Вызовы экономики искусственного интеллекта традиционному рынку труда

Введение

У большинства работников современного рынка труда существует настороженное отношение к использованию технологий искусственного интеллекта и роботизации производства. Согласно исследованию Института статистических исследований и экономики знаний Высшей школы экономики (ИСИЭЗ НИУ ВШЭ) три четверти опрошенных (74%) считают, что процессы роботизации труда приведут к исчезновению многих нынешних профессий. Вместе с тем среди работающего населения в России преобладают скептические представления о качестве труда роботов: 44% уверены в невозможности выполнения их работы роботом, и 35% полагают, что робот способен справиться только с частью обязанностей. [1].

Опрос, проведенный исследовательской фирмой Pew Research Center, показал, что около 62% американцев считают, что использование ИИ на рабочем месте окажет серьёзное влияние на работников в целом в течение следующих 20 лет. С другой стороны, только 28% считают, что применение ИИ окажет на них влияние лично [2]. Большинство респондентов не поддерживают идею использования систем искусственного интеллекта для отслеживания перемещений сотрудников, пока они на работе, или для отслеживания того, когда офисные работники находятся на своих рабочих местах. Отметим, однако, что у Amazon такие браслеты используются с 2018 г., а на предприятиях Санкт-Петербурга – с 2019 года.

Применение фирмами технологий искусственного интеллекта не устраняет сразу же определенные рабочие места или даже целые профессии, а воздействует через изменение необходимых навыков, понижающих или повышающих ценность определённых рабочих мест или определённых профессий. Для отдельного работника это отражается в изменении ценности его человеческого капитала. В связи с этим важно оценить модификацию как заработных плат, так и условий труда для определённых рабочих мест или определённых профессий. Отмирает необходимость в одних навыках и видах работы и появляется необходимость в других навыках и профессиях для персонала. Насколько будет достигаться баланс между ними зависит как от развития самой экономики, так и от мер государственного регулирования, и от развития системы образования. В частности, для системы высшего образования и системы переподготовки кадров – это сигнал о необходимости изменения программ и форм обучения.

Использование искусственного интеллекта (ИИ) на рынке труда определяется технологическими возможностями и экономическими ограничениями, с которыми сталкиваются фирмы. Экономический анализ применения алгоритмов ИИ в бизнес-процессах предполагает сопоставление выгод и издержек, как фирмами, так и конечными потребителями.

Цель статьи – выявить влияние расширения применения технологий искусственного интеллекта на развитие рынка труда. Гипотеза исследования – несмотря на значительные опасения негативного воздействия алгоритмов ИИ на рабочую силу, в реальности применение искусственного интеллекта в бизнес-процессах является катализатором развития современного рынка труда.

Методы.

Обоснование необходимости выделения и оценки особенностей воздействия технологий искусственного интеллекта базируется на использовании методов сравнительных исследований тенденций на рынках труда с учетом межстранновых различий. Эмпирической базой исследования стали данные российской и зарубежной статистики, а также результаты тематических работ ученых, работающих в области предмета исследования.

Результаты и обсуждение.

Воздействие инноваций на рынок труда

Начиная с промышленной революции инновации преобразовывали экономику, коренным образом меняя: 1) производственные возможности, 2) существующие бизнес-процессы, 3) вознаграждения за различные виды навыков, которые работники привносят на рынок труда, 4) модели потребления населения. Технологии искусственного интеллекта интенсифицируют этот тренд с беспрецедентной скоростью и охватом всего народного хозяйства.

Вместе с тем, адекватного научного осмысления этот процесс ещё не получил. Как отмечают Пан и Фрозе, «исследования в технических дисциплинах, как правило, были сосредоточены на разработке ИИ для конкретных функций управления персоналом, исследования в других дисциплинах, как правило, были сосредоточены на последствиях ИИ для управления персоналом, рабочих мест и рынков труда. Большинство исследований во всех категориях были относительно слабыми в плане теоретического развития». [3] С последним утверждением можно согласиться, так как большинство статей по теме, за редким исключением, - Д. Аутор [9], [22], Э. Бриньольфссон [20], [23], [27], - посвящено отдельным частным аспектам, а обобщений крайне мало.

