TED2017
Martin Ford: How we'll earn money in a future without jobs
Мартин Форд: Как мы сможем зарабатывать в будущем, не имея работы
Filmed:
Readability: 4.2
3,167,458 views
Приближается эра машин, способных думать, учиться и адаптироваться, а это значит, что человечество может столкнуться с массовой безработицей. Что нам следует делать? В своём откровенном выступлении футурист Мартин Форд предлагает отделить прибыль от традиционной работы и создать институт универсального базового дохода.
Martin Ford - Futurist
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future. Full bio
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Я начну с одного пугающего вопроса:
00:12
I'm going to begin with a scary question:
0
787
2848
ждёт ли нас всех в будущем безработица?
00:15
Are we headed toward
a future without jobs?
a future without jobs?
1
3659
2750
Колоссальный прогресс в технологиях,
00:18
The remarkable progress that we're seeing
2
6987
2069
который мы видим
на примере беспилотных автомобилей,
на примере беспилотных автомобилей,
00:21
in technologies like self-driving cars
3
9080
1861
00:22
has led to an explosion
of interest in this question,
of interest in this question,
4
10965
3065
вызвал бурный интерес к этому вопросу,
но поскольку в прошлом
его уже неоднократно задавали,
его уже неоднократно задавали,
00:26
but because it's something
that's been asked
that's been asked
5
14054
2150
00:28
so many times in the past,
6
16228
1256
возможно, что теперь
нам следует спрашивать,
нам следует спрашивать,
00:29
maybe what we should really be asking
7
17508
1840
может ли на этот раз
всё действительно измениться.
всё действительно измениться.
00:31
is whether this time is really different.
8
19372
2900
Страх, что машины могут заменить рабочих
00:35
The fear that automation
might displace workers
might displace workers
9
23252
2961
и привести к массовой безработице,
00:38
and potentially lead
to lots of unemployment
to lots of unemployment
10
26237
2117
зародился как минимум 200 лет назад,
во время промышленной революции в Англии.
во время промышленной революции в Англии.
00:40
goes back at a minimum 200 years
to the Luddite revolts in England.
to the Luddite revolts in England.
11
28378
3888
00:44
And since then, this concern
has come up again and again.
has come up again and again.
12
32290
3196
С тех пор эти опасения
появлялись снова и снова.
появлялись снова и снова.
Могу предположить,
00:47
I'm going to guess
13
35510
1161
что большинство из вас никогда не слышали
про «Доклад о тройной революции»,
про «Доклад о тройной революции»,
00:48
that most of you have probably never
heard of the Triple Revolution report,
heard of the Triple Revolution report,
14
36695
4466
хотя это был выдающийся доклад.
00:53
but this was a very prominent report.
15
41185
2293
Он был составлен
командой гениальнейших людей,
командой гениальнейших людей,
00:55
It was put together
by a brilliant group of people --
by a brilliant group of people --
16
43502
2531
в числе которых были
два лауреата Нобелевской премии,
два лауреата Нобелевской премии,
00:58
it actually included
two Nobel laureates --
two Nobel laureates --
17
46057
3057
и этот доклад был представлен
президенту Соединённых Штатов.
президенту Соединённых Штатов.
01:01
and this report was presented
to the President of the United States,
to the President of the United States,
18
49138
3223
Согласно докладу, США находились на грани
экономического и социального переворота,
экономического и социального переворота,
01:04
and it argued that the US was on the brink
of economic and social upheaval
of economic and social upheaval
19
52385
5494
[Изменится ли всё на этот раз?]
поскольку индустриальная автоматизация
поскольку индустриальная автоматизация
01:09
because industrial automation
was going to put millions of people
was going to put millions of people
20
57903
3102
грозила оставить
миллионы людей без работы.
миллионы людей без работы.
01:13
out of work.
21
61029
1152
Этот доклад был представлен
президенту Линдону Джонсону
президенту Линдону Джонсону
01:14
Now, that report was delivered
to President Lyndon Johnson
to President Lyndon Johnson
22
62205
3657
01:17
in March of 1964.
23
65886
1801
в марте 1964 года.
01:19
So that's now over 50 years,
24
67711
2216
И сейчас, спустя 50 лет,
мы видим, что ничего
подобного не произошло.
подобного не произошло.
01:21
and, of course, that
hasn't really happened.
hasn't really happened.
25
69951
2058
Эта история повторялась снова и снова.
01:24
And that's been the story again and again.
26
72033
2144
Тревогу поднимали неоднократно,
01:26
This alarm has been raised repeatedly,
27
74201
2109
но каждый раз напрасно.
01:28
but it's always been a false alarm.
28
76334
2013
И поскольку опасения
так и не оправдались,
так и не оправдались,
01:30
And because it's been a false alarm,
29
78371
1809
01:32
it's led to a very conventional way
of thinking about this.
of thinking about this.
30
80204
2807
к ним перестали относиться серьёзно.
И тем не менее
эти опасения утверждают: да,
эти опасения утверждают: да,
01:35
And that says essentially that yes,
31
83035
2532
технологии действительно
могут опустошить целые индустрии.
могут опустошить целые индустрии.
01:37
technology may devastate
entire industries.
entire industries.
32
85591
2548
01:40
It may wipe out whole occupations
and types of work.
and types of work.
33
88163
3732
Они могут полностью уничтожить
целый ряд профессий и видов работы.
целый ряд профессий и видов работы.
01:43
But at the same time, of course,
34
91919
1608
В то же время, разумеется,
01:45
progress is going to lead
to entirely new things.
to entirely new things.
35
93551
2351
прогресс принесёт и множество новшеств.
01:47
So there will be new industries
that will arise in the future,
that will arise in the future,
36
95926
2962
В будущем появятся новые индустрии,
которым, конечно же,
потребуются человеческие ресурсы.
