С увеличением пропускной способности интернет-каналов быстро возрастает и общее число сетевых подключений. Как заметил Роберт Меткалф, изобретатель технологии Ethernet, стоимость сети возрастает пропорционально квадрату подключенных пользователей (закон Меткалфа). Это означает, что, если число подключенных пользователей удваивается, стоимость сети возрастает минимум в четыре раза. Постоянное расширение таких виртуальных сетей, как Facebook и YouTube, является одним из следствий закона Меткалфа: чем больше сеть, тем привлекательнее она для новых пользователей.
Главный экономист корпорации Google Хэл Вариан[7 - Здесь мы могли бы предложить и наш собственный «закон Граттон-Скотта»: количество «законов», необходимых для описания технического прогресса, растет в геометрической прогрессии по отношению к объему шумихи, раздуваемой вокруг данной технологической области.] обнаружил еще одну закономерность, описывающую на этот раз ускорение интегрального развития всех интеллектуальных технологий в целом. Согласно закону Вариана, расширение спектра свободно доступных инновационных технологий создает возможности для их комбинирования, приводящие к появлению комплексных продуктов, каждый из которых обладает самостоятельной ценностью. Например, автомобили без водителя, в каком-то смысле, требуют не столько новых открытий, сколько совмещения в одной «упаковке» целого ряда уже существующих технологий: GPS, Wi-Fi, усовершенствованных цифровых датчиков, антиблокировочной системы тормозов, автоматической коробки передач, управления тягой и устойчивостью, адаптируемого круиз-контроля, программного обеспечения, управления полосами движения и системой компьютерной картографии[8 - R. Baldwin, «The Globotics Upheaval: globalization, robotics and the future of work», London: Weidenfeld and Nicolson, 2019.].Чем больше подобных технологий, тем шире спектр их совместимых, успешно работающих комбинаций (называемых в англоязычной терминологии «mashups»), и тем успешнее применяются любые гибридные системы, рынок которых, как следствие, растет с чрезвычайной скоростью, опережающей развитие каждой технологии в отдельности.
Итак, тенденции развития базовых технологических возможностей, описываемых законами Мура, Гилдера, Меткалфа и Вариана, в итоге приводят к беспрецедентному и кажущемуся бесконечным развитию искусственного интеллекта и робототехники. Результатом развития становятся не только новые продукты, но и новые способы работы, включая появление не существовавших ранее секторов экономики, значительные изменения в стоимости привычных товаров и услуг и резкое изменение числа и специфики доступных рабочих мест.
Отнимут ли у нас работу машины?
Том, работающий водителем грузовика в Техасе, с каждым годом слышит все больше об автономных транспортных средствах. Кое-что он знает о них уже не понаслышке, поскольку видел, как они ездят по улицам, где стоит его дом. За время своей работы он уже познакомился с серьезными усовершенствованиями систем навигации и отслеживания дорожной ситуации, видел в действии автоматику, повышающую эффективность использования топлива в тех грузовых автомобилях, которыми он управляет. Однако на этот раз все представляется ему иначе: он знает об огромных инвестициях, сделанных в развитие беспилотного транспорта ведущими технологическими корпорациями, такими как «Alphabet», автомобилестроительными гигантами наподобие «BMW» и «Tesla», и каршеринговыми компаниями, в частности, Uber. К октябрю 2018 года управляемые компьютерами автомобили Alphabet Waymo уже проехали автономно более 10 миллионов миль по дорогам общего пользования.
Родной штат Тома, Техас, является одним из тех 22 штатов США, в которых уже приняты правила, разрешающие тестирование беспилотных автомобилей, и в этом видится предвестие полномасштабного лицензирования автоматизированных дорожно-транспортных средств. Будущее автомобильного транспорта выглядит для Тома понятным: вопрос заключается лишь в том, как скоро автономный транспорт станет «мейнстримом», а не в том, возможно ли это в принципе. Том ознакомился с ранними пресс-релизами от инвесторов, вложивших средства в автономные транспортные средства; там утверждается, что, по сравнению с людьми, беспилотные автомобили более надежны, менее подвержены ошибкам управления и не нуждаются в отдыхе. С учетом того, что на выплаты и льготы водителям приходится почти 40 % расходов компаний, осуществляющих сухопутные перевозки, экономическая выгода от автономных транспортных средств очевидна для всех заинтересованных организаций. Существуют более широкие социальные аспекты, благоприятствующие внедрению беспилотных машин: ежегодно более 4000 человек погибает в США в авариях с участием грузовых автомобилей[9 - «Jobs lost, jobs gained: workforce transitions in a time of automation». McKinsey Global Institute, December 2017.].
