Наши публикации, посвященные новым научным работам в экономике, обычно чаще воспринимаются как развлекательные, чем имеющие какую-то непосредственную ценность,— хотя мы всегда предпочитаем в качестве тем для таких статей работы, максимально связанные с тем, что имеет практическую ценность, пусть и своеобразную. Например, январская работа BIS с обзором экономических потерь от непотизма в США (см. “Ъ” от 9 февраля), не содержащая никаких данных о России, вполне может дать представление о том, сколько в реальности стоят компаниям в России, где все не так жестко, как в США, племянники заместителей гендиректоров на скромных постах начальников второстепенных департаментов — нижняя, «американская» планка по крайней мере есть. Но даже полезнее, когда экономисты обсуждают среднесрочные сценарии реально идущих и неочевидных процессов — как, например, Дарон Асемоглу из MIT и Паскаль Респеро из Университета Бостона в препринте в серии NBER статьи «Искусственный интеллект, автоматизация и труд».
Фото: Денис Вышинский, Коммерсантъ / купить фото
Тема Асемоглу и Респеро выглядит чисто развлекательной для большинства читателей: о том, что ускоренная автоматизация производства приведет к росту безработицы и социального неравенства, можно не один год читать тексты любого сорта, от презрительных до апокалиптических. Тут не нужны экономисты — все равно все оценки довольно условны. Теоретические модели двух экономистов тем не менее более полезны: они демонстрируют, какие варианты событий в 2025–2030 годах в наиболее развитых секторах экономики могут быть более вероятны, а какие менее при разных скоростях автоматизации. Между тем эффект, описанный Асемоглу и Респеро, знаком почти всем управленцам в России: они констатируют, что очень быстрая автоматизация производства часто сопровождается неадекватно быстрым ростом производительности, требующим от компании столь же быстрого расширения «неавтоматизируемой» части бизнеса. Это дорого, а при нынешнем состоянии рынка труда в России еще и часто упирается в кадровые проблемы. Но авторы идут дальше. Так, они прогнозируют и более серьезное снижение производительности труда в структурах, поставивших на эту карту очень много: этот эффект также хорошо известен в России, потенциал инвестиций в очень современное производство часто не может быть реализован полностью.
Но, полагают Асемоглу и Респеро, главная проблема (это, кстати, эмпирически также известно в России, например в банках) — это исправляющие недостатки персонала системы искусственного интеллекта: в 2017 году даже слабые разработки AI легко отправляли в отставку целые департаменты. AI, а не роботизация, полагают экономисты, обещает быть главной политической проблемой. Правительства могут искусственно тормозить инвестиции в этот сектор, и с большой вероятностью — балансировать проблемы трудового рынка в этой сфере новой налоговой политикой. Siri как причина повышения налогов в 2020–2025 годах — о такой возможности полезно знать.