потребуются человеческие ресурсы.
01:50
and those industries, of course,
will have to hire people.
will have to hire people.
37
98912
2858
Появятся новые специальности,
01:53
There'll be new kinds of work
that will appear,
that will appear,
38
101794
2238
и возможно такие, которые мы
пока даже не можем себе представить.
пока даже не можем себе представить.
01:56
and those might be things that today
we can't really even imagine.
we can't really even imagine.
39
104056
3210
Именно так история развивалась до сих пор,
01:59
And that has been the story so far,
40
107290
1747
и всё складывалось вполне благоприятно.
02:01
and it's been a positive story.
41
109061
1494
Оказалось, что новые профессии
02:03
It turns out that the new jobs
that have been created
that have been created
42
111095
3325
02:06
have generally been
a lot better than the old ones.
a lot better than the old ones.
43
114444
2470
в целом намного лучше, чем старые.
02:08
They have, for example,
been more engaging.
been more engaging.
44
116938
2656
Например, они стали более интересными.
02:11
They've been in safer,
more comfortable work environments,
more comfortable work environments,
45
119618
3429
Новые рабочие условия стали
гораздо безопаснее и комфортнее,
гораздо безопаснее и комфортнее,
и, конечно же, увеличилась зарплата.
02:15
and, of course, they've paid more.
46
123071
1680
Так что история
получилась вполне позитивной.
получилась вполне позитивной.
02:16
So it has been a positive story.
47
124775
1865
02:18
That's the way things
have played out so far.
have played out so far.
48
126664
2208
И все обстоятельства складывались удачно.
Однако есть один особый класс рабочих,
02:21
But there is one particular
class of worker
class of worker
49
129292
2948
чья история развивалась совсем иначе.
02:24
for whom the story
has been quite different.
has been quite different.
50
132264
2252
У этих рабочих
02:27
For these workers,
51
135938
1150
02:29
technology has completely
decimated their work,
decimated their work,
52
137112
3021
технологии отобрали все рабочие места,
02:32
and it really hasn't created
any new opportunities at all.
any new opportunities at all.
53
140157
3214
не оставив взамен
никаких новых возможностей.
никаких новых возможностей.
И эти работяги, разумеется, лошади.
(Смех)
(Смех)
02:35
And these workers, of course,
54
143395
2195
02:37
are horses.
55
145614
1288
[Количество лошадей в США:
22 млн в 1915, 3 млн в 1960]
22 млн в 1915, 3 млн в 1960]
02:38
(Laughter)
56
146926
1443
02:40
So I can ask a very provocative question:
57
148393
2750
И теперь я хочу задать
весьма провокационный вопрос:
весьма провокационный вопрос:
02:43
Is it possible that at some
point in the future,
point in the future,
58
151167
3435
возможно ли, что в будущем
02:46
a significant fraction of the human
workforce is going to be made redundant
workforce is going to be made redundant
59
154626
4628
значительная часть человеческих
ресурсов попадет под сокращение так же,
ресурсов попадет под сокращение так же,
02:51
in the way that horses were?
60
159278
1702
как когда-то это случилось с лошадьми?
Сейчас у вас наверняка
возникла инстинктивная реакция.
возникла инстинктивная реакция.
02:53
Now, you might have a very visceral,
reflexive reaction to that.
reflexive reaction to that.
61
161485
3000
02:56
You might say, "That's absurd.
62
164509
1647
Вы скажете: «Это абсурд.
02:58
How can you possibly compare
human beings to horses?"
human beings to horses?"
63
166180
3669
Как вы можете
сравнивать человека с лошадью?»
сравнивать человека с лошадью?»
03:02
Horses, of course, are very limited,
64
170437
1769
Лошади, конечно, очень примитивны,
03:04
and when cars and trucks
and tractors came along,
and tractors came along,
65
172230
2893
с появлением автомобилей,
грузовиков и тракторов,
грузовиков и тракторов,
03:07
horses really had nowhere else to turn.
66
175147
2045
для них не осталось работы.
03:09
People, on the other hand,
are intelligent;
are intelligent;
67
177844
2360
Люди, с другой стороны,
наделены интеллектом;
наделены интеллектом;
03:12
we can learn, we can adapt.
68
180228
1785
мы можем учиться и адаптироваться.
03:14
And in theory,
69
182037
1164
И в теории
это означает, что мы всегда
сможем найти себе новое занятие
сможем найти себе новое занятие
03:15
that ought to mean that we can
always find something new to do,
always find something new to do,
70
183225
3127
и, следовательно, всегда
соответствовать экономике будущего.
соответствовать экономике будущего.
03:18
and that we can always remain
relevant to the future economy.
relevant to the future economy.
71
186376
3306
03:21
But here's the really
critical thing to understand.
critical thing to understand.
72
189706
2437
И вот тут мы должны понять
одну очень важную вещь.
одну очень важную вещь.
03:24
The machines that will threaten
workers in the future
workers in the future
73
192790
2865
Машины, которые
угрожают рабочим в будущем,
угрожают рабочим в будущем,
03:27
are really nothing like those cars
and trucks and tractors
and trucks and tractors
74
195679
3234
значительно отличаются
от автомобилей, грузовиков и тракторов,
от автомобилей, грузовиков и тракторов,
03:30
that displaced horses.
75
198937
1616
которые когда-то заменили лошадей.
03:32
The future is going to be full
of thinking, learning, adapting machines.
of thinking, learning, adapting machines.
76
200577
4839
Машины будущего будут способны
думать, учиться и адаптироваться.
думать, учиться и адаптироваться.
