Я відкладав написання цього вже місяць, здебільшого тому, що зробив усе, що мав зробити, і досі відчуваю, ніби не маю уявлення, в яку гру насправді граю.

Я вступив до університету. Отримував гарні оцінки. Пройшов три стажування. Якийсь час керував невеликою консалтинговою компанією, створюючи речі для людей та надсилаючи рахунки, які насправді були оплачені. Я вивчав інформатику. Я виконував ту саму звичайну, дуже розбірливу технічну роботу, яку ви вказуєте в резюме: я вивчив інструменти, які мені сказали вивчити. Я дивився потрібні доповіді. Я стежив за потрібними людьми. Я можу вказати на акуратний маленький рядок досвіду та сказати: я грав за правилами, про які ви мені розповіли.

Я все одно безробітний.

Як нещодавній випускник, я розсилаю резюме та супровідні листи, які старші друзі використовували кілька років тому, щоб отримати надійну роботу. Замість цього я стикаюся з ринком праці, який люди зараз мимохідь називають зруйнованим. Фраза «рецесія білих комірців» вирвалася в мейнстрім. Статті говорять про апокаліпсис вакансій для випускників та зникнення вакансій початкового рівня саме тоді, коли найбільші групи студентів закінчують університети. Інформатика, яка роками рекламувалася як найбезпечніша спеціальність, тепер фігурує в заголовках як одна з спеціальностей з найвищим рівнем безробіття. Люди в моїй когорті не бентежаться цим, тон групового чату не є важким періодом, але цей ринок вже готовий.

На офіційних інформаційних панелях рівень безробіття все ще низький, що, як правило, повторюють люди старшого віку. З місця справи йдуть інакше. Оголошення є, цикли співбесід все ще існують, рекрутери все ще надсилають ввічливі відмови. Змінилася щільність можливостей. З’явилося більше людей проти меншої кількості реальних вакансій, і стандартна порада «просто подайте заявку на більше місць» звучить інакше, коли ви знаєте, що проходите через ту саму воронку продажів, що й тисячі інших людей, які також все зробили правильно.

Коли ви розмовляєте зі старшими людьми, включаючи багатьох тих, хто співчуває, вони часто спочатку вдаються до знайомих пояснень. Ставки зросли. Фінансування вичерпалося. Останнє десятиліття дешевих грошей було цукровою лихоманкою. Нинішня адміністрація США проводить особливе поєднання торговельної та промислової політики. Все це реально. Високі процентні ставки справді вбивають масове наймання. Цілі департаменти існують сьогодні здебільшого тому, що капітал був дешевим три роки тому. Але за цим циклом стоїть щось інше, менш помітне на графіках і набагато помітніше, якщо вам за двадцять, і ви намагаєтеся отримати свою першу справжню роботу саме в той момент, коли капітал відкрив, що програмне забезпечення, роботи та офшорну робочу силу можна поєднувати.

Десять років тому люди поширювали відому статтю, в якій йшлося про те, що приблизно половина американських робочих місць протягом наступних кількох десятиліть перебуває під високим ризиком комп’ютеризації. Її цитували так часто, що вона перетворилася на своєрідний народний спогад; велике, страшне твердження, яке стояло за кожним газетним заголовком про роботи, що забирають роботу. Подальші дослідження запам’яталися набагато менш. Коли ОЕСР повторно провела дослідження на рівні завдань, а не цілих професій, частка робіт, позначених як «високоризикові», зменшилася до набагато меншого сегмента, а пізніші дослідження показали, що зайнятість у цих нібито крихких професіях все ще зростала, просто повільніше, ніж в інших місцях. Автоматизація, як її фактично вимірювали, виглядала скоріше як повільний тиск на певні види роботи та заробітної плати, ніж як край прірви.

Цей повільний тиск має значення. Промислові роботи у Сполучених Штатах вже пов’язані зі значними втратами робочих місць та явним падінням заробітної плати в регіонах, де вони були застосовані. Дані ОЕСР показують, що професії з більш рутинними, кодифікованими завданнями розвивалися менше та оплачувалися гірше, ніж професії, які більше залежать від соціальних навичок або фізичної присутності. Це історія про склад, про те, скільки створених робочих місць знаходяться в галузях, до яких люди насправді можуть приступити та жити. Загальний рівень безробіття може залишатися низьким, тоді як певна когорта відчуває, що штовхається в стіну, яка з кожним роком стає все твердішою.

Якщо сидіти там, де сиджу я, як нещодавній випускник з більш-менш пристойним резюме та браузером, повним заблокованих заявок, ця поступова статистична історія не зовсім передає відчуття. Відчуття таке, що коридор входу звузився, і що планка того, чи варто взагалі отримувати зарплату, рухається швидше, ніж люди хочуть визнавати. Здається, що ви конкуруєте не лише з іншими людьми, що було б добре, а й з усім минулим економіки: з кожним набором даних, кожним технологічним процесом, який хтось записав, з кожним записом того, як хтось виконує роботу, за яку ви намагаєтеся отримати гроші.

Історія Amazon – це корисна відправна точка, щоб подивитися на це, не вдаючись у наукову фантастику. Витік внутрішніх планових документів та нотатки зовнішніх аналітиків намалювали майбутнє, в якому Amazon замінить значну частину складських завдань робототехнікою протягом наступного десятиліття та заощадить при цьому вражаючі суми. Компанія заперечує деякі прогнози щодо втрати робочих місць, вказує на нові створені посади та любить говорити, що роботи допомагають людям, а не замінюють їх. Це, ймовірно, щиро, а місцями навіть правильно. Також правда, що Amazon непомітно розширив свій парк роботів до величезної кількості одиниць, тоді як загальна чисельність персоналу в найбільш автоматизованих центрах знизилася або зменшилася.

Мене цікавлять не лише роботи, а й тихе переписування правил, які лежать в їх основі. Протягом більшої частини промислової епохи можна було припустити, що будь-яка велика фізична операція, така як склад, потребуватиме певної кількості людей для переміщення коробок та керування вилковими навантажувачами. Людська праця була своєрідним фіксованим інгредієнтом. Ви могли б стиснути ставки заробітної плати або перенести деякі завдання за кордон, але ви не починали свою бізнес-модель із питання, чи можна взагалі уникнути найму людей. Amazon та інші подібні фірми зараз заохочуються акціонерами та банками спочатку поставити це питання. Не як нам керувати цим складом з людьми, а скільки людей нам зійде з рук і де ми можемо їх розмістити, щоб вони додавали граничну цінність до систем, які тримаються на програмному забезпеченні та сталі.

Телеоперація робить це ще дивнішим. Дивовижна кількість так званої автоматизації сьогодні насправді є працею, яка здійснюється через екран. Є філіппінські робітники, які сидять в офісах Манілі в гарнітурах віртуальної реальності, дистанційно керуючи роботами для завантаження полиць у японських магазинах. Є люди в одній країні, які сидять за столами, керують вилковими навантажувачами в іншій країні, використовуючи багатоекранні системи та кермо, втручаючись лише тоді, коли напівавтономне програмне забезпечення плутається. Роботи-охоронці патрулюють офісні коридори, а віддалена людина готова взяти на себе керування через планшет, коли щось виглядає не так.

Це схоже на імміграцію без іммігрантів. Багата країна отримує потрібну їй робочу силу за зарплату, яка більше схожа на Манілську, ніж на Токіо, але нікому не потрібно будувати нове житло, об’єднувати шкільні системи, вести переговори щодо культури чи паспортів. З боку багатих це можна продати як продуктивність, що добре грає в політичному плані. З боку працівників це ще одна сходинка на довгих сходах, що тягнуться від кол-центрів до аутсорсингу бізнес-процесів та платформ для мікрозадач. Працівник все ще людина, все ще схильний до помилок, все ще заробляє рівно стільки, щоб вижити, але географічно до нього ставляться радше як до частини мережі, ніж як до частини міста.