Все это, естественно, заставляет Тома переживать по поводу его будущей занятости. Эти проблемы беспокоят и других профессиональных водителей в США, которых насчитывается примерно четыре миллиона человек. Поскольку результаты некоторых исследований позволяют предсказывать, что полная автоматизация сократит людскую занятость в этом секторе на ?, беспокойство Тома о завтрашнем дне выглядит обоснованным.
Не только Том начинает всерьез осознавать влияние роботов на занятость в будущем. То же самое касается целой армии профессионалов. Само слово «робот» впервые было введено в обиход в 1920 году на странницах научно-фантастической пьесы Карла Чапека «R.U.R.» (сокращение от названия «Россумские универсальные роботы»). Этот неологизм происходит от чешского слова «robota», означающего подневольный труд или тяжелую работу. В соответствии со своим первоначальным определением роботы отлично подходят для выполнения повторяющихся и скучных задач. Сегодня более двух миллионов роботов по всему миру заняты в сфере производства, причем больше всего их в Южной Корее, где на каждую тысячу человек приходится 50 роботов. Эта доля будет, несомненно, расти во всех странах. Наиболее радикальные футурологические предсказания, принадлежащие, скажем, перу предпринимателя-технолога Илона Маска, рисуют «фабрику инопланетных дредноутов» – производственную линию, работающую без участия людей. Маск объясняет это тем, что «у вас не может быть людей на автоматизированной производственной линии, а иначе вы никогда не поднимете скорость работы выше человеческих ограничений»[10 - Интересно, впрочем, что после того, как с достижением желаемых показателей производительности, основанной на полной автоматизации, возникли явные проблемы, Маск отметил: «Да, чрезмерная автоматизация в производстве «Теслы» оказалась ошибкой. Точнее, говоря, моей ошибкой. Мне не стоило так недооценивать вклад человеческого труда» https://www.cnbc.com/2018/04/13/elon-musk-admits-humans-are-sometimes-superior-to-robots.html (https://www.cnbc.com/2018/04/13/elon-musk-admits-humans-are-sometimes-superior-to-robots.html).].
Улучшение роботизированных технологий и дальнейшее снижение стоимости их производства неизбежно приведет к замещению определенной части людей на роботов и за пределами производственного сектора. В сфере обслуживания вы, возможно, уже встречались с таким изобретением как Pepper – миниатюрные машины, которые Softban ввел в работу с 2014 года в своих токийских филиалах. По всему городу эти роботы используются в качестве портье или администратора в ряде банков и офисов, где они приветствуют клиентов и предоставляют им базовую информацию об услугах. Роботы, подобные Pepper, сокращают расходы на персонал и освобождают сотрудников отдела продаж от рутины для более длительных и целенаправленных бесед с клиентами.
В перспективе диапазон применения роботов в сфере услуг огромен. Например, отель Henn-na в Японии уже позиционирует себя как «отель-робот»: с шеф-поваром-роботом по имени Эндрю, который профессионально готовит «окономияки» (омлет в японском стиле), и с целым штатом роботизированного персонала, включая сотрудников, которые регистрируют гостей в отеле и помогают им разобраться с багажом[11 - Как и высказывание Илона Маска про «фабрику инопланетных дредноутов», история отеля-робота «Henn-na» наглядно продемонстрировала, что к 2019 году высокомерия у адептов полной автоматизации поубавилось. Роботы так и не смогли научиться делать все необходимое для обслуживания клиентов в отеле, в результате чего в помощь им потребовалось фактически нанять больше сотрудников-людей, чем обычно заняты в отелях, не говоря уже о специальном персонале для обслуживания самих роботов.]. В калифорнийских ресторанах быстрого питания можно встретить механического повара Салли, специализирующегося на приготовлении салатов, и его коллегу Flippy, который (как можно догадаться по его имени) переворачивает гамбургеры. Робот Botlr работает в ряде отелей, разнося клиентам дополнительные полотенца и туалетные принадлежности, а итальянская фирма Makr Shakr, в свою очередь, разрабатывает робота-бармена. Непрерывный поток новых технологий, призванных решать проблемы человечества, привел к тому, что в 2016 году сеть ресторанов Domino впервые доставила своим клиентам из Новой Зеландии пиццу с помощью беспилотного квадрокоптера – это была пицца с курицей пери-пери и клюквой, и доставили ее в дом семейной пары, живущей в Вангапараоа.