03:37
And what that really means
77
205440
1408
А это значит,
03:38
is that technology is finally
beginning to encroach
beginning to encroach
78
206872
2834
что в конечном итоге
технологии начинают посягать
технологии начинают посягать
на те фундаментальные
способности человека,
способности человека,
03:41
on that fundamental human capability --
79
209730
2849
03:44
the thing that makes us
so different from horses,
so different from horses,
80
212603
2803
которые принципиально
отличают нас от лошадей,
отличают нас от лошадей,
03:47
and the very thing that, so far,
81
215430
2234
способности, которые до сих пор
позволяли нам
оставаться впереди прогресса,
оставаться впереди прогресса,
03:49
has allowed us to stay ahead
of the march of progress
of the march of progress
82
217688
2647
соответствовать экономике
03:52
and remain relevant,
83
220359
1189
03:53
and, in fact, indispensable
to the economy.
to the economy.
84
221572
3067
и фактически быть незаменимыми.
Что же на самом деле отличает
03:58
So what is it that is really so different
85
226407
2495
современные информационные
технологии от тех, что были в прошлом?
технологии от тех, что были в прошлом?
04:00
about today's information technology
86
228926
2043
04:02
relative to what we've seen in the past?
87
230993
1947
Я бы выделил три основополагающих пункта.
04:04
I would point to three fundamental things.
88
232964
2653
[Экспоненциальное ускорение]
Первый из них — это непрерывный процесс
Первый из них — это непрерывный процесс
04:07
The first thing is that we have seen
this ongoing process
this ongoing process
89
235641
4409
04:12
of exponential acceleration.
90
240074
1888
экспоненциального ускорения.
04:14
I know you all know about Moore's law,
91
242420
2095
Я знаю, вы все знакомы с законом Мура,
однако на самом деле
он работает гораздо шире
он работает гораздо шире
04:16
but in fact, it's more
broad-based than that;
broad-based than that;
92
244539
2296
и охватывает множество сфер,
например, программное обеспечение,
например, программное обеспечение,
04:18
it extends in many cases,
for example, to software,
for example, to software,
93
246859
3150
коммуникации, скорость
передачи данных и так далее.
передачи данных и так далее.
04:22
it extends to communications,
bandwidth and so forth.
bandwidth and so forth.
94
250033
3000
Но самый главный факт, который
необходимо понимать, заключается в том,
необходимо понимать, заключается в том,
04:25
But the really key thing to understand
95
253057
1984
04:27
is that this acceleration has now
been going on for a really long time.
been going on for a really long time.
96
255065
3871
что это ускорение
продолжается уже очень долгое время.
продолжается уже очень долгое время.
Фактически уже несколько десятилетий.
04:30
In fact, it's been going on for decades.
97
258960
1925
Если считать с конца 50-х годов,
04:32
If you measure from the late 1950s,
98
260909
2756
04:35
when the first integrated
circuits were fabricated,
circuits were fabricated,
99
263689
2425
когда изобрели первые интегральные схемы,
04:38
we've seen something on the order
of 30 doublings in computational power
of 30 doublings in computational power
100
266138
4785
удвоение вычислительной
мощности произошло уже 30 раз.
мощности произошло уже 30 раз.
04:42
since then.
101
270947
1156
Это гигантское число
удвоений для любого количества,
удвоений для любого количества,
04:44
That's just an extraordinary number
of times to double any quantity,
of times to double any quantity,
102
272127
3688
и фактически это означает,
04:47
and what it really means
103
275839
1240
что очень скоро мы увидим
04:49
is that we're now at a point
where we're going to see
where we're going to see
104
277103
2524
невероятный результат
абсолютного прогресса,
абсолютного прогресса,
04:51
just an extraordinary amount
of absolute progress,
of absolute progress,
105
279651
2411
и, безусловно, эти показатели
будут продолжать увеличиваться.
будут продолжать увеличиваться.
04:54
and, of course, things are going
to continue to also accelerate
to continue to also accelerate
106
282086
2975
04:57
from this point.
107
285085
1159
В ближайшие годы и десятилетия
04:58
So as we look forward
to the coming years and decades,
to the coming years and decades,
108
286268
2540
мы станем свидетелями таких событий,
05:00
I think that means
that we're going to see things
that we're going to see things
109
288832
2338
к которым мы совершенно не готовы.
05:03
that we're really not prepared for.
110
291194
1673
И то, что мы увидим, шокирует нас.
05:04
We're going to see things
that astonish us.
that astonish us.
111
292891
2077
[Способность к обучению]
Второй пункт заключается в том,
Второй пункт заключается в том,
05:06
The second key thing
112
294992
1266
05:08
is that the machines are,
in a limited sense, beginning to think.
in a limited sense, beginning to think.
113
296282
3906
что машины, в некотором смысле,
начинают думать.
начинают думать.
Я не говорю сейчас об искусственном
интеллекте из области фантастики,
интеллекте из области фантастики,
05:12
And by this, I don't mean human-level AI,
114
300212
2457
05:14
or science fiction
artificial intelligence;
artificial intelligence;
115
302693
2936
который способен мыслить, как человек.
05:17
I simply mean that machines and algorithms
are making decisions.
are making decisions.
116
305653
4462
Я имею в виду, что машины
и алгоритмы могут принимать решения.
и алгоритмы могут принимать решения.
Они решают проблемы,
и, самое главное, они учатся.
и, самое главное, они учатся.
05:22
They're solving problems,
and most importantly, they're learning.
and most importantly, they're learning.