В качестве «точки отсчёта» влияния современных технологий на рынок труда следует считать положения Дж. Тинбергена с его моделью «гонки за образованием» [4], а также Л. Каца и К. Мерфи. Последние создали концепцию технологических изменений, ориентированных на навыки, и модель задач автоматизации, которые часто считаются стандартной основой для понимания влияния технологий на труд. Концепция возникла в результате исследований, демонстрирующих, что технический прогресс повышает спрос на квалифицированных рабочих по сравнению с неквалифицированными работниками [5].

Применительно к влиянию ИИ на экономический рост существует значительный пессимизм с точки зрения прогресса производительности, резко выраженной видными экономистами, такими как Ларри Саммерс [6 Larry Summers, 2016], и Робертом Гордоном [7 Robert Gordon, 2016]. Также отмечается [8], что цифровые технологии в целом способствуют неравенству и что эта проблема, вероятно, усугубится в ближайшие десятилетия. Наиболее авторитетный исследователь по этой теме Д. Аутор подчеркивает, что технологические изменения создадут не только много победителей, но и много проигравших, а также создадут огромные социальные проблемы [9 Autor D. (2022)].

Инновации и вызванное ими экономическое развитие, как «созидательное разрушение» по Шумпетеру, неизбежно создают и победителей, и проигравших на рынке труда. По мнению авторов, с первой промышленной революции получение прибыли предпринимателями проходило путь от прибыли на чисто ручном труде к большей прибыли со всё более широким применением техники (технологий). Сейчас такими технологиями являются алгоритмы искусственного интеллекта. Всегда норма прибыли была выше в «технологически новых отраслях» по сравнению со старыми.

Применение алгоритмов искусственного интеллекта позволяет создать новые модели бизнес-процессов, ускоряющие рост производительности труда, полнее удовлетворять потребности покупателей, способствовать новым способам выполнения существующей работы, но одновременно новые отрасли и новые модели процессов производства неизбежно ведут к потере «старых» рабочих мест. Выделим нейтральность этого процесса. Экономический рост, вызванный созидательным разрушением, неизбежно порождает как победителей, так и проигравших, даже если технологические изменения нейтральны в отношении профессий и отраслей или нейтральны в отношении навыков работников [10].

Для конкретизации последствий влияния искусственного интеллекта на современный рынок труда используем подход «Издержки – Выгоды». Выделим Выгоды применения ИИ для различных уровней народного хозяйства:

· возможности повышения производительности труда ® снижение издержек производства ® максимизация прибыли;

· выполнение тех видов работ (опасные, вредные для здоровья человека), которые люди не могли выполнять ранее;

· повышение качества выпускаемых товаров и оказываемых услуг;

· высвобождение работников с выполнения рутинных видов работ к более творческому характеру деятельности.

Окажут ли технологии ИИ воздействие на рынок труда, отличающееся от предыдущих? Для того, чтобы дать ответ на этот вопрос остановимся подробнее на тех воздействиях искусственного интеллекта на современный рынок труда, которые протекают неодинаково по отношению к среднему тренду развития. По нашему мнению, следует выделить отрасли, уровень квалификации персонала фирм, возраст работников, страну. Эти различия ведут в конечном счёте к формированию «нового» неравенства между национальными экономиками.

Отметим также сложность измерения выгод применения инноваций и, прежде всего, технологий искусственного интеллекта. Во многом это связано с третьим «парадоксом производительности». Парадокс состоит в том, что улучшение условий ведения бизнеса и социальное благополучие, обеспеченное инновациями, не учитываются должным образом в национальном ВВП [11]. Это замедляет процесс внедрения технологий искусственного интеллекта. Первый парадокс производительности (в конце 1980-х - 1990-х гг.) был инициирован применением компьютеров, второй парадокс производительности был инициирован Интернетом (в начале 2010-х годов). Третий парадокс сейчас – цифровыми технологиями.