Є ще один нюанс: ці телекеровані роботи рідко стоять на місці. Багато з них існують не лише для виконання роботи, а й для збору даних, щоб згодом роботу можна було виконувати взагалі без людини. Проекти гуманоїдів чітко це підкреслюють. Neo, побутовий робот, який став вірусним цього року, проводить значну частину свого фактичного робочого часу в «експертному режимі», де віддалений оператор керує ним під час виконання домашніх справ, відчинення дверей та підбирання предметів. Потім компанія використовує ці сесії для навчання власної моделі управління, використовуючи як успіхи, так і невдачі як дані. Optimus від Tesla навчається подібним чином; працівники носять обладнання та неодноразово хапаються за чашки або протирають столи, щоб отримані записи можна було використовувати як зразки для імітації роботом.

Це знайоме враження, якщо ви спостерігали за роботою з даними для безпілотних автомобілів та великих мовних моделей. Масштабний штучний інтелект розпочався приблизно у 2016 році з натовпів людей, які маркували зображення та кадри LiDAR для компаній, що виробляють автономні транспортні засоби. Протягом кількох років ці мітки були впроваджені в системи сприйняття, а потім у базові моделі водіння, і робота, яка колись була розпорошена по багатьох компаніях як внутрішня рутинна робота, була здебільшого зосереджена на кількох постачальниках. Телеоперація виглядає як втілена версія цього. Безпосереднє завдання — підтримувати склад або дорогу в робочому стані. Другорядне завдання — створювати навчальні дані, щоб наступне покоління роботів та моделей потребувало від вас менше. Робота-привид у фізичному світі.

Я не людина у віртуальній реальності чи на кріслі вилкового навантажувача. Мій світ — це бік «білих комірців», та частина, де робота відбувається в редакторах коду, блокнотах, документах та зустрічах. Закономірність римується. За останні кілька років можна спостерігати, як вакансії початкового рівня зменшуються в технологіях, фінансах, консалтингу та подібних галузях, які раніше поглинали випускників інформатики. Звіти говорять про рецесію «білих комірців» та про зникнення вакансій початкового рівня саме тоді, коли на ринок праці з’являються найбільші групи випускників. Інформатика, колись найбезпечніша професія, тепер фігурує в статтях як один із спеціальностей із найгіршими результатами працевлаштування, що ще зовсім недавно звучало б як жарт.

Ви можете побачити це по невеликих деталях. Сайти з вакансіями початкового рівня, які раніше були повні вакансій молодших розробників, тепер переорієнтовані на середню та старшу ланку. Програми для випускників непомітно скорочують набір, а компанії більше зосереджуються на автоматизації та інструментах штучного інтелекту. Роботодавці повідомляють журналістам, що вони стримуються від найму молодших спеціалістів і надають перевагу досвідченим співробітникам та інструментам штучного інтелекту, або просто автоматизують частину роботи, яка колись виконувалася б на молодших спеціалістах, щоб їм взагалі не потрібно було відкривати заявку. Сходинки кар’єрного зростання все ще існують, але вони втратили кілька сходинок, а решта сходинок знаходяться над киплячою купою людей, які всі виконували те, що їм сказали.

