Но помимо вышеописанных расхождений в методологии, я считаю, что если использовать только один подход – основанный на оценке возможности автоматизации отдельных задач, – то мы упускаем из виду совершенно отдельную проблему: потери рабочих мест в результате внедрения новых бизнес-моделей, разработанных на основе ИИ. Я назову свой подход отраслевым, чтобы разграничить его и те два подхода, о которых шла речь выше. В какой-то степени он сформировался под влиянием моей собственной работы. Прежние исследования проводились в основном экономистами, в то время как я – технический специалист и венчурный инвестор. Экономисты, делая свои прогнозы, оценивали задачи, решаемые специалистом-человеком, и выясняли, способна ли их решить машина. Другими словами, целью этого подхода было установить, можно ли полностью заменить работника-человека машиной.

Мой опыт подсказывает мне, что следует подходить к проблеме иначе.

Когда-то я работал над превращением передовых технологий на основе ИИ в полезные продукты, а теперь, став венчурным инвестором, я финансирую и помогаю строить новые стартапы. Поэтому я вижу, что ИИ создает две разные угрозы для рынка труда: автоматизация отдельных профессий и потеря рабочих мест из-за коренных преобразований в разных отраслях. Многие компании, в которые я инвестировал капитал, хотели создать на основе ИИ один продукт, способный выполнять конкретный вид деятельности: например, робота, который мог бы поднимать и перемещать продукцию вместо работника склада, или алгоритм для автономного транспортного средства, справляющийся с основными задачами таксиста. В случае успеха эти компании начнут продавать свой продукт другим компаниям, а те станут увольнять лишних работников. Именно такой тип однозначной замены, вызывающий потерю рабочих мест, рассматривается экономистами, которые придерживаются подхода, основанного на автоматизации задач. И я считаю тридцативосьмипроцентную оценку PwC оправданной для этой категории.

Но существует и совершенно другой тип стартапов, которые с первых шагов строят свою работу на принципиально новом подходе. Эти компании не стремятся заменить одного сотрудника-человека на одного робота, справляющегося с теми же задачами; скорее они ищут новые пути удовлетворения основных человеческих потребностей, применяя революционные отраслевые решения.

Яркими примеры компаний такого типа – это Smart Finance (система, выдающая кредиты на основе решений ИИ), F5 Future Store (китайская сеть автоматизированных супермаркетов наподобие Amazon Go) и Toutiao (использующее алгоритмы новостное приложение без редакторов).

Алгоритмы не вытесняют работников из таких компаний просто потому, что людей там не было с самого начала. Но так как более низкие цены и лучший сервис позволяют этим компаниям захватить большую долю рынка, они будут оказывать давление на своих конкурентов, которые пока еще держат штат сотрудников. И этим конкурентам тоже придется измениться – провести реструктуризацию рабочих процессов, использовать ИИ и сократить число сотрудников, – в противном случае им грозит разорение. Так или иначе, конечный результат тот же: рабочих мест станет меньше.

Утрата рабочих мест, к которой могут привести такие процессы, почти не рассматривается в исследованиях экономистов. Очевидно, что работа редактора новостей включает десятки задач, которые нельзя алгоритмизировать. Машины не могут читать и понимать новости и тематические статьи, субъективно оценивать, насколько интересен аудитории конкретный материал, или общаться с журналистами и другими редакторами. Но когда основатели Toutiao занимались разработкой своего приложения, они и не искали алгоритм, который выполнял бы все перечисленные задачи. Вместо этого они попытались понять, как новостное приложение может выполнять свою основную функцию без редактора, а когда поняли, то просто использовали подходящий алгоритм ИИ.

Я считаю, что принципиально новые продукты такого рода могут лишить работы примерно 10 % трудящихся в США. Больше всего этот процесс затронет отрасли, в которых значительный объем рутинных задач по оптимизации сочетается с внешним маркетингом или обслуживанием клиентов: фастфуд, финансовые услуги, безопасность, даже рентгенологию. Грядущие изменения нанесут значительный урон рынку труда в секторе «Человекоориентированные специальности», поскольку компании предпочтут передать задачи, связанные с общением, небольшим группам работников, в то время как алгоритмы будут выполнять большую часть тяжелой работы за кулисами. Результатом может стать хоть и не полное, но все же значительное сокращение рабочих мест в этих областях.