Постараемся также разделить в анализе издержки применения ИИ для различных уровней народного хозяйства: национальный рынок труда, персонал отдельной компании, человеческий капитал работника.

По мере улучшения технологических возможностей национальные экономики претерпевают процесс структурной трансформации. Если первоначально он связывался с переходом от преимущественно аграрной экономики к индустриальной, то в последние десятилетия ускоряется тренд на преобладание экономики услуг. Результатом этого служат различия в уровнях производительности труда по странам (см. Таблицу 1). В ней производительность труда определяется как отношение ВВП на одного работника, а ВВП измеряется в долларах США, пересчитанных по ППС 2018 г.

Таблица 1. Сравнительная характеристика уровня производительности труда в мире (в тыс. $/год, 2019 г.) Источник [12]

Данные показывают, что уровень производительности труда в Российской Федерации в сравнении с другими государствами выше только по отношению к странам группы БРИКС (BRICS) на 20–50%. Диапазон отставания по отношению к высокоразвитым странам колеблется от 3,5 раза (США) до 2,2 раза (Германия). Отставание в уровне производительности труда в РФ во многом определяется слабым интересом предприятий к нововведениям, в том числе основанным на собственных исследованиях и разработках. В 2021 г. инновационную деятельность в промышленности осуществляли 17,4% (против 15.1% в 2019 г.) крупных и средних организаций и 6.9% (против 5.8%) малых предприятий. Исследовательскую работу выполняла в среднем каждая четвертая инновационно активная компания (23% организаций крупного и среднего бизнеса и 26.7% – малых предприятий). Аналогичный показатель в Германии – 51.9%, Франции – 61.3%, Италии – 67.9% [13]. Эти значения очень коррелируют с показателями производительности труда. Близкие к международным значения характерны только для предприятий высокотехнологичных отраслей (41.9 и 51.6% соответственно). Как повысить производительность труда в России? Как преодолеть сложившуюся в 1990–2010 гг. технологическую отсталость страны? Как преодолеть зависимость от импортной продукции и технологий в результате санкций США и их союзников?

Для этого надо перейти от «инерционного пути развития», основанного на экспорте углеводородов, к «инновационному пути развития» экономики России, основанному на применении искусственного интеллекта и роботизации. Необходимо провести структурную перестройку российской экономики. Это потребует существенных изменений как в краткосрочном периоде, так и в долгосрочном периоде. Народное хозяйство Российской Федерации должно занять выгодное для себя место в формирующемся сегодня Новом международном разделении труда (НМРТ) [14].

«Инновационный путь развития» должен базироваться на прогрессе новых растущих рынков. На них и проще и выгоднее увеличить кумулятивный объём производства, в то время как на старых рынках сложно догнать компании-лидеры, имеющие преимущество по опыту и накопленным технологиям. Одновременно, в социальном плане здесь важна государственная поддержка во всех регионах страны строительства комфортного жилья для удвоения жилой площади, приходящейся на одного жителя.

Рынки, базирующиеся на применении искусственного интеллекта и роботизации, требуют использования высококвалифицированной рабочей силы и применения научных исследований и разработок. Именно этим обладает современная Россия. По данным доклада «Global Human Capital», изданного Всемирным экономическим форумом, Россия занимает высокое 4-е место в мире с точки зрения объёма человеческого капитала, но лишь 42-е место по параметрам реального использования навыков в трудовой деятельности [15].

Выделим два катализатора этого перехода. Первый – это развитие системы высшего образования и повышение на этой основе человеческого капитала россиян, создание «привлекательных», конкурентоспособных рабочих мест для выпускников, чтобы не допустить их «переманивания» в другие страны. Напротив, необходимо привлечь лучших зарубежных специалистов в РФ условиями труда и возможностями роста. Второй катализатор — это развитие науки, прежде всего, исследований и разработок на уровне российских предприятий. Со стороны государства надо реально «заниматься» развитием собственной промышленности, собственных технологий, предоставить долгосрочные гарантии бизнесу России в применении собственных инноваций и, прежде всего, в области технологий искусственного интеллекта.