Любой из нас в ближайшем будущем может стать клиентом того или иного робота или даже возьмет его в качестве помощника по дому[12 - Хотя, разумеется, роботы не могут «заботиться» о нас в эмоциональном смысле.]. К 2030 году вероятность этого возрастет. В первую очередь всеобщая роботизация станет прогрессировать в странах, подобных Японии, где население стареет и его численность сокращается, и новое поколение роботов станет помощниками тем людям, которым семья и друзья не могут регулярно помогать вследствие высокой занятости. Домашние роботы смогут выполнять набор базовых услуг, таких как сухая и влажная уборка, оплата счетов, а также ежедневно автоматически заказывать то, что вам может потребоваться, – еду, лекарства и многое другое.
Какая квалификация будет необходима человеку, чтобы сохранить карьеру?
На протяжении веков человеческая изобретательность создавала инструменты, которые увеличивали или преобразовывали мышечную силу человека – каменный топор, колесо, прядильный станок и пр. Характерное для современности создание и использование машин, увеличивающих или преобразующих интеллектуальную силу человека, более прогрессивно и при этом значительно труднее для понимания. Достижения в области искусственного интеллекта вывели технологии в сферу когнитивных процессов, которая традиционно была прерогативой людей.
Умные машины, на самом деле, уже не настолько молоды. Так называемая VisiCalc – первая полностью рабочая версия широко распространенных в настоящее время компьютерных таблиц, была запущена еще в 1979 году. Она заменила собой бумажные таблицы – большие листы бумаги 11?17 дюймов, на которых служащие размещали ряды и столбцы чисел – а это весьма долгий и тяжелый процесс, требующий массы внимания и все равно подверженный человеческим ошибкам. Впрочем, с 1979 года многое изменилось: главное, что современные поколения интеллектуальных машин делают расчеты по своим собственным принципам для достижения более сложных и комплексных целей, а не просто следуют на каждом шагу заранее определенным алгоритмам.
Этот переход достигнут благодаря использованию широко распространенного ныне метода – машинного обучения (англ. machine learning), который вместо последовательности чисто вычислительных алгоритмов, основанных на операторах if – then (если – то) использует так называемые «нейронные сети»[13 - Речь идет о математических выражениях, способных к автокорректировке, зависящих от характера вводимых данных, благодаря чему основанные на них системы могут имитировать реальный мир, создавая некое подобие цифровой фотокопии оригинала и обеспечивая тем самым автоматизированное «понимание» и «принятие решений», не требующее вмешательства со стороны человека.] (англ. neural networks). Машинное обучение подразумевает, что машины могут находить собственные решения тех или иных задач, опираясь на обучающие данные, и адаптироваться к меняющимся обстоятельствам (точнее, к различным наборам обучающих данных). При этом искусственный интеллект имитирует некоторые операции человеческого мозга – но делает это быстрее. Повсеместное внедрение машинного обучения в полной мере соответствует описанному выше набору из четырех законов, которые, вместе взятые, описывают ускорение передачи и обработки больших объемов информации.
