Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации

Представьте себе на секундочку ценность работника на сборочной линии, не имеющего ни подготовки в работе с компьютером, ни соответствующих навыков. Раньше в 99% случаев так оно и было. Теперь же компьютеры становятся все более значимой частью производственного процесса. Ценность подобных работников для предприятия снижается, или как минимум не увеличивается, даже если производительность их труда растет.

А теперь возьмите нового работника. У него нет диплома инженера-компьютерщика, однако он прошел соответствующую подготовку и его компьютерные навыки выше среднего. Самое же главное, что он готов заниматься компьютерами и вне рамок предписанных процессов. Ценность данного работника для предприятия не просто выше ценности первого работника. Она растет вместе с увеличением использования компьютеров.

Я не утверждаю, что решение в образовании, но IT уже сейчас, не говоря уже о будущем, находят себе все большее применение в работе человека. А труд тех работников, которые имеют или приобретают соответствующие навыки, будет оплачиваться лучше (во всяком случае, должен был бы).

А это — второй комментарий, от пользователя под

именем JWatts:

Я работаю на предприятии индустрии автоматических средств управления. Моя специализация — разработка ИПМ (интерфейсов «пользователь—машина»). Поэтому у меня большой опыт в вопросах, о которых вы говорите. Я бы сказал, что те изменения, которые индустрия привносит в тяжелую автоматику в США, проникают и в другие отрасли. Наиболее наглядные примеры, знакомые большинству людей,— это банкоматы, кассы самообслуживания в супермаркетах и прочие подобные устройства, а также дисплеи с иллюстрированным меню в ресторанах быстрого питания.

Может показаться, что в дисплее меню в ресторане нет ничего особенного, однако он помогает сильно сократить уровень отходов и сэкономить труд человека. Благодаря ему число ошибочных заказов значительно сократилось, а процесс обслуживания ускорился...

На сегодняшнем американском предприятии ценность работника, не умеющего пользоваться компьютером, невелика. Теперь компьютеры устанавливают даже на автомобильные эвакуаторы. На любом производстве дорогостоящих изделий сегодня занято больше компьютеров, чем людей. (А все производства дешевых изделий выведены или выводятся из США и Канады...)

Я не думаю, что решение в образовании, поскольку оно здесь лишнее. Работник, легко управляющийся со смартфоном, управится и с современным промышленным компьютером. Если вы хорошо играете в любую стратегическую видеоигру, то вы более чем подходите для управления современной производственной линией. Однако факт остается фактом: современное общество требует постоянной переподготовки и переобучения. Правда, от собственно формального образования толку будет немного.

Ни одному из операторов, с которыми мне доводилось работать, не требовалось писать многозвенные логические коды, хотя некоторые операторы вполне могли бы справиться с такой задачей, причем на «отлично». Если я выполню свою работу хотя бы наполовину так же хорошо, как от меня требуется, то разработанные мною ИМП и производственные компьютеры должны будут автоматизировать повторяющиеся этапы производственного процесса. Главная задача оператора состоит в устранении неисправностей, а грамотно сконструированная система эту работу ему облегчает. Устранению неисправностей в колледже не научишься. Но этому научишься, настраивая под себя свой новый iPhone.

Каковы более широкие выводы из применяемого в стиле «адванс» подхода к работе и игре с умными машинами? Они довольно похожи на более общие выводы относительно рынка труда, сделанные во второй и третьей главах:

1. Лучшие команды — это команды, основанные на связке «человек—компьютер».

2. Человек, управляющий умной машиной, не обязательно должен быть специалистом в той области, где она применяется.

3. Если квалификация работника ниже требующегося уровня, то его работа в паре с машиной будет менее эффективной, чем самостоятельное функционирование аппарата.

4. Знание работником границ своих возможностей приобрело гораздо большее значение, чем раньше.

Мы можем использовать концепцию связки «человек—машина» для определения разницы между никчемным работником, или работником с «нулевым предельным продуктом», и потенциально ценным. Никчемный — это работник, работа которого в паре с машиной ухудшает, а не улучшает результаты труда. Потенциально же ценный работник, действующий в паре с машиной, способен добиться лучших результатов по сравнению с самостоятельно функционирующей машиной. Говоря языком экономики, продуктивный работник и умная машина дополняют друг друга, как никогда прежде.

Подобная взаимодополняемость может вывести нашу экономику из великой стагнации, о которой я писал в другой своей книге. Но, несмотря на те плоды и награды, что будут ждать нас в конце, сам этот путь для многих из нас окажется пугающе сложным.

6. Почему логика не в состоянии помочь вам найти работу

Любовь и любовные отношения — одна из сфер, где логика может человека обмануть, а иногда и привести к роковым последствиям. Кроме преступлений, на которые нас толкает страсть, мы зачастую идем не той дорогой в попытке заполучить объект своего вожделения — а ведут нас по ней наши чувства и импульсы. Знакомства в Интернете и машинный разум поменяли правила, но не значит ли это, что один набор любовных ошибок просто сменился новым набором предубеждений и просчетов?

Крупные сайты знакомств применяют возможности искусственного разума для того, чтобы рекомендовать пользователям других пользователей, и эти рекомендации зачастую отличаются от того, на чем пользователи остановили бы выбор сами. Если раньше сайт знакомств eHarmony анализировал пользователей по десяткам параметров, то теперь — по сотням (и эта цифра вполне могла устареть на момент, когда вы читаете эти строки). Эти параметры включают не только информацию из анкеты пользователя, но и то, насколько часто пользователь заходит на сайт, задаваемые им параметры поиска, и кому из владельцев других анкет он решает написать. Проблема здесь, однако, заключается в том, что значительная часть используемых для анализа данных — это самостоятельно указываемая пользователем информация, и эта информация может быть неточной или намеренно искаженной ими в надежде выставить себя в более привлекательном свете. Алгоритмами также учитываются общие интересы и черты характера, и благодаря этому сведенные компьютером пары могут чаще выбирать друг друга для знакомства, однако говорить о том, что заключенные впоследствии браки окажутся крепкими в долгосрочной перспективе, пока не приходится.

В настоящее время программы еще не в состоянии свести любовь к статистически измеряемому алгоритму. Было бы глупо игнорировать важность разговорных ритмов, запахи и сексуальное влечение, а также то, каким образом долгосрочная совместимость эволюционирует на протяжении многих лет и десятилетий. С другой стороны, программное обеспечение привлекает более серьезное внимание пользователей к перспективам, которые сами они проигнорировали бы, а то и вовсе не заметили бы. Вот одна из историй знакомств на сайте Match.com:

Камбри, чернокожий молодой человек, заметил анкету красивой белой девушки, живущей неподалеку и имеющей те же музыкальные пристрастия, что и он. Он отправил ей короткое приветственное сообщение и в течение дня получил ответ от Карры О’Дэниел, оказавшейся оперной певицей. Их первое свидание не задалось, но они договорились о втором, и вскоре можно было говорить о серьезности развивающихся между ними отношений. Оказалось, что они занимались в одной и той же музыкальной школе, хотя ни разу там не пересекались. Они занялись совместным исполнением произведений Ференца Листа и размещением видеозаписей на YouTube. Через полгода Камбри сделал Карре предложение. Свадьба состоится 1 октября в Миннесоте.