На наш взгляд не стоит противопоставлять применение алгоритмов искусственного интеллекта и количество рабочих мест на современном рынке труда. Альтернатива: или использование технологий ИИ, или рабочее место, обслуживаемое человеком, осталась в прошлом. Сегодня важнее какой процент производственных задач, выполняемых сейчас человеком на рабочем месте, может быть связан с применением искусственного интеллекта. Исследование, проведенное Т. Элунду и др. на рынке труда США, показало, что около 80% рабочей силы в США могут иметь по крайней мере 10% своих рабочих задач, связанных с введением LLM (large language models (LLMs), в то время как примерно 19% работников могут столкнуться с тем, что по крайней мере 50% их задач затронуты большими языковыми моделями, такими как ChatGPT [16]. Экономически выгоды для фирм от использования технологий ИИ связаны с более быстрым выполнением рабочих задач при том же уровне качества. Экономия времени означает снижение издержек выпуска и последующее увеличение прибыли в том же самом бизнес-процессе.

Самое главное преимущество состоит в том, что программное обеспечение на основе больших языковых моделей, таких как, например, GPT-4 окажет существенное влияние на масштабирование экономических последствий базовых моделей. Вместе с тем подчеркнём, что речь идёт о технологических (потенциальных) возможностях. Их наличие не означает, что каждое предприятие во всех отраслях сможет ими воспользоваться полностью. Кроме того, проведение аналогичных исследований на рынках других стран, в частности России, могут показать существенно отличающиеся результаты.

Следует различать, по М. Трайтенберг (Trajtenberg), применение ИИ в экономике двух типов инноваций для фирмы. С одной стороны, существуют «инновации, улучшающие человека» (HEI) (“human- enhancing innovations” (HEI) — в медицине они не заменяют врачей, а, скорее, расширяют их человеческие возможности (например, в чтении и интерпретации рентгеновских снимков, компьютерной томографии и других методов визуализации, в точности и постоянстве роботизированной хирургии), тем самым делая врачей лучше.

С другой стороны, существуют «инновации, заменяющие человека» (HRI) (“human- replacing innovations” (HRI), то есть технические достижения, которые заменяют человеческое вмешательство и, кроме того, часто оставляют для людей в основном «тупую» работу, которую пока не стоит заменять, учитывая очень низкую заработную плату, которую они получают (и часто их действительно трудно воспроизвести машинами, например дворники) [17 Trajtenberg, 2018].

С точки зрения снижения издержек фирмы и повышения её конкурентоспособности за счёт применения технологий искусственного интеллекта выгодно использование как первого, так и второго вида инноваций. Однако с точки зрения влияния на рынок труда они существенно отличаются. Примерами применения «инноваций, заменяющих человека» (HRI) служит как передовая, практически безлюдная фабрика Tesla по производству аккумуляторов для своих электромобилей, так и случай Walmart, крупнейшего в мире ритейлера и работодателя с более чем двумя миллионами сотрудников, который создал передовые технологии по всей цепочке операций от логистики до розничной торговли; но превратил большую часть своего персонала в «бездумных автоматов», требующих очень низкой заработной платы без каких-либо перспектив для улучшения. Если первый пример показывает возможности промышленного производства, не затрагивающего человеческий потенциал, то второй иллюстрирует изменение характера труда работников, лишающего их каких-либо мотивирующих и креативных составляющих.

В связи с этим Р. Джесутасан и Д. Будро предлагают радикально новый взгляд на работу. Они описывают новую «рабочую операционную систему», которая разбивает работу на составные части и реконструирует эти компоненты в более оптимальные комбинации, отражающие навыки и способности отдельных работников. Они показывают, как ведущие организации используют деконструкцию и переосмысление работы. Например, когда робот, чат-бот или искусственный интеллект берут на себя часть работы, в то время как человек продолжает выполнять другие части, то, что такое «работа»? [18 Jesuthasan R., Boudreau D., 2023] Такая компания, как DHL, нашла частные ответы, когда развернула социальную робототехнику в своих распределительных центрах.

