Текст книги "Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному"

Склады и фабрики: Эпицентр революции в области роботизации

Если универсальный продуктивный домашний робот появится, скорее всего, не скоро вследствие технических препятствий и экономических факторов, то во многих промышленных и коммерческих областях наблюдается противоположная картина. В замкнутом пространстве фабрики или склада вполне возможно устранить или по крайней мере свести к минимуму непредсказуемость и хаос, царящие во внешнем мире. В большинстве случаев необходимо реорганизовать взаимодействия и потоки людей, машин и материалов на территории предприятия с тем, чтобы использовать возможности роботов и одновременно обойти их ограничения. Ценностное предложение в сочетании с требованием ставить банку пива – и любой другой предмет – в точку со строго определенными координатами в холодильнике, чтобы ее мог достать робот, выглядит не слишком привлекательно. Однако в условиях крупномасштабной коммерческой деятельности, когда даже крохотное увеличение эффективности может вылиться в огромную финансовую отдачу, действует совершенно иной расчет.

Лучше всего это демонстрирует организация деятельности распределительных центров Amazon и других онлайновых розничных магазинов. В стенах этих, обычно громадных, комплексов робототехническая революция идет уже давно и, безусловно, ускорится в самое ближайшее время. Менее десятилетия назад почти во всех подобных складах кипела жизнь: сотни рабочих беспрерывно сновали по проходам между высокими стеллажами с тысячами единиц хранения. Обычно работники делились на две группы: «укладчиков», задача которых заключалась в приемке поступающих на склад товаров и размещении их на нужных местах на полках, и «подборщиков», подходивших к тем же самым местам за товарами, необходимыми для комплектации заказов клиентов. На складе царила вечная кутерьма, словно в очень плохо организованном муравейнике: среднему работнику нередко приходилось проходить с десяток километров за смену между местами хранения, разбросанными случайным образом по территории склада, и взбираться по лестницам к верхним полкам.

В суперсовременных распределительных центрах Amazon это лихорадочное движение сменилось практически полной противоположностью. Теперь рабочие остаются на месте, а полки с товарами едут туда-сюда на спинах полностью автоматизированных роботов. Реорганизация складской деятельности началась в 2012 году с покупки компанией Amazon за $775 млн стартапа Kiva Systems, производителя роботизированных складских систем. Роботы, напоминающие гигантские оранжевые шайбы для хоккея весом больше 135 кг, перемещаются, ориентируясь по штрихкодам на полу, по огороженной территории, которая исключает риск их столкновения с рабочими. Они управляются алгоритмами и доставляют стеллажи со складскими запасами на станции, где находятся рабочие, которые пополняют опустевшие полки либо берут определенные товары, чтобы выполнить заказ.

Сейчас в распределительных центрах Amazon по всему миру работает больше 200 000 таких роботов. В результате количество единиц хранения, снятых с полок типичным подборщиком за час, увеличилось в три-четыре раза[39]39
  Noam Scheiber, “Inside an Amazon warehouse, robots’ ways rub off on humans,” New York Times, July 3, 2019, www.nytimes.com/2019/07/03/business/economy/amazon-warehouse-labor-robots.html.


[Закрыть]. Роботы пока не заменили рабочих. Напротив, количество людей, занятых на складах Amazon, значительно увеличилось, что в какой-то степени компенсировало исчезновение рабочих мест в традиционных розничных магазинах вследствие расширения онлайновой торговли. Роботы быстро перемещаются по гладким полам, где отсутствуют препятствия, перевозя до 300 кг товаров, тогда как рабочие остаются на одном месте, выполняя действия, требующие зрения и ловкости рук, которые – во всяком случае пока – недоступны никакому роботу[40]40
  Eugene Kim, “Amazon’s $775 million deal for robotics company Kiva is starting to look really smart,” Business Insider, June 15, 2016, www.businessinsider.com/kiva-robots-save-money-for-amazon-2016-6.


[Закрыть]. Эта синергия между работниками и машинами позволяет Amazon постоянно повышать уровень обслуживания клиентов. Например, доставка в течение одного дня, предложенная клиентам категории Prime в 2019 году, скорее всего, была бы невозможна без огромных инвестиций в роботизацию. Аналогично автоматизация стала главным фактором, позволившим Amazon не отстать от бурно растущего спроса с началом коронакризиса, несмотря на то что многие складские рабочие компании заболели.

