Ukázka z knihy: Publikujeme ukázku z nové knihy amerického futuristy Marina Forda o automatizaci a budoucnosti práce. Kniha právě vyšla péčí nakladatelství Rybka Publishers.

Úvod

Nositel Nobelovy ceny za ekonomii Milton Friedman zavítal v šedesátých letech na konzultační návštěvu do jedné rozvojové asijské země. Tam jej vzali na staveniště, kde se právě realizoval rozsáhlý projekt veřejných prací. Friedman si ke svému údivu povšiml, že zatímco lopatou se kolem něho ohání značné množství kopáčů, počet buldozerů, traktorů a jiné těžké zemní techniky je naprosto minimální. Když se na to otázal, vládní pověřenec mu vysvětlil, že cílem projektu je „zaměstnat co nejvíce lidí“. Friedmanova sžíravá odpověď se stala svého druhu legendou: „A nebylo by v tom případě lepší dát těm kopáčům místo lopat lžíce?“

Friedmanova poznámka je ukázkovým příkladem skepse (a nezřídka otevřeného posměchu), který ekonomové dávají najevo tváří v tvář obavám, že nás stroje jednoho dne připraví o práci a že jejich vinou nastane dlouhodobá nezaměstnanost. Při pohledu do historie se tato skepse zdá být oprávněná. Ve Spojených státech se technický pokrok, zvláště ve 20. století, stal motorem neutuchajícího hospodářského rozkvětu.

Občas to někde po cestě bezpochyby zaskřípalo − a leckdy i pořádně zahrkalo. Vlivem mechanizace zemědělské výroby vzaly za své miliony pracovních míst a houfy nezaměstnaných zemědělských dělníků se nahrnuly do velkých měst, aby si našli práci v továrnách. Proces automatizace a globalizace později dělníky vytlačil ze sektoru výroby a nutil je hledat nové uplatnění v sektoru služeb. Krátkodobá nezaměstnanost představovala během těchto přechodných období nezřídka problém, avšak nikdy nenabyla povahy systémového či trvalého jevu. Nakonec se pokaždé vytvořila nová pracovní místa a dělníci, kteří přišli o někdejší možnosti výdělku, si našli nová uplatnění.

A co víc, nově vzniklá pracovní místa byla často výhodnější než ta předchozí, neboť kladla zvýšené nároky na kvalifikaci, a tudíž skýtala lepší mzdové podmínky. Nikdy to neplatilo tolik jako během prvních pětadvaceti let po skončení druhé světové války. Tento „zlatý věk“ americké ekonomiky se nesl ve znamení takřka dokonalé symbiózy bouřlivého technického rozvoje s materiálním blahobytem amerických pracujících. S tím, jak rostla produktivita strojů, zvyšovala se i produktivita těch, kdo tyto stroje obsluhovali, čímž hodnota těchto dělníků stoupala a dávala jim možnost dožadovat se vyšších mezd. Poválečný technický pokrok se tak přímo projevoval i na kapsách řadových zaměstnanců, neboť ruku v ruce s rychle rostoucí produktivitou stoupaly také jejich mzdy. Tito zaměstnanci pak vyráželi do obchodů, kde mohli utrácet stále více peněz, čímž dál stimulovali poptávku po výrobcích a službách, které sami vyráběli či poskytovali. V témže období, kdy tato pozitivní zpětná vazba roztáčela kola amerického hospodářství, zažíval svůj vlastní zlatý věk i sám obor ekonomie. Brilantní osobnosti formátu Paula Samuelsona začaly v této době pracovat na tom, aby se z ekonomie stala disciplína stojící na pevných matematických základech. Kvantitativní a statistické metody se postupně stávaly denním chlebem ekonomů, a ti se pouštěli do vytváření složitých matematických modelů, jež dodnes tvoří intelektuální bázi celého oboru. Veškerá tato práce probíhala v době, kdy se ekonomice nebývale dařilo, a tak ekonomové nabyli vcelku pochopitelného dojmu, že to, co okolo sebe vidí, je standardní stav: že právě takto má ekonomika fungovat − a také tak vždycky fungovat bude.

