Текст книги "НеВенец творения. Всё, что вы боитесь знать о будущем"

Эксперты аналитической компании McKinsey и других исследовательских компаний рассчитали, что к 2030 году в мире подвергнутся полной автоматизации свыше 60 % всех профессий. При этом 375 млн рабочих мест будет автоматизировано частично, что потребует от людей осваивать новые навыки в процессе работы для того, чтобы соответствовать новым требованиям работодателя. По мнению экспертов McKinsey, в 2030 году автоматизация так или иначе, напрямую коснется миллиардов трудящихся практически во всех странах мира, при этом в сфере информационных технологий появятся лишь 20–50 миллионов новых рабочих мест.

Аналитики рассчитали, что страны мира с наибольшим потенциалом автоматизации и роботизации – Китай, Индия, США, Бразилия, Индонезия и Россия. Так, в России можно полностью автоматизировать 35,5 млн рабочих мест, то есть каждого второго (!) сотрудника. Впрочем, это обуславливается невысоким текущим показателем роботизации в Российской Федерации – лишь 5 роботов на 10 тыс. рабочих в 2018 году при среднем мировом показателе в 99 роботов на 10 тыс. рабочих.

Ученые Института Беркли Катя Грейс и Джон Сальватьер приводят в своей статье, опубликованной в «Journal of Artificial Intelligence Research», следующие прогнозы. По их мнению, к 2024 году искусственный интеллект будет лучше человека справляться с переводами на любые языки, к 2026 году сможет лучше людей писать сочинения и статьи на заданные темы, к 2027 году полностью заменит людей за рулем грузовых автомобилей. По их мнению, через несколько десятилетий искусственный интеллект будет лучше человека справляться со всеми видами работ без исключения. И если такое в самом деле произойдет, это сделает использование человеческого труда экономически бессмысленным.

Возможно, читатель попробует возразить, что все происходящее верно лишь для наиболее развитых стран и изменения точно не затронут развивающиеся страны, в особенности государства третьего мира. Отнюдь.

Глобализация и цифровая экономика меняют экономический рельеф всех, даже периферийных стран, которые ранее не были замечены в особом стремлении к прогрессу, а относились скорее к традиционным обществам. Возьмем в качестве примера Узбекистан.

Только за последние несколько лет на территории крупнейших (и древнейших) узбекских городов, в частности, Самарканда и Бухары, было снесено большинство известных еще со времен средних веков восточных базаров, дававших тысячи рабочих мест местным жителям. Местные власти предпочли построить вместо них чистые и современные гипермаркеты, в которых разместились международные бренды, принадлежащие транснациональным компаниям.

Аргументы были довольно ординарными: осовременивание облика городов; борьба с контрабандой и некачественными контрафактными товарами, повышение собираемости налогов и контроль за бизнесом. Население тихо повозмущалось, но не более. Нужно же стремиться «из прошлого в будущее»!

Экономисты констатируют, что в глобальном мире малый бизнес постепенно вытесняется естественным образом отовсюду (кроме ремесленнических форматов, медицины, IT, частично сферы услуг). С точки зрения властей его сложнее контролировать, он неудобный налогоплательщик, он чаще вовлечен в какие-то сомнительные схемы, в отличие от крупных компаний, которые беспокоятся о своей репутации. С точки зрения рынка малый бизнес никаким образом не может конкурировать с сетевыми структурами или высокотехнологичными корпорациями, использующими современные технологии, такие как «большие данные» или искусственный интеллект. При прочих равных издержки в любом случае будут выше именно у малого бизнеса.

А ведь, если посмотреть глобально, искусственный интеллект находится пока еще в зачаточном состоянии. Но мы уже знаем, что, если нейросеть создана, она, по меркам человеческой жизни, может самообучаться почти мгновенно. Алгоритм AlphaZero от компании Deep Mind (дочерняя структура Alphabet-Google), например, научился играть в шахматы лучше всех программ и людей в мире всего за 4 часа, просто играя сам с собой. Гениальному Магнусу Карлсену, действующему чемпиону мира среди людей по шахматам, на это потребовалось двадцать лет и десятки миллионов евро инвестиций (как прямых, так и косвенных) от своих родителей, спонсоров, норвежской шахматной федерации. При этом он даже не пытается соперничать с AlphaZero. Играть с программой в шахматы для человека – уже давно безнадежное занятие.

