6. Великий спор об инновациях

В течение нескольких недель в начале 2016 года можно было видеть занимающийся над горизонтом рассвет новой и яркой технологической эпохи. Пока колонны грузовиков ехали по Европе, их водители расслаблялись и на несколько часов передавали управление компьютерам. Посреди Атлантического океана приземлилась многоразовая ракета частной космической компании SpaceX, способная доставлять в космос спутники на управляемом компьютером носителе. А в Сеуле построенная Google мощная система искусственного интеллекта AlphaGo победила лучшего в мире игрока в го — игре с намного большим числом потенциальных ходов, чем поддается прямому перебору, в отличие от шахмат.

Менее чем за два десятилетия текущего тысячелетия человечество создало новые технологии, казалось бы, с безграничными возможностями практического применения. Тем не менее даже когда мир с удивлением наблюдал за этими чудесами, дискуссии о будущем пронизывал глубокий пессимизм. Примерно в это же время экономист из Северо-Западного университета Роберт Гордон опубликовал впечатляющую книгу о прошлом и будущем роста эффективности производства в США — The Rise and Fall of American Growth: The U. S. Standard of Living Since the Civil War («Рост и падение уровня эффективности производства в США: Уровень жизни в США со времен гражданской войны»). В ней он утверждал, что волна инноваций во второй половине XIX века преобразовала богатые экономики и создала предпосылки для быстрого роста производительности труда в течение ста последующих лет. Электричество и автомобили, канализация и современная медицина заложили основу для десятилетий глубоких перемен, создавших современный мир.

В недалеком будущем Гордон не видит возможности повторения подобной картины. По его мнению, цифровая революция хотя и важна, но сравнительно ограничена по своему трансформационному потенциалу. Десятилетия развития информационных технологий не породили ничего похожего на резкий рост производства на душу населения (с учетом инфляции), который можно было наблюдать в промышленно развитых странах в середине XX века (рис. 6.1). Ожидаемая продолжительность жизни растет не так быстро, как когда-то. Предсказания светлого будущего, широко распространенные в 1950-х и 1960-х годах и опиравшиеся на появление робототехники, прогресс в ракетостроении и изобретение мощных компьютеров, не смогли воплотиться в жизнь. Окружающий мир сам был лучшим доказательством правоты Гордона. Компьютеры, чудесные плоды цифровой революции, стали быстрее, приобрели новые возможности, но оплата труда многих рабочих с учетом инфляции росла совсем не так, как пятьдесят лет назад. Население стран с самой богатой экономикой скорее обозлено и разочаровано, чем удовлетворено и оптимистично.

Рис. 6.1. Головоломка производительности.

Ежегодное изменение производительности труда в США, %

Вопрос, на который трудно ответить, заключается в том, будет ли технология по-прежнему разочаровывать людей. Когда машины станут беседовать с нами на человеческом языке, а беспилотные автомобили правильно и вовремя доставлять драгоценные товары прямо к дому, предвосхищая желания клиента, — будет ли мир по-прежнему чувствовать себя застрявшим в тупике, как сегодня? Гордон и многие другие ученые утверждают, что да. Цифровые технологии, хотя и великолепно смотрятся, не могут обеспечить такого же качественного улучшения уровня жизни, как фундаментальные изобретения конца XIX века. Хотя инновации, порожденные цифровыми технологиями, и будут стимулировать рост экономики, он столкнется с серьезными препятствиями в виде старения населения и увеличения неравенства.

Оптимисты, которых тоже предостаточно, говорят «нет». Они предлагают потерпеть. И у них более серьезные аргументы.

У пессимистов большое начальное преимущество: данные на их стороне. В качестве ключа к долгосрочному повышению доходов и уровня жизни экономисты называют рост производительности труда, то есть численное значение количества продукции с единицы земли, рабочей силы и капитала. В первые десятилетия после Второй мировой войны производительность в странах с богатой экономикой резко возросла, но в 1970-х так же резко упала. В конце 1990-х она снова вернулась на утраченный уровень, особенно в США, и многие экономисты объявили, что информационные технологии наконец стали давать плоды. Тем не менее к середине 2000-х годов этот бум, вернее, бледное подобие бума, снова прекратился, и перспектив его возобновления нет.

По мнению Гордона, это все, чего можно было достигнуть. По его словам, скачок экономического роста, связанный с технологическим бумом, представлял собой получение прибыли от перевода информации на цифровые носители, распространения персональных компьютеров и Интернета. Хотя последние технологические достижения выглядели впечатляюще, их оказалось недостаточно для повышения производительности труда. Мобильная связь и социальные сети не слишком меняют способность человечества производить больше из меньшего. Перефразируя венчурного капиталиста Питера Тиля, нам обещали летающие автомобили, но вместо этого дали социальные сети. Беспилотные автомобили не ускоряют экономического роста, поскольку производительность труда человека, едущего в автомобиле, не меняется в зависимости от того, за рулем он или нет.

Между тем, отмечают пессимисты, прогресс в вычислительной технике, позволивший достичь существующих сегодня технологий, замедляется. На протяжении полувека инженеры мерилом прогресса для инженеров было универсальное эмпирическое правило, известное как закон Мура и названное в честь основателя Intel Гордона Мура (глава 4). В соответствии с ним, количество транзисторов на кристалле микросхемы удваивается каждые два года. Этот впечатляющий рост позволил производителям вычислительной техники миниатюризировать свою продукцию, перейдя от дорогостоящих, занимающих целые залы энергоемких машин к суперкомпьютерам, которые мы сегодня носим в карманах. К сожалению, закон Мура перестает действовать.

С учетом всего вышесказанного, утверждает Гордон, перспектива технологического возрождения в первой половине третьего тысячелетия кажется довольно мрачной. Неужели все действительно так?

Некоторые экономисты задаются вопросом, не является ли указанная проблема лишь статистической иллюзией: экономические оценки просто не поспевают за технологическими изменениями? Стоимость, произведенную в сфере услуг и информационных технологий, на которые приходится все больше экономической активности, оценить гораздо труднее, чем результаты работы фабрик или ферм. Многие чудесные новые цифровые товары — вроде «Википедии» или набора услуг Google — бесплатны. Более того, увеличение потребляемой стоимости все больше и больше является результатом улучшения качества или персонализации — здесь можно вспомнить, например, о персональных списках воспроизведения музыки или видео, составленных с учетом вкусов слушателя. Государственные статистики изо всех сил стараются уловить подобные нюансы, и хотя неверная методика измерений вносит свою долю в то, что производительность труда показывает незначительный рост, специалисты не склонны считать эту методику самым важным фактором. Множество подобных проблем возникало и с определением государственных статистических показателей в 1990-е годы, когда входящая в их число производительность труда стремительно росла. Поэтому сейчас, когда исследователи пытаются оценить методическую ошибку в определении стоимости, создаваемой новыми технологиями, они приходят к величинам, значительно меньшим, чем оценки потерь стоимости от вялой динамики производительности труда.

В общем, хотя теория Гордона неплохо объясняет некоторые досадные экономические неудачи нескольких последних десятилетий, не стоит применять ее к будущему. На самом деле в понимании характера технологических изменений пессимисты делают три ошибки.

Прежде всего, они недооценивают совокупный эффект экспоненциального роста вычислительной мощности. Закон Мура действительно теряет силу, но долгое время его безотказного действия подвело технологии к границе новых удивительных открытий. Как утверждают в нескольких последних книгах ученые из Массачусетского технологического института Эрик Бринолфссон и Эндрю МакАфи, процессы экспоненциального роста обманчивы. Они цитируют старую притчу, в которой человек изобрел шахматы и принес их радже. В качестве оплаты он попросил рис, количество которого надлежало рассчитать следующим образом: одно зерно за первую клетку шахматной доски, два — за вторую, четыре — за третью и так далее, удваивая количество зерен на каждом следующем квадрате. Раджа охотно согласился, думая, что общее количество будет невелико. Тем не менее на второй половине доски цифры оказались уже огромны: 4 млрд зерен уже на первой ее клетке. Соответственно, за каждый новый квадрат следовала плата, столь же большая, как все предыдущие, вместе взятые.

Аналогичным образом ранние удвоения вычислительной мощности обеспечили важные, но скромные улучшения. Но с течением времени каждое последующее ее поколение обеспечивает импульс, равный всем предыдущим, вместе взятым. За последнее десятилетие пессимистов неоднократно удивляло достижение технологических целей, еще совсем недавно казавшихся очень далекими. В середине 2000-х беспилотные автомобили виделись явлением, далеко выходящим за пределы возможностей существовавших тогда технологий. Всего через несколько лет Google выпустил подобные машины на городские улицы, а сегодня большинство производителей реализуют в своих авто значительное количество автономных функций. Победа AlphaGo также случилась гораздо раньше, чем предполагалось. Вне зависимости от того, в какой мере оправдывается закон Мура, каждое следующее поколение теперь все равно обеспечит гораздо больший вклад в прогресс вычислительных технологий, чем все прошлые удвоения.

Вторая причина оптимизма заключается в том, что закон Мура в любом случае больше не является препятствием для технологического прогресса. Производители интегральных микросхем экспериментируют с новыми конструкциями и материалами, чтобы добиться улучшения их работы и после того, как закон Мура перестанет работать. Такие компании, как Amazon и Google, обеспечивают множество облачных вычислений. Это означает, что возможности пользовательского устройства мало зависят от используемых в нем микросхем. Улучшение вычислительной мощности также было дополнено усовершенствованием алгоритмов. Победа AlphaGo стала возможной за счет не только грубой вычислительной силы, но и изощренного машинного интеллекта, «продумывающего» способы победы над противниками.

В совокупности эти факторы означают, что для увеличения мощности и возможностей «думающих» машин существует гораздо больше путей. Они также позволяют предположить, что прогресс, достигнутый в области вычислительной мощности, не просто способствует росту экономики, мало-помалу давая возможность выполнять работу все быстрее с помощью все более компактного устройства — нет, на каждом этапе технология достигает все новых горизонтов, открывая пользователям принципиально новые возможности.

Если это правда, то почему технологический прогресс не привел к большему росту и как мы можем быть уверены, что последний будет возможен в будущем? Третья и самая сильная причина оптимизма заключается в том, что для обучения применению новых мощных технологий требуется время.

Гордон несколько несправедлив к цифровой революции. Он справедливо называет крупные инновации, такие как электрификация и автомобили, в качестве причины роста производства на душу населения, который богатые страны мира переживали с конца XIX до середины XX века. Однако он не уделил должного внимания важнейшему вопросу: на реализацию потенциала этих инноваций пришлось потратить довольно много времени. Ученые, экспериментировавшие с электричеством, к 1890 году добились важных успехов в фундаментальных областях знаний, но тем не менее приложения, повышающие эффективность производства, стали использоваться далеко не сразу. Они потихоньку распространялись при помощи компаний, искавших хитроумные новые способы задействования электричества. Например, телеграфия появилась довольно давно, но широкая электрификация домов и заводов, приведшая к росту производительности труда, была достигнуты гораздо позже.

Чэд Сайверсон из Чикагского университета отмечает, что рост производительности в век электричества был неравномерным. Он сравнивает кривые производительности труда в эпохи электрификации и компьютеризации. Линии этих графиков удивительно похожи (рис. 6.2).

Рис. 6.2. Дежавю. Сравнительная производительность труда в США

Задержка между появлением технологии и полноценным ее использованием в основном обусловлена временем, необходимым для выяснения того, как наилучшим образом применить новейшие открытия и соответствующим образом перестроить окружающий мир. Например, первые безлошадные повозки появились в конце XIX века, но число автомобилей существенно увеличилось лишь много позже. Во-первых, производители должны были понять, как снизить расходы, правительствам следовало изменить правила поведения на дорогах и вложить деньги в новые формы инфраструктуры, различным фирмам нужно было поэкспериментировать с автомобильными бизнес-моделями. Люди накапливали необходимый опыт вплоть до последних десятилетий XX века, когда появление гипермаркетов повысило производительность в розничном секторе США.

Эта динамика означает, что рост производительности всегда является отражением технологического развития, произошедшего несколько раньше — в среднем, от 5 до 15 лет (а иногда, как считают экономисты Сусанто Басу из Бостонского колледжа и Джон Фернальд из Федерального резервного банка Сан-Франциско, и больше). Повышение производительности в конце 1990-х — начале 2000-х годов большей частью основывалось на внедрении программных систем для управления предприятием, разработанных гораздо раньше; вклад компаний, зарабатывавших деньги при помощи Интернета, был сравнительно небольшим. Точно так же должно пройти некоторое время, прежде чем такие вещи, как беспилотные автомобили, начнут способствовать экономическому росту. Более того, мы не можем себе представить, что произойдет, когда сегодняшние технологии наконец начнут влиять на этот показатель. Карл Бенц и Генри Форд могли бы рассматривать автомобиль как улучшенную версию безлошадной кареты, помогающей людям путешествовать дальше, быстрее и не зависеть от животных. Но они не могли предвидеть, что машины приведут к резким изменениям городского ландшафта, или что в один прекрасный день международная торговля начнет расширяться благодаря системе, в которой контейнеры перегружаются с судов на грузовики.

Точно так же мы не можем предвидеть варианты использования в отдаленном будущем и долгосрочные последствия появления беспилотного автомобиля. Почти наверняка его будут применять не так, как сегодняшние автомобили, управляемые людьми. Вместо этого изменится сама фундаментальная природа этой техники. Гораздо меньше людей захотят купить себе такую машину, вместо этого нанимая такси без водителя лишь тогда, когда в нем возникнет необходимость. Дороги лучшего качества и сокращение потребности в парковках могут изменить структуру городов. Многие перевозки вполне могут осуществляться на машинах, в которых вообще нет людей. Мы сможем заказать из дома все, что нам нужно, просто попросив об этом вслух. Например, захотев гамбургер, достаточно будет просто сказать об этом — и домашний компьютер отправит запрос в местный ресторан. А тот отправит еду в пункт назначения в крошечном беспилотном автомобиле. Компьютеры, которые достаточно умны, чтобы управлять машинами в условиях плотного трафика (а они будут способны на гораздо большее), могут использоваться в самых разных областях — для проведения операций, обучения студентов разговорной речи, управления фермами и энергосистемами и т. д.

Сегодня компьютеры достаточно компактны и дешевы, чтобы использовать их где угодно и устанавливать во что угодно. Развитый искусственный интеллект позволит им манипулировать физическим миром так, как мы даже не можем себе вообразить. Однако легко понять, что преобразования в обществе и экономике, обусловленные этими инновациями, будут столь же радикальными, как и произведенные некогда канализацией, автомобилями и электричеством.

Некоторый пессимизм вполне оправдан, хотя Гордон и его соратники не разделяют эти настроения. Если сейчас трудно представить, как именно контролируемый искусственным интеллектом дом или автомобиль изменят нашу жизнь в будущем, то вообразить затруднения общества, которому придется приспосабливаться к этим переменам, гораздо проще. Перспективные технологии — такие как беспилотные автомобили и летательные аппараты — уже столкнулись с юридическими препонами. Правительства изо всех сил пытаются установить правила сбора и использования огромных объемов персональных данных, полученных от смартфонов и других подключенных к сети устройств, даже несмотря на уже открытое опасение общественности, что эта информация может использоваться для слежки за людьми со стороны властей. Прежде чем канализация, электричество и автомобили смогли изменить мир, странам пришлось годами вкладывать деньги в новую инфраструктуру и экспериментировать с законами и нормативными актами, чтобы точно определить, кто и на каких условиях должен владеть и управлять такими сетями. Пришлось разработать новые культурные нормы, определяющие, какое поведение является уместным в той или иной ситуации, а какое нет. В течение нескольких следующих десятилетий человечеству снова предстоит пройти через подобное, и это замедлит распространение новых изобретений, а также ослабит их влияние на экономику.

Однако самой сложной проблемой станет справиться с воздействием этих новых технологий на рынки труда и зарплату работников. Действительно, не исключено, что проблемы рынка труда уже оказывают серьезное пагубное воздействие на использование новых технологий и рост производительности. В последние десятилетия рост заработной платы большинства работников в странах с богатой экономикой замедлился сильнее, чем экономический рост. В то же время сегодняшний низкий уровень безработицы, по-видимому, уже не в такой степени вызывает рост зарплат, как раньше (рис. 6.3). Ортодоксальные экономисты привыкли считать производительность труда определяющим фактором заработной платы: чем продуктивнее трудятся рабочие, тем больше они получают. Но некоторые уже начинают задаваться вопросом, будет ли связь между низкой производительностью труда и низким уровнем доходов работать в обоих направлениях.

Низкая зарплата позволяет компаниям с большой выгодой нанимать сотрудников для низкоквалифицированной работы и продолжать использовать людей, даже несмотря на то, что их могли бы заменить роботы или программное обеспечение. Например, магазинам нет смысла инвестировать в автоматические кассы, когда вокруг достаточно дешевой рабочей силы. Некоторые экономисты, например, Жуан Пауло Пессоа и Джон ван Ринен из Лондонской школы экономики, считают, что низкие зарплаты в Великобритании, уменьшившиеся во время мирового экономического кризиса 2008 года, объясняют слабый рост производительности труда во время последующего восстановления экономики, поскольку компании не имели стимула интенсифицировать производство. Аналогичным образом изобилие дешевой рабочей силы объясняет, почему в экономике США в последние годы наблюдается подъем занятости, но почти нет роста заработной платы.

Рис. 6.3. Показатели заработной платы.

Изменения ежегодного реального роста почасовой заработной платы в период между 2000–2007 гг. и 2007–2014 гг., %

По мере увеличения количества и качества предоставляемых технологиями возможностей работодатели находят способы заменить ими работников и тем самым увеличить свою прибыль. Однако людям нужно есть, и, когда их увольняют в одном месте, они, как правило, стараются найти другое. Вследствие большого притока трудящихся, конкурирующих за рабочие места, уровень заработной платы стагнирует или даже падает. В конечном итоге из-за малой зарплаты компаниям становится выгодно нанимать людей для выполнения малопроизводительных задач, а кроме того, это делает непривлекательными инвестиции, которые иначе позволили бы сэкономить на дорогостоящей рабочей силе. В особенности это касается новых средств автоматизации или машинного обучения, используемых для решения задач, выполнение которых людьми экономически оправданно лишь при условии, что их зарплаты не слишком высоки.

Адаптация бизнеса и экономики в целом к технологическим изменениям наверняка вызовет серьезнейшие социальные и политические трудности в период до 2050 года. Появление на дорогах беспилотного транспорта приведет к быстрой ликвидации десятков миллионов рабочих мест во всех богатых странах. Умные системы искусственного интеллекта могут лишить работы еще десятки миллионов людей — начиная со служб поддержки клиентов и ассистентов в офисах, а затем постепенно переходя к образованию и медицине, финансам и бухгалтерскому учету. Впрочем, кое-кто наверняка получит фантастическую выгоду от этих нововведений, поскольку владеет долей в прибыльных компаниях или обладает навыками, дополняющими искусственный интеллект. Но перед гораздо большим числом людей замаячит перспектива увольнения, и они будут вынуждены конкурировать между собой за другую работу или согласиться на снижение зарплаты для сохранения нынешнего места.

Эта модель сделает людей и экономику в целом беднее, чем должно быть. К сожалению, простых решений здесь нет. Правительства могут начать выплачивать более крупные субсидии на заработную плату или даже вводить безусловные выплаты всем гражданам в виде базового дохода. Но это было бы довольно дорогостоящим мероприятием и потребовало бы взимания больших налогов с тех, кто обогатился за счет новых технологий. Даже если бы подобный закон и был принят, у общества в целом все равно могут возникнуть трудности с адаптацией к жизни, в которой работать необязательно.

Еще один вариант — создание рабочих мест для безработных. Но это будет дорого и расточительно. Или же просто возрастет неравенство в обществе, и технологии создадут многочисленный низший класс неквалифицированных рабочих.

Существует прецедент трудной адаптации общества к переменам. В начале эры индустриализации на фабриках произошел скачкообразный рост занятости, превосходящий возможности общества. Рабочие наводнили трущобы в городах, не имеющих инфраструктуры, необходимой для обеспечения такого количества людей чистой водой, достойным жильем, средств удаления мусора и отходов жизнедеятельности. В результате ужасные условия жизни привели к гибели миллионов людей. А выжившие работали за гроши. Потеря работы означала нищету и смерть. Лишь после многих лет зарождения рабочих организаций, социальных волнений, политических реформ и в некоторых случаях революций социальные институты эволюционировали, способствуя более широкому распределению благ, принесенных техническим прогрессом. Эти изменения, позволившие трудящимся жить дольше, быть здоровее, получать лучшее образование, экономить и инвестировать, также повысили способность экономики расти за счет использования новых технологий.

Отчасти рост производительности труда и объема производства сдерживается противоречиями между новыми цифровыми технологиями и социальными институтами XIX и XX веков. Без реформ и инвестиций экономика будет продолжать функционировать, имея огромный балласт из малозанятых низкоквалифицированных рабочих. Это обстоятельство будет сдерживать рост зарплат и препятствовать внедрению умных роботов и думающих машин. Если в ближайшие десятилетия общество найдет пути, позволяющие трудящимся более избирательно подходить к вопросам выбора места работы, у работодателей может возникнуть стимул для более эффективного использования как технологий, так и человеческого труда. Это может вернуть темпы роста производительности на уровень старого доброго XX века и сделать жизнь всех людей гораздо лучше.