Сочетание труда рабочих и роботов с использованием относительных преимуществ тех и других, бесспорно, повышает эффективность. Одновременно оно преобразует характер подобной работы, что имеет как положительные, так и в отрицательные последствия. При новой системе на смену изнурительному хождению по складским проходам пришло отупляющее повторение одного и того же действия. Теперь рабочие стоят на месте и час за часом кладут товары на подъезжающие полки или забирают их оттуда. По результатам одного анализа травмы на складах Amazon (и без того в два с лишним раза более частые, чем в среднем в складской индустрии) лишь участились с внедрением новой роботизированной технологии, в том числе из-за туннельного синдрома и напряжения, возникающего при снятии тяжелых предметов с верхних полок[41]41
  Will Evans, “Ruthless quotas at Amazon are maiming employees,” The Atlantic, November 25, 2019, www.theatlantic.com/technology/archive/2019/11/amazon-warehouse-reports-show-worker-injuries/602530/.


[Закрыть]. Как объяснил отраслевой консультант Марк Вулфраат репортеру веб-сайта Vox Джейсону Дел Рэю: «Попробуйте-ка проходить десяток километров в день по бетонному полу, комплектуя эти заказы… Если вам больше 20 лет, к концу недели вы почувствуете себя совершенно разбитым… Стоять на резиновом коврике, куда подвозят товары, – это в три раза продуктивнее традиционного подхода и более гуманно… [но] если вы в три раза быстрее комплектуете заказы, это также приводит к перегрузке и напряжению из-за монотонных движений и необходимости быстрее поднимать и перекладывать товары»[42]42
  Jason Del Ray, “How robots are transforming Amazon warehouse jobs – for better and worse,” Recode, December 11, 2019, www.vox.com/recode/2019/12/11/20982652/robots-amazon-warehouse-jobs-automation.


[Закрыть].

Реальность такова, что рабочие подобных предприятий постепенно теряют самостоятельность и превращаются, в сущности, в подключаемые биологические нейронные сети, выполняющие функции, недоступные пока машинному интеллекту. Одним из следствий этого стали протесты работников распределительных центров в Соединенных Штатах и в Европе, жалующихся, что с людьми обращаются как с роботами и постоянно заставляют их соответствовать нерациональным ожиданиям под контролем все более требовательных алгоритмов[43]43
  Michael Sainato, “‘I’m not a robot’: Amazon workers condemn unsafe, grueling conditions at warehouse,” The Guardian, February 5, 2020, www.theguardian.com/technology/2020/feb/05/amazon-workers-protest-unsafe-grueling-conditions-warehouse.


[Закрыть]. На мой взгляд, если такие работы все больше будут восприниматься как расчеловечивающие и даже опасные, а рабочих будут все ближе подталкивать к их физическим и психологическим пределам, это неизбежно станет основанием для ликвидации подобных рабочих мест с появлением необходимой технологии.

Действительно, в замкнутой и относительно контролируемой среде непрекращающийся процесс автоматизации будет, скорее всего, постепенно вытеснять ручной труд. Amazon уже энергично движется к автоматизации все большего числа складских операций. Согласно отчету журналиста Reuters Джеффри Дастина, опубликованному в мае 2019 года, Amazon внедряет передовую технику, способную упаковывать товары в коробки, готовые для отправки клиентам. Хотя роботы еще не обладают нужной ловкостью, чтобы без сбоев брать разнообразные предметы и класть их в коробки, они вместо этого практически мгновенно создают индивидуализированную упаковку для товара, движущегося на ленте транспортера. Машины могут упаковывать около 600–700 предметов за час – в пять раз больше человека. Два участника этого проекта Amazon сказали Дастину, что в конце концов это может привести к исчезновению около 1300 рабочих мест в 55 складах на территории Соединенных Штатов[44]44
  Jeffrey Dastin, “Exclusive: Amazon rolls out machines that pack orders and replace jobs,” Reuters, May 13, 2019, www.reuters.com/article/us-amazon-com-automation-exclusive/exclusive-amazon-rolls-out-machines-that-pack-orders-and-replace-jobs-idUSKCN1SJ0X1.


[Закрыть].

Помимо прочего, Amazon внедрила роботов, похожих на уменьшенную версию «хоккейных шайб» Kiva, в сортировочных центрах, где упакованные заказы загружаются в грузовики для доставки. Каждый маленький робот везет одну коробку в определенную точку сортировочного центра – в соответствии с почтовым индексом, где сбрасывает ее через отверстие в полу в грузовик, стоящий внизу[45]45
  Matt Simon, “Inside the Amazon warehouse where humans and machines become one,” Wired, June 5, 2019, www.wired.com/story/amazon-warehouse-robots/.