V knize Kolaps: Proč společnosti zanikají a přežívají, vydané v roce 2005, vypráví její autor Jared Diamond poučný příběh o tom, jaký osud potkal v Austrálii zemědělství. Když začali Evropané v 19. století Austrálii osidlovat, čekala tam na ně poměrně svěží, zelená krajina. Australské osadníky to podobně jako americké ekonomy svedlo k dojmu, že to, co okolo sebe vidí, je obvyklý stav, a že dané podmínky se nikdy nezmění. Začali tedy ve velkém investovat do toho, aby si na této zdánlivě úrodné půdě postavili farmy a ranče.

Za nějakých deset, dvacet let na ně ovšem dolehla neúprosná realita. Zemědělci zjistili, že z dlouhodobého hlediska je místní podnebí o dost vyprahlejší, než jak na základě prvotních dojmů usoudili. Měli zkrátka to štěstí (nebo spíš smůlu), že na kontinent dorazili v okamžiku „historického optima“: v kratičkém období, kdy se klimatické a zemědělské podmínky zrovna sešly tím nejpříhodnějším možným způsobem. To, co z jejich nešťastně ukvapených investic zbylo, můžeme v Austrálii vidět dodnes: opuštěné zemědělské usedlosti stojící de facto uprostřed pouště.

Existují dobré důvody se domnívat, že období historického optima, jímž si prochází americká ekonomika, rovněž dospělo ke svému konci. Symbiotický vztah mezi růstem produktivity a zvyšováním mezd se od sedmdesátých let postupně rozplývá. Započteme-li inflaci, pak si průměrný dělník či řadový zaměstnanec vydělal v roce 2013 o 13 % méně než v roce 1973. Produktivita práce přitom za stejné období vzrostla o 107 % − a výdaje na ty nejnákladnější položky, jako je bydlení, vzdělání a zdravotní péče, se mnohonásobně zvýšily.

Dne 2. ledna 2010 otiskl Washington Post zprávu, že za první desetiletí 21. století se ve výsledném součtu nevytvořila žádná nová pracovní místa. Ani jedno! Něco takového se nestalo v žádném desetiletí od velké hospodářské krize. Po druhé světové válce vzrůstal počet dostupných pracovních míst s každou dekádou nejméně o 20 %. Dokonce i v sedmdesátých letech, jež máme spojeny se stagflací a energetickou krizí, vygeneroval pracovní trh 27 % nových míst.3 Promarněná dekáda z let 2000−2009 je zvláště znepokojivá, když si uvědomíme, že chce-li americká ekonomika alespoň udržet krok s růstem objemu pracovní síly, musí každoročně vytvořit zhruba milion pracovních míst. Jinak řečeno: za zmíněnou dekádu jsme v minusu o 10 milionů pracovních míst, která bylo potřeba vytvořit − jenomže vůbec nevznikla.

Příjmová nerovnost mezitím dostoupila úrovně, jakou jsme neviděli od roku 1929. Jestliže v padesátých letech se růst produktivity projevoval i na peněženkách dělníků, dnes už je vcelku zřejmé, že drtivá většina zisků zůstává v kapsách investorů a vlastníků firem. Zatímco podíl kapitálu na výši národního důchodu strmě stoupá, podíl mezd a platů se naopak prudce propadl a zdá se, že nastoupil cestu volného pádu. Období historického optima končí; americká ekonomika vstupuje do nové éry.

Určujícím rysem této éry bude hluboká proměna vztahu mezi pracovní silou a stroji. Tato proměna nás přiměje přehodnotit jeden z nejzákladnějších předpokladů, od něhož se odvíjí náš vztah k technice: totiž představu, že stroje jsou toliko nástroje, které nám pomáhají zvyšovat naši pracovní produktivitu. Na místo toho se teď stroje pracovní silou samy stávají − a hranice mezi potenciálem práce a kapitálu je mnohem nejasnější než kdy dřív.

Hnací silou veškerých těchto procesů je bezesporu neustále se zrychlující rozvoj výpočetní techniky. Většina lidí má dnes určité povědomí o tom, že existuje cosi jako Moorův zákon: léty prověřená empirická poučka, která říká, že velikost výpočetního výkonu se každých 18−24 měsíců přibližně zdvojnásobí. Ne každý si však dokáže plně uvědomit, co takový exponenciální růst vlastně znamená.

