Одна из проблем пост-кризисной Америки — высокий уровень безработицы. Значительная часть из 12 миллионов американцев, потерявших работу в ходе глобального экономического кризиса 2007-2009 годов так и не смогли найти новое рабочее место, несмотря на восстановление экономики и рекордные показатели крупных американских корпораций. Ведущие экономисты не могут назвать точных причин сложившейся ситуации. Кто-то говорит о цикличности в экономике и недостаточности роста. Другие заявляют о стагнации и снижении американского динамизма — способности и склонности к инновациям. Третьи считают что наступил “Конец работы” — новые технологии заменят труд рабочих.
Исследователи из MIT Эрик Бриньолфссон (Erik Brynjolofsson) и Эндрю Макафи (Andrew McAfee) видят причину в том, что многие работники проигрывают в гонке против ускоряющегося прогресса информационных технологий. Но, полагают, что развитие технологий открывает и множество новых возможностей, когда человек и машина дополнят сильные стороны друг друга.

Пересказ-перевод-рецензия книги “Race against the machine” by Erik Brynjolofsson and Andrew McAfee.

Экономика не способная вернуть людей на работу

В июле 2011 года, спустя 25 месяцев после официального завершения рецессии, по официальной статистике уровень безработицы в США составлял 9.1 %. Менее чем на 1 процент лучше чем в худшей точке кризиса. Среднее время поиска работы увеличилось до показателей, которые фиксировались в послевоенные годы, а процент работающих среди людей трудоспособного возраста опустился ниже 64%, до уровня 1983 года.

Сейчас все соглашаются с тем, что это огромная проблема. Лауреат нобелевской премии Пол Кругман (Paul Krugman) описывает безработицу как “ужасное бедствие… продолжающуюся трагедию… Как мы можем ждать процветания через два десятилетия, если сейчас миллионы молодых выпускников по сути лишены шанса начать свои карьеры”

Экономисты дают несколько объяснений сложившейся ситуации:

• Циклическое объяснение говорит, что нет ничего нового в том, что происходит, мы просто переживаем один из циклов развития бизнеса, пусть и достаточно болезненный. Экономика растет недостаточно быстрыми темпами, поэтому, за такими резкими спадами как рецессия 2007-2009 следует длительное и тяжелое восстановление. Сторонником такой теории, в частности, является Пол Кругман.
• Второе мнение заключается в том, что переживаемые сейчас трудные времена не цикл, а стагнация экономики. Америка вышла на технологическое плато и больше не может предложить инновации, которые бы увеличили продуктивность и поддержали экономику. Новые идеи реализуются слишком медленно и Америка не выдерживает конкуренции на международной арене.
  
• Третья теория — “Конец работы” выдвинутая американским экономистом Джереми Рифкином (Jeremy Rifkin) говорит о том, что технологический прогресс развивается слишком быстро, а не слишком медленно. В своей книге Рифкин пишет “Мы выходим на новую фазу в мировой истории, в которой все меньше и меньше рабочих требуется для производства товаров и сервисов, необходимых глобальному населению”
  

Авторы книги соглашаются с некоторыми из этих доводов, но считают что мы уделяем недостаточно внимания влиянию новых технологий на экономику. Скорость развития технологий стала настолько большой, что просто оставила позади множество людей. Множество рабочих начали проигрывать в гонке против машины.
Сейчас особенно важно вернуть технологии в центр дискуссии. Технологический прогресс рождает серьезные вызовы, но и открывает огромные возможности.


Бриньолфссон и Макафи пишут:

«Корень наших проблем не в том что мы находимся в Великой Рецессии, или Великой Стагнации, но, скорее, в том, что сейчас мы переживаем первые муки Великой Реструктуризации»

Технологии и человек на второй половине шахматной доски

Всем с детства известна задачка о зернах и шахматной доске, в которой вычисляется, сколько будет зёрен на шахматной доске, если класть на каждую следующую клетку доски вдвое больше зёрен, чем на предыдущую, начиная с одного. Именно столько попросил в награду изобретатель шахмат у правителя страны за своё изобретение. Ответом будет экспоненциальная последовательность, 2^64 — 1 = 18 446 744 073 709 551 615, число превышающее весь объем урожая пшеницы, собранный за всю историю человечества. По одной из версий этой задачки-легенды, в результате расчетов изобретателю пришлось расстаться со своей головой.