[Закрыть]. Все это является еще одним ярким примером того, как можно полностью спроектировать и реконструировать рабочую среду для максимального использования огромных, хотя и ограниченных, возможностей роботизации. Безусловно, по мере совершенствования роботов и их универсализации подобная среда будет видоизменяться для достижения наибольшей производительности.

На складах и фабриках эндшпиль автоматизации будет сыгран, когда роботы наконец приблизятся к человеку по способности захватывать объекты и обращаться с ними. После этого появление полностью автоматизированного склада, где человеческий труд ограничен слежением за работой машин и их обслуживанием, становится реалистичным. Amazon отчетливо демонстрирует огромную заинтересованность в достижении этого рубежа. Компания организовала ряд разрекламированных ежегодных конкурсов для команд инженеров из университетов всего мира, которые создают роботов, способных выполнять задания, пока выполняемые людьми на складах[46]46
  James Vincent, “Amazon’s latest robot champion uses deep learning to stock shelves,” The Verge, July 5, 2016, www.theverge.com/2016/7/5/12095788/amazon-picking-robot-challenge-2016.


[Закрыть]. Хотя разработка механической руки, которая может без ошибок брать тысячи разных предметов – всевозможных размеров, весов, форм и фактур, оказалась чудовищно сложной задачей, прогресс на этом пути неизбежен. Выступая на конференции в июне 2019 года, генеральный директор Amazon Джефф Безос сказал: «Я думаю, что проблема захватывания объектов будет решена в следующие десять лет» – несмотря на то что «она оказалась невероятно трудной. Возможно, это связано с тем, что мы начали с создания машинного зрения и хотели в первую очередь сделать машины видящими»[47]47
  Jeffrey Dastin, “Amazon’s Bezos says robotic hands will be ready for commercial use in next 10 years,” Reuters, June 6, 2019, www.reuters.com/article/us-amazon-com-conference/amazons-bezos-says-robotic-hands-will-be-ready-for-commercial-use-in-next-10-years-idUSKCN1T72JB.


[Закрыть]. Иными словами, тысячи человек, занятых сегодня на укладке и подборке, – большинство складских работников компании – уже сейчас находятся на пути к тому моменту, когда они станут ненужными. И времени у них осталось не так уж и много – всего лет десять.

Скорее всего, однако, влияние роботизации на занятость проявится намного раньше. Опять-таки ключевой фактор – это контролируемая, относительно предсказуемая среда на складе. Я думаю, в подобной обстановке даже далекий от совершенства робот станет источником существенной добавленной стоимости. Действительно, робот, надежно справляющийся с обработкой 50 % – а то и меньше – единиц хранения типичного склада, обеспечил бы огромный рост производительности, если бы все его неудачи были предсказуемыми. У Amazon имеются колоссальные потоки данных, с помощью которых можно прогнозировать, с какими заданиями робот справится, а с какими, скорее всего, нет. Очевидно, что уже в момент размещения клиентом онлайнового заказа компания точно знает, какие единицы хранения в него входят, и может без труда спрогнозировать, подходит ли этот заказ для робота или его следует поручить человеку. Иными словами, Amazon может пользоваться преимуществами роботов, имеющих ограниченные возможности, просто управляя потоком работ в распределительных центрах.

Способность надежно предсказывать результат роботизированной операции и избегать ошибок – это отчетливая граница между контролируемой средой по типу складской, где появится множество роботов уже в ближайшее время, и намного более хаотическим внешним миром, где такие технологии, как полный автопилот, столкнутся с очень серьезными препятствиями. Складской робот, предсказуемо справляющийся с половиной встречающихся ему предметов, может быть очень полезным. Беспилотник на дороге общего назначения, надежно справляющийся с 99 % возможных ситуаций, не просто бесполезен – он опасен, поскольку оставшийся 1 % практически гарантирует катастрофу.

