RemVoVo – Три выплаты в день (страница 4)
Что с этим делать
У этой главы нет готового ответа — он будет позже, в главах 7–9, и будет сконструирован по-настоящему: не «перераспределите богатство», не «обложите богатых», а «постройте новую трубу». Трубу, по которой доля каждого человека в общем достоянии мира течёт к нему не по милости работодателя, не по решению ведомства, а по праву — как членство в человечестве.
Но чтобы построить эту трубу, нужно сначала понять, что её можно построить — что она технически осуществима, что денег на неё есть, что мешает только конструкция, а не физика мира. Если деньги существуют в избытке, а люди голодают, — это не «так устроен мир». Это устроено так. И устроить можно иначе.
Прежде чем говорить о том, как именно, надо встретиться с силой, которая делает старую конструкцию необратимо устаревшей. Это роботы — и им посвящена следующая глава.
Глава 4. Роботы съедают работу — но не потребление
В 2012 году Amazon купила маленькую компанию Kiva Systems за 775 миллионов долларов. Пресса назвала сделку дорогой прихотью интернет-магазина. Через тринадцать лет на складах Amazon работало более миллиона роботов — почти столько же, сколько людей, а производительность одного сотрудника выросла с 175 посылок в год в 2015-м до 3870 в 2024-м. Человек на том же складе стал в двадцать раз продуктивнее — потому что рядом с ним не стало больше людей. Рядом с ним стало больше машин.
Эта глава — о том, что происходит с миром, когда такие числа перестают быть исключением. И о самом неочевидном её сюжете: роботы уничтожают работу, но не потребление — и в этом разрыве спрятана центральная драма десятилетия.
Масштаб
К 2025 году мировой парк промышленных роботов превысил пять миллионов машин — вдвое больше, чем семь лет назад. За один только 2025 год заводы мира установили около 621 тысячи новых роботов — рекорд за десятилетие, рост на 15%. Десять лет назад годовые установки были втрое меньше. Кривая не выравнивается — она загибается вверх.
Лидер процесса — Китай. На него приходится 54% всех новых установок в мире, его парк превысил два миллиона машин, а плотность роботизации — 567 роботов на десять тысяч работников — выше среднемирового показателя втрое. Это уже не «Китай собирает дешёвые футболки». Это Китай автоматизирует себя быстрее всех, потому что понял раньше других: в мире, где машины делают работу, побеждает не тот, у кого дешевле руки, а тот, у кого больше станков.
Настоящая армия — на складах и в логистике. Amazon — только один игрок: миллион роботов на его складах, три четверти всех доставок проходят через автоматизированные системы. Рынок складских роботов растёт почти на 25% в год. И главное: бизнес не спрашивает разрешения у общественного мнения. Он считает деньги — и машины выигрывают счёт.
Механика замещения
Замещение труда машинами — процесс не новый. Он идёт двести лет, с тех самых пор, как луддиты ломали станки. Почему сейчас оно звучит иначе?
Потому что сломался барьер, который держал его двести лет: гибкость.
Робот классической эпохи умел одно: повторять одну операцию миллион раз. Он брал на себя конвейер — но не склад с десятью миллионами разных товаров, не ванную комнату, куда надо прийти с инструментом, не разговор с недовольным клиентом. Гибкость была последней крепостью человеческого труда, и за неё платили. Крепость пала, когда к робототехнике подключилось машинное обучение. Робот с камерой и нейросетью видит и понимает: Vulcan в Amazon достаёт предметы с полок разной глубины и формы, потому что научился, а не потому что запрограммирован. Стоило стать гибким — и цена гибкости начала падать тем же темпом, каким падала цена вычислений.
Отсюда точная механика: автоматизируется не профессия — автоматизируется задача. Кассир не исчезает в один день — исчезает задача провести стандартный платёж, и от профессии остаётся узкая кромка нестандартных случаев. Это делает процесс коварным: в статистике безработицы он не виден годами, потому что людей не увольняют — их не нанимают заново. Вакансия исчезает, когда человек уходит, и на её месте появляется сценарий, в котором штат меньший, машина тише, а прибыль та же.
Цифры перехода
Международный валютный фонд оценивает: влияние искусственного интеллекта уже затрагивает 40% рабочих мест мира, а в развитых экономиках — 60%. McKinsey прогнозирует, что к 2030 году 30% рабочих часов будет автоматизировано. Конференция ООН по торговле и развитию оценивает мировой рынок ИИ к 2033 году в 4,8 триллиона долларов — размер экономики Германии.
Всемирный экономический форум даёт самую сбалансированную картину: к 2030 году мир создаст 170 миллионов новых рабочих мест и потеряет 92 миллиона. На первый взгляд — чистый прирост 78 миллионов, всё хорошо. Но в этой цифре спрятана ловушка.
«Исчезнут 92 миллиона и появятся 170 миллионов» — это не утешение, это переселение. Исчезающий миллион — это кассир, дальнобойщик, оператор колл-центра, клерк: люди со школьным и средним специальным образованием, разбросанные по всей территории страны. Появляющийся миллион — это специалисты по данным, робототехники, инженеры ИИ: люди с высшим техническим образованием, живущие в десятке городов на страну. Переселение из одной группы в другую физически невозможно: пятидесятилетнему водителю не стать специалистом по данным, и мир это знает. Арифметика «78 миллионов плюс» — это арифметика, в которой одни люди исчезают, а другие появляются, и между ними — пропасть, которую не заполняет никакая программа переподготовки.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.