Выжить в эпоху технологической революции: кого заменят машины, а кого не смогут?

Фото REUTERS / Carlos Barria
Фото REUTERS / Carlos Barria
Роботы будут проникать в профессии, не требующие высокой квалификации, а вот спортсменов и людей творческой специальности они вряд ли смогут вытеснить

Какие перспективы ожидают людей и сферы их деятельности в мире, переживающем четвертую техническую революцию, которая разворачивается на стыке искусственного интеллекта, роботизации, интернета вещей, 3D-печати и уменьшения стоимости энергии? В этом мире постоянно идет война за патенты, технологии и головы людей. Возникают и лидеры этого прогресса — как люди и компании, так и страны. Причины лидерства понятны — образование, инфраструктура, ценности, политический строй и спрос на изобретения и технологии.  Карл Бенедикт Фрей и Михаэль Осборн из университета Оксфорда сделали анализ и классификацию специальностей в мире. Ученые разделили сферы деятельности на: бизнес и финансы; компьютеры, инженерия и наука; образование, искусство и медиа; медицина; сервисы; продажи; офисная и административная работа; сельское хозяйство; строительство и добыча; установка, поддержка и починка; производство; логистика.

Кого заменит машина?

Очевидно, что профессии, не требующие высокой квалификации и использующие ручной рутинный труд, будут автоматизированы первыми — кассиры, охранники, операторы кол-центров, персональные ассистенты и др. Сложно прогнозировать, что какие-то сферы исчезнут. Вероятно, будет происходить процесс трансформации из количества людей в профессии в качество путем все большей автоматизации рутинных процессов.

Человек XIX столетия работал руками в поле, чтобы выживать. Но пришедший двигатель сменил много профессий и принес больше свободного времени человеку, что повлекло за собой появление инженеров, водителей, гонщиков, ремонтников и множества других профессий. Технический прогресс освобождает человека от работы для выживания, оставляя время на создание нового. На графике ниже указаны профессиональные сферы и вероятность их компьютеризации. Обратите внимание, что дизайн и инженерия имеют низкие шансы к автоматизации, тогда как административная и транспортная сферы —  высокие. 47% всех профессий в США рискуют быть полностью  замененными машинами. Рутинная работа постепенно будет полностью автоматизирована. Ученые из Оксфордского университета делают такие прогнозы на ближайшие 20 лет. Что касается России, то нужно ставить понятную цель на 40-50 лет. Хороший пример  СССР и космическая программа, сказали: «Надо полететь в космос раньше Америки», и поколение начало работать на эту цель. Математики и физики, ученые и рабочие все шли к этой цели. Появлялось новое поколение, и ему было понятно, куда идти учиться и зачем.

Такой целью не может быть лидерство России в научно-технической гонке в мире. Так как такие цели ведут к появлению большого количества докторов наук, но не  к изобретениям. Программа освоения и колонизации космоса одна из лучших задач для развития нации.

 

Обслуживающий персонал

Каждый день видим магазины без кассиров, такси без таксопарков, аренду недвижимости без риелторов. Технологии делают бизнес-процессы простыми и прозрачными, убирая из них ненужные и неэффективные звенья посредников. Рутинный и низкоквалифицированный труд будет первым автоматизирован благодаря развивающимся технологиям и искусственному интеллекту.  Примечание: по мнению Head Consulting, число агентов по продаже недвижимости за последние 10 лет сократилось на 45%.

Сфера транспорта

Некоторым странам, экономика и GDP которых напрямую зависит от логистического сектора, уже сейчас стоит задуматься о диверсификации экономики в другие сектора. Автоматизация логистического сектора крайне актуальна в мировом масштабе, так как имеет прямое влияние на стоимость всех товаров в мире. Если человечество сможет уменьшить стоимость транспортировки, исключив и автоматизировав человеческий труд, то весь мир станет ближе другу к другу, а стоимости товаров уменьшатся.

Экономическая сфера

Экономическая сфера в большей части состоит из данных, что дает возможность заниматься автоматизацией финансовых процессов на разных уровнях, например, алгоритмическая или новостная торговля на вторичном рынке акций. Существуют яркие примеры алгоритмов, основанных на данных, которые играют на рынке намного лучше человека.

Прозрачность и безэмиссионность криптовалют в скором времени потеснят желания государств к управлению монетарной политикой, которое часто преследует не цели людей. Финансовая прозрачность и отсутствие человеческого фактора в распределении ресурсов — еще один шаг в сторону открытого мира.

Больший вопрос когда это произойдет, так как еще недавно в мире главенствовала физическая сила и эпоха потребления. Но мы застаем переломный момент фундаментальные изменения от силы и потребления к умственному капиталу. Самые дорогие компании мира основаны на умственном капитале и технологических разработках.

Медицина

 В прошлом году, диагностировав лейкемию у пациентки из Токио, машина фактически спасла ей жизнь.   Главная задача оцифровки сферы медицины — создание огромного набора данных для анализа и построения прогнозов. Apple Health вышел 3 года назад, создав платформу для сбора пользовательских данных. Это значит, что уже в скором времени люди, которые занимаются data science, сделают персонализированные прогнозы и предсказания заболеваний лучше и быстрее, чем терапевт. Конечно, в среднесрочной перспективе можно говорить только об эволюционной автоматизации без революции. Профессиональных врачей сложно будет заменить еще долго, но автоматизировать рутинную работу будет возможно уже в скором времени. Предпосылки к совместной работе живого врача и искусственного интеллекта уже есть. Еще в 2013 году компьютер IBM Watson превосходил большинство врачей в постановке диагноза, изучив 25 тысяч историй болезней. Каждый день компьютер развивался.