Сегодня наиболее адекватно отражает воздействие инноваций и, в частности, технологий искусственного интеллекта на рынок труда модель «поляризации задач» Д. Аутора. Её отправной точкой является осмысление процесса выполнения работы как выполнения ряда задач [9]. Все виды работ с точки зрения решаемых задач разделяются на три группы.

1) Компьютеризация замещает труд людей средней квалификации с задачами, решаемыми алгоритмами ИИ (офисные работники, продавцы, рабочие на конвейере).

2) Технологии искусственного интеллекта не заменяют и не дополняют нерутинные виды физической деятельности (общественное питание, личный уход, отдых), сохраняя уровень зарплат в них на невысоком уровне.

3) Компьютеризация повышает производительность более образованных работников, чьи задачи (креативность, экспертное суждение, лидерство, работа в команде) оказалось трудно автоматизировать. Задачи абстрактного мышления и коммуникации не только не заменяются технологиями ИИ, но обычно дополняются, что делает труд таких специалистов более производительным, более востребованным, более оплачиваемым.

Таким образом, по мере того как ИИ автоматизирует решение одних производственных задач, то зарплаты, как и условия труда работников, выполнявших их, снижаются до нуля, а ценность выполнения других задач (по терминологии Д. Аутора [9]), которые сейчас трудно автоматизировать, возрастает. То есть для первых действуют «инновации, заменяющие человека», а для последних – «инновации, дополняющие человека».

Фактически на современном рынке труда по мере расширения применения технологий искусственного интеллекта происходит поляризация создаваемых рабочих мест по уровню оплаты и условий труда. С одной стороны, как, например, в США фиксируется для высококвалифицированных специалистов большая надбавка к заработной плате в объявлениях о вакансиях, требующих навыков ИИ, а также надбавка к заработной плате для вакансий без искусственного интеллекта, размещаемых фирмами с высокой долей вакансий ИИ [19]. Управленческие профессии при этом имеют самую высокую надбавку к заработной плате за навыки искусственного интеллекта. С другой стороны, для работников с низкой квалификацией, как демонстрирует пример с Walmart, продолжают создаваться «тупые» рабочие места. Часто, как показывает опыт России и других развитых стран, первые создаются для граждан страны, а вторые, преимущественно, для трудовых мигрантов.

Эффект воздействия технологий искусственного интеллекта на рынок труда сильно отличается в зависимости от того, как люди будут их использовать. Во-первых, искусственный интеллект может заменять труд людей за счёт автоматизации части бизнес-процессов, повышая тем самым производительность и сокращая издержки на заработную плату. Предприниматели часто обнаруживают, что замена человеческого труда машинами является лёгким плодом инноваций. Самый простой подход — внедрить автоматизацию plug-and-play: заменить часть оборудования для каждой задачи, которую в данный момент выполняет человек. Такое мышление снижает потребность в более радикальных изменениях бизнес-процессов. [20].

Почему данное направление не позволяет наилучшим образом использовать возможности искусственного интеллекта? Оно направлено на сохранение существующих товаров и сегодняшних технологий. Между тем, большая часть стоимости, созданной нашей экономикой с древних времен, создается новыми товарами и услугами, которых не было даже у королей древних империй, а не более дешевыми версиями существующих товаров. [21]. На сегодняшнем рынке труда это проявилось в том, что целых 60% людей сейчас заняты в профессиях, которых не существовало в 1940 году [22]. То есть автоматизация труда создаёт меньшую ценность, чем создание за счёт инноваций новых форм организации бизнес-процессов и выпуск новых товаров.