Рассмотрим, например, программу AlphaGo, которая в 2017 году победила китайца Ли Седола – 18-кратного чемпиона мира в игре го. Игровая система AlphaGo была создана британской компанией DeepMind, специализирующейся на создании систем искусственного интеллекта, а корпорация Google купила ее в 2014 году. Исходно были созданы три разные версии AlphaGo: Lee, Master и Zero[14 - D. Silver, J. Schrittwieser, K. Simonyan, I. Antonoglou, A. Huang, A. Guez, T. Hubert, L. Bakter, M. Lai, A. Bolton, Y. Chen, T. Lillicrap, F. Hui, L. Sifre, G. vanden Driessche, T. Graepel, D. Hassabis, «Mastering the game of Go without human knowledge», Nature, 19 October 2017, Vol. 550, 354-549.]. Версии Lee и Master обучались (в разной степени) комплексным образом – основываясь на правилах игры, информации о партиях, сыгранных ранее лучшими игроками, учебниках, написанных для людей, и инструкциях, созданных экспертами по го. В отличие от первых версий, версия Zero получила лишь полную информацию о правилах игры и указание сыграть самой против себя как можно большее число раз, чтобы разработать собственные игровые стратегии без использования предыдущих знаний. Другими словами, AlphaGo Zero стала сама себе и учителем, и тренером, и спарринг-партнером.
За 40 дней AlphaGo Zero сыграла 29 миллионов игр и создала базу данных по игровым ситуациям, равной которой никто из игроков-людей никогда не имел. За четыре дня Zero научилась обыгрывать версию AlphaGo Lee, а спустя 34 дня она победила и версию AlphaGo Master.
Поразительно, что AlphaGo Zero смогла разработать стратегии, качественно отличающиеся от тех, которые используются людьми, играющими в го. Создатели новой системы описывали это так: «В течение нескольких дней, начав фактически с чистого листа, AlphaGo Zero смогла самостоятельно открыть для себя большую часть знаний об игре го вместе с новаторскими стратегиями, которые заставляют нас изменить традиционные представления об этой древнейшей из игр».
Если первые вычислительные таблицы VisiCalc были запрограммированы для быстрого выполнения стандартных цепочек сложных вычислений, то AlphaGo Zero получила более общее по смыслу задание – выиграть партию в го. В некотором смысле Zero и подобные ей современные системы искусственного интеллекта используют принципы, основанные на логике, а также намеренное воздействие на результаты процесса (игры), демонстрируя при этом технические возможности, выходящие за рамки человеческих.
Именно эта комбинация способностей и намерений искусственного интеллекта, вместе с тенденцией замены людей роботами и расширения сферы использования последних, и означает, что характер работы людей постепенно трансформируется, независимо от того, кем вы работаете сейчас – кассиром, водителем грузовика, юристом или финансовым консультантом. С этим процессом, разумеется, связан и риск потери работы – например, после повсеместного введения электронных таблиц в практику финансового учета, в отделах бухгалтерии было сокращено не менее 400 тысяч рабочих мест[15 - См. https://www.npr.org/sections/money/2017/05/17/528807590/episode-606-spreadsheets?t=1533803451907 (https://www.npr.org/sections/money/2017/05/17/528807590/episode-606-spreadsheets?t=1533803451907).].
Другая героиня нашей книги – Инь работает в Сиднее бухгалтером, и она на себе испытала последствия внедрения искусственного интеллекта. Руководство фирмы приняло решение перенаправить инвестиции в интеллектуальные технологии, что привело к значительному сокращению числа сотрудников, работавших в отделе обработки счетов, которым руководит Инь. Женщина хотела работать на своем месте до тех пор, пока в 65 лет не выйдет на пенсию, однако сейчас ей только 55, а начальство предложило ей в течение шести месяцев найти другую работу. Инь считает, что она – высококвалифицированный специалист, поскольку получила степень бакалавра в области бухгалтерского учета, а затем аттестацию дипломированного бухгалтера, но, хотя она подала несколько заявлений о приеме на работу, ее не пригласили ни на одно собеседование. Ранее от развития автоматизированных технологий больше всего страдали сотрудники, чей уровень образования был существенно ниже, но теперь даже Инь, с ее высокой профессиональной квалификацией, пришлось вступить в борьбу за существование.
Наша британская героиня Эстель работает, как вы помните, кассиром в лондонском супермаркете и сейчас столкнулась с теми же проблемами, что и Инь в Австралии. Все больше покупателей используют систему самообслуживания, и скоро наступит время, когда и ее работодатели пойдут по пути торговой сети Amazon Go и введут политику сокращения кассиров вплоть до окончательной отмены касс. Эстель обеспокоена, потому что от своего бывшего мужа получает очень ограниченную финансовую поддержку – после того, как тот потерял работу на одном из складов – и тоже по причине автоматизации. В дополнение к своему основному доходу и алиментам, Эстель работает по ночам в местном доме престарелых. Друзья предложили ей перейти туда на полный рабочий день, для этого потребуется пройти обучение и сдать квалификационный экзамен, что в совокупности продлится два года. Эстель попыталась учиться на вечерних курсах, но уже дважды их бросала, и теперь, похоже, у нее нет ни времени, ни денег, чтобы получить новую профессию.