Игра го намного сложнее шахмат, так как в нее невозможно выиграть путем простого перебора вариантов. Несмотря на то, что го относится к типу игр «с полной информацией» (то есть теоретически в игре можно перебрать все варианты), считается, что число возможных ходов в го превышает количество атомов во Вселенной, а это практически бесконечное число. Тем не менее, нейросети AlphaGo от Deep Mind удалось научиться играть в го за очень короткий промежуток времени. И, как читатели уже догадались, не просто научиться, но и стать сильнейшей в мире. Матч между искусственным интеллектом и лучшим игроком в го среди людей – корейцем Ли Седолем – завершился со счетом 4:1 в пользу программы. При этом, по слухам, единственное поражение AlphaGo произошло из-за того, что специалисты Google неправильно настроили программу перед проигранной игрой, то есть фактически «сыграли в поддавки».

Ли Седоль был настолько потрясен случившимся, что вскоре объявил о своем уходе из го. Deep Mind же продолжила свою работу.

Вскоре искусственный интеллект взял новый рубеж. Уже в 2019 году та же дочерняя компания Alphabet-Google обучила нейронную сеть игре Starcraft II, и программа, просто поиграв до этого сама с собой, смогла победить с сухим счётом 5:0 двух топовых профессиональных игроков из мирового рейтинга. Таким образом, нейросеть впервые в истории обыграла человека в игру «с неполной информацией», где игроки не всегда и не полностью могут видеть действия своего противника. Раньше алгоритмы безоговорочно побеждали человека лишь в игры с полной определенностью, где искусственный интеллект мог видеть действия человека в полном объеме, выбирая на основе получаемой информации оптимальную стратегию. Но это невозможно в Starcraft, где оптимальная стратегия просто отсутствует, а одержать победу можно различными путями.

Тем самым были посрамлены скептики, утверждавшие, что искусственный интеллект не может управлять системами в режиме реального времени, тем более в условиях частичной или полной неопределенности (именно эта способность человека называлась его ключевым преимуществом перед нейросетями). И хотя, безусловно, до совершенства еще далеко, уже сейчас ясно, что в перспективе возможно научить алгоритм действовать в условиях полной неопределенности и неограниченного числа факторов, влияющих на принятие решений. То есть фактически можно привить программе человеческую интуицию, что ранее считалось абсолютно нереальным.

Это означает, что в будущем искусственный интеллект, получивший в качестве опции мощную интуицию, сможет осуществлять стратегическое и тактическое планирование, вести военные действия, делать бизнес или реализовывать экономическую программу не менее эффективно, чем человек, что ранее ставилось под сомнение многими учеными.

Но это в будущем. А пока среди «белых воротничков» первыми жертвами Big Data и искусственного интеллекта стали реклама и маркетинг – традиционно хорошо оплачиваемые отрасли с высоким (до недавних пор) спросом на квалифицированный персонал.

Маркетолог в «потребительском обществе» был центральной фигурой любой компании: именно этот человек в последние 25–30 лет определял политику как среднего, так и крупного бизнеса, в том числе крупнейших транснациональных корпораций. В последние десятилетия в капиталистических экономиках все крутилось вокруг исследований спроса, рынков сбыта, потребительских предпочтений. Хороший маркетинг позволял продать все, что угодно, плохой оставлял за пределами магазинных полок (и, следовательно, внимания потребителей) даже самые лучшие и недорогие товары. Ведь в информационную эпоху просто создать классный продукт было недостаточно – самым главным было сделать товар узнаваемым.

И тут как снег на голову – новые цифровые технологии, таргетирование, персонализация рекламы в интернете и большие данные оставляют без работы тех самых людей, которых еще вчера обожествляли акционеры. Зачем нужны люди, если самый лучший маркетолог – искусственный интеллект? Ведь он, однажды созданный и обученный анализу потребительских предпочтений конкретного человека, никогда не ошибается и не требует зарплат, исчисляющихся сотнями тысяч и даже миллионами долларов в год.