Ценность частично функционального робота – исполнителя заказов дополнительно повышает то обстоятельство, что продажи Amazon характеризуются распределением с длинным хвостом: львиная доля заказов клиентов приходится на относительно небольшую часть продуктов, хранящихся на складе. Робот, способный надежно захватывать и обрабатывать существенный процент этих популярных товаров, обеспечил бы наибольший выигрыш в производительности. Конечно, никакой робот не будет полностью надежным, даже если доверять ему лишь заказы, которые он, предположительно, способен исполнить. Однако неудачи будут относительно редки, и легко представить ситуацию, когда один человек надзирает за работой сразу нескольких роботов-исполнителей, вмешиваясь лишь в случае возникновения проблемы. Итак, массовая автоматизация складов едва ли будет откладываться до момента, когда роботы станут такими же ловкими, как и люди. Более вероятно ее постепенное проникновение, поэтапная эволюция, в ходе которой каждая стадия процесса может потребовать существенной реорганизации потока операций на складе.

Что происходит за пределами Amazon и как создать эффективного робота

Инициативы Amazon в области робототехники привлекают огромное внимание вследствие размера и влияния компании, но ее конкуренты в области онлайновой торговли и всевозможные традиционные розничные сети идут примерно по тому же пути. Так, продовольственные магазины в Северной Америке и Европе энергично занимаются автоматизацией распределительных центров, чтобы повысить свою эффективность и застолбить место в сфере онлайновой торговли. Отчасти их подталкивает к этому подрывное изменение, происходящее с подачи Amazon на рынке торговли продуктами питания, – это неизбежность после покупки ею сети Whole Foods в июне 2017 года.

Один из лидеров в этой области – британская компания Ocado, имеющая собственную онлайновую службу доставки продуктов, а также поставляющая свою систему автоматизации складской деятельности сетям супермаркетов всего мира. В распределительном центре компании в Андовере больше тысячи роботов движутся по рельсам, образующим приподнятую над полом решетчатую структуру наподобие гигантской шахматной доски. В ячейках под рельсами можно разместить до 250 000 ящиков – каждый с определенной товарной позицией. Роботы перемещаются по рельсам, захватывают и втягивают ящики внутрь, а затем доставляют их на станции, где сотрудники достают нужные товары и комплектуют заказы клиентов. Роботы работают автономно, взаимодействуя друг с другом и избегая столкновений благодаря мобильной сети передачи данных и периодически возвращаясь на станции подзарядки аккумуляторов[48]48
  Tech Insider, “Inside a warehouse where thousands of robots pack groceries (video),” YouTube, May 9, 2018, www.youtube.com/watch?reload=9&v=4DKrcpa8Z_E.


[Закрыть]. Имеются даже специализированные роботы-спасатели, которые приходят на помощь в случае сбоя в работе какого-то робота-перевозчика. Склад в Андовере может выполнять в неделю около 65 000 онлайновых заказов, составленных в совокупности из 3,5 млн товарных позиций[49]49
  James Vincent, “Welcome to the automated warehouse of the future,” The Verge, May 8, 2018, www.theverge.com/2018/5/8/17331250/automated-warehouses-jobs-ocado-andover-amazon.


[Закрыть].

Как и на складах Amazon, роботы занимаются быстрым перемещением грузов, тогда как главная задача людей в условиях подобной автоматизации – отбор и упаковка товаров, до сих пор требующие человеческой ловкости. Огромное разнообразие товарных позиций, характерное для типичного списка наименований, включающего все, от консервов до фасованных и свежих продуктов питания, – серьезная проблема для роботов. Как отмечает пишущий о технологиях журналист Джеймс Винсент, «ничто так не озадачивает робота, как сетка апельсинов». Сложность заключается в том, что «сетка может иметь неожиданную ориентацию, на ней нет очевидных мест для захвата, а если сжать ее слишком сильно, вместо апельсинов получится апельсиновый сок»[50]50
  Там же.


[Закрыть]. Тем не менее Ocado уже экспериментирует с роботами, пытающимися преодолеть эти препятствия. Компания использует роботизированные манипуляторы с присосками для поднятия предметов с подходящей поверхностью, таких как консервные банки, а также мягкие обрезиненные манипуляторы, которые когда-нибудь смогут эффективно захватывать более хрупкие предметы.

Попытки создать по-настоящему ловкого робота стали центром внимания многих венчурных фирм Кремниевой долины. Появился ряд хорошо финансируемых стартапов с разными подходами к исследованиям и инновациям. Одним из самых заметных является компания Covariant, основанная в 2017 году, но вышедшая из тени только в начале 2020 года. Исследователи из Covariant убеждены, что «обучение с подкреплением», по сути методом проб и ошибок, – это самый эффективный путь к прогрессу. Компания заявила, что разрабатывает систему на основе мощной глубокой нейронной сети, которую называет универсальным ИИ для роботов. Предполагается, что такой ИИ сможет управлять всевозможными машинами, способными «видеть, мыслить и выполнять задачи, слишком сложные для традиционных программируемых роботов»[51]51
  “ABB and Covariant partner to deploy integrated AI robotic solutions,” ABB Press Release, February 25, 2020, new.abb.com/news/detail/57457/abb-and-covariant-partner-to-deploy-integrated-ai-robotic-solutions.