Поэтому, во-вторых, технологии ИИ, дополняя возможности людей, открывают бесконечные границы новых способностей и возможностей для бизнеса (человека). Данное направление использования искусственного интеллекта даёт обществу больший эффект, но может ли государственное регулирование обеспечить переход к его преимущественному применению в экономике? Как справедливо отмечал Э. Бриньольфссон, маловероятно, что какой-либо государственный чиновник может заранее точно определить, какие технологии и инновации улучшают человека, а не просто заменяют его; действительно, большинство технологий имеют элементы каждого из направлений, и результат во многом зависит от того, как они развернуты. [23]. По нашему мнению, чтобы национальная экономика была конкурентоспособной в будущем, необходимо уже сейчас увеличивать расходы российского государства на НИОКР и создавать налоговые льготы на НИОКР, которые обеспечиваются за счёт инвестиций частных компаний.

В целом, применение технологий искусственного интеллекта для автоматизации бизнес-процессов и сокращения персонала обеспечивают выгоду для предприятий и общества в краткосрочном периоде, а технологии ИИ, дополняющие и развивающие возможности людей, - в долгосрочном периоде.

Сегодня алгоритмы искусственного интеллекта находятся на стадии перехода от эффективного использования в отдельных бизнес-процессах к технологиям общего назначения. Последние могут значительно повлиять на широкий спектр профессий современного рынка труда. Большие языковые модели (large language models (LLMs), такие как GPT-4 [16 Eloundou et al., 2023], и машинное обучение по мнению Гольдфарб и др. [24 Goldfarb et al., 2023] уже являются технологиями общего назначения.

Влияние применения ИИ

на человеческий капитал отдельного работника

Необходимо различать экономические и социальные последствия инноваций от применения искусственного интеллекта для человеческого капитала отдельного работника. Использование технологий ИИ может не только вытеснять людей с их рабочих мест, но и сохраняя занятость, негативно влиять на человеческий капитал персонала. Например, даже внедрение полуавтоматической системы в условиях обслуживания супермаркетов вызывает чувство обесценивания кассиров. Человечность последних проигрывает по отношению к автоматизированной системе [25]. Как следствие, традиционные встречи с заботой или взаимным уважением заменяются автоматизированными процессами, что понижает издержки магазина в краткосрочном периоде, но ухудшает «атмосферу продаж» и ценность супермаркета для покупателей в долгосрочном периоде.

С точки зрения возраста воздействие технологий искусственного интеллекта на работников приводит к следующей закономерности. Чем больше рабочий стаж, тем больше потери в доходах. Если применяются инновации, заменяющие человека (HRI), то работник тратит больше времени на нахождение новой работы, и она находится на нижней ступени зарплаты. Данные, собранные по рынку труда Германии за период с 1980 по 2010 гг., подтверждают это положение и свидетельствуют, что применение инноваций вытесняет персонал, занятый в рутинной интенсивной работе. При этом работнику, занятому в рутинно-интенсивной профессии, труднее восстановиться после увольнения, чем работникам других профессий [26]. Если же используются инновации, улучшающие человека (HEI), то работнику с большим стажем сложнее переучиваться на новую специализацию, чем работнику с малым стажем.

С точки зрения уровня заработных плат существующие профессии подвергаются различному воздействию технологий искусственного интеллекта. Однако в связи с новизной проблемы среди исследователей существуют разногласия в их оценках. Одни считают, что профессии с более высокой заработной платой, как правило, связаны с более высоким воздействием технологий ИИ [16], другие, как например Э. Бриньольфссон, придерживаются противоположной точки зрения [27].

Существует сегодня и крайние точки зрения, отвергающие необходимость применения роботов и искусственного интеллекта. Так, Л. Притчетт считает, что стремление к созданию машин, выполняющих роли, которые легко могли бы выполнять люди, это пустая трата денег. Он приводит пример с водителями грузовиков в США, общая нехватка которых оценивается сейчас в 80 тысяч. Многие водители грузовиков в развивающихся странах, получающие 4 доллара в час, были бы рады переехать в США и получать за эту работу 23 доллара в час [28 Pritchett, 2023]. Возразим, что при таком подходе не только уменьшается необходимость страны в «инновациях, заменяющих человека», что подразумевает автор, но и, по сути, блокируются «инновации, дополняющие человека». Зачем их развивать, если проблему можно решить дешевым ручным трудом гастарбайтеров? Неизбежно при последовательном применении такого подхода технологическое, а впоследствии и экономическое отставание страны.