И вот уже в 2019 году в подавляющем большинстве (87 %) маркетинговых отделов крупнейших мировых корпораций используют средства персонализации рекламы и маркетинга. Более того, как предсказывают эксперты IT-компании Gartner, к 2024 году способность искусственного интеллекта к распознаванию эмоций конкретного потребителя будет задействована более чем в 50 % всей онлайн-рекламы, которую будут видеть пользователи.

Gartner предупреждает и о внедрении в ближайшие годы так называемого «эмпатического» маркетинга. Это технология, позволяющая оценивать эмоциональное и ментальное состояние покупателя в конкретный момент шопинга и использовать полученные сведения для побуждения к совершению покупок в дальнейшем. До сих пор ни один маркетолог «из плоти и крови» не был в состоянии реализовать это.

В 2018 году транснациональные корпорации одна за другой начинают реформировать свои маркетинговые службы, почувствовав «веяния времени». Последовать примеру компаний Jonson&Jonson, Coca-Cola, Mars, Uber, выступивших в авангарде маркетинговых реформ, летом 2019 года решает и McDonalds, объявляя об упразднении должности директора по маркетингу. Параллельно в компании значительно сокращается персонал отдела маркетинга и рекламы. Маркетинговые обязанности, как считают в компании, «отныне должны быть распределены по всей структуре бизнеса глобальной сети». То есть определение и таргетирование потребительских предпочтений клиентов на местах совет директоров решает доверить не кому иному, как «его величеству искусственному интеллекту».

И вот уже деловые издания взахлеб пишут о том, что «McDonalds, вслед за другими мировыми гигантами, пошел по пути цифровизации, купив в марте 2019 года компанию – разработчика алгоритмов для персонализации онлайн-покупок Dynamic Yield. Сеть ресторанов быстрого питания хочет предложить своим клиентам основанный на индивидуальных предпочтениях сервис, который будет зависеть также от времени суток, погоды, актуальных пунктов меню и других факторов».

Дальше – больше. Не проходит и нескольких месяцев, как ресторанная сеть заявляет об удвоении инвестиций в свое технологическое подразделение и покупает еще два стартапа. Один из них – искусственный интеллект Apprente, способный распознавать речь человека даже в шумной обстановке, такой как рестораны и общественные места или в случаях, когда клиенты используют разговорный язык (сленг), который обычными голосовыми помощниками пока еще распознается плохо. McDonalds объявляет, что вначале алгоритм Apprente будут использовать только в «МакАвто», где роботы будут принимать заказы и передавать их на кухню. Но, возможно, уже не за горами время, когда сеть ресторанов быстрого питания заменит на искусственный интеллект большую часть менеджеров. Естественно, вслед за McDonalds на обслуживание нейросетями планируют переходить и другие сетевые рестораны.

Для финансового сектора в нынешних реалиях тоже не нужно большого количества сотрудников. В коридорах крупнейших банков поговаривают, что весь средний банковский персонал уже вполне можно заменить алгоритмами, так как они намного лучше проводят аудит или составляют юридические документы. Искусственный интеллект не допускает ошибок, печально известный «человеческий фактор» просто отсутствует. Так, в частности, уже существуют программы, с точностью более 95 % оценивающие риски выдачи заемщикам банковского кредита, а точность у алгоритма, который оценивает финансовое состояние самих финансовых учреждений и вероятность отзыва у них лицензии, составляет более 80 %. Получается, что вскоре у банков останется необходимость только в низовом персонале и в топ-менеджерах, которые должны всем этим управлять, отвечая за разработку и реализацию выбранной советом директоров стратегии. Впрочем, это слабое утешение: очевидно, что число топовых вакансий в банках по сравнению со средним звеном совсем незначительное.

Финансовые технологии (или, как их называют, финтех) нанесли серьезный удар по занятости в финансовом секторе во многих странах мира. В России, например, клиенты (да и сами банки) все больше предпочитают онлайн-обслуживание, которое требует минимального количества задействованных сотрудников. Банковскую отрасль охватила повальная мода на оптимизацию и эффективность. Численность штатного персонала в банках сокращается ежегодно, само количество российских банков тоже уменьшается естественным образом. Все это привело к тому, что только за последние 5 лет финансовая отрасль потеряла десятки тысяч рабочих мест.

