.png)
Один из самых модных сейчас вопросов среди экономистов – как новые технологии, в том числе искусственного интеллекта, скажутся на рынке труда и не оставят ли они людей без работы. Каким будет ответ на этот вопрос для российского рынка труда – об этом в недавнем выпуске «Экономики на слух» рассказывал профессор Университета Висконсин-Мэдисон Владимир Гимпельсон. Вместе с известным экономистом Ростиславом Капелюшниковым он провел подробный анализ, какой доле рынка труда и каким профессиям грозит технологическая безработица. Для этого они изучили, какая часть выполняемых нами задач относится к рутинным и может быть заменена машиной. GURU публикует тезисы, подготовленные на основе этого выпуска и дополненные данными из их работы. Итак, убавят или прибавят нам работы технологии?
У вопроса, как новые технологии могут повлиять на занятость и безработицу, длинная история. Технологии могут быть дружелюбны к людям – облегчать работу, делать ее более интересной, менее рутинной. А могут быть недружелюбны, т. е. замещать людской труд. И такую же недружелюбную реакцию технологии могут вызывать у людей. Яркий пример – луддиты, которые во времена промышленной революции XIX в. ломали машины, боясь, что те лишат их работы.И на каждом витке технического прогресса эксперты предупреждают, что вот на этот раз все будет иначе, что эти новые машины точно оставят людей без работы.
Например, в 2013 г. два исследователя, специалиста по компьютерным технологиям, Карл Бенедикт Фрей и Майкл А. Осборн оценили количество рабочих мест в США, которые в обозримой перспективе могут быть ликвидированы из-за компьютеризации, в 47%. То есть почти каждое второе рабочее место, по их мнению, было под риском ликвидации.
Больше 10 лет прошло. И что мы видим? В тех странах, для которых были актуальны прогнозы Фрея и Осборна, занятость выросла. А безработица почти везде на исторически низких уровнях. В Южной Корее – а это абсолютный лидер в применении промышленных роботов – безработица низкая.
И вот мы оказались на очередном витке технологического прогресса, связанного с искусственным интеллектом (ИИ). И опять многие эксперты говорят, что на этот раз все будет уж точно иначе, потому что искусственный интеллект – он такой мощный, что сможет делать за нас все на свете и уничтожит множество профессий.
Чтобы понять, что может произойти с профессиями в связи с внедрением той или иной технологии, нужно ответить на вопрос: а что такое профессия? Целый ряд работ, в частности Дэвида Аутора и Дарона Аджемоглу, предлагают task-based approach – подход, согласно которому каждая профессия представляет собой пучок задач. В ходе технического прогресса эти задачи могут меняться или сохраняться, одни отмирают, другие появляются.
Если классифицировать эти задачи с точки зрения их рутинности (что не равно элементарности) или нерутинности, то получится пять групп: нерутинные аналитические; нерутинные интерактивные; рутинные когнитивные; рутинные физические; нерутинные физические. Очевидно, что риски автоматизации профессии зависят от того, насколько ей присущи рутинные задачи, поскольку такую деятельность можно алгоритмизировать. Например, бухгалтеры давно пользуются программами для составления отчетов, а деньги нам выдает банкомат.
Следующий шаг, который нужно сделать, чтобы оценить риски автоматизации, – наложить теорию на реальные профессии. Мы используем «Общероссийский классификатор занятий» (он соответствует международному классификатору), в нем 427 профессий и 3264 задачи. Исходя из этих задач, для каждой профессии можно рассчитать пять индексов рутинности (от нуля до единицы) и один учитывающий их интегральный индекс. Мы используем работу Эмиля Михайлова и Кеа Тидженса, которые проделали такого рода анализ для Нидерландов, и соединяем ее с российскими данными. Таким образом мы создали базу данных, в которой есть профессии за 2000, 2008 и 2019 гг., есть индексы рутинности и нерутинности, и в эту базу мы добавили данные Росстата о заработной плате. Имея такую базу, мы готовы к ответу на вопрос, в каких профессиях доминируют рутинные задачи и каковы перспективы их автоматизации.
Что мы получаем? Для 37% профессий, характерно выполнение только нерутинных задач, и лишь для 6% – только рутинных. В подавляющем большинстве профессий (74%) доля нерутинных задач превосходит долю рутинных. При этом интегральный индекс рутинности в 2019 г. был почти таким же, как в 2000 г.
Что показывает анализ по укрупненным группам? Всего 6% задач, решаемых руководителями, относится к рутинным когнитивным. Похожая ситуация и со специалистами высшей квалификации. Задачи специалистов средней квалификации сильно сдвигаются в сторону рутинных когнитивных – таких почти треть (31%), а у офисных служащих их доля приближается к 80%. Труд сельскохозяйственных работников и рабочих тесно связан с выполнением нерутинных физических задач. При этом лидеры среди рабочих по доле рутинных физических задач – квалифицированные рабочие, т. е. именно их труд в большей мере может быть автоматизирован (именно квалифицированные работники пострадали сильнее от промышленной революции XIX в. – GURU).