Примеры Инь и Эстель демонстрируют масштабы проблем образования, стоящих перед обществом, поскольку новые технологии и увеличивающаяся продолжительность жизни усиливают давление безработицы. Образовательным учреждениям необходимо развиваться – это единственный способ успеть за возникающими проблемами и предоставить желающим обучающие курсы, чтобы помочь людям справиться с потерей рабочих мест. Правительствам, со своей стороны, придется расширять финансовое и организационное участие в создании системы образования, дающей людям возможность учиться практически в течение всей жизни.
В каких областях люди все еще будут превосходить машины?
Если закономерности развития новых технологий сохранятся и в будущем, то уже через несколько лет на фоне новых интеллектуальных систем сверхсовременная AlphaGo будет выглядеть столь же ограниченной и малопроизводительной, какими таблицы VisiCalc 40-летней давности представляются нам сегодня. Хотя нынешние машины можно считать достаточно «умными» для выполнения ряда специфических задач, в частности для победы над людьми в таких играх, как шахматы, го или покер, они все же не настолько разумны, как человек[16 - Еще в XVII в. над этим вопросом размышлял Декарт, написавший следующее: «Даже если такие машины могут делать некоторые вещи подобно тому, как их делаем мы, или, может быть, даже лучше, они неизбежно потерпят неудачу в других вещах, и это позволило бы сразу убедиться в том, что они могут действовать чисто механически, а не через понимание: «Discourse on the Method» («Беседа о методе»), 1637.]. Человеческий мозг исключительно хорошо приспособлен к тому, чтобы формулировать и ставить вопросы, выдвигать гипотезы, переключаться между решением множества различных проблем и прогнозировать будущие возможности. Исходя из этого, конечной целью нынешнего направления технологического развития является создание универсального искусственного интеллекта – машинных систем, которые могут успешно решать любые интеллектуальные задачи, доступные человеку. Переломным моментом для универсального искусственного интеллекта считается достижение «сингулярности» – момента, когда машины станут способны изобретать машины, более умные, чем они сами, что приведет к быстрому и автономному наращиванию потенциала, и в конечном счете, как ожидается, машины станут значительно умнее людей во всех сферах.
Размышляя о возможных сценариях нашего будущего, очень важно понимать принципиальное различие между современным искусственным интеллектом (еще называемым «узким» ИИ) и универсальным искусственным интеллектом, который мы только что упомянули. Подавляющее большинство самых мрачных прогнозов, касающихся экономики, социального устройства и экзистенциальных проблем, основано именно на предположениях о доминирующей роли универсального ИИ – когда машины во всем станут лучше, чем люди, и сделают окружающий мир невыносимым для человечества. Тем не менее, современные исследования в области интеллектуальных технологий весьма далеки от этой точки. Пока что даже простейшие тесты на человеческое восприятие и мышление, скажем, выявление дорожных знаков на изображениях CAPTCHA[17 - Акроним «CAPTCHA» переводится как «полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга для различения компьютеров и людей» (англ. Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart). В наиболее известной форме этот прием выглядит как онлайн-запрос в виде матрицы изображений (фотографий), среди которых пользователю необходимо идентифицировать все фотографии, на которые целиком или частично попадают некоторые характерные, понятные человеку объекты, например, автомобили. В отличие от людей, онлайн-боты не способны корректно выполнить такую задачу.], применяемых в защите от роботизированного спама, оказываются слишком трудными для узкого ИИ. Да и сам вопрос о том, когда появится универсальный искусственный интеллект (и даже появится ли он в принципе), был и остается предметом многочисленных споров. Макс Тегмарк, эксперт из Массачусетского технологического института, цитирует результаты опроса компьютерных ученых: их оценки варьируют в широчайших пределах – от «через нескольких лет» до «никогда»[18 - M. Tegmark, «Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence», London: Allen Lane, 2017, p. 42.]. Средняя оценка (если она вообще здесь возможна) такова, что универсальный искусственный интеллект будет разработан к 2055 году, то есть в течение ожидаемого срока жизни любого человека, которому сегодня менее 60 лет. Но до появления универсального ИИ люди будут иметь перед машинами множество неоспоримых преимуществ.