117
310139
3860
Фактически центральной технологией
05:26
In fact, if there's one technology
that is truly central to this
that is truly central to this
118
314023
3303
и основной движущей силой
нынешнего прогресса является
нынешнего прогресса является
05:29
and has really become
the driving force behind this,
the driving force behind this,
119
317350
3077
способность машин к обучению,
05:32
it's machine learning,
120
320451
1172
и эта технология
становится невероятно мощной,
становится невероятно мощной,
05:33
which is just becoming
this incredibly powerful,
this incredibly powerful,
121
321647
2720
05:36
disruptive, scalable technology.
122
324391
2638
разрушительной
и продолжает набирать обороты.
и продолжает набирать обороты.
05:39
One of the best examples
I've seen of that recently
I've seen of that recently
123
327561
2469
Один из лучших примеров,
который я видел недавно,
который я видел недавно,
05:42
was what Google's DeepMind
division was able to do
division was able to do
124
330054
2751
что может сделать
подразделение «Гугл» DeepMind
подразделение «Гугл» DeepMind
05:44
with its AlphaGo system.
125
332829
1553
с помощью системы AlphaGo.
05:46
Now, this is the system that was able
to beat the best player in the world
to beat the best player in the world
126
334406
4300
Это система, которая смогла
обыграть лучшего в мире игрока
обыграть лучшего в мире игрока
05:50
at the ancient game of Go.
127
338730
1979
в древнюю игру го.
05:52
Now, at least to me,
128
340733
1150
На мой взгляд,
05:53
there are two things that really
stand out about the game of Go.
stand out about the game of Go.
129
341907
3117
в игре го есть две
исключительные особенности.
исключительные особенности.
Первая: в процессе этой игры
05:57
One is that as you're playing the game,
130
345048
2296
количество возможных
конфигураций, складывающихся на доске,
конфигураций, складывающихся на доске,
05:59
the number of configurations
that the board can be in
that the board can be in
131
347368
2866
06:02
is essentially infinite.
132
350258
1411
абсолютно бесконечно.
На самом деле вариантов больше,
чем количество атомов во вселенной.
чем количество атомов во вселенной.
06:03
There are actually more possibilities
than there are atoms in the universe.
than there are atoms in the universe.
133
351693
3833
06:07
So what that means is,
134
355980
1184
И это значит,
06:09
you're never going to be able to build
a computer to win at the game of Go
a computer to win at the game of Go
135
357188
3597
что невозможно построить компьютер,
который сможет выигрывать в игру го
который сможет выигрывать в игру го
06:12
the way chess was approached, for example,
136
360809
2180
тем же способом,
что и, например, в шашки,
что и, например, в шашки,
06:15
which is basically to throw
brute-force computational power at it.
brute-force computational power at it.
137
363013
4526
то есть используя исключительно
примитивную мощность вычисления.
примитивную мощность вычисления.
06:19
So clearly, a much more sophisticated,
thinking-like approach is needed.
thinking-like approach is needed.
138
367563
4177
Совершенно ясно, что здесь необходим
более утончённый, думающий подход.
более утончённый, думающий подход.
06:24
The second thing
that really stands out is that,
that really stands out is that,
139
372368
3271
Вторая исключительная особенность:
если вы побеседуете с любым
участником чемпионата по го,
участником чемпионата по го,
06:27
if you talk to one
of the championship Go players,
of the championship Go players,
140
375663
2647
06:30
this person cannot necessarily
even really articulate what exactly it is
even really articulate what exactly it is
141
378334
4485
вы поймёте, что практически
невозможно чётко сформулировать,
невозможно чётко сформулировать,
о чём именно думают
игроки во время партии.
игроки во время партии.
06:34
they're thinking about
as they play the game.
as they play the game.
142
382843
2215
Это происходит интуитивно,
06:37
It's often something
that's very intuitive,
that's very intuitive,
143
385082
2193
06:39
it's almost just like a feeling
about which move they should make.
about which move they should make.
144
387299
3322
они как будто чувствуют,
каким должен быть следующий ход.
каким должен быть следующий ход.
06:42
So given those two qualities,
145
390645
1407
Зная об этих особенностях,
06:44
I would say that playing Go
at a world champion level
at a world champion level
146
392076
3937
я бы сказал, что игра в го
на уровне мировых чемпионов
на уровне мировых чемпионов
06:48
really ought to be something
that's safe from automation,
that's safe from automation,
147
396037
3238
никогда не будет доступна машинам,
06:51
and the fact that it isn't should really
raise a cautionary flag for us.
raise a cautionary flag for us.
148
399299
4446
и тот факт, что это не так,
должен всех нас очень насторожить.
должен всех нас очень насторожить.
06:55
And the reason is that we tend
to draw a very distinct line,
to draw a very distinct line,
149
403769
3917
Дело в том, что мы склонны
проводить очень чёткую границу,
проводить очень чёткую границу,
06:59
and on one side of that line
are all the jobs and tasks
are all the jobs and tasks
150
407710
3509
с одной стороны от которой
находятся все те задачи и специальности,
находятся все те задачи и специальности,
07:03
that we perceive as being on some level
fundamentally routine and repetitive
fundamentally routine and repetitive
151
411243
4748
которые по своей сути
являются рутинными, повторяющимися
являются рутинными, повторяющимися
07:08
and predictable.
152
416015
1350
и предсказуемыми.
07:09
And we know that these jobs
might be in different industries,
might be in different industries,
153
417389
2858
И мы знаем, что такой вид
работы встречается в разных сферах,
работы встречается в разных сферах,
07:12
they might be in different occupations
and at different skill levels,
and at different skill levels,
154
420271
3373
в разных профессиях
и на разных уровнях квалификации,
и на разных уровнях квалификации,
и так как они изначально предсказуемы,
07:15
but because they are innately predictable,
155
423668
2210
07:17
we know they're probably at some point
going to be susceptible
going to be susceptible
156
425902
3127
мы понимаем, что в будущем,
вполне вероятно,
вполне вероятно,
их смогут освоить машины
07:21
to machine learning,
157
429053
1177
и они будут автоматизированы.