[Закрыть]. Компания, основанная исследователями из Калифорнийского университета в Беркли и OpenAI, получила инвестиции и положительные отзывы от ряда светил в области глубокого обучения, включая лауреатов премии Тьюринга Джеффри Хинтона и Яна Лекуна, Джеффа Дина из Google и основательницу ImageNet Фей-Фей Ли[52]52
  Evan Ackerman, “Covariant uses simple robot and gigantic neural net to automate warehouse picking,” IEEE Spectrum, January 29, 2020, spectrum.ieee.org/automaton/robotics/industrial-robots/covariant-ai-gigantic-neural-network-to-automate-warehouse-picking.


[Закрыть]. В 2019 году Covariant обошла 19 компаний в состязании, организованном швейцарским производителем промышленных роботов АВВ, где представила единственную систему, способную распознавать разнообразные объекты и манипулировать ими без участия человека[53]53
  Jonathan Vanian, “Industrial robotics giant teams up with a rising A.I. startup,” Fortune, February 25, 2020, fortune.com/2020/02/25/industrial-robotics-ai-covariant/.


[Закрыть]. Covariant будет работать совместно с АВВ и другими ведущими компаниями над созданием интеллекта для промышленных роботов, который когда-нибудь достигнет человеческого уровня восприятия или даже превзойдет его.

Многие стартапы и университетские исследователи, занятые в этой области, считают, как и Covariant, что глубокие нейронные сети и обучение с подкреплением – лучший двигатель прогресса в создании более ловких роботов. Примечательным исключением является Vicarious, маленькая фирма – разработчик ИИ, расположенная в районе залива Сан-Франциско. Долгосрочная цель этой фирмы, основанной в 2010 году, за два года до состязания ImageNet 2012 года, благодаря которому глубокое обучение получило широкую известность, – интеллект человеческого уровня, или универсальный искусственный интеллект. Иными словами, Vicarious в определенном смысле конкурирует с более масштабными и намного лучше финансируемыми проектами DeepMind и OpenAI. Мы ближе познакомимся с путями, которые прокладывают эти две компании, и с погоней за ИИ человеческого уровня в целом в главе 5.

Одна из главных задач Vicarious – разработка приложений более гибких (или, как говорят исследователи ИИ, менее «хрупких»), чем типичные системы глубокого обучения. Подобная адаптивность – обязательное требование для любого робота, который должен взять на себя широкий круг задач, в настоящее время выполняемых людьми. Технический сооснователь Vicarious Дилип Джордж, возглавляющий в компании исследования в области ИИ, убежден, что создание роботов, способных распознавать окружающие предметы и обращаться с ними, – это принципиально важный этап на пути к универсальному интеллекту. В начале 2020 года компания сообщила, что разработка универсальных роботов для сферы логистики и производства станет ее главной бизнес-стратегией в краткосрочной перспективе.

Vicarious держит детали в тайне, но утверждает, что создала новаторскую систему машинного обучения на основе принципов функционирования человеческого мозга, которую называет рекурсивной кортикальной сетью[54]54
  Alexander Lavin, J. Swaroop Guntupalli, Miguel Lázaro-Gredilla, et al., “Explaining visual cortex phenomena using recursive cortical network,” Vicarious Research Paper, July 30, 2018, www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2018/07/30/380048.full.pdf.


[Закрыть]. Компания оснастила своей системой роботов, уже запущенных в производство ее первыми клиентами, в число которых входит подразделение логистики Pitney Bowes и косметическая компания Sephora. Роботы Vicarious обладают поразительной способностью обучаться – заметно улучшать свои результаты в первые несколько часов выполнения заданий[55]55
  Tom Simonite, “These industrial robots get more adept with every task,” Wired, March 10, 2020, www.wired.com/story/these-industrial-robots-adept-every-task.