В книге “Эпоха духовных машин” американский изобретатель и футуролог Рэймонд Курцвейл (Raymond Kurzweil) заметил, что куча пшеницы, получаемая из клеток первой половины доски не является экстраординарной. После 32 клеток правитель должен будет отдать изобретателю 4 миллиарда зерен. Примерно столько можно собрать с большого поля: правитель все еще остается правителем, а изобретатель сохраняет свою голову. Но как только они начинают шагать по второй половине доски, кто-то неминуемо должен оказаться в беде.

Постоянное удвоение — экспоненциальный рост, слабо заметен для маленьких показателей функции. Но время идет и технологический прогресс переносит нас на вторую половину шахматной доски, когда компьютеры способны решать задачи, прежде казавшиеся неразрешимыми.

В статье 1965 года “Cramming more components onto integrated circuits” Гордон Мур (Gordon Moore) заметил, что число транзисторов на интегральных микросхемах удваивалось каждые 12 месяцев и предсказал, что такой рост продолжиться и в будущем. Это предсказание подтвердилось и стало “Законом Мура”. Вариации этого закона были созданы для емкости жестких дисков, разрешения дисплеев, пропускной способности каналов связи.

Программное обеспечение и алгоритмы тоже не стояли на месте. Профессор информатики Мартин Грётшель (Martin Grötschel) провел анализ времени вычисления стандартной задачи оптимизации на компьютере, за период с 1988 по 2003 год. Согласно этому исследованию зафиксировано 43 млн кратное увеличение скорости, которое он разбил на две составляющих: более быстрые процессоры и более совершенные алгоритмы. Скорость процессоров увеличилась в 1000 раз, но в то же время алгоритмы стали лучше в 43 тысячи раз.

Скорость развития компьютерных технологий беспрецедентна для мировой истории.

Во второй главе книги “Новое разделение труда” (The new division of labor ) Фрэнк Леви (Frank Levy) и Ричард Марнейн (Richard Murnane) представляют спектр задач по обработке информации. На одном конце спектра — простое применение некоторого набора правил. К примеру, решение арифметических задач может быть легко автоматизировано. На другом конце спектра — задачи распознавания и шаблонов и образов, где набор простых правил получить нельзя. В качестве примера они приводят задачу управления автомобилем:

"Водитель грузовика обрабатывает непрерывный поток информации (визуальной, акустической, тактильной) от окружающей среды. Чтобы запрограммировать такое поведение мы можем начать с установки видеокамеры и других сенсоров, чтобы получать входные данные. Но чтобы сделать левый поворот в условиях встречного движения необходимо учесть такой огромный набор факторов, что сложно представить себе набор правил, который мог бы повторить поведение водителя.
Формализация человеческих знаний и встраивание их в программное обеспечение представляет собой чрезвычайно сложную задачу, за исключением самых простейших случаев. Компьютеры не смогут заменить человека в… [ такой работе как вождение грузовика ]"

Результаты DARPA Grand Challenge в 2004ом году подтвердили выводы Леви и Марнейна. Суть соревнования заключалась в том, чтобы создать автомобиль без водителя, который смог бы проехать путь в 150 миль через пустыню Мохаве. “Победивший” автомобиль не смог проехать дальше восьми миль по курсу и ему потребовалось несколько часов для достижения столь скромного результата.

Но спустя всего шесть лет управление автомобилем перестало быть примером задачи, которую невозможно решить, а, напротив, превратилось в задачу, перспективность которой стала очевидна всем. В октябре 2010 года Google анонсировал в своем блоге, что им удалось создать полностью автономную машину на базе Toyota Prius и что она смогла проехать более 1000 миль по американским дорогам без какого-либо вмешательства со стороны человека.