Впрочем, по мере развития даже нынешнего, узкого искусственного интеллекта, области и уровень квалификации в тех сферах, где люди превосходят машины, будет неизбежно меняться. Профессор Ханс Моравек, из Института робототехники Университета Карнеги-Меллона, визуализирует этот процесс с помощью такого понятия как «ландшафт человеческой компетентности». Представьте карту островов и моря, на которой контуры объектов отражают профессиональную человеческую компетентность. Чем больше высота горы или острова над поверхностью моря, тем более выражена человеческая компетентность. Соответственно, обозначенный на карте уровень моря представляет собой задачи, которые искусственный интеллект может выполнять уже сейчас. Со временем уровень будет подниматься, и все больше областей человеческой компетенции «уйдут под воду» растущего объема той сферы, где искусственный интеллект в человеческой помощи нуждаться не будет.
Человеческие компетенции, которые уже сейчас находятся ниже уровня искусственного интеллекта, включают арифметические вычисления в электронных таблицах, игру в шахматы и го, а также распознавание образов. Компьютерный «океан» постепенно начинает подбираться к таким типично человеческим областям как перевод, принятие инвестиционных решений, распознавание речи и вождение. К тому моменту, когда вы начнете читать эту книгу, эти острова тоже могут оказаться под водой.
Области человеческой компетенции, в первую очередь поддающиеся автоматизации, – это сферы рутинных и жестко запрограммированных задач. Более высокие, пока что неприступные, пики отражают типично человеческие качества, такие как социальное взаимодействие, забота и сочувствие, управление и лидерство, творчество и инновации. С учетом этих соображений, каждый из нас должен стремиться подняться как можно выше по склонам гор, чтобы при расширении функций искусственного интеллекта, поглощающего все больше человеческих компетенций, мы оказались вне зоны его досягаемости. Даже если универсальный искусственный интеллект все-таки появится, именно высокие пики обеспечат людям сравнительное, даже если не абсолютное, преимущество перед машинами.
Все указывает на то, что в предстоящие десятилетия «ландшафт» нашего рабочего и карьерного пространства будет вести себя очень динамично и претерпит множество изменений. Отец нашего японского героя Хироки проработал в одной фирме всю трудовую жизнь, но сам Хироки, которому недавно исполнилось 20 лет, уже не может себе этого представить. Учитывая мощь новых технологий, маловероятно, что одного рабочего навыка хватит человеку надолго, и, поскольку технологии трансформируют также и деятельность компаний и корпораций, Хироки не верит, что организация, в которой он станет работать, просуществует достаточно долго.
Интеллектуальные технологии и роботы не просто влияют на число и доступность рабочих мест, они меняют также и характер нашей работы. Индийская девушка Радхика, с которой мы вас уже познакомили, живет и работает в Мумбаи, и сейчас она олицетворяет для нас мир занятости в глобальной экономике. Будучи фрилансером, Радхика предоставляет свои услуги фирмам по всему миру, и те платят ей за выполнение конкретных задач. В отличие от постоянно занятых на единственной службе соотечественников старшего поколения, Радхика никогда не работала на какого-то одного работодателя и всякий раз должна сама активно искать следующий проект. Она располагает очень большой внешней свободой, но зато у нее нет возможностей для развития, продвижения по службе или обучения, которыми обладают ее друзья, работающие в традиционном стиле. Подобно Хироки, Радхика постоянно думает о том, как организовать и выстроить карьеру в мире, где стабильные рабочие места и долгосрочные отношения с работодателем исчезают буквально на глазах.
С чего начинается долгая жизнь?
Опасения Радхики и Хироки по поводу влияния новых технологий на их работу и карьеру отражают лишь одну часть комплекса проблем, с которыми сталкиваются наши персонажи. Еще большую роль в формировