Сценарный анализ трансформаций рынка труда в условиях сингулярной экономики

Введение .

В связи с масштабной цифровизацией и эволюцией технологий искусственного интеллекта особо место в отечественных и зарубежных исследованиях, посвященных экономическому развитию, отводится проблеме технологической сингулярности, потенциальному влиянию данного феномена на общество. Технологическая сингулярность – это концепция, согласно которой искусственный интеллект превзойдёт человеческий, что приведёт к непрерывно ускоряющимся темпам роста в пределе, стремящемся к бесконечности.

Радикальные изменения, происходящие в условиях экспоненциального роста, связанные, в первую очередь, с автоматизацией большинства задач, выполняемые работниками, в настоящее время повлекут трансформацию системы социально-трудовых отношений, также вызовут необходимость преобразования системы высшего образования к новой архитектуре рынка труда. Прогнозируется, что при нынешнем уровне технологического развития в течение следующих 15 лет около 47 % рабочих мест будут заменены умными машинами. Известны аналогичные европейские исследования, которые, в целом, подтверждают такой прогноз [1].

По оценкам российских учёных, ожидаемый рост ВВП за счёт использования ИИ в ключевых отраслях промышленности может составить 2,5 % (около 4,5 трлн руб.), что делает данную технологию стратегически важной для экономики России [2]. Однако для большинства современных исследователей интенсивная интеграция «цифрового разума» в сферу труда вызывает ряд опасений и даже угроз, что актуализирует исследования по данной тематике.

Цель статьи – анализ возможных сценариев трансформации рынка труда в условиях сингулярности экономики, обусловленной развитием и внедрением технологии искусственного интеллекта.

Обсуждение .

В связи с активным развитием технологии искусственного интеллекта, важное место в современных исследованиях по экономическому развитию отводится технологической сингулярности и последствиям данного феномена на социально-экономическую систему общества.

Термин «сингулярность» имеет несколько значений в силу его междисциплинарности. В математике сингулярность представляет собой точку, в которой функция стремится к бесконечности; в астрофизике – центр чёрной дыры или состояние Вселенной до большого взрыва; в философии – границу между прошлым и будущем.

Понятие «сингулярность» адаптировано к социологическому знанию, представляя собой точку в развитии социума, после которой общество перейдёт в фазу стабильного и устойчивого развития.

В экономических науках сингулярность характеризует ускорение темпов экономического роста до величины, обеспечивающей достижение абсолютного максимума благосостояния социума. В условиях экономической сингулярности ежегодные темпы роста мирового производства составят не менее 25 % (против 3,2 % фактических значений на 2024 г.). Экспоненциальные темпы роста будут способствовать «созданию и внедрению множества технологических достижений, которые повысят уровень жизни в 10 раз» [3]. Десятилетние научные исследования могут быть реализованы всего за 1 год.

По мнению ряда авторов [4–7], определяющим фактором взрывного экономического роста является внедрение искусственного интеллекта, который в будущем превзойдет человеческий практически во всех сферах, в том числе и промышленном производстве. В таких условиях труд перестанет быть фактором производства, лимитирующий экономический рост из-за более низкой производительности по сравнению с умными машинами. Это может привести к «безлюдному производству». Данный сценарий развития многими учеными рассматривается как малореалистичный и даже фантастический, но, следует отметить, что с середины XX века ежегодные темпы роста информационных технологий составили в среднем 50 %.

Сингулярность в экономике связана с активным развитием технологий искусственного интеллекта, поэтому исследования данной тематики сводится к анализу возможных сценариев развития.

Результаты .

Сценарий «экспоненциального роста». Как отмечают некоторые учёные, ИИ способен обеспечить 100 % (в некоторых источниках и 300 %) рост ВВП в течение определенного времени (10– 20 лет) [8]. Результат такого потенциально взрывного роста неоднозначен. Экспоненциальный рост, вызываемый автоматизацией и ииза-цией промышленного производства через некоторое время замедлиться или вовсе остановиться из-за стагнирующего роста населения и ограниченности ресурсов.

По прогнозам, в XXI–XXII вв. ожидается снижение рождаемости ниже уровня воспроизводства населения [9]. Основу данного сценария составляет концепция мальтузианского мира: если ежегодные темпы роста населения увеличиваются, то и темп роста ВВП тоже должен расти, и наоборот – численность населения снижается – снижается объем промышленного производства. Отметим, что данная закономерность неоднозначна, так как не учитывает множество детерминирующих факторов.

Похожий сценарий развития характерен для современного Китая, который за последнее деся- тилетие стал крупнейшей экономикой мира, заняв позицию лидера в технологических инновациях, в том числе в сфере разработок ИИ. В 1990 г. ВВП Китая составил 360,86 млрд долларов, в 2023 г. – 17,8 трлн. Так, за 30 лет ВВП Китая увеличился на 330 % [10]. Однако по результатам 2024 г. наблюдается снижением темпов роста ВВП по сравнению с 2023 г. на 0,2 п.п. В 2025 г. прогнозируется снижение на 0,3 п.п. по сравнению с 2024 г. [10]. Одновременно со снижением промышленного производства наблюдаются отрицательные темпы роста численности населения. В 2022 г. впервые с 1960-х гг. смертность превысила рождаемость (10,41 млн. человек против 9,56) [10]. В 2024 г. данная тенденция сохранилась.