Другим интересным примером является супер-компьютер Watson, разработанный фирмой IBM. Спроектированный для участия в телевизионной викторине Jeopardy (“Своя Игра”) он в 2011 году обыграл двух самых успешных игроков. Компьютер способен понимать вопросы в привычной человеку форме. Одной из перспектив коммерческого использования своей разрботки IBM видит медицинскую диагностику. Думаю многие смогут назвать десятки способов применения экспертной системы, обладающей способностью семантического анализа естественного языка.

Все эти примеры мотивируют с одной стороны, но пугают с другой. Если машины заменят водителей, продавцов, рабочих на заводах, найдется ли новое место для этих людей?

Симптомы новой экономики и пути к выздоровлению.

Технологический прогресс уже сейчас изменяет структуру экономики. Кто-то выигрывает от этих изменений, а кто-то остается ни с чем. Авторы книги выделяют три пересекающихся класса победителей и проигравших:

• Высококвалифицированные и низкоквалифицированные рабочие. В течении последних 40 лет разрыв в уровне доходов выпускников вузов и тех, кто получил только среднее образование, постоянно растет. Более того, уровень зарплат некоторых рабочих с средним образованием за последние годы начал падать.
• “Суперзвезды” против всех остальных. Во многих отраслях лучшие представители профессии получают на порядок больше своих менее успешных коллег. Цифровые технологии сделали рынок труда глобальным и открытым и все стремятся получить лучших из лучших в свой штат. Достаточно сравнить зарплату CEO и рядового инженера. Другой пример — поп-музыка, где глобальные знаменитости полностью затмевают своих локальных коллег.
  
• Капитал против труда. По мере того как современные технологии заменяют труд рабочих, возрастают доходы владельцев оборудования и снижается оплата труда. Это становится заметно даже в таких странах как Китай, где оплата труда рабочего не слишком высока. Тем не менее, крупнейший контрактный производитель электроники Foxconn планирует за три года поднять число роботов на своих заводах с сегодняшних 10.000 до миллиона, уволив при этом часть рабочих.

Разрыв в обществе нарастает. Свидетельством этому недавние акции “Захвати Уолл-стрит”.
К похожим волнениям привел великий промышленный переворот 18го века. Многим рабочим казалось, что новые станки оставят их без работы, но в конце концов это закончилось преобразованием структуры экономики, созданием новых отраслей и рабочих мест, грандиозным увеличением общего уровня благосостояния. Авторы книги полагают, что разворачивающаяся на наших глазах цифровая революция также открывает множество новых возможностей. Но чтобы ими воспользоваться, нужно готовиться к переменам, продвигать их.

Поставив этот диагноз, экономисты предлагают ряд мер, которые помогут “оздоровить” экономику, ускорить инновационные преобразования и развитие человеческого капитала чтобы идти в ногу с технологическим прогрессом. Следующие 19 шагов озвучены в книге:

Образование

1. Инвестиции в образование. Начать можно просто путем увеличения заработной платы учителей, чтобы самые лучшие и яркие стремились оказаться в этой профессии, как поступают многие представители других наций. Американские учителя зарабатывают на 40% меньше чем средний выпускник вуза. Учителя — одни из самых важных создателей национального богатства. Обеспечивая увеличение качества и количества квалифицированной рабочей силы они дают нам двойной выигрыш путем ускорения экономического роста и снижения неравенства зарплат.

2. Сделать учителей более ответственными за результаты путем, к примеру, отказа от постоянных контрактов. Это должно стать частью сделки за увеличение заработной платы.

3. Отделить процесс преподавания от процессов тестирования и сертификации. Сфокусировать образовательный процесс в большей степени на проверяемые результаты и измеряемые показатели эффективности и в меньшей на создание сигналов благополучия, усилий или престижа.

4. Увеличить количество учебных часов для учеников K-12. Одна из причин, по которой американские школьники отстают от своих международных сверстников заключается в том, что каждый год они получают примерно на месяц меньше уроков.