Тут існує тісний зв’язок між масштабуванням людей та програмного забезпечення. Люди завжди мали певне вузьке горизонтальне масштабування. Гарний оператор у більшості випадків міг би охопити більше одного транспортного засобу, якби вони знаходилися в правильній геометрії. Керівники можуть координувати команди. Одна людина з хорошими інструментами тепер може стежити за кількома напівавтономними роботами, або автопарками вантажівок, або кімнатою, повною гуманоїдів, втручаючись лише тоді, коли трапляється щось дивне. Програмне забезпечення бере цю логіку та розтягує її, доки вона не вийде за рамки категорії. Як тільки у вас є сильна модель, ви можете скопіювати її на стільки агентів, скільки можете собі дозволити запустити. Прочитайте поточну серію статей та демонстрацій агентів, і ви побачите системи, побудовані з багатьох копій однієї й тієї ж базової моделі, налаштовані на суперечки один з одним, переговори, планування та виконання як маленькі суспільства. У цьому світі базовий працівник - це не людина і навіть не один бот, а рій клонованих розумів, що обмінюються пам’яттю.

Менеджери починають адаптуватися до цього. Вже є публічні доповідні записки від великих компаній, де керівники повідомляють своїм співробітникам, що будь-який запит на підрахунок персоналу має супроводжуватися обґрунтуванням того, чому система штучного інтелекту не може виконати роботу. Генеральний директор Shopify говорив саме так, коли радив командам спочатку спробувати ШІ, перш ніж просити більше людей. Деякі фірми, які раніше тримали невеликі армії підрядників, тепер рекламують себе як «ШІ понад усе» і непомітно скорочують людський резерв, тоді як їхні продукти перекладають більше завдань на моделі. Не те щоб нікого взагалі не наймають. Певні посади все ще розхоплюються. Річ у тім, що відповідь за замовчуванням змінилася. Питання більше не в тому, чи може модель виконувати роботу, яка все одно мала б існувати. Питання в тому, чи може людина виправдати свою присутність поруч із купою моделей.

Саме тут я постійно повертаюся до фрази, яка крутиться в моїй голові вже місяць: люди поза розподілом.

Більшість роботи знаходиться в товстій середині кривої дзвона. Завдання повторюються з невеликими варіаціями. Більшість програм для випускників побудовані навколо цього факту. Ви берете досить талановитих людей, даєте їм посібник і наставника, і дозволяєте їм підніматися по чітко намальованому градієнту. Центри спільного обслуговування, кол-центри, склади, ротації молодших консультантів, посади програмного забезпечення початкового рівня, навіть багато юридичної та бухгалтерської роботи – все це знаходиться в тому зручному шматку кривої, де вчорашні дані є дуже добрим орієнтиром для завтрашніх завдань.

Моделі насолоджуються цією частиною кривої. Саме на ній їх навчають: журнали, електронні листи, історичні випадки, записи виконання роботи кимось іншим, репозиторії коду, скановані документи. Якщо ваша робота дуже схожа на велику купу минулих епізодів, то від їх відтворення до імітації дуже близько. Центральне питання для майбутніх ринків праці полягає не в тому, чи ви розумні чи старанні в якомусь абсолютному сенсі. Йдеться про те, чи те, що ви робите, достатньо звичайне, щоб модель могла його навчитися, чи достатньо дивне, щоб провалитися крізь прогалини.

Людина поза розподілом, на мою думку, — це той, чия робота знаходиться достатньо далеко в хвості цієї кривої, що її наразі не можна стискати в навчальні дані. Можливо, вони працюють із справді новими проблемами. Можливо, вони діють у невеликих масштабах або в складних фізичних ситуаціях, де у нас ще немає достатньої кількості датчиків. Можливо, у них є смак, який нелегко звести до журналів кліків. Вони небезпечні; ніщо не є безпечним. Вони просто запізнилися на кривій автоматизації. Системі потрібні вони, поки вона не зможе спостерігати за ними достатньо довго та достатньо детально, щоб перетворити їхню роботу на дані.

Очевидна проблема полягає в тому, що більшість людей, включаючи більшість сумлінних, здібних випускників, не роблять нічого подібного. Більшість із нас намагається потрапити в середину кривої, в ту частину ринку праці, яка історично вважалася розумною та шанованою. Мої три стажування не були дикими експериментами. Це були саме ті речі, які ви робите, коли прагнете отримати нормальну роботу: трохи інженерії, трохи продукту, трохи досліджень. Консалтингова компанія, якою я керував, була крихітною та реальною, але вона жила за рахунок передбачуваної роботи. Саме тоді я створював резюме, яке акуратно розміщувалося в центрі розподілу, бо саме там були вакансії.

