От луддитского движения в начале девятнадцатого века до работ выдающихся экономистов, таких как Джон Мейнард Кейнс и Василий Леонтьев, поколение спустя, перспектива автоматизации всегда вызывала серьезную обеспокоенность по поводу сохранения рабочих мест. Кейнс и Леонтьев сомневались, что рабочих останется достаточно для самого процесса работы. Сегодня, сталкиваясь с набегающей волной цифровой автоматизации, многие разделяют их беспокойство.

Влияние современных цифровых технологий на рынок труда поднимает три вопроса. Будет ли достаточно рабочих мест для рабочих? Где будут эти работы? И будет ли компенсация достаточно высокой, чтобы избежать роста бедности и неравенства?

Ответ на первый вопрос однозначен. Исторические данные показывают, что заменяющие труд технологические инновации не приводят к долгосрочным изменениям уровня занятости и безработицы в промышленно развитых странах. Кейнс говорил о «технологической безработице», и нет никаких сомнений в том, что в 1920-е годы и в последующую Великую депрессию одной из главных причин безработицы в Британии стало сокращение угольной и других отраслей промышленности в условиях конкуренции со стороны Германии и США.  Профессиональные навыки и географическое положение исключали возможность быстрого их перемещения в другие сферы экономики. Но этот переходный эпизод в конце концов прошел.

Страх технологической безработицы сохраняется, потому что он коренится в неуверенности относительно создания новых рабочих мест. Возможности новых машин позволяют нам определять рабочие места, подверженные риску, но не рабочие места, которые еще предстоит создать. Мы должны предполагать, сравнивая возможности рабочих и машин, которые часто смещают баланс в пользу оценок чистой потери рабочих мест.

Но у нас есть множество свидетельств человеческой изобретательности в создании новых рабочих мест. Когда Кейнс писал, в сфере услуг в Великобритании и США было занято около 40% работников. Секторы занятости, такие как здравоохранение, а также туристические и гостиничные отрасли были слишком малы. Сегодня на каждом из них работает больше людей, чем на производстве. Как сказал Джон Ф. Кеннеди: «У людей есть талант изобретать новые машины, которые заменяют людей на работе, также у них есть талант возвращать этих людей на работу».

Проблема, которую ставят все новые технологии, заключается не в том, что они создают слишком мало рабочих мест, а в том, что слишком мало работников имеют навыки для их заполнения. Подобно тому, как некоторые рабочие места получают выгоду от новых технологий, в то время как другие становятся устаревшими, так и некоторые навыки становятся более ценными, а другие заменяемыми. Автомобиль повысил ценность инженерных навыков и снизил ценность навыков разведения лошадей. Коневодам необходимо было освоить новые навыки, чтобы сохранить свои доходы. Хорошим отраслевым переходом для них был бы сектор производства или обслуживания транспортных средств. Отраслевое смещение новых технологий является проблемой, которую рабочие принимают и в конечном итоге осваивают, но не без возражений, по крайней мере на начальном этапе.

На ранних стадиях робототехники и искусственного интеллекта рабочие места находились под угрозой или были основаны на обработке данных. Перемещение больших ящиков на складах или погрузка сельскохозяйственной продукции в грузовики было легко механизировано. Работы по обработке данных могут выполняться программным обеспечением искусственного интеллекта; поисковая система и несколько ключевых слов могут легко заменить помощника юриста, который ищет в суде соответствующие прецеденты.

Эти свойства привели к поляризации занятости, что заставило работников переходить на работу, которая была либо бесплатной для новых технологий, таких как компьютерное программирование или робототехника, либо на работу, которая не могла быть запрограммирована, например, консультирование по вопросам управления или сестринское обслуживание. Эти рабочие места были либо более квалифицированными и лучше оплачиваемыми, чем обычные рабочие места, либо менее квалифицированными и менее оплачиваемыми, что приводило к разрушению середины распределения доходов. В более поздние времена улучшения в искусственном интеллекте делают нестандартные рабочие места уязвимыми.

Секторный переход в сфере занятости легче, когда система образования обучает широкому кругу навыков, чем поощрение специализации с раннего возраста, и где гибкие рынки труда имеют хорошие возможности для переподготовки. Доступ к финансам также имеет важное значение для содействия переходу, позволяя стартапам в новой экономике нанимать некоторых перемещенных работников. В Академии Luohan мы исследовали доступность финансов через цифровые платформы Alibaba и Ant Financial, которые используют информацию в своих больших наборах данных вместо обеспечения для оценки кредитных заявок. Мы обнаружили, что экономия на платформе делает кредит доступным гораздо большему количеству людей, чем традиционные банки.

Третий вопрос, касающийся неравенства, труднее решить. Экономика способна дать однозначные ответы на вопросы об эффективности рынков труда. Вопрос неравенства, напротив, частично связан с политическим выбором. Отраслевое смещение новых технологий означает, что неравенство обычно увеличивается, когда они становятся доступными. Те, кто преуспевает в их использовании, получают вознаграждение выше остальной рабочей силы.

Однако ключевой вопрос должен заключаться не в том, станут ли некоторые люди очень богатыми, а в том, достаточно ли высока зарплата людей с низким уровнем квалификации, чтобы избежать бедности. Это частично зависит от политики компании, так как конкуренция может не работать на повышение заработной платы, когда компании очень сильно растут в своей местности. У компаний в эпоху цифровых технологий есть выбор: они могут использовать технологии для замены капитала на рабочую силу и поддерживать низкую заработную плату или использовать технологии для блага своих работников с целью получения более долгосрочной прибыли. В последнем случае благосостояние работников больше выигрывает от новой технологии, причем не только за счет повышения заработной платы, но и за счет улучшения условий труда и жизни.

Если новые технологии увеличивают экономическое неравенство, но не увеличивают бедность, некоторые общества могут решить ничего с этим не делать. Негативное отношение к неравенству выше в европейских странах, чем, например, в Соединенных Штатах, и существуют различные программы перераспределения, чтобы уменьшить его. При достаточной поддержке не составит труда разработать политику компенсации растущего неравенства. Скандинавские страны давно полагаются на высокие налоги для финансирования масштабных программ социальной поддержки.

Независимо от отношения общества к неравенству, следует избегать низкой заработной платы (другими словами, почти бедности). Может потребоваться обязательная минимальная заработная плата или налоговые стимулы для работодателей для повышения низкой заработной платы. В конце концов, суть технологических инноваций заключается не в том, чтобы дать людям повод для недовольства.

Кристофер Писсаридес