Поскольку, согласно task-based approach, вероятность автоматизации считается низкой, если она не достигает 30%, и высокой при 70%, риски автоматизации или компьютеризации в России грозят небольшой доле профессий. За исключением офисных служащих, нерутинные задачи в России преобладают над рутинными. Помимо них риск замены машинами сравнительно высок для квалифицированных и полуквалифицированных рабочих, а также для специалистов средней квалификации.
Наверное, меньше всего подвержены этим рискам профессии, связанные с уходом за людьми, например медсестры, врачи или нянечки в больнице. Пример профессии, которая в большей степени подвержена автоматизации, – бухгалтер, при этом всегда останутся высококвалифицированные консультанты. Водители автомобилей в ближайшей перспективе вряд ли исчезнут, а их доля в российской экономике очень большая. В торговле доля нерутинного физического труда тоже очень велика.
Для мужчин риск автоматизации труда немного выше, чем для женщин. Рутинной когнитивной деятельностью чаще всего занимаются работники со средним и начальным профессиональным, а также со средним общим образованием. Работники с самым высоким (высшим) и самым низким (неполным средним) образованием участвуют в ней крайне редко. Что касается связи с доходами, то рутинная когнитивная деятельность наиболее характерна для работников со средними доходами и менее – для работников с низкими и высокими заработками. То есть риск автоматизации максимален для центральных децилей по доходу, а минимален для верхних и нижних (о перспективах поляризации см. также врез про прогнозы экономистов).
В целом для занятости риски вытеснения человека машинами невелики: для 56% российских работников – низкие, средние – для 33%, высокие – только для 11%. Примерно такие же оценки показывают исследования и по другим странам.
Означает ли это, что 11% рабочих мест уйдут? Нет, не означает, поскольку наличие рисков автоматизации профессии вовсе не гарантирует, что это произойдет. Если труд дешевый, то даже при наличии технологической альтернативы работодатели не станут вкладывать в сложные и дорогие технологии. Например, японские компании на своих автомобильных заводах в Японии используют роботов, а в странах, где труд дешевый, могут предпочитать более простые технологии.
Оценивая ситуацию с демографией, нельзя смотреть только на смертность и забывать про рождаемость. Так и на рынке труда: одни рабочие места исчезают, другие – появляются. И новых рабочих мест может оказаться больше, чем исчезнувших. Это и есть механизм экономического развития, созидательного разрушения, о котором писал Йозеф Шумпетер. Ровно так же информационно-коммуникационные технологии могут заменять человека при выполнении рутинных задач, а могут дополнять. В первом случае они способствуют ликвидации рабочих мест, во втором – их появлению.
Технологии порождают работу
Исследование профессора Массачусетского технологического института Дэвида Аутора с соавторами показало, что 60% работников занято сегодня в профессиях, которых не существовало в 1940 г. Более 85% роста занятости за последние 80 лет объясняется созданием новых рабочих мест за счет технологий, писали экономисты Goldman Sachs.
Но даже если, скажем, 5% рабочих мест будет ликвидировано, это означает, что люди могут оказаться на время без работы. Нужно помочь им вернуться к работе, нужна система переобучения, позволяющая идти в ногу с техническим прогрессом. Именно это является сутью экономической политики, поддерживающей человеческий капитал.
Примечательно, что самые большие вызовы для людей, которые находятся как раз на переднем крае технического прогресса. Чтобы быть хорошим историком, врачом или преподавателем, нужно учиться много лет, прочитать много книг, набраться опыта и т. д. В технических областях открытия, обеспечивающие смещение границ технического прогресса, часто совершают молодые люди. Средний возраст российского программиста – около 30 лет. В профессиях STEM (Science, Technology, Engineering, Math) молодые люди начинают с более высоких зарплат, на старте карьеры их заработки очень быстро растут, но потом этот рост останавливается, а то и переходит в падение. Условные гуманитарии, напротив, стартуют с более низких зарплат, которые потом плавно и устойчиво растут.
Что почитать и послушать на эту тему
– Обзорную статью о влиянии ИИ на экономику
– А как вы думаете, каким будет это влияние? Сопоставьте свое мнение с исследованиями, пройдя наш тест (если вы внимательно прочитали тезисы к подкасту, ваши ответы будут точнее)
– Колонку Анны Щеткиной, выпускницы Совместного бакалавриата ВШЭ и РЭШ, и аспирантки департамента маркетинга Уортонской школы бизнеса, о проблемах, возникающих с массовым распространением ИИ
– Тезисы дискуссии на Просветительских днях РЭШ о том, чем технологии ИИ могут помочь бизнесу и науке
– Статью о том, как GURU вместе с профессором РЭШ Ольгой Кузьминой устроили ChatGPT экзамен по экономике