Использование фирмами «инноваций, заменяющие человека» (HRI) ведёт к необходимости для системы образования переучивать студентов и действующий персонал тем знаниям, навыкам и умениям, которые недоступны пока для технологий искусственного интеллекта.

В книге Р. Раста, М-Х. Хуанга «Экономика чувств: как искусственный интеллект создаёт эпоху эмпатии» классифицируются три типа экономики, в зависимости от отношения к ИИ: механическая (физическая), экономика мышления и экономика чувств. Авторы подчеркивают фундаментальные когнитивные последствия роста искусственного интеллекта, выдвигая положение, что задача ИИ заключается в том, чтобы думать, заставляя людей — менеджеров и потребителей сосредоточиться на межличностных отношениях и сопереживании [29]. По мере расширения использования в экономике алгоритмов искусственного интеллекта будет происходить переход от экономики мышления к экономике чувств. Под последней подразумевается экономика, в которой большая часть работы и заработной платы людей — это работа или задачи, связанные с их личными чувствами. Эти же положения поддерживает M. Уэбб [30 M. Webb. 2020]. Он считает, что наиболее подверженные риску профессии среди высококвалифицированного персонала связаны с задачами прогнозирования, оптимизации и аналитической работы. Наименее подверженные риску профессии вместо этого включают навыки межличностного общения (например, учителя и менеджеры), те, кто анализируют ситуации, которые никогда не встречались раньше (например, исследователи), или занятые ручной работой по обслуживанию клиентов, которая происходит в непроизводственной среде (бариста, массажисты).

Существующий рынок труда ожидает качественная перестройка: в экономике чувств люди несут ответственность за чувственную деятельность, а машины — за мыслительную деятельность. Это новое разделение труда приведёт к тому, что группы, которые в настоящее время (т.е. в экономике мышления) обладают конкурентным преимуществом, как, например, инженеры с «твердыми» навыками, могут обнаружить, что оно снижается в экономике чувств. Напротив, группы, специализирующиеся на общении с людьми, построении и поддержании отношений, влиянию на других, будут иметь рабочие места в изобилии.

Преграды на пути успешного применения искусственного интеллекта на рынке труда

Расширению успешного применения технологий искусственного интеллекта препятствуют ряд причин, устранение которых возможно только в долгосрочном периоде. Отметим, прежде всего, существование ограничений, как технологических, так и организационных для замещения человеческого труда деятельностью роботов, использующих алгоритмы искусственного интеллекта. Сферой, требующей наибольшего применения ручного неквалифицированного труда, сейчас является сфера услуг. Здесь физические задачи труднее всего автоматизировать. Человеческое тело с его суставами и пальцами, обеспечивающими движение в 244 плоскостях, является чудом универсальности. Типичный робот имеет шесть таких «степеней свободы», отмечает Ким Поулсен, исполнительный директор Universal Robots, производителя промышленных роботов-манипуляторов [31]. Кроме технологических решений, тут требуются и экономические. Пока издержки замены одного неквалифицированного работника роботами с программами искусственного интеллекта обходятся дороже.

Автоматизация труда офисного персонала наталкивается, по нашему мнению, на иные барьеры. Поскольку при внедрении инноваций сегодня преобладают «инновации, заменяющие человека» (HRI), которые позволяют снизить издержки и увеличить прибыль в краткосрочном периоде, то они сохраняют существующие в компаниях организационные схемы и воспроизводят корпоративную инерцию. Вместо оцифровки бизнес-процессов, что потребует применения «инноваций, улучшающих человека» (HEI), западные фирмы, созданные до цифровой эры, предпочитают отдать черную офисную работу на аутсорсинг в страны с низкими издержками, такие как Индия или Филиппины. Исследовательская фирма IDC оценивает рынок программного обеспечения, автоматизирующего бесполезную офисную скуку, в 20 миллиардов долларов в год, что даже меньше, чем тратится на роботов физического разнообразия [31].

