Технология • 03 Наурыз, 2021

Цифрлы өзгерістің жеңімпаздары мен жеңілгендері

5 рет көрсетілді

МИЛАН – Цифрлы революцияның дәл жұмыс орнына, жұмыс істеуге, жұмысқа тұруға, табысқа әсері секілді бірде-бір қырына назар аударылмаған екен. Бір жағынан мұның жақсы тұсы да бар. Бірақ ешкім оған көңіл аударғысы келмейтін шығар.

Өнімділікті арттыру үшін машина қолдану жаңалық емес. Кез келген құрал машина болғандықтан, адамзат планетамызбен салыстырғандағы қысқа тарихында оны қолданып келеді. Алайда алғашқы өнеркәсіптік революция кезінде, бу қуаты мен механикаландыру өнімділіктің күрт өсуіне әкелгенде бұл үдеріс тоқтаусыз арта бастады.

Елдің бәрі мұндай өзгерісті қолдаған жоқ. Көпшілік жұмыс күшіне сұраныстың төмендеуі тұрақты жұмыссыздықты көбейтеді деп алаңдады. Әйтсе де, іс жүзінде бұлай болған жоқ. Керісінше, өнімділік пен табыстың өсуі сұранысты және осылайша экономикалық бел­сенділікті күшейтті. Уақыт өте келе еңбек нарығы дағдыларға бейімделіп, ақыр соңында жұмыс уақыты қысқарды, өйткені табыс пен бос уақыттың тепе-теңдігі өзгерді.

Иә, машиналар экономиканың ақпа­раттық, бақылау және транзакция салаларында көптеген міндеттерді автономды түрде орындайды. Осы­лайша, адам еңбегін пайдалану автоматтандыруға жол берген кезеңде, жұмыс орындарын ауқымды түрде жоғалту қаупі қайта күшейе түсті. Бәрін былай қойғанда, әрекеті күнде қайталанатын, оңай кодталатын офистік және қызмет көрсету саласындағы жұмыстар, әсіресе 2000 жылдан бері өте тез жылдамдықпен жоғалып келеді. Аталған жұмыс орын­дарының көп бөлігі орташа кірісі бар адамдарды қамтығандықтан, бұл үдеріс табыс пен жұмыстың полярлануына әкеледі.

Дегенмен, ХІХ ғасырдағы секілді еңбек нарығы да бейімделіп жатыр. Бастапқыда жұмысынан шығып қалған адамдар өздері меңгерген салада жұмыс іздеуі мүмкін. Бірақ мүмкіндіктерінің шектеулі екенін көрген соң, олар көп ұзамай біліктілігі төмен (немесе оңай қол­жетімді) талаптарға сай жұмыс істей бастайды. Оның ішінде интернет арқы­лы қолжетімді гиг-экономикадағы ішінара жұмыспен қамту секілді табысы аз бағыттар да бар.

Уақыт өте келе көптеген жұмысшылар тұрақты емес, жоғары жалақы төлене­тін қызмет санаттарына қажетті дағды­лар­ды игеруге ақша сала бастайды. Бұл әдет­те көп уақытты қажет ететін процесс. Дегенмен кей елдерде, соның ішінде АҚШ-та үкімет, бизнес және білім беру мекемелерінің бастамалары арқасында бұған қол жеткізу жеделдетілген.

Бірақ институттық қолдау тетік­тері­нің қосылғанына қарамастан, дағды­ларды дамытуға қол жеткізу баршаға бірдей мүмкін емес. Қажетті инвестицияны жеткілікті уақыты мен қаржылық ресурстары бар адамдар ғана жасай алады. Ал теңсіздік белең алған қоғамда көп­теген жұмысшылар бұл топқа кіре алмайды. Осыған байланысты жұмыс­сыздықтың артып, теңсіздіктің көбеюіне және оның әлеуметтік-саяси салдарына алаңдауымыз керек секілді.

Әрине, технологиялық бейімделу дағды­ларын игеру мәселені шешуге ықпал етуі мүмкін. Неге десеңіз, на­рық­қа цифрлы құрал-жабдықтар мен жүйе­лерді пайдалануды жеңілдететін ин­но­ва­циялар қажет. Мысалы, пайда­лану­шының көрнекі индикаторлар арқылы электронды құрылғылармен өзара әрекеттесуге мүмкіндік беретін графикалық интерфейсі қазіргі таң­да кең таралғаны соншалық, оны қа­лып­ты деп қабылдаймыз. Осындай ин­туи­тивті тәсілдер барған сайын күр­делі технологиялық процестерге қол­да­ны­латындықтан, қайта даярлауға қажет­тілік пен цифрлы революцияның табыс­ты үлестірудегі әсері азаяды.