Zkuste si to představit tak, že nasednete do auta a rozjedete se rychlostí 10 km/h. Po minutě konstantního tempa trochu sešlápnete plyn a další minutu jedete rychlostí dvojnásobnou, tedy 20 km/h. Poté opět zrychlíte na dvojnásobek a tak dále pořád dokola. Pozoruhodné na tom celém není ani tak to, že se vaše rychlost neustále dvojnásobí, jako spíš to, jak narůstá vzdálenost, kterou jste schopni za každou minutu urazit, když budete v takovém zrychlování nějakou dobu pokračovat. Za první minutu ujedete nějakých 167 metrů. Za třetí minutu, při rychlosti 40 km/h, urazíte zhruba 667 metrů. Za pátou minutu, kdy pojedete rychlostí 160 km/h, už to budou bezmála tři kilometry. Na šestou minutu už byste potřebovali monopost a závodní dráhu.

A teď si zkuste představit, jak rychle byste se řítili − a kolik kilometrů byste urazili − za poslední minutu, kdybyste takovým způsobem zrychlili sedmadvacetkrát. Zhruba tolikrát se totiž výpočetní výkon zdvojnásobil od vynálezu integrovaných obvodů v roce 1958. Revoluce, která se právě dává do pohybu, není ani tak důsledkem samotného zrychlování jako spíš toho, že zrychlování probíhá tak dlouho, že míra pokroku, kterou lze s každým dalším rokem očekávat, je takřka nepředstavitelná.

Odpověď na otázku, jakou rychlostí by se nakonec řítilo vaše auto, je mimochodem 1 342 milionů kilometrů za hodinu. Za onu poslední, dvacátou osmou minutu byste tedy urazili přes 22 milionů kilometrů. Takovou rychlostí byste se za pár minut dostali na Mars. Někde na téhle úrovni jsou tedy dnes, s trochou zjednodušení, informační technologie, kdybyste je chtěli srovnat s upachtěným výkonem primitivních integrovaných obvodů, které se poprvé rozeběhly koncem padesátých let.

Jakožto člověk, který se přes pětadvacet let věnuje práci v oblasti softwarového vývoje, jsem toto neskutečné zrychlování výpočetního výkonu sledoval takříkajíc v přímém přenosu. Z první ruky jsem viděl i fantastické pokroky v oblasti softwarového inženýrství a nástrojů, díky nimž neustále stoupá produktivita programátorů. A protože jsem vlastníkem menšího podniku, přímo před očima se mi měnil také způsob, jakým jsem tuto firmu řídil. Tou nejmarkantnější změnou ovšem bylo, jak výrazně poklesla potřeba pracovní síly, která by obstarávala běžné, rutinní činnosti, jaké odjakživa tvoří osu fungování každého podniku.

V roce 2008, kdy nastoupila globální finanční krize, jsem se začal hlouběji zamýšlet nad tím, co přesně pro nás neustálé zdvojnásobování výpočetního výkonu vlastně znamená. Ze všeho nejvíc jsem se zabýval otázkou, zda by tento proces nemohl během nejbližších let či desetiletí zásadním způsobem proměnit pracovní trh a spolu s ním i celou ekonomiku. V roce 2009 vzešla z těchto úvah má první kniha: The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future (Světla v tunelu: Automatizace, bouřlivý rozvoj techniky a ekonomika zítřka).

Třebaže se celá kniha točila okolo toho, jak významnou roli hraje bouřlivý technický rozvoj, skutečné tempo pokroku, k němuž od té doby došlo, dalece předčilo má očekávání. Na jednom místě jsem se ve své knize zmínil například o tom, že v automobilovém průmyslu se právě pracuje na systémech pro prevenci srážek, které mají zabránit dopravním nehodám. Nadhodil jsem možnost, že

„časem by se z takových systémů mohla vyvinout technologie, která by dokázala vůz samostatně řídit“. Jak se však mělo ukázat: nedošlo k tomu ani tak „časem“ jako spíš „mrknutím oka“. Od vydání knihy neuběhl ani rok a Google už představil plně automatizovaný vůz schopný jízdy v dopravním provozu. Trojice amerických států (Nevada, Kalifornie a Florida) mezitím přijala zákony, jež tato vozidla s určitým omezením pouštějí na veřejné komunikace.