5. Увеличить процент квалифицированной рабочей силы в Соединенных Штатах путем поощрения квалифицированной иммиграции. Предложить green-карты для иностранных студентов, получивших ученые степени, особенно по научным и инженерным специальностям в проверенных университетах. Расширить программу виз H-1B. Квалифицированные рабочие в Америке часто создают большую ценность, когда работают вместе с другими квалифицированными кадрами. Собрав их вместе можно ускорить инновации и экономический рост в мире.

Предпринимательство

6. Обучать предпринимательству как важному навыку не только в элитных бизнес школах, но и через традиционное высшее образование. Воспитать широкий класс малых предпринимателей в сфере технологий путем обучения основам создания и управления бизнесом.

7. Поддержать предпринимательство в США путем создания специальной категории виз для предпринимателей, которые хотят создать бизнес в США, как это сделано в Канаде и других странах.

8. Создать клиринговые центры и базы данных для упрощения создания и распространения шаблонов новых бизнесов. Такие пакеты услуг для стартапов могут включать всё начиная от франчайзинга и заканчивая цифровыми “сборниками рецептов”, которые предоставят шаблонную структуру по организации бизнеса. Тренировки по профессии должны дополняться советами по предпринимательской деятельности.

9. Резко снизить государственные барьеры, мешающие созданию новых бизнесов. В слишком многих отраслях для создания фирмы требуется получение официальных разрешений от нескольких агентств на нескольких административных уровнях. Очень часто эти сложности имеют неявной целью сохранение ренты от владельцев существующих бизнесов ценой не созданных новых бизнесов и рабочих мест.

Инвестиции

10. Инвестировать в обновление национальной коммуникационной и транспортной инфраструктуры. Американская ассоциация инженеров-строителей поставила общую оценку три существующей инфраструктуре. Её совершенствование принесет ощутимую выгоду, оказывая содействие потоку идей, людей и технологий. Это также приведет к прямому созданию новых рабочих мест. Не нужно быть ярым сторонником кейнсинанства чтобы поверить в то, что нет лучшего времени для таких инвестиций, чем в условиях слабого рынка труда, сложившихся сегодня.

11. Увеличить финансирование фундаментальных исследований и наших выдающихся госудатственных R&D институтов, таких как национальный научный фонд (NSF), национальные институты здравоохранения (NIH), агентство по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам (DARPA) с обновленным фокусом в сторону нематериальных активов и бизнес-инноваций. Как и другие формы фундаментальных исследований, такие виды инвестиций часто недофинансируются частными инвесторами из-за создаваемых побочных результатов.

Законы, предписания и налоги

12. Сохранить относительную гибкость американского рынка труда путем сопротивления существующим попыткам регулирования найма и увольнений. Парадоксально, но запрет на увольнения может привести к снижению занятости, увеличивая риски для фирм при наборе нового персонала, особенно если они экспериментируют с новыми продуктами или бизнес моделями.

13. Увеличить относительную привлекательность найма персонала, в сравнении с покупкой нового оборудования. Это может быть сделано путем, к примеру, снижения налогов на зарплату и предоставления субсидий или налоговых послаблений для тех, кто нанимает людей, бывших безработными в течении длительного срока. Издержки можно возместить путем увеличения налогов на загрязнение окружающей среды или использование дорог в часы пик.

14. Отделить социальные пакеты от места работы чтобы увеличить гибкость и динамизм рабочей силы. Привязка медицинских и прочих обязательных услуг и льгот к месту работы усложняет людям переход с одной работы на другую или начало нового бизнеса. К примеру, много потенциальных предпринимателей заблокированы необходимостью поддержки медицинской страховки. Среди прогрессивных стран в этой области — Дания и Нидерланды.

15. Не надо рваться регулировать новые сетевые бизнесы. Некоторые наблюдатели полагают что краудсорсинговые бизнесы, такие как Amazon Mechanical Turk эксплуатируют своих подписчиков, и, следовательно, они требуют нормативной поддержки. Тем не менее, разработчикам таких экспериментальных платформ должна быть предоставлена максимальная свобода для инноваций и эксперимента, особенно в этот ранний экспериментальный период.

16. Ликвидировать или сократить массивные ипотечные субсидии. Они обходятся нам более чем в 130 миллиардов долларов в год, которые могли бы принести гораздо больше пользы, будучи вложенными в разработки и образование. Владение домом безсуловно приносит много пользы, но снижает мобильность рабочей силы и гибкость экономики, что идет в конфликт с возрастающей необходимостью быть динамичными.

17. Сократить огромные явные и неявные субсидии финансовым учреждениям. Этот сектор привлекает непропорциональное число лучших и ярчайших умов и технологий, от части от того, что государство гарантирует правило “слишком большой чтобы обанкротиться” для таких институтов.

18. Реформировать патентную систему. Помимо того, что оформление хорошего патента требует годы из-за накопившейся очереди и нехватки квалифицированных экспертов, выпускается очень много низкокачественных патентов, которые засоряют наши суды. Как результат — патентные тролли замораживают инновации вместо того чтобы поощрять их.

19. Сокращать, а не увеличивать, действие авторских прав и увеличивать гибкость “честного использования”. Копирайт покрывает слишком много цифрового контента. Вместо того, чтобы поощерять инновации, как написано в Конституции, чрезмерные ограничения такие как акт Сонни Боно тормозят креативное переиспользование и смешение разного контента.

Заключение

Вопросы, обсуждаемые в книге, отнюдь не новы ( стары как мир ), но в то же время актуальны как никогда. О необходимости модернизации говорят даже у нас (достаточно вспомнить речи нашего президента), хоть и делается очень мало. Чудесные возможности, которые готовит нам будущее, не висят на деревьях как яблоки и груши, для их осуществления предстоит решить задачи, правильного подхода к которым мы просто не знаем. Те из нас, кто на профессиональном уровне сталкивался с задачами, описанными в книге: распознаванием речи и образов, извлечением семантической информации из текста, управлением транспортом знают, что “волшебных” решений здесь просто нет.
Многим известны три закона, сформулированные фантастом и футурологом, сэром Артуром Кларком:

1. Когда уважаемый, но пожилой учёный утверждает, что что-то возможно — он почти наверняка прав. Когда он утверждает, что что-то невозможно — он, весьма вероятно, ошибается.
2. Единственный способ обнаружения пределов возможного состоит в том, чтобы отважиться сделать шаг в невозможное.
3. Любая достаточно развитая технология неотличима от магии.

Для многих людей современные технологии уже неотличимы от волшебства. И создается впечатление, что прогрессу информационных технологий не будет конца. Но раскрывающийся перед нами горизонт цифрового будущего может хранить в себе как грандиозные возможности, так и огромные разочарования. Чем-то это напоминает космические мечты и надежды середины двадцатого века.

В 1942 году был произведен первый запуск баллистической ракеты Фау-2, в 1957 году выведен на орбиту первый искусственный спутник Земли — Спутник-1, в 1961 году совершен первый пилотируемый космический полет с Юрием Гагариным на борту, а в 1969 году в члены экипажа Апполона-11 стали первыми людьми ступившими на поверхность Луны.. Наверное многим людям тогда казалось что не за горами полеты к другим планетам, а потом и межзвездные путешествия, встречи с инопланетными цивилизациями. Великие фантасты тех времен: Айзек Азимов, Станислав Лем, Братья Стругацкие рассуждали о проблемах нашего космического будущего. Всего за 30 лет было достигнуто то, что считалось сферой фантазий, и, казалось, что для технического прогресса нет нерешаемых задач. Но а что потом…

Сейчас, когда взор лучших умов человечества спустился со звезд на землю, на острие наших надежд находятся компьютерные технологии. Кажется, что здесь нет тех фундаментальных физических барьеров которые встали на нашем пути в космос. Эволюционное развитие информационных и коммуникационных технологий, появление новых киберфизических систем изменят привычную нам жизнь. Или же косность, инертность нашего мышления не дадут реализоваться открывающимся возможностям?

Так или иначе, экономика меняется и нужно быть готовым измениться самому, чтобы не остаться проигравшим в гонке против машины.