Неожиданно под угрозой потерять свою работу оказались даже сотрудники компаний IT-сектора. Совсем недавно группа инженеров разработала искусственный интеллект TabNine, который может быть интегрирован в большинство редакторов кода и может, таким образом, дописывать код за программиста, исправляя все его ошибки. Это значит, что может появиться еще одна профессия, в которой нейросети (постепенно, конечно) в итоге вытеснят человека. А ведь программист, казалось бы, наиболее защищенная от посягательств со стороны искусственного интеллекта работа. По крайней мере, так представлялось раньше.

Под угрозой автоматизации оказались даже… священники. В Японии, например, в 2019 году был создан человекоподобный робот-священник, который может читать проповеди человеческим голосом, еще и двигая при этом всем телом. В его глаза встроена видеокамера, чтобы замечать присутствующих и создавать эффект зрительного контакта. Пока речь идет об использовании «роботизированного священника» в отдельных храмах, в том числе для привлечения туристов, но что будет, если такой «святой отец» понравится прихожанам? Ведь работу священника не так сложно автоматизировать.

Что же тогда говорить про простые, традиционные виды деятельности? Уже стало сложно назвать профессии, которые не находятся в зоне риска. Алгоритмы покушаются на работу копирайтеров, редакторов, водителей, бухгалтеров, юристов, квалифицированных рабочих, переводчиков, вебмастеров, журналистов, даже художников. Искусственный интеллект пишет картины и музыку, снимает кино, водит автомобили и планирует рекламные кампании для крупных корпораций. Впрочем, пока еще господствует точка зрения, что работа, требующая мелких нерутинных действий и постоянных коммуникаций с человеком, алгоритмам неподвластна.

Действительно, до сих пор многие эксперты убеждены, что мелкая моторика и персональные коммуникации (работа полицейским, официантом, курьером, кассиром, парикмахером, мастером маникюра, стриптизером, мусорщиком и прочее) роботам недоступна. И с этим до недавних пор можно было согласиться.

Все изменилось в 2019 году, когда индийские ученые научили робота подбирать мусор. Причем нейросеть удалось научить распознавать мусор с очень высокой точностью (в 95 % случаев) и подбирать даже очень мелкие предметы весом до 100 граммов с помощью онлайн-анализа изображений, получаемых со встроенной камеры. Ранее такая точность считалась недостижимой. Для Индии, как считают экологи, эта технология должна стать спасением: страна буквально захлебывается от сотен тысяч тонн разнообразного мусора. Но что будут делать занятые в мусорной отрасли сотни тысяч людей?

У индийцев свои стартапы, у французов свои. Так, в том же 2019 году в одном из французских ночных клубов появились роботы-стриптизеры. Пока еще роботы-танцоры выглядят довольно асексуально, вместо головы у них камера и лишь общий план строения тела и части манекенов напоминают клиентам человека. Но специалисты понимают, что совмещение техники танца, мелкой моторики и подходящего для профессии танцовщицы внешнего вида – исключительно вопрос времени.

Если индийцев беспокоит мусор, а французов досуг, американцы мечтают о сервисе роботизированной доставки, то есть о роботе-курьере. И такой сервис не заставил себя долго ждать. Стартап Nuro, в который в 2018 году вложил почти $1 млрд известный своими венчурными инвестициями японский SoftBank, реализовал пилотный сервис по доставке еды в американском штате Аризона – и это первый сервис из аналогичных, который смог организовать полностью роботизированный, без участия человека, процесс доставки заказа на дом.

Как им это удалось? Ничего сверхсложного: продукты от Nuro доставляются на роботизированном электрокаре R1, созданном на базе Тойота Приус. Этот электрокар может везти одновременно до 6 сумок (заказов) с едой, по заранее согласованному в головном офисе маршруту, выдавать заказы по приезду в пункт назначения, принимать оплату за заказ от клиента. Проект успешно действует уже больше года и, как считают специалисты, имеет отличные перспективы масштабирования.

