「未来は仕事から外れています。テクノロジー、自動化、そしてそれらを恐れる価値はあります」

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「未来は仕事から外れています。テクノロジー、自動化、そしてそれらを恐れる価値はあります」
「未来は仕事から外れています。テクノロジー、自動化、そしてそれらを恐れる価値はあります」
Anonim

技術の進歩は多くの職業に終​​止符を打ち、人々を失業させます。これは頻繁に話されるので、私たちは単に恐れることにうんざりしているように見えます。それにもかかわらず、英国の経済学者ダニエル・サスキンドは、多くの国が深刻な不況に陥っている現在、人類は前例のない労働の自動化の危機に瀕していると確信しています。本の中で「仕事のない未来。 Yandexが英語から翻訳した「Technology、Automation and Is It Worth Fearing」(Individuum Publishing House)。翻訳者はAlexander Dunaevが編集し、21世紀に技術的失業がどのように発展するかを語り、「人を置き換える」という誤解を解き明かすことを約束します。ロボットで」。

これは、機械翻訳を使用して公式にロシア語に翻訳された最初の本です。 N + 1は、機械が人を補完する力から人に取って代わる力にどのように変換されるかについての彼女の文章を読むように読者を招待します。アルゴリズムが翻訳に対応するレベルを明確に示すために、人が編集していないテキストの断片が個別に強調表示されます。

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構造的技術的失業

数年前、Facebookの創設者の1人であるChris Hughesは、影響力のある経済学者や高位の政治家との夕食会に出席しました。オバマ経済諮問委員会の議長であるジェイソン・ファーマンも今晩招待され、聴衆にデジタル競争力について講演しました。仕事の未来に興味を持っていたヒューズは、「人工知能を増やし、仕事を減らす可能性のある未来をどの程度正確に計画していますか?」という質問でスピーチを中断しました。ヒューズによれば、ファーマンは「彼の苛立ちをかろうじて隠している」と答えた。「300年の歴史はこれが起こらないことを示している」。

私の経験では、前の章で探求された「摩擦的な」技術的失業の考えは、通常、経済学者によって軽視されています。仕事が多い未来は簡単に想像できますが、すべての人ができるわけではありません。しかし、ヒューズはファーマンに別の問題について尋ねました。彼は、人々にとって十分な仕事がない未来に備えるために何が行われているのかを知りたがっていました-期間。十分な仕事がまったくないシナリオは、「構造的」技術的失業として特徴付けることができます。これは、ファーマンなどのほとんどのエコノミストが検討する意欲がはるかに低い可能性です。

彼らは正しいですか? 3世紀にわたる根本的な技術変化の後も人々がまだ十分な仕事をしているという事実は、これが常に当てはまるということを私たちに教えてくれますか?そうは思わない。はい、歴史は過去にほぼ完全雇用を提供するのに十分な需要があったことを示しています。しかし、これは今後数十年でそうなることを保証するものではありません。これまで、労働者を追い出す代替力は、他の分野での彼らの仕事の需要を高める補完的な力よりも弱かった。しかし、将来、この力のバランスは、常に反対方向に傾く可能性があります。

補完的な力の終わり

マシンがタスクを割り当て続けるにつれて、有害な代替力がより強くなることは間違いありません。労働者はこれまで以上に幅広い活動から追い出されるでしょう。しかし、これまで行ってきたように、なぜこの効果を克服するために補完的な力だけに頼ることができないのでしょうか。なぜ彼は代替部隊に対する防波堤としての役割を果たすことができないのですか?事実、マシンによるタスクの割り当てには別の悪影響があります。時間の経過とともに、代替パワーが増加するだけでなく、補完パワーも枯渇する可能性があります。

これまで見てきたように、補完的な力は、生産性への影響、パイの成長、パイの変化という3つの方法で避難労働者の需要を増加させてきました。彼らのおかげで、人々はいつも十分な仕事をしてきました。しかし、将来的には、マシンは容赦なく前進し続け、これらの各効果は消えていく可能性があります。

生産性効果

これまで、補完的な力の主な作用機序は生産性の効果でした。機械は人々から特定の機能を奪いましたが、同時に、労働者は他の自動化されていない活動でより生産的になりました。これらの労働生産性の向上が消費者に見えるようになると(価格が下がり、品質が上がる)、労働需要が高まりました。

将来的には、新しいテクノロジーが間違いなく一部の人々の生産性を向上させ続けるでしょう。しかし、労働者の需要は、機械よりも特定のタスクを実行するための設備が整っている場合にのみ増加します。これが起こらなければ、労働者の生産性の向上は関係ありません。機械が代わりになります*。

*完全ではありませんが。ジョブを自動化するかどうかを決定する際に相対的な生産性と相対的なコストが果たす役割についての第5章の説明を思い出してください。これは、車の機械的洗浄の場合に当てはまりました。車は人よりも生産性が高いにもかかわらず、人が以前よりも低賃金で働く準備ができている場合、車の使用は経済的に非効率になる可能性があります。 -約ed。