Наибольшим препятствием для расширения применения технологий искусственного интеллекта является сам традиционный рынок труда, инерционность его развития. В исследовании Next Move Strategy Consulting отмечается, что хотя доход от глобального рынка искусственного интеллекта прогнозируемо возрастёт с 95,60 млрд. долл. в 2021 г. до 1847, 50 млрд. долл. в 2030 году, отсутствие стандартизации и квалифицированной рабочей силы может сдержать этот рост [32]. Проблема – в узкой специализации сегодняшних специалистов и в отсутствии желания осваивать новые профессии (дополнительные навыки). У менеджеров не хватает технических знаний, необходимых для адаптации ИИ (то есть «твёрдых навыков»), а многие специалисты по данным не очень заинтересованы в практическом применении своих моделей. Крайне мало экспертов по ИИ, способных использовать технологии для решения конкретных бизнес-задач (не хватает «мягких навыков»). Поэтому задача системы высшего образования – подготовка гармонично развитого выпускника, обладающего как «твёрдыми» навыками, так и «мягкими» навыками, - является как никогда актуальной [33].

Заключение и последующие исследования

Расширение применения технологий искусственного интеллекта означает формирование нового разделения труда между людьми и машинами. Это разделение труда, - общественное разделение труда XXI века, - только развивается, но оно определит прогресс национальных экономик на ближайшие десятилетия. Чем больше будут использоваться алгоритмы ИИ в бизнес-процессах, тем шире будет поляризация условий работы и заработных плат на рынке труда, неравенство между работниками.

Под влиянием применения технологий искусственного интеллекта на рынке труда сформируются (выделятся) три группы работников: 1) выполняющие не рутинные виды физической работы, которые ИИ и не заменяет, и не дополняет, а их заработные платы стагнируют; 2) «заменяемый персонал», рабочие задачи которого искусственный интеллект всё более эффективно берёт на себя, а заработные платы и условия труда ухудшаются (падают) до нуля; 3) высокообразованный персонал, чья работа специализируется на экспертных суждениях, межличностных взаимодействиях и лидерстве, а производительность труда повышается за счёт дополнения технологиями ИИ, что обеспечивает для них более высокие заработки и лучшие условия труда. Фактически применение искусственного интеллекта усиливает неравенство в качестве рабочих мест, поляризацию работников по уровню оплаты и условий труда. Прогресс всей национальной экономики и её конкурентоспособность будут всё больше определяться наличием представителей третьей группы.

Искусственный интеллект представляет собой универсальную технологию, применимую ко всем отраслям экономики и к большинству существующих рабочих мест. Поэтому расширение использования технологий ИИ в современной России способно стать катализатором инновационного пути развития национальной экономики. Это особенно важно в обеспечении устойчивого развития нашей экономики в долгосрочном периоде. Для этого необходимо формирование государственных программ, поддерживающих создание и внедрение алгоритмов искусственного интеллекта, подобных программам США и КНР. В то же время очень трудно экономически оценить влияние ИИ на рынок труда. Это задача, которая должна быть решена в последующих исследованиях.

Наибольший барьер для продвижения технологий искусственного интеллекта представляет сохранение традиционного рынка труда. Последний уже готов воспринимать «инновации, заменяющие человека», но пока не может адекватно использовать (применять) «инновации, улучшающие человека». Поэтому чем дольше сохранится традиционный рынок труда, тем менее конкурентоспособным будет народное хозяйство. Чем быстрее с помощью искусственного интеллекта как технологии общего назначения мы структурно перестроим экономику, тем более производительной будет экономика России.