Получается, труд курьеров тоже вскоре будет автоматизирован. А ведь, как правило, это неквалифицированные сотрудники, которым будет непросто найти другую работу, если их позиции будут замещены полностью роботизированной доставкой. В России, например, только численность почтальонов превышает 100 тыс. человек, оценка общего количества курьеров всех служб доставки – более 220 тыс. рабочих мест. Получается, роботы-курьеры могут уничтожить десятки миллионов рабочих мест по всему миру уже в ближайшие пять-семь лет.

И это лишь среднесрочный прогноз. Долгосрочный и вовсе неутешителен: спрос на человеческий труд будет стремительно снижаться во всех сферах. В США уже сейчас разрабатываются и тестируются программы, определяющие, например, вероятность победы в суде: нейросеть без проблем напишет за вас иск, и вероятность того, что искусственный интеллект что-то упустит или приведет неверный аргумент, практически нулевая. Нейросеть не сможет ошибиться и при сведении бухгалтерского баланса. Даже топ-менеджеры уже не могут чувствовать себя в полной безопасности: появились технологии, основанные на блокчейне, так называемые Децентрализованные Автономные Организации (ДАО), которые, по мнению некоторых специалистов, скоро смогут претендовать на то, чтобы брать на себя ответственность за принятие управленческих решений Советом директоров любой компании с не меньшей эффективностью, чем люди.

Наемные работники, как ни удивительно, поддерживают такой подход. Об этом говорят результаты исследования компаний Oracle и Future Workplace. Согласно этому исследованию, 82 % работников в развитых странах считают, что машины способнее их нынешних руководителей, а искусственный интеллект может гораздо более эффективно управлять, администрировать и координировать работу персонала, нежели начальники из плоти и крови. 64 % опрошенных не боятся работать с алгоритмами: более того, они доверяют им больше, чем своим начальникам. А 56 % мужчин и 44 % женщин и вовсе считают, что доверить роботу функцию начальника – это правильно. Авторы исследования считают, что повсеместная роботизация ведет к постепенной адаптации людей к изменениям и способствует постепенной смене настроений в обществе, которое ранее гораздо осторожнее воспринимало масштабное наступление искусственного интеллекта. Кроме того, осознание безальтернативности изменений, считают ученые, притупляет страх неизвестности. Учитывая, что все больше людей в мире в настоящее время уже так или иначе взаимодействуют с искусственным интеллектом, он перестает казаться чем-то пугающим.

Власти практически всех стран мира осознают и обсуждают разные пути решения проблемы надвигающейся тотальной безработицы. Так, в 2019 году правительство тогдашнего премьер-министра России Дмитрия Медведева неожиданно начало продвигать идею введения 4-дневной рабочей недели. Предложение обсуждалось всего несколько недель, после чего было принято решение протестировать его на 266 предприятиях, входящих в нацпроект по повышению производительности (в их числе компании из секторов обрабатывающего производства, сельского хозяйства, научной и технической деятельности, строительства). По мнению самого Д. Медведева, мировая экономика скоро может перейти к четырехдневной рабочей неделе в связи с технологическим прогрессом, и в России уже сейчас должны задуматься о правовом обеспечении этого перехода.

Чиновники рангом пониже высказывались на эту тему проще. Заместитель министра экономического развития Петр Засельский, например, откровенно заявил: «На предприятиях… работники 30–40 % времени ничего не делают. Наша задача не в том, чтобы сократить рабочий день, а в том, чтобы они смогли делать его полезным». Конечно, экономическая логика в сокращении трудовой недели есть. Проблема в том, что сокращать трудовую неделю целесообразно лишь в условиях устойчивого экономического роста и повышения производительности труда, иначе такие меры отрицательно отразятся на экономике страны в целом и реальных доходах людей в частности.

В целом врачи и эксперты по труду рекомендуют постепенно сокращать не рабочую неделю, а рабочий день (с 8 до до 6 часов), и некоторые европейские страны, например, Франция и Нидерланды, движутся именно в этом направлении. В любом случае, с точки зрения мирового сообщества, четырехдневная рабочая неделя – это интересный эксперимент, и, если он будет эффективно реализован в масштабах такой огромной страны как Российская Федерация, примеру могут последовать и другие государства.