Жасанды интеллект саласындағы прогресс те әсер етеді. Шамамен он жыл бұрын автоматтандырылған құрылғылар міндеттерді кодтауға сүйенетін. Маши­налар бағдарламасы адамның шешім қабылдау логикасына сай жаса­лып, қажетті нұсқаулар жиынтығы көр­сетілетін. Бірақ қисынға көнбейтін, алдын ала анықтауға келмейтін тапсырмалар туралы не айта аламыз? Қарапайым секілді көрінетін табиғи тілді түсінуден бастап, объектілерді көзбен тануға дейін таңғаларлық әрекеттер жиынтығы осы санатқа сәйкес келеді. Бұл көптеген жұмыс орындарын автоматтандыруға жол берген жоқ. Алайда жасанды интеллектінің, машиналық оқудың дамуы салдарынан бұл үдеріс ұзаққа созылмады.

Машиналық оқыту – өте күрделі заң­дылықты тани білу. Өте көп мәлі­меттерді және есептеудің үлкен қуатын пайдаланып, машиналар біз кодтай алмайтын нәрселерді жасауға үйренеді. Олар мұны ережелерге негізделген логикадан гөрі мысалдарды қолдана отырып жасайды. Машиналық оқытудағы жетістіктер автоматтандырудың жаңа бағыттарын ашты. Мәселен, роботтехника, автономды көлік құралдары және негізгі мақалаларға қажетті техникалық-медициналық әдебиеттерді сканерлеу. Генетика мен биомедициналық ғылымдағы үлгіні тану секілді көптеген салаларда машиналар жұмысшыларды алмастырып қана қоймайды, олардың мүмкіндіктері кез келген адамның қабі­летінен асып түседі.

Бұл өте жақсы жаңалық. Иә, әлдеқайда көп тапсырмалар машиналарға қайта бөлінеді. Бірақ цифрлы революцияның мақсаты мен жетер жері – жұмысты автоматтандыруды цифрлы күшейтуге айналдыру. Машиналар адамдардың қолынан келмейтін тапсырмаларды орындаса, мақсатқа жеттік деген сөз.

Мұның нәтижесін қазіргі таңда нақты айту мүмкін емес. Әйтсе де, мұндай үзілісті кезең келешекте табысты арттырады деген сенім мол. Әлемдегі тұрғындардың кірісі төмен кезеңде жасанды интеллект пен роботтехника саласындағы жетістіктер жұмыс күшін қажет ететін өндірісті және оған тәуелді даму модельдерін бұзады әрі ығыстырады. Ақыр соңында, машиналық оқытуға негізделген мүмкіндіктер ғылыми зерттеулер мен технологиялық дамуға, сонымен қатар жоғары деңгейлі кәсіби қызметтерге үлкен әсер етеді.

Алайда біз қазір тепе-теңдікті емес, өте күрделі өтпелі кезеңде тұрмыз. Жұмысшылар мен еңбек нарықтарының табиғи бейімделуі әділ нәтиже беруін күте алмаймыз. Әсіресе, тұрғындар ара­сын­дағы табыс айырмашылығы үлкен кезде. Сондықтан саясаткерлер (бизнес, еңбек және мектептермен серіктесе оты­рып) кірістер мен байлық теңсіздігін төмендету шараларына, соның ішінде білім мен біліктілікті арттыру сияқты жоғары сапалы әлеуметтік қызметтерге жаппай қол жеткізуге баса назар аударуы керек. Мұндай әрекет жасалмаған жағдайда, цифрлы өзгеріс көптеген адам­ға теріс әсер етіп, ұзақ мерзімде әлеу­меттік жағдайды төмендетеді.

 

Майкл СПЕНС,

Экономика саласы бойынша

Нобель сыйлығының лауреаты, экономика профессоры және Стэнфорд университетінің Жоғары бизнес мектебінің бұрынғы деканы.

Ол Гувер институтының аға стипендиаты, Луохан академиясының академиялық комитетінде қызмет етеді және Asia Global институтының консультативтік кеңесінің тең төрағасы

 

Copyright: Project Syndicate, 2021.

www.project-syndicate.org

 

Соңғы жаңалықтар

Алдағы апта күн жылынады

Ауа райы • Бүгін, 12:57

Сүйіспеншілік сабағы

Аймақтар • Бүгін, 12:15

Елордада күн жылына бастайды

Аймақтар • Бүгін, 10:57

Түрмеге кітап сыйлады

Аймақтар • Бүгін, 10:10

Жақсының аты өлмейді...

Руханият • Бүгін, 08:31

Теңдік түбі – бірлік

Елбасы • Бүгін, 08:03

Талдының маңын тазартты

Руханият • Бүгін, 07:38

Жол үстіндегі мұзтау

Оқиға • Бүгін, 07:34

Талдықұдық неден тарықты?

Аймақтар • Бүгін, 07:33

Жаһандану жайы өзекті

Қоғам • Бүгін, 07:24

Ұқсас жаңалықтар