biurowa i niektóre profesjonalne mogą być bardziej podatne na zagrożenia. Dzieje się tak, ponieważ mariaż sztucznej inteligencji i big data zaczyna dawać maszynom bardziej ludzką zdolność rozumowania i rozwiązywania wielu nowych rodzajów problemów.

Nawet jeśli gospodarka dopiero przechodzi transformację, dla wielu jest to niezwykle bolesna.

Na rozległych północnych przedmieściach Nowego Jorku IBM Research wprowadza superinteligentne komputery do dziedzin takich jak medycyna, finanse i obsługa klienta. Wysiłki IBM zaowocowały Watsonem, systemem komputerowym najlepiej znanym z pokonywania ludzkich mistrzów w teleturnieju Niebezpieczeństwo! w 2011 roku. Ta wersja Watsona znajduje się teraz w rogu dużego centrum danych w ośrodku badawczym w Yorktown Heights, oznaczonym świecącą tabliczką upamiętniającą dni jego świetności. Tymczasem naukowcy już testują nowe generacje Watsona w medycynie, gdzie technologia może pomóc lekarzom diagnozować choroby, takie jak rak, oceniać pacjentów i przepisywać leczenie.

IBM lubi nazywać to przetwarzaniem kognitywnym. Zasadniczo Watson wykorzystuje techniki sztucznej inteligencji, zaawansowane przetwarzanie i analitykę języka naturalnego oraz ogromne ilości danych pozyskiwanych ze źródeł specyficznych dla danej aplikacji (w przypadku opieki zdrowotnej oznacza to czasopisma medyczne, podręczniki i informacje zebrane z lekarzy lub szpitali korzystających z systemu). Dzięki tym innowacyjnym technikom i ogromnej mocy obliczeniowej może szybko uzyskać porady — na przykład najnowsze i istotne informacje, które pomogą lekarzowi w diagnozie i decyzjach dotyczących leczenia.

Pomimo niezwykłej zdolności systemu do nadania sensu wszystkim tym danym, dla dr Watsona to wciąż dopiero początek. Chociaż ma szczątkowe zdolności uczenia się na podstawie określonych wzorców i oceny różnych możliwości, daleko mu do osądu i intuicji, jakich często potrzebuje lekarz. Ale IBM ogłosił również, że rozpocznie sprzedaż usług Watsona w centrach obsługi klienta, które rzadko wymagają tak wyrafinowanej oceny przez człowieka. IBM twierdzi, że firmy będą wynajmować zaktualizowaną wersję Watsona do użytku jako agent obsługi klienta, który odpowiada na pytania konsumentów; podpisała już umowę z kilkoma bankami. Automatyzacja nie jest oczywiście niczym nowym w call center, ale ulepszona zdolność Watsona do przetwarzania w języku naturalnym i jego zdolność do korzystania z dużej ilości danych sugerują, że ten system może rozmawiać z dzwoniącymi w jasny sposób, oferując im konkretne porady, nawet w kwestiach technicznych i złożonych. pytania. Łatwo zauważyć, że zastępuje wielu ludzi w swojej nowej dziedzinie.

Cyfrowi przegrani

Twierdzenie, że automatyka i technologie cyfrowe są częściowo odpowiedzialne za dzisiejszy brak miejsc pracy, najwyraźniej poruszyło nerwy wielu osób, które martwią się o własne zatrudnienie. Ale to tylko jedna z konsekwencji tego, co Brynjolfsson i McAfee postrzegają jako szerszy trend. Gwałtowne przyspieszenie postępu technologicznego, jak mówią, znacznie powiększyło przepaść między zwycięzcami a przegranymi – nierówności dochodowe, o które wielu ekonomistów martwiło się od dziesięcioleci. Podkreślają, że technologie cyfrowe faworyzują supergwiazdy. Na przykład ktoś, kto tworzy program komputerowy do automatyzacji rozliczeń podatkowych, może zarobić miliony lub miliardy dolarów, jednocześnie eliminując potrzebę zatrudniania niezliczonych księgowych.

Nowe technologie wkraczają w ludzkie umiejętności w sposób całkowicie bezprecedensowy, mówi McAfee, a wiele miejsc pracy klasy średniej jest w dziesiątkę; ma to wpływ nawet na pracę wymagającą stosunkowo wysokich kwalifikacji w edukacji, medycynie i prawie. Środek wydaje się odchodzić, dodaje. Góra i dół wyraźnie się oddalają. Chociaż technologia może być tylko jednym z czynników, mówi McAfee, jest ona niedoceniana i prawdopodobnie będzie stawać się coraz bardziej istotna.

Nie wszyscy zgadzają się z wnioskami Brynjolfssona i McAfee – zwłaszcza z twierdzeniem, że wpływ ostatnich zmian technologicznych może być inny niż wszystko, co widzieliśmy wcześniej. Ale trudno zignorować ich ostrzeżenie, że technologia powiększa lukę dochodową między obeznanymi w technologii a wszystkimi innymi. I nawet jeśli gospodarka przechodzi tylko transformację podobną do tej, którą przeszła wcześniej, dla wielu pracowników jest ona niezwykle bolesna i trzeba będzie jakoś sobie z tym poradzić. Harvard's Katz pokazał, że Stany Zjednoczone prosperowały na początku XX wieku, po części dlatego, że szkolnictwo średnie stało się dostępne dla wielu ludzi w czasie, gdy zatrudnienie w rolnictwie wysychało. Rezultatem, przynajmniej do lat 80., był wzrost liczby wykształconych pracowników, którzy znajdowali pracę w sektorach przemysłowych, zwiększając dochody i zmniejszając nierówności. Lekcja Katza: bolesne, długoterminowe konsekwencje dla siły roboczej nie wynikają nieuchronnie ze zmian technologicznych.

Sam Brynjolfsson mówi, że nie jest gotowy do stwierdzenia, że ​​postęp gospodarczy i zatrudnienie rozdzieliły się na dobre. Nie wiem, czy uda nam się wyzdrowieć, ale mam nadzieję, że możemy, mówi. Sugeruje jednak, że będzie to zależało od rozpoznania problemu i podjęcia kroków, takich jak większe inwestycje w szkolenie i edukację pracowników.

„Mieliśmy szczęście i stale rosnąca wydajność podniosła wszystkie łodzie przez większą część XX wieku”, mówi. Wielu ludzi, zwłaszcza ekonomistów, pochopnie doszło do wniosku, że tak po prostu działał świat. Mówiłem, że gdybyśmy zadbali o produktywność, wszystko inne załatwiłoby się samo; była to najważniejsza pojedyncza statystyka ekonomiczna. Ale to już nieprawda. Dodaje: To jeden z brudnych sekretów ekonomii: postęp technologiczny rozwija gospodarkę i tworzy bogactwo, ale nie ma prawa ekonomicznego, które mówi, że wszyscy odniosą korzyści. Innymi słowy, w wyścigu z maszyną niektórzy prawdopodobnie wygrają, podczas gdy inni przegrają.

ukryć