В общем, не нужно быть пророком, чтобы проанализировать и понять тенденции, описанные выше. Похоже, все идет к тому, что наемный труд, как и соответствующие ему социальные гарантии, скоро будет уделом избранных, привилегией сравнительно небольшого числа людей, уверенных в своем завтра благодаря предыдущим заслугам или еще по каким-либо, объективным или субъективным причинам. Но что делать тем, кто в число избранных не попал?

Судя по всему, единственным выходом для них станет самозанятость.

Слово «самозанятость», прочно вошедшее в обиход россиян в последние годы, означает почти то же самое, что и «индивидуальное предпринимательство», только на микроуровне. Репетиторы, домработницы, частные водители, няни, гувернантки как раз и есть те самые «самозанятые» граждане, то есть люди, которые не имеют своего рабочего места, гарантированной ежемесячной заработной платы, и, как правило, каких-либо, даже минимальных, сбережений. Иными словами, это поденщики, которые должны постоянно «искать хлеб в поте лица своего», получая сравнительно небольшие деньги за сдельную или почасовую работу.

К самозанятым также относятся и копирайтеры, программисты, журналисты и прочие представители «творческих профессий», многие из которых уже давно работают как фрилансеры. И, хотя их ежемесячный доход обычно выше, чем у таксиста или няни, суть от этого не меняется: многие из таких граждан не имеют гарантированного дохода, что, может быть, не столь обременительно в молодом возрасте, но заметно усложняет жизнь в возрасте более зрелом.

Самозанятость нашла свое отражение и в налоговой реформе, предусматривающей индивидуальное налогообложение каждого самозанятого гражданина, что стало возможным не в последнюю очередь в связи с широким распространением электронных платежей и появлением технологий Big Data. Новые технологии, несомненно, позволят Федеральной Налоговой Службе (ФНС) в дальнейшем довольно легко вычислять получателей нелегальных доходов – достаточно будет просто точечно мониторить расходы граждан.

На Российском Инвестиционном Форуме-2019 тогдашний глава ФНС России Михаил Мишустин назвал главной целью налога на самозанятых «вывод из тени» доходов граждан, которые сотрудничают с компаниями-агрегаторами (например, такими, как Яндекс. Такси). По его словам, сотрудничество с агрегаторами будет развиваться в рамках специальной платформы, что позволит автоматически удерживать налог с заработка тех же таксистов или курьеров. Очевидна причинно-следственная связь: инициативу стало возможно воплотить в жизнь потому, что технологии позволили ее реализовать (вспомните примеры из первой части этой книги). И, скорее всего, увернуться от «государева ока», как раньше, у самозанятых граждан не получится.

Безусловно, налогообложение физических лиц, относящихся к категории самозанятых, гораздо проще реализовать в автоматическом режиме через агрегаторы и цифровые платформы, осуществляющие контакт поставщика и потребителя услуг. В противном случае искать и облагать налогом доход каждого гражданина довольно затруднительно, да и администрирование таких налогов будет стоить недешево.

Репрессивные меры в этих случаях, как правило, не работают, особенно если учитывать социальные последствия таких мер. И, возможно, и поэтому подобные предложения, звучавшие в стенах Государственной Думы России (например, штрафовать не платящих налоги самозанятых на 100 % их дохода) не были приняты к рассмотрению.

Как бы люди к этому не относились, похоже, понемногу начинает меняться и сама суть трудовых отношений. «Универсальные посредники» в виде агрегаторов соединяют поставщика и потребителя услуг (товаров) напрямую, а вести учет, контроль и налогообложение всех участников процесса через платформу намного удобнее. Учитывая, что поставщики услуг – это, как правило, физические лица (тот же Яндекс. Такси, Uber, Gett придерживаются именно такой модели), получается, что самозанятость постепенно будет приходить на смену классическому трудоустройству.

Немаловажно, что при всем этом агрегаторы просто не хотят быть полноценными работодателями, предпочитая оказывать гражданам лишь «информационные услуги»: ведь быть работодателем – это большая ответственность и дополнительные расходы. И, так как платформы и приложения завоевывают один сектор экономики за другим, отраслей с использованием самозанятых работников будет становиться все больше.

Впрочем, не везде агрегаторам удается дистанцироваться от социальной ответственности. В последнее время политики, общественные деятели, да и простые граждане все требовательнее относятся к высокотехнологичным компаниям. Если ранее в мегакорпорациях видели только «национальных лидеров», которым нужно всюду и безоговорочно помогать, то сейчас все больше заявляют о необходимости регулирования деятельности высокотехнологичных гигантов. Так, например, совсем недавно в штате Калифорния, Соединенные Штаты Америки, приняли законопроект, приравнивающий водителей агрегаторов Uber и Lyft к наемным сотрудникам таксопарков. Согласно калифорнийскому законопроекту, агрегаторы обязаны платить водителям минимальную зарплату, предоставлять больничные, но главное требование – работать водители должны по строго согласованному графику.

Uber, Lyft и калифорнийский сервис доставки DoorDash были готовы потратить до 90 миллионов долларов на референдум против предложенного законопроекта, утверждая, что «изменение юридического статуса их водителей создает фундаментальную угрозу для бизнеса». Ведь, по словам представителей агрегаторов, данный законопроект переворачивает бизнес-модель, основанную на гибкости рабочего графика водителя, а в течение многих лет водители выбирают тот же Uber именно из-за этого. По прогнозам высокотехнологичных сервисных компаний, статус штатного сотрудника приведет лишь к усиленному контролю за работой водителей. В итоге агрегаторы будут нанимать в штат гораздо меньше людей, чем работает в настоящее время, и нанятые водители не смогут параллельно работать в других сервисах, что довольно распространено сейчас. Увеличится разница между спросом и предложением на услуги такси – в час пик машин будет не хватать, а в остальное время, напротив, будет много водителей на линиях, но недостаточно клиентов. В итоге, грозятся Uber и Lyft, это приведет к росту цен на услуги сервисов такси и сокращению числа рабочих мест.

Несмотря на все усилия, в полной мере от социальной ответственности агрегаторам не уйти (по крайней мере, в развитых странах). По мере усиления процессов монополизации различных отраслей высокотехнологичными компаниями, их сверхприбыли при отсутствии даже минимальных социальных обязательств по отношению к «самозанятым» работникам будут вызывать все большее раздражение как у граждан, так и у властей. Неизбежно придется разработать справедливый механизм перераспределения в пользу простых граждан сверхприбылей монополистов – высокотехнологичных компаний, поисковиков, агрегаторов, соцсетей, которые имеют возможность зарабатывать не на локальных рынках, а фактически на всем населении планеты.

В ближайшие годы россиянам придется употреблять слово «самозанятость» все чаще. По всему миру, в том числе и в европейских государствах, «социальное государство» («welfare state») понемногу начинает сдавать позиции, и самозанятых граждан даже в Европе становится все больше. Ведь избыточные социальные обязательства, как бы цинично это ни звучало, зачастую означают неэффективные госрасходы, снижение доли экономически активного населения в стране – а значит, как следствие, пониженный экономический рост. Если добавить к этому вероятное увеличение долгового бремени («государство всеобщего благосостояния» – штука обременительная и возможная лишь в условиях отсутствия необходимости защиты от внешних угроз и устойчивого экономического роста более 3 % в год), картина получается не слишком радужная.

Западная Европа с населением в 300 с лишним миллионов человек могла финансово тянуть «социальное государство» в 1990-е и 2000-е годы, но с расширением Европейского Союза на восток, увеличением населения Союза до более чем 500 млн человек и долговым кризисом в ряде стран Еврозоны, сохранить это становится все сложнее и сложнее. Даже Германия, традиционный «локомотив» европейского «поезда», несмотря на все принимаемые меры и отрицательные процентные ставки Европейского Центробанка, балансирует на грани рецессии.

Все это может означать, что «welfare state» понемногу уходит в прошлое, так как сыграло свою роль в истории и более не нужно для продолжения социально-технологической эволюции. Хотя, вполне возможно, некоторые самые богатые (и небольшие по населению) страны мира (Швейцария, Люксембург, Норвегия, Финляндия и другие) могут стать первопроходцами в деле введения Безусловного Базового Дохода (ББД, или, выражаясь простым языком, ежемесячного пособия, пенсии для каждого гражданина страны, вне зависимости от возраста), «продлив век» социального государства.