Взрывной рост (100 %) может быть обеспечен лишь в том случае если производство «обычных» товаров будет полностью автоматизировано, а ИИ научится генерировать новые идеи, создавать и внедрять инновации. Возникает вполне резонный вопрос: «Что будет с рынком труда, какие профессии будут востребованы и будет ли работник задействован в производстве»? Безусловно, «умные алгоритмы» заменят некоторые профессии (связанные с рутинными операциями), что приведет к структурной безработице и усилению социального неравенства. Будут востребованы специалисты, умеющие управлять и адаптировать ИИ под запросы бизнеса: аналитики данных, инженеры машинного обучения, разработчики и интеграторы ИИ-систем и другие. При этом ИИ не способен заменить специалистов, чья профессиональная деятельность сопряжена с креативностью, эмоциональным интеллектом, гибкостью мышления, навыками межличностных отношений.

Аргументы «против» данного сценария развития связаны с «эффектом Поланьи» – неявное «молчаливое» знание, которым может обладать человек, но не искусственны интеллект, что делает невозможной иизацию части рабочих задач [11]. Сторонник данной теории М. Варди (M.Y. Vardi) отмечает, что именно эффект Поланьи вызовет профессиональную дифференциацию, усиливая социально-экономическое неравенство в среднем классе так как многие трудовые задачи требуют нестандартных решений и, соответственно, не поддаются алгоритмизации. Однако после появления ChatGPT большинство экономистов, включая Д. Аутора [12], изменили свое отношение к эффекту Поланьи. Во многом это связано с возможность обучения ИИ. Цифровой разум может учиться выполнять задачи, даже когда нет никаких инструкций, включая задачи, требующие неявных знаний, на основе жизненного опыта [13]. Вопрос: «Сможет ли ИИ полностью заменить труд, преодолев барьер в виде эффекта Поланьи»? – остаётся дискуссионным.

При сценарии «устойчивого роста», темпы роста стабильны, не превышают 2–3 % в год в течение длительного периода времени, после чего стабилизируются на определенном уровне. С нашей точки зрения, имеет место стратегия стабильного роста за счёт использования технологий искусственного интеллекта.

В контексте данного сценария, основу развития составляет частичная автоматизация, основанная на внедрении ИИ. Под автоматизацией понимают «процесс внедрения технологий по автоматическому выполнению задач, выполнявшихся ранее человеком или даже не допускавших их выполнения человеком» [14]. Машины будут заняты выполнением бизнес-процессов, преимущественно, рутинных, повторяющихся задач, что позволит повысить производительность труда и сократить издержки на заработную плату некоторых групп профессий.

Таким образом, идет речь о новой модели рынка труда, основанной на принципе поляризации задач – феномене, при котором сокращается доля работников средней квалификации за счёт замещения их ИИ, одновременно увеличивается спрос на высококвалифицированных специалистов и работников низкой квалификации [15].

В рамках концепции поляризации задач, все работы разделяют на три группы в зависимости от возможности замены функций работников искусственным интеллектом.

Первая группа: задачи работников средней квалификации полностью заменяются технологиями ИИ (продавцы, рабочие на конвейере, некоторые офисные работники и др.).

Вторая – задачи, связанные с физическим трудом, не могут быть заменены цифровым интеллектом; в связи с этим, заработная плата данной категории работников не изменится.

Третья – иизация лишь дополняет труд высококвалифицированных специалистов, в силу отсутствия возможности автоматизации эмоционально когнитивных функций человека.

Таким образом, результат поляризации задач имеет двойственный характер. С одной стороны – снижается стоимость задач, выполняемых ИИ за счёт минимизации затрат на оплату труда и содержания персонала, с другой – увеличивается ценность задач, которые трудно автоматизировать, что потенциально приведёт к росту заработных плат отдельных категорий работников [16].

Еще один возможный вариант сингулярности связан с эффектом «издержек Баумоля». Различные сегменты экономики обладают разной степенью автоматизации. В секторах, в которых производительность растет за счёт автоматизации процессов удельные издержки становятся меньше; в сферах экономики с низкой динамикой производительности издержки растут опережающими темпами, при этом цены, преимущественно, за счет трудозатрат устойчиво повышаются [8]. Поскольку вклад любого вида деятельности в валовой продукт есть произведение

объема производства на цену, этот «провал цен» может иметь парадоксальный результат: значимость продукции автоматизированных отраслей уменьшится (их доля в ВВП упадет), тогда как неавтоматизированных – увеличится (их доля в ВВП возрастет) [8].

Наиболее ярко эффект «болезни Баумоля» проявляется в сельском хозяйстве. За последние 20 лет общемировой показатель прироста производительности в сельском хозяйстве составил 35 %, а совокупная добавленная стоимость достигала 4 трлн долларов США (рост на 96 % от значений в 2000 г.) в том числе и за счет автоматизации, внедрения технологий «умного» сельского хозяйства [17]. Однако доля аграрного сектора в мировом ВВП в период с 2000 по 2023 гг. не превысила 4 %. Дальнейший рост производительности в сельском хозяйстве практически никак не отразится на экономике.

Данный эффект затрагивает не одну отрасль, а всю экономику, трансформируя и рынок труда. Происходит перераспределение рабочей силы: переток работников из отраслей с более высокой производительностью в сектора со стагнирующей из-за увеличения трудозатрат и, как следствие, заработных плат. В долгосрочной перспективе, увеличение доли рабочей силы в низкопроизводительных отраслях замедлит общий рост производительности труда в экономике.

Альтернативным вариантом развития экономики в условия сингулярности является «эйфория Баумоля». Спрос смещается в сторону высокотехнологичных секторов экономики, в которых преобладает автоматизированное производство. В результате, их доля в ВВП увеличивается, ускоряя общий рост экономики. По мере того, как доля прогрессирующих секторов в ВВП увеличивается, а стагнирующих снижается, экономика погрузится в состоянии «эйфории», перейдя на траекторию экспоненциального роста [7].