[Закрыть]. Целью является создание роботов, возможности которых не ограничиваются умением брать предметы со складских полок или из контейнеров, то есть конструирование действительно универсальных машин, способных осуществлять такие функции, как сортировка и упаковка, заменять рабочих, подающих заготовки к станкам для обработки и принимающих готовые детали, а также выполнять мелкую конвейерную сборку. Vicarious привлекла $150 млн венчурного капитала, и ее поддерживают такие виднейшие деятели Кремниевой долины, как Илон Маск, Марк Цукерберг, Питер Тиль и, конечно, Джефф Безос.

Параллельно разработкам в области искусственного интеллекта Vicarious пытается реализовать новаторскую бизнес-модель «роботы как услуга», которая со временем, возможно, окажется подрывной в целом ряде отраслей. Вместо того чтобы изготавливать или продавать собственных роботов, Vicarious покупает промышленных роботов у таких компаний, как АВВ, интегрирует их со своим программным обеспечением и сдает в аренду компаниям примерно так же, как агентство по временному трудоустройству присылает работников. В результате компаниям-клиентам не нужны ни долгосрочная программа автоматизации, ни первоначальные капиталовложения, которые обычно ассоциируются с применением промышленных роботов. Это сразу же устраняет один из главных недостатков использования роботов: затратность покупки, установки и программирования и, как следствие, долгая окупаемость. Однако традиционные промышленные роботы лишены гибкости и адаптивности людей. При изменении процессов на фабрике или складе – что может происходить часто, иногда каждые несколько месяцев – роботов приходится перепрограммировать, что отнимает много времени и средств. Это было одним из главных факторов, мешающих более широкому применению роботов в производственной и складской деятельности. Подход «роботы как услуга» в сочетании со способностью быстро обучать роботов новым задачам ясно говорит о том, что мы приближаемся к будущему, где роботы станут такими же адаптивными, как и люди. Скорее всего, это полностью изменит ситуацию в самых разных отраслях.

Vicarious не единственная компания, осознавшая выгоды этой бизнес-модели. Аналогичный подход применяет австрийская компания Knapp, которая использует роботов, работающих на программном обеспечении разработки Covariant. В январе 2020 года руководитель Knapp Петер Пухвайн сказал The New York Times, что стратегия компании – это стремление сделать себестоимость использования роботов ниже себестоимости труда людей. Например, «если компания платит работнику $40 000 в год, Knapp оценит [робота] примерно в $30 000». «Мы просто просим меньше, – объяснил Пухвайн изданию. – В сущности, это и есть наша бизнес-модель. Для клиента это простое решение»[56]56
  Adam Satariano and Cade Metz, “A warehouse robot learns to sort out the tricky stuff,” New York Times, January 29, 2020, www.nytimes.com/2020/01/29/technology/warehouse-robot.html.


[Закрыть]. Разумеется, к низкой цене добавляется тот факт, что роботы не берут отпуск, никогда не болеют, не опаздывают на работу и в целом не создают никаких управленческих проблем и неудобств, постоянно возникающих в отношениях компании с работниками.

Даже если роботы обретут ловкость и начнут приближаться по возможностям к человеку, скорее всего, пройдет много времени, прежде чем такие машины станут настолько доступными по цене, чтобы их можно было использовать дома в качестве бытовой техники. Однако в условиях фабрики и склада, где ситуации намного более предсказуемы, а логика прибыльности и эффективности неизбежно смещает баланс рабочих и машин, подрывное изменение, по всей видимости, произойдет намного быстрее. Как мы убедились, роботы становятся не просто более умелыми в физическом манипулировании предметами, но и более адаптивными, в связи с чем будет расти вероятность их применения даже в таких областях, как сборка электронных устройств, где принципиально важна возможность быстрого изменения производства для размещения новых продуктов. Это станет важной главой в истории превращения искусственного интеллекта в общедоступный ресурс наподобие электричества, затрагивающий практически все аспекты экономики.

В конечном счете это будет иметь существенные последствия для занятости, особенно с учетом того, что склады и распределительные центры – одно из немногих светлых пятен в смысле создания рабочих мест в последние годы, когда онлайновая торговля уничтожает традиционный розничный сектор. Наиболее серьезными могут быть последствия, если изменения наложатся на восстановление после теперешнего экономического спада. Пока коронавирус – или хотя бы неотвязный страх следующей пандемии – остается значимым фактором, роботизированное производство представляет собой привлекательное решение проблем, связанных с необходимостью социального дистанцирования и с заболеваемостью сотрудников. Мы полнее рассмотрим потенциальное влияние искусственного интеллекта и робототехники на занятость и экономику в главе 6.