Зараз складається враження, що центр випорожнюється. Роботодавці все ще дуже раді говорити про навички та зусилля, але тихе питання, що стоїть за всім цим, полягає в наступному: чи ваш внесок настільки дивний, що ми не можемо склеїти його разом, використовуючи дані кількох агентів та дешевшого працівника з іншої країни. Якщо відповідь негативна, то навіть коли вас наймають, вам доведеться жити з усвідомленням того, що ваша основна робота — це, по суті, робота з наклеювання ярликів. Ви додаєте приклади до купи, які навчать вашу майбутню заміну. Поза розподілом люди — це ті, кому вдається залишатися достатньо попереду купи достатньо довго, щоб мати кар’єру.

Політична реакція на це не наздогнала. Індустріальні країни ХХ століття були побудовані на ідеї, що праця є організуючим принципом життя. Католицьке соціальне вчення говорило про гідність праці. Соціалістичні рухи оспівували робітника як героя. Капіталізм, натхненний протестантами, перетворив продуктивність на шлях до спасіння. Навіть центристська течія повоєнної політики розглядала роботу як головний засіб, за допомогою якого дорослі мали знайти статус, дохід і місце у світі. Це проіснувало протягом неоліберальних років, навіть коли виробництво скоротилося, а сфера послуг розширилася. Ви можете почути це щоразу, коли хтось із будь-якої мейнстрімної партії говорить про «працьовиті сім’ї».

У результаті багато наших установ досі діють так, ніби забезпечення всіх роботою є головною метою, ще довго після того, як основна економічна логіка почала збиватися з пантелику. Це можна побачити в тому, як деякі регіони субсидують програми зайнятості, які ледве виробляють щось корисне, або наполягають на тому, щоб люди фізично приходили виконувати завдання, які можна було б виконати набагато ефективніше. Це можна побачити в «зомбі-роботах», які існують здебільшого для того, щоб місцева статистика безробіття виглядала менш ганебною. Це можна побачити в дрібницях, таких як штати, які утримують працівників на бензоколонках в епоху, коли самообслуговування є тривіальним, лише для того, щоб люди залишалися на зарплаті та підтримували соціальний сценарій обслуговування. Це не величезні змови, а радше залишкова поведінка світу, який ставився до праці як до священної речі.

Профспілки знаходяться в центрі цього процесу. У деяких випадках вони уповільнили автоматизацію таким чином, що, ймовірно, зберегли заробітну плату та переговорну силу довше, ніж дозволяли б ринки. Лінії метро в Європі працюють з водіями, хоча в тому ж місті існують лінії без водіїв, і їх технічна життєздатність була доведена. Портові працівники наполегливо боролися за обмеження автоматизованих кранів та дистанційного керування, іноді домагаючись чітких положень, які забороняють певні види автоматизації на весь термін дії контракту. Страйки, які зупиняють цілі системи, використовувалися як важіль для переговорів щодо майбутнього робіт, які в принципі можна було б виконувати з набагато меншою участю людини.

Тут спостерігається дивна симетрія. З одного боку, у вас є фірми, які тихо розподіляють робочу силу через екрани та роботів і повторюють, що робочі місця в цілому будуть гарними. З іншого боку, у вас є профспілки та політики, які наполягають на тому, що робочі місця потрібно зберегти, навіть якщо це означає, що люди повинні виконувати завдання, які технічно застарілі. Жоден з таборів насправді не чітко визначає, що означатиме скорочення самої роботи як центральної організаційної структури. Вони просто борються за те, де будуть решта робочих місць і хто їх виконуватиме.