Ve své knize jsem psal také o tom, jakým rozmachem prochází odvětví umělé inteligence. Nejpůsobivější ukázkou toho, co odvětví umělé inteligence (UI) dokáže, byl v té době patrně příběh o tom, jak počítač IBM „Deep Blue“ porazil roku 1997 mistra světa v šachu Garriho Kasparova. A znovu mě čekalo překvapení: počítač Watson, jejž IBM představilo jako nástupce Deep Blue, podstoupil mnohem náročnější výzvu − zúčastnil se televizní vědomostní soutěže Riskuj!. Šachy jsou hra se striktně definovanými pravidly, tedy přesně ten druh činnosti, u které se dá očekávat, že v ní počítač bude vynikat. Jenže Riskuj! je něco dočista jiného. Abyste tuto hru zvládli, potřebujete prakticky bezbřehý repertoár znalostí a značně vyspělý jazykový cit, který vám umožní rozpoznat i takové nuance, jako jsou žerty či slovní hříčky. Jestliže Watson v Riskuj! uspěl, není to jen výkon hodný obdivu, ale také událost, která má velmi praktické důsledky. IBM už aktivně pracuje na tom, aby se Watson ve velkém měřítku uplatnil v oborech, jako je zdravotnictví či péče o zákazníka.

Asi si můžeme docela klidně vsadit na to, že pokrok, jehož budeme v následujících letech či desítkách let svědky, naprostou většinu z nás překvapí. Tato překvapení nebudou ovšem vyvěrat jen ze samotné povahy technických novinek, ale i z jejich dopadů na pracovní trh − a spolu s tím i na celou ekonomiku. Bouřlivý pokrok nás přiměje přehodnotit valnou část našich tradičních představ o tom, jak vztah mezi ekonomikou a technikou vlastně funguje.

Jedním ze široce zastávaných názorů, které zcela jistě neujdou zpochybnění, je předpoklad, že automatizace představuje hrozbu jen pro nekvalifikované zaměstnance s nižším vzděláním. Tento předpoklad vyvěrá z přesvědčení, že práce, kterou takoví lidé zpravidla vykonávají, je ve své podstatě velmi rutinní, neboť se zakládá na stále stejných, repetitivních úkonech. Než se s touto myšlenkou plně ztotožníte, zkuste se však zamyslet nad tím, jak rychle se v tomto ohledu posouvají hranice. Jestliže dříve se jako prototyp

„rutinního zaměstnání“ mohla chápat zejména práce na výrobní lince, dnes už je situace mnohem složitější. Je jistě pravda, že pracovní místa určená pro nekvalifikovanou pracovní sílu budou z hlediska automatizace vždycky na ráně jako první. S přihlédnutím k tomu, jak rychle roste potenciál prediktivních algoritmů a jak se rozšiřují možnosti automatizace prostřednictvím softwaru, čeká však brzy spoustu vysokoškolsky vzdělaných zaměstnanců zjištění, že řada teď přichází i na ně.

Popravdě řečeno, přívlastek „rutinní“ snad ani není tím nejpřiléhavějším výrazem, jak povolání nejvíc ohrožená automatizací charakterizovat. Lépe by patrně seděl výraz „prediktabilní“. Mohl by si někdo druhý osvojit činnosti, jež v rámci svého zaměstnání vykonáváte, kdyby měl k dispozici podrobný záznam úkonů, které tyto aktivity obnášejí? Mohl by takový člověk získat zběhlost ve vaší profesi jednoduše tím, že by si příslušné záznamy důkladně nastudoval a zkoušel si „nanečisto“ vámi vyřešené úkoly − asi jako když se student připravuje na zkoušku a vyplňuje si cvičné testy? Pokud ano, pak jste na dobré cestě k tomu, aby si velkou část vaší práce (ne-li úplně všechnu) jednoho dne osvojil nějaký algoritmus. S tím, jak se rozvíjí fenomén „velkých dat“, dostává taková vyhlídka naprosto reálné kontury. Organizace shromažďují nedozírné množství informací, jež se týkají téměř každého aspektu jejich fungování. S velkou pravděpodobností se v těchto datech ukrývá i podrobný návod k tomu, jak vykonávat velkou část různých pracovních úkonů. Teď už jen stačí, aby přišel chytrý algoritmus strojového učení, přelouskal si záznamy po svých lidských předchůdcích, a začal si tím jejich dovednosti osvojovat.