07:22
and therefore, to automation.
158
430254
1419
И не сомневайтесь —
это очень много рабочих мест.
это очень много рабочих мест.
07:23
And make no mistake --
that's a lot of jobs.
that's a lot of jobs.
159
431697
2097
При грубом подсчёте
07:25
That's probably something
on the order of roughly half
on the order of roughly half
160
433818
2679
это что-то около половины
всех рабочих мест в экономике.
всех рабочих мест в экономике.
07:28
the jobs in the economy.
161
436521
1567
07:30
But then on the other side of that line,
162
438112
2159
С другой стороны от этой границы
07:32
we have all the jobs
that require some capability
that require some capability
163
440295
4071
находятся все профессии,
для которых необходимы способности,
для которых необходимы способности,
присущие, по нашему мнению,
исключительно человеку,
исключительно человеку,
07:36
that we perceive as being uniquely human,
164
444390
2372
и потому мы уверены,
что они защищены от автоматизации.
что они защищены от автоматизации.
07:38
and these are the jobs
that we think are safe.
that we think are safe.
165
446786
2223
07:41
Now, based on what I know
about the game of Go,
about the game of Go,
166
449033
2265
Теперь опираясь на то,
что мне известно об игре го,
что мне известно об игре го,
07:43
I would've guessed that it really ought
to be on the safe side of that line.
to be on the safe side of that line.
167
451322
3703
я бы предположил, что она должна
находиться на безопасной стороне.
находиться на безопасной стороне.
Однако тот факт, что это не так,
и что «Гугл» уже решил эту проблему,
и что «Гугл» уже решил эту проблему,
07:47
But the fact that it isn't,
and that Google solved this problem,
and that Google solved this problem,
168
455049
3178
предполагает, что эта граница
весьма нестабильна.
весьма нестабильна.
07:50
suggests that that line is going
to be very dynamic.
to be very dynamic.
169
458251
2432
07:52
It's going to shift,
170
460707
1179
Она будет сдвигаться,
и сдвигаясь, будет поглощать
всё больше и больше профессий,
всё больше и больше профессий,
07:53
and it's going to shift in a way
that consumes more and more jobs and tasks
that consumes more and more jobs and tasks
171
461910
4135
07:58
that we currently perceive
as being safe from automation.
as being safe from automation.
172
466069
3017
которые мы пока ещё считаем
защищёнными от автоматизации.
защищёнными от автоматизации.
Также важно понимать,
08:01
The other key thing to understand
173
469921
1657
что это касается не только
низкооплачиваемой работы, ручного труда
низкооплачиваемой работы, ручного труда
08:03
is that this is by no means just about
low-wage jobs or blue-collar jobs,
low-wage jobs or blue-collar jobs,
174
471602
5138
08:08
or jobs and tasks done by people
175
476764
1875
или труда, который не требует
высокого уровня образования.
высокого уровня образования.
08:10
that have relatively
low levels of education.
low levels of education.
176
478663
2104
Множество примеров демонстрируют,
08:12
There's lots of evidence to show
177
480791
1524
что технологии стремительно
поднимаются по лестнице знаний и навыков.
поднимаются по лестнице знаний и навыков.
08:14
that these technologies are rapidly
climbing the skills ladder.
climbing the skills ladder.
178
482339
3160
Мы уже видим покушение
на такие специальности,
на такие специальности,
08:17
So we already see an impact
on professional jobs --
on professional jobs --
179
485523
3616
08:21
tasks done by people like accountants,
180
489163
4435
как бухгалтер,
финансовый аналитик,
08:25
financial analysts,
181
493622
1317
08:26
journalists,
182
494963
1296
журналист,
08:28
lawyers, radiologists and so forth.
183
496283
2377
юрист, радиолог и так далее.
Так что большинство наших предположений
08:30
So a lot of the assumptions that we make
184
498684
1938
08:32
about the kind of occupations
and tasks and jobs
and tasks and jobs
185
500646
3220
относительно профессий и рабочих мест,
которым в будущем угрожает автоматизация,
08:35
that are going to be threatened
by automation in the future
by automation in the future
186
503890
2819
будут меняться и расширяться.
08:38
are very likely to be
challenged going forward.
challenged going forward.
187
506733
2198
Если мы сложим все тенденции вместе,
08:40
So as we put these trends together,
188
508955
1700
я думаю, это докажет,
что в будущем мы имеем все шансы
что в будущем мы имеем все шансы
08:42
I think what it shows is that we could
very well end up in a future
very well end up in a future
189
510679
3292
08:45
with significant unemployment.
190
513995
1507
столкнуться с массовой безработицей.
08:48
Or at a minimum,
191
516254
1152
Или как минимум
08:49
we could face lots of underemployment
or stagnant wages,
or stagnant wages,
192
517430
3781
с повсеместной неполной
занятостью и застоем зарплат,
занятостью и застоем зарплат,
08:53
maybe even declining wages.
193
521235
2097
а может быть, даже их снижением.
08:56
And, of course, soaring levels
of inequality.
of inequality.
194
524142
2810
А также с увеличением
классового неравенства.
классового неравенства.
08:58
All of that, of course, is going to put
a terrific amount of stress
a terrific amount of stress
195
526976
4033
Всё это, разумеется, вызовет
всеобщее волнение и стресс.
09:03
on the fabric of society.
196
531033
1917
Но кроме этого, существует ещё
и основная экономическая проблема,
и основная экономическая проблема,
09:04
But beyond that, there's also
a fundamental economic problem,
a fundamental economic problem,
197
532974
3059
09:08
and that arises because jobs
are currently the primary mechanism
are currently the primary mechanism
198
536057
5195
и причина кроется в том,
что работа является основным механизмом,
что работа является основным механизмом,
09:13
that distributes income,
and therefore purchasing power,
and therefore purchasing power,
199
541276
3545
который распределяет доходы и,
следовательно, покупательскую способность
следовательно, покупательскую способность
09:16
to all the consumers that buy the products
and services we're producing.
and services we're producing.
200
544845
5132
между всеми потребителями
производимых товаров и услуг.
производимых товаров и услуг.
[Магазин закрывается.
Где покупатели?]
Где покупатели?]
09:22
In order to have a vibrant market economy,
201
550831
2515
Чтобы рыночная экономика процветала,
09:25
you've got to have
lots and lots of consumers
lots and lots of consumers
202
553370
2120
нужно много, очень много потребителей,
09:27
that are really capable of buying
the products and services
the products and services
203
555514
3029
способных покупать товары и услуги.
09:30
that are being produced.
204
558567
1151
Если этого не происходит,
09:31
If you don't have that,
then you run the risk
then you run the risk
205
559742
2386
то мы рискуем оказаться
в ситуации экономического застоя
в ситуации экономического застоя
09:34
of economic stagnation,
206
562152
1415
09:35
or maybe even a declining economic spiral,
207
563591
3669
или даже спада,
09:39
as there simply aren't enough
customers out there
customers out there
208
567284
2314
а всё потому, что не будет
хватать покупателей
хватать покупателей
09:41
to buy the products
and services being produced.
and services being produced.
209
569622
2459
производимых товаров и услуг.
09:44
It's really important to realize
210
572105
1928
Очень важно понимать,
09:46
that all of us as individuals rely
on access to that market economy
on access to that market economy
211
574057
6014
что каждому из нас необходим
доступ к рыночной экономике,
доступ к рыночной экономике,
чтобы добиться успеха.
09:52
in order to be successful.
212
580095
1729
09:53
You can visualize that by thinking
in terms of one really exceptional person.
in terms of one really exceptional person.
213
581848
4436
Вы можете представить себе эту ситуацию
на примере одного выдающегося человека.
на примере одного выдающегося человека.
09:58
Imagine for a moment you take,
say, Steve Jobs,
say, Steve Jobs,
214
586308
2988
Представьте себе на минуту,
что, скажем, вы взяли Стива Джобса
что, скажем, вы взяли Стива Джобса
10:01
and you drop him
on an island all by himself.
on an island all by himself.
215
589320
2581
и забросили его одного
на необитаемый остров.
на необитаемый остров.
10:03
On that island, he's going
to be running around,
to be running around,
216
591925
2294
На этом острове он будет бегать,
собирая кокосы,
собирая кокосы,
10:06
gathering coconuts just like anyone else.
217
594243
2538
так же, как любой другой человек.
10:08
He's really not going to be
anything special,
anything special,
218
596805
2188
Он не станет исключительной личностью,
10:11
and the reason, of course,
is that there is no market
is that there is no market
219
599017
3172
и причина тому, разумеется,
отсутствие рынка,
отсутствие рынка,
10:14
for him to scale
his incredible talents across.
his incredible talents across.
220
602213
2786
где он мог бы реализовать
свой невероятный талант.
свой невероятный талант.
Так что доступ к рынку
необходим каждому из нас,
необходим каждому из нас,
10:17
So access to this market
is really critical to us as individuals,
is really critical to us as individuals,
221
605023
3470
а также всей системе в целом,
чтобы оставаться стабильной.
чтобы оставаться стабильной.
10:20
and also to the entire system
in terms of it being sustainable.
in terms of it being sustainable.
222
608517
4022
Таким образом, возникает вопрос:
что конкретно мы можем сделать?
что конкретно мы можем сделать?
10:25
So the question then becomes:
What exactly could we do about this?
What exactly could we do about this?
223
613063
3844
[Что нам делать? Базовый доход.]
10:29
And I think you can view this
through a very utopian framework.
through a very utopian framework.
224
617285
3232
Ответ можно увидеть
сквозь весьма утопическую призму.
сквозь весьма утопическую призму.
10:32
You can imagine a future
where we all have to work less,
where we all have to work less,
225
620541
2643
Представьте, что в будущем
мы все будем меньше работать,
мы все будем меньше работать,
10:35
we have more time for leisure,
226
623208
3001
больше отдыхать,
10:38
more time to spend with our families,
227
626233
1928
проводить больше времени с семьёй
10:40
more time to do things that we find
genuinely rewarding
genuinely rewarding
228
628185
3255
и иметь больше возможностей
заниматься тем, что нравится,
заниматься тем, что нравится,
10:43
and so forth.
229
631464
1157
и тому подобное.
10:44
And I think that's a terrific vision.
230
632645
1855
Я считаю, что это прекрасная картина.
Это именно то, к чему нам всем
непременно нужно стремиться.
непременно нужно стремиться.
10:46
That's something that we should
absolutely strive to move toward.
absolutely strive to move toward.
231
634524
3629
10:50
But at the same time, I think
we have to be realistic,
we have to be realistic,
232
638177
2676
Но в то же время, я считаю,
нам нужно быть реалистами,
нам нужно быть реалистами,
10:52
and we have to realize
233
640877
1393
и мы должны осознавать
10:54
that we're very likely to face
a significant income distribution problem.
a significant income distribution problem.
234
642294
4860
большую вероятность появления
серьёзной проблемы распределения дохода.
серьёзной проблемы распределения дохода.
10:59
A lot of people are likely
to be left behind.
to be left behind.
235
647178
2967
Многие, скорее всего,
останутся обделёнными.
останутся обделёнными.
11:03
And I think that in order
to solve that problem,
to solve that problem,
236
651186
2404
И я думаю, для решения этой проблемы
11:05
we're ultimately going
to have to find a way
to have to find a way
237
653614
2098
нам в конечном итоге
придётся найти способ,
придётся найти способ,
11:07
to decouple incomes from traditional work.
238
655736
2606
как отделить доход от традиционной работы.
11:10
And the best, more straightforward
way I know to do that
way I know to do that
239
658366
2866
И самый лучший, самый
простой путь, который я вижу,
простой путь, который я вижу,
11:13
is some kind of a guaranteed income
or universal basic income.
or universal basic income.
240
661256
3568
это создание гарантированного
или универсального базового дохода.
или универсального базового дохода.
11:16
Now, basic income is becoming
a very important idea.
a very important idea.
241
664848
2488
Сейчас базовый доход
становится очень важной идеей.
становится очень важной идеей.
11:19
It's getting a lot
of traction and attention,
of traction and attention,
242
667360
2139
Он привлекает всё больше внимания,
множество важных пилотных проектов
11:21
there are a lot of important
pilot projects
pilot projects
243
669523
2273
и экспериментов проводятся по всему миру.
11:23
and experiments going on
throughout the world.
throughout the world.
244
671820
2175
11:26
My own view is that a basic income
is not a panacea;
is not a panacea;
245
674628
3200
На мой взгляд,
базовый доход это не панацея,
базовый доход это не панацея,
11:29
it's not necessarily
a plug-and-play solution,
a plug-and-play solution,
246
677852
2532
это не окончательное решение,
11:32
but rather, it's a place to start.
247
680408
1635
а скорее, отправная точка.
11:34
It's an idea that we can
build on and refine.
build on and refine.
248
682067
2782
Эта идея, которую мы можем
развивать и совершенствовать.
развивать и совершенствовать.
11:36
For example, one thing that I have
written quite a lot about
written quite a lot about
249
684873
2817
Например, я уже неоднократно писал
11:39
is the possibility of incorporating
explicit incentives into a basic income.
explicit incentives into a basic income.
250
687714
4592
о возможности внедрения
мотивационных стимулов в базовый доход.
мотивационных стимулов в базовый доход.
Чтобы проиллюстрировать это,
11:44
To illustrate that,
251
692930
1169
11:46
imagine that you are a struggling
high school student.
high school student.
252
694123
2768
представьте, что вы
старшеклассник, который плохо учится
старшеклассник, который плохо учится
11:48
Imagine that you are at risk
of dropping out of school.
of dropping out of school.
253
696915
2834
и находится на грани отчисления.
11:52
And yet, suppose you know
that at some point in the future,
that at some point in the future,
254
700289
3378
И тем не менее предположим,
вы знаете, что в будущем,
вы знаете, что в будущем,
11:55
no matter what,
255
703691
1224
несмотря ни на что,
11:56
you're going to get the same
basic income as everyone else.
basic income as everyone else.
256
704939
3697
вы всё равно получите такой же
базовый доход, как и все остальные.
базовый доход, как и все остальные.
12:00
Now, to my mind, that creates
a very perverse incentive
a very perverse incentive
257
708660
3042
На мой взгляд, подобная
ситуация создает неверный стимул
ситуация создает неверный стимул
12:03
for you to simply give up
and drop out of school.
and drop out of school.
258
711726
2497
всё бросить и уйти из школы.
12:06
So I would say, let's not
structure things that way.
structure things that way.
259
714247
2505
Поэтому я предлагаю
организовать эту систему иначе.
организовать эту систему иначе.
12:08
Instead, let's pay people who graduate
from high school somewhat more
from high school somewhat more
260
716776
5316
Например, мы можем тем, кто успешно
закончит школу, платить больше,
закончит школу, платить больше,
12:14
than those who simply drop out.
261
722116
1696
чем тем, кто бросит учёбу.
12:16
And we can take that idea of building
incentives into a basic income,
incentives into a basic income,
262
724329
3478
Эту идею о внедрении
стимулов в базовый доход
стимулов в базовый доход
можно использовать и в других сферах.
12:19
and maybe extend it to other areas.
263
727831
1667
Например, мы можем
создать стимулы для тех,
создать стимулы для тех,
12:21
For example, we might create
an incentive to work in the community
an incentive to work in the community
264
729522
3577
кто работает в сообществах
оказания помощи нуждающимся,
оказания помощи нуждающимся,
12:25
to help others,
265
733123
1158
12:26
or perhaps to do positive
things for the environment,
things for the environment,
266
734305
3064
или делает что-то
полезное для окружающей среды
полезное для окружающей среды
12:29
and so forth.
267
737393
1170
и так далее.
12:30
So by incorporating incentives
into a basic income,
into a basic income,
268
738587
3011
Итак, внедряя стимулы в базовый доход,
12:33
we might actually improve it,
269
741622
1629
мы можем его значительно улучшить,
12:35
and also, perhaps, take at least
a couple of steps
a couple of steps
270
743275
2626
а также, возможно, сделать несколько шагов
12:37
towards solving another problem
271
745925
2425
к решению другой проблемы,
12:40
that I think we're quite possibly
going to face in the future,
going to face in the future,
272
748374
2944
с которой мы можем столкнуться в будущем,
12:43
and that is, how do we all find
meaning and fulfillment,
meaning and fulfillment,
273
751342
3752
а именно как найти своё
призвание и реализовать свой потенциал,
призвание и реализовать свой потенциал,
12:47
and how do we occupy our time
274
755118
2318
чем заполнить своё время в мире,
12:49
in a world where perhaps
there's less demand for traditional work?
there's less demand for traditional work?
275
757460
4349
где, возможно, традиционная работа
будет нужна всё меньше и меньше.
будет нужна всё меньше и меньше.
12:54
So by extending and refining
a basic income,
a basic income,
276
762201
2805
Итак, расширяя
и совершенствуя базовый доход,
и совершенствуя базовый доход,
мы сможем его значительно улучшить,
12:57
I think we can make it look better,
277
765030
2336
12:59
and we can also, perhaps, make it
more politically and socially acceptable
more politically and socially acceptable
278
767390
5298
а также, возможно,
сделать его политически и социально
сделать его политически и социально
более приемлемым и осуществимым,
13:04
and feasible --
279
772712
1164
и в итоге, действуя таким образом,
13:05
and, of course, by doing that,
280
773900
1474
13:07
we increase the odds
that it will actually come to be.
that it will actually come to be.
281
775398
3450
мы увеличим шансы
на реализацию этого проекта.
на реализацию этого проекта.
13:11
I think one of the most fundamental,
282
779731
2270
Я думаю, что одно из главных,
13:14
almost instinctive objections
283
782025
2168
почти инстинктивных возражений,
13:16
that many of us have
to the idea of a basic income,
to the idea of a basic income,
284
784217
3453
возникающих у многих из нас
по отношению к идее о базовом доходе
по отношению к идее о базовом доходе
13:19
or really to any significant
expansion of the safety net,
expansion of the safety net,
285
787694
3732
или к любому другому способу
расширения зоны безопасности,
расширения зоны безопасности,
13:23
is this fear that we're going to end up
with too many people
with too many people
286
791450
3760
это страх, что в итоге слишком много людей
будет сидеть в колеснице экономики
13:27
riding in the economic cart,
287
795234
1738
и слишком мало окажется тех,
кто будет её толкать.
кто будет её толкать.
13:28
and not enough people pulling that cart.
288
796996
2047
13:31
And yet, really, the whole point
I'm making here, of course,
I'm making here, of course,
289
799067
2834
И всё же главная мысль
моего выступления заключается в том,
моего выступления заключается в том,
13:33
is that in the future,
290
801925
1361
что в будущем
13:35
machines are increasingly going
to be capable of pulling that cart for us.
to be capable of pulling that cart for us.
291
803310
3826
именно машины будут толкать
для нас эту колесницу экономики.
для нас эту колесницу экономики.
13:39
That should give us more options
292
807160
1990
В итоге мы получим больше возможностей
13:41
for the way we structure
our society and our economy,
our society and our economy,
293
809174
3811
для организации
нашего общества и экономики.
нашего общества и экономики.
13:45
And I think eventually, it's going to go
beyond simply being an option,
beyond simply being an option,
294
813009
3442
И я думаю, в конце концов
этот метод станет не просто вариантом,
этот метод станет не просто вариантом,
а естественной необходимостью.
13:48
and it's going to become an imperative.
295
816475
1901
Потому как вся эта ситуация
13:50
The reason, of course,
is that all of this is going to put
is that all of this is going to put
296
818400
2822
создаст сильнейший
стресс в нашем обществе,
стресс в нашем обществе,
13:53
such a degree of stress on our society,
297
821246
2014
а также потому, что именно работа
является тем механизмом,
является тем механизмом,
13:55
and also because jobs are that mechanism
298
823284
2514
13:57
that gets purchasing power to consumers
299
825822
1965
который даёт потребителям
возможность совершать покупки,
возможность совершать покупки,
13:59
so they can then drive the economy.
300
827811
2516
чтобы в итоге развивалась экономика.
14:02
If, in fact, that mechanism
begins to erode in the future,
begins to erode in the future,
301
830351
3547
Если этот механизм
в будущем начнёт разрушаться,
в будущем начнёт разрушаться,
14:05
then we're going to need to replace
it with something else
it with something else
302
833922
2815
тогда нам придётся
заменить его чем-то ещё,
заменить его чем-то ещё,
иначе всей нашей системе
14:08
or we're going to face the risk
303
836761
1563
14:10
that our whole system simply
may not be sustainable.
may not be sustainable.
304
838348
2567
угрожает нестабильность.
14:12
But the bottom line here
is that I really think
is that I really think
305
840939
2382
В заключение хочу добавить,
что, на мой взгляд,
что, на мой взгляд,
14:15
that solving these problems,
306
843345
2436
поиск решения этих проблем
14:17
and especially finding a way
to build a future economy
to build a future economy
307
845805
3400
и особенно способа
организации экономики будущего,
организации экономики будущего,
14:21
that works for everyone,
308
849229
2013
которая будет работать для каждого из нас,
14:23
at every level of our society,
309
851266
1861
на всех уровнях общества,
14:25
is going to be one of the most important
challenges that we all face
challenges that we all face
310
853151
3540
станет одним из самых важных
испытаний, с которым мы все столкнёмся
испытаний, с которым мы все столкнёмся
14:28
in the coming years and decades.
311
856715
2043
в ближайшие годы и десятилетия.
14:30
Thank you very much.
312
858782
1248
Большое всем спасибо.
14:32
(Applause)
313
860054
1860
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Martin Ford - FuturistMartin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future.
Why you should listen
Martin Ford was one of the first analysts to write compellingly about the future of work and economies in the face of the growing automation of everything. He sketches a future that's radically reshaped not just by robots but by the loss of the income-distributing power of human jobs. How will our economic systems need to adapt?
He's the author of two books: Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future (winner of the 2015 Financial Times/McKinsey Business Book of the Year Award ) and The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future, and he's the founder of a Silicon Valley-based software development firm. He has written about future technology and its implications for the New York Times, Fortune, Forbes, The Atlantic, The Washington Post, Harvard Business Review and The Financial Times.
Martin Ford | Speaker | TED.com