Якщо ви хочете побачити, як далеко це може зайти, не дочекавшись катастрофи, погляньте на місця, які вже активно просувають автоматизацію. Статистичні таблиці Міжнародної федерації робототехніки дещо сухі, але вони розповідають просту історію. Південна Корея, Сінгапур, Японія та Німеччина роками встановлюють промислових роботів на своїх заводах з вражаючою швидкістю. Китай почав пізніше, а потім почав встановлювати нові установки такими темпами, що зараз на нього припадає понад половина світових установок промислових роботів і обігнав Німеччину за щільністю роботів у виробництві. Водночас ВВП Китаю на душу населення за паритетом купівельної спроможності все ще становить, можливо, третину від ВВП Сполучених Штатів, а рівень безробіття серед молоді різко зріс, причому офіційні дані за останні роки коливаються в районі від 10 до 16 градусів, а неофіційні оцінки ще вищі.

Отже, у вас є гігантська країна, яка вклала гроші та політику в автоматизацію, заповнила фабрики роботами, прив’язала себе до глобальних ланцюгів поставок і все одно виховала покоління випускників, які скаржаться в соціальних мережах на «гниття» на низькооплачуваних посадах у сфері послуг або в онлайн-бізнесі. У вас є дуже помітні меми про те, як лежати на підлозі та відмовитися від конкурентної боротьби. У вас є офіційний наратив про зростання високих технологій, який не зовсім є фальшивим, але здається далеким від щоденного досвіду двадцятитрирічної людини з дипломом і без хороших пропозицій.

Гіг-економіка у Сполучених Штатах та Європі – це ще одне невелике вікно в цю тему. Роботаксі все ще ледь помітно відхиляються від загальної кількості пройдених миль. Waymo здійснює незначну частку всіх поїздок у містах, де працює. Однак, якщо поговорити з водіями таксі з пересадками в Сан-Франциско чи Фініксі, можна почути занепокоєння, яке зростає швидше, ніж автопарк. Дані з додатків для водіїв вже показують падіння прибутків на ринках, де працюють роботаксі, навіть якщо їхня абсолютна присутність невелика, а банки випустили записки, що попереджають, що міські платформи таксі з пересадками стикаються з «антивірусним ризиком» через розширення охоплення роботаксі. Історія про втрату робочих місць починається ще до самої втрати робочих місць.

Ця закономірність мене турбує більше, ніж великі прогнозовані цифри. Технічна лінія полягає в тому, що автоматизація — це повільний, нерівномірний тиск; що робочі місця з’являються і зникають; що продуктивність може навіть підвищити заробітну плату в довгостроковій перспективі. Жива лінія для моєї когорти полягає в тому, що хороші робочі місця в центрі кривої рідшають, що точки входу для молодших працівників тихо закриваються, і що нам кажуть якимось чином мутувати в аутсайдерів, конкуруючи з системами, які вчаться на всьому, що ми робимо.

Я не знаю, скільки робочих місць існуватиме через двадцять років, і чи моя власна робота буде достатньо далеко в хвості розподілу, щоб мати значення. Я, звичайно, спробую стати людиною поза розподілом, роблячи багато різних речей і відмовляючись жити повністю в центрі кривої, але якщо весь ваш життєвий план ґрунтується на тому, щоб бути поважним, центральним соціально-соціальним працівником, виконуючи стандартну роботу в стандартній компанії, я думаю, вам варто хоча б подивитися прямо на те, скільки зусиль витрачається на розмивання цієї категорії. Якщо ваша політика ґрунтується на ідеї, що кожен працюватиме повний робочий день і знайде там гідність, вам також варто подивитися на це. Двадцяте століття витратило багато інтелектуальних і моральних зусиль на прославляння праці, тому що економіці потрібні були люди, які з’являлися щодня. Двадцять перше століття починає створювати машини та системи, яким не потрібно так багато з нас.

Джерело: Робота після роботи: нотатки безробітного випускника, який спостерігає за крахом ринку праці |