Plyne z toho jediné: před automatizací vás do budoucna nemusí ochránit ani sázka na dobré vzdělání či odbornou specializaci. Můžeme si to ilustrovat třeba na příkladu rentgenologů: lékařů, kteří se specializují na interpretaci diagnostických snímků. Abyste se v takovém oboru uplatnili, musíte velmi dlouho studovat − k osvojení příslušných znalostí a dovedností je zpravidla potřeba nejméně třináct let. Analýza snímků je však jednou z oblastí, kde se počítače závratnou rychlostí zdokonalují. Rýsuje se tak naprosto reálná možnost, že jednou (a nemusí to trvat ani příliš dlouho) bude rentgenologie takřka výhradně v kompetenci strojů.

Počítače si neustále osvojují nové a nové dovednosti, a zvládají to s čím dál větší lehkostí − zejména za situace, kdy mají k dispozici velký objem dat, ze kterých se mohou učit. Velká část pracovních míst, zejména těch nástupních, se tak už brzy může ocitnout pod jejich náporem. Ve skutečnosti se objevují známky, že tento proces už dávno začal. Mzdy čerstvých vysokoškolských absolventů už deset let klesají, přičemž až 50 % z nich přijímá z nezbytí místa, kde vysokoškolský titul není ani zapotřebí. Jak si v této knize ještě ukážeme, problémy se zaměstnaností už dotírají na celou řadu odborných profesí − na právníky, novináře, vědce či třeba lékárníky. Nejsou v tom ovšem sami: v jistém ohledu jsou rutinní či prediktabilní úkony bytostným rysem naprosté většiny povolání. Lidí, kteří by byli placeni za činnost ryze kreativního rázu či za vymýšlení zbrusu nových věcí, zase tak moc není.

Až se stroje oněch rutinních, prediktabilních úkonů naplno chopí, lidé, jejichž povolání je na takových činnostech postaveno, se ocitnou v nebývale těžké situaci. Dříve měla automatizační technika zpravidla úzké speciální zaměření, takže se její dopady obvykle týkaly vždy jen určitého segmentu pracovního trhu. Pracovní síla tak měla dost času na to, aby se přesunula do nějakého nově vzniklého odvětví. Dnes však s něčím takovým nelze dost dobře počítat. Informační technika se stává v plném smyslu technikou univerzální a její dopady se projeví zcela paušálně. Až se nedílnou součástí podnikatelských modelů stanou nové technologie, pokles potřeby pracovní síly se nejspíš projeví prakticky ve všech ekonomických odvětvích − a k tomuto přechodu může dojít vcelku rychle. Bezpochyby vzniknou též odvětví nová, ale drtivá většina z nich bude na těchto technologiích stavět už od samého počátku a vystačí si jen s minimální pracovní silou. Můžeme to vidět na příkladech společností, jako je Google nebo Facebook. Dnes mají tyto značky nedozírnou tržní hodnotu a zná je doslova a do písmene každý; s přihlédnutím ke své velikosti a ke svému významu však zaměstnávají jen vcelku nepatrné množství lidí. U odvětví, která se do budoucna objeví, se dá jen těžko očekávat jiný scénář.

Všechno tak nasvědčuje tomu, že spějeme ke zlomovým změnám, v jejichž důsledku bude ekonomika (a spolu s ní i celá společnost) vystavena enormním tlakům. Na tradiční doporučení, jaká slýchají studenti a mladí lidé, kteří se připravují ke vstupu na pracovní trh, zřejmě můžeme zapomenout. Smutná skutečnost je taková, že velká část těchto lidí se na pracovním trhu vůbec neuchytí, třebaže udělají maximum pro to, aby na něj vstoupili s nejlepší možnou výbavou − alespoň pokud jde o stupeň dosaženého vzdělání či o úroveň odborné kvalifikace.

Dlouhodobá nezaměstnanost a podzaměstnanost si kromě potenciálně zničujících dopadů na životy jednotlivců i na strukturu celé společnosti vybere nemalou daň také na samotné ekonomice. Pozitivní zpětná vazba mezi stoupající produktivitou práce, růstem mezd a nárůstem spotřebitelských výdajů se zhroutí. Do jisté míry jsme tohoto svědky již dnes: nerovnost nestoupá jen na úrovni příjmů, ale také na úrovni spotřeby. Téměř 40 % veškerých spotřebitelských výdajů připadá na 5 % nejlépe situovaných domácností. Dá se přitom očekávat, že trend kumulace spotřeby do horních pater příjmového spektra se bude dál prohlubovat. Hlavním mechanismem přerozdělování kupní síly mezi spotřebitele stále zůstává možnost výdělku na pracovním trhu. Bude-li se tento mechanismus dál rozkládat, hrozí nám akutní nedostatek spotřebitelů s reálnou kupní silou, což v podmínkách naší ekonomiky, orientované na masový trh, znamená fatální problém.

Jak si v této knize podrobně vyložíme, rozvoj informačních technologií nás žene k okamžiku zlomu, jehož důsledkem bude plošné snížení potřeby pracovní síly ve všech ekonomických sektorech. Způsob, jakým k této transformaci dojde, se však může případ od případu lišit a v rámci některých sektorů na sebe může brát zcela neočekávané podoby. Přinejmenším o dvou sektorech − jmenovitě o oblasti terciárního školství a zdravotní péče − lze zatím říci, že oněm náporům, jež se v širším ekonomickém měřítku již začínají projevovat, velmi úspěšně vzdorují. Ironií ovšem je, že pokud tyto sektory neprojdou technologickou transformací, může to celkové negativní dopady automatizace ještě umocnit. Náklady na vzdělání a zdravotní péči prudce rostou a do budoucna se budou stávat čím dál větším finančním břemenem.

O tom, co budoucnost přinese, samozřejmě nerozhodne jen samotná technika. Existuje celá řada významných hrozeb, ať už sociálních, nebo environmentálních, které se budou s jejími vlivy prolínat: stárnutí populace, klimatické změny či třeba hrozící vyčerpání zdrojů. Často se objevují argumenty, že až odejdou do důchodu populačně silné ročníky, nastane na trhu práce nouze o pracovní sílu, čímž se případné negativní dopady automatizace vyváží (a možná i zvrátí). Rychlý rozvoj inovací se zpravidla prezentuje jako faktor s čistě kompenzačním potenciálem, díky němuž lze minimalizovat (či zcela neutralizovat) negativní účinky lidské činnosti na životní prostředí. Jak ovšem ještě uvidíme, mnohá z těchto tvrzení stojí na velmi vratkých nohách a reálná situace je podstatně komplikovanější. Pravda je bohužel spíš taková, že pokud nedokážeme včas rozpoznat, jaké důsledky s sebou technický pokrok přinese, a nestihneme na ně adekvátně zareagovat, můžeme se ocitnout uprostřed „dokonalé bouře“, kde na nás paralelně udeří negativní dopady hned několika faktorů: klimatických změn, prudce rostoucí příjmové nerovnosti a nezaměstnanosti, kterou přinese automatizace. Paralelní účinky všech těchto faktorů se navíc mohou v určitých ohledech vzájemně umocňovat.

Odborníci ze Silicon Valley vedou debaty, ve kterých naprosto běžně zaznívá termín „disruptivní technologie“.* O tom, že v moci nových technologií je zničit celá podnikatelská odvětví a že mohou zásadně promluvit do vývoje některých ekonomických sektorů a segmentů pracovního trhu, dnes již nikdo nepochybuje. Otázka, kterou si v této knize kladu, míří dál: může bouřlivý rozvoj techniky natolik narušit celý náš systém, že pokud nepřikročíme k jeho fundamentální přestavbě, může to znamenat konec našeho materiálního blahobytu?

* V orig. „disruptive technology“. Označují se tak převratné inovace, které v dané oblasti narušují a destabilizují status quo. V češtině se někdy používá též výraz „nespojitá technologie“ (popř. „nespojitá inovace“), tj. technologie přinášející zásadní zlom (narušení lineárního, spojitého vývoje). (Pozn. překl.)

Martin Ford: Roboti nastupují. Automatizace, umělá inteligence a hrozba budoucnosti bez práce, Rybka Publishers: Praha 2017.