ろうそく作りや綿紡績のようないくつかの伝統的な工芸品を考えてみましょう。昔々、人々はそれらに従事していました。しかし今日では、この作業はほぼ完全に機械によって行われています。おそらく誰かがまだ人間が自分の仕事をどれだけうまく達成できるのか疑問に思っています:現代の職人は何本のろうそくを作ることができますか、または織工は現代の道具で何本の綿糸を作ることができますか?ただし、経済的な観点からは、これらの人間の能力はもはや重要ではありません。そのようなアクションを単純に自動化する方がはるかに効率的です。

機械がタスクを割り当て続けるにつれて、人間の能力はますます多くの活動の価値を奪われるでしょう。衛星ナビゲーションシステムを取ります。今日では、タクシーの運転手が見慣れない道路を簡単にナビゲートできるようになり、運転手の作業の質が向上しています。したがって、今日、彼らは人々を補完します。しかし、これは、人間が車よりもポイントAからポイントBに到達するのに優れている場合にのみ当てはまります。今後数年間で、これは変化します。最終的に、ソフトウェアは人間よりも効率的かつ安全に車を運転できるようになるでしょう。 。そうすれば、人々がどれだけ上手に車を運転できるかはもはや問題ではなくなります。このスキルは商業的ではなくなり、手作りのキャンドルや綿の糸のように、ただの楽しい癖のままになります。

チェスは、今後数年間で生産性の影響がどのように薄れるかを示すもう1つの例です。しばらくの間、ギャリー・カスパロフは、人間のプレーヤーとチェスマシンがチームとして一緒に働く「センターチェス」と呼ばれるものを祝ってきました。カスパロフは、そのような組み合わせがシングルプレイヤーのチェスコンピューターを打ち負かすと信じていました。これが実際の生産性への影響です。新しいテクノロジーにより、人々は自分の仕事をより上手に行うことができます。しかし、問題は、カスパロフのケンタウロスが今や頭を悩ませていることです。 2017年、GoogleはAlphaGo Zeroを引き継ぎました。これは、自分自身をトレーニングする囲碁スロットマシンであり、他のボードゲームをプレイするように調整し、チェスのルールを与えました。彼らは新しいシステムをAlphaZeroと名付けました。最高の人間チェスプレイヤーの過去のゲームから学ぶ代わりに、このマシンには人間の入力がまったくありませんでした。しかし、わずか1日のセルフトレーニングの後、彼は前例のないパフォーマンスを達成し、100ゲームの試合で存在する最高のチェスコンピューターを1ゲームも失うことなく打ち負かすことができました。このような大失敗の後、このようなマシンの隣で人間のプレイヤーがどのような役割を果たすことができるかを理解するのは困難です。タイラー・コーエンが言ったように、「人間は今や人間と機械のチェスチームにまったく何も追加していません」。

ここには深い教訓があります。カスパロフの経験から、彼は「マンマシン」パートナーシップがチェスだけでなく経済全体においても勝利の秘訣であると宣言しました。他の多くの人もこの観点に固執しています。しかし、AlphaZeroの勝利は、そうではないことを示しています。 「ヒューマンプラスマシン」は、このパートナーシップのマシンがヒューマンタスクを実行できない場合にのみ強力です。しかし、機械の能力が拡大するにつれて、人間の貢献の範囲は減少し、これらのようなパートナーシップは最終的には単に消滅します。 「マンプラスマシン」の式では、最初の要素が冗長になります。

成長するケーキ効果

補完的な力が人々を助けた2番目の方法は、成長するパイ効果によるものです。国の経済をパイとして想像すると、世界中の技術の進歩により、事実上すべてのパイがはるかに大きくなっています。したがって、所得の伸びが他の部門での労働需要の増加につながったため、経済のある部門から追放された労働者は別の部門で仕事を見つけることができた。

将来的には、経済のパイは間違いなく成長を続け、収入はこれまで以上に高くなり、商品の需要は増加するでしょう。しかし、これまでのように、このプロセスが必ずしも人的労働の需要を増加させるという事実に頼ることはできません。どうして?なぜなら、生産性効果と同様に、成長するパイ効果は、機械ではなく人が特定の生産タスクを実行するためのより良い装備を備えている場合にのみ役立つからです。

現時点では、これは完全に合理的な期待です。私たちは労働の時代に生きており、新しい課題に対処しなければならない場合、人々はそれらに取り組むためのより良い準備ができている可能性があります。しかし、マシンが徐々に新しいタスクを割り当てているという事実は、それらを有利な位置に置きます。したがって、商品に対する需要の増加は、人の仕事ではなく、機械自体に対する需要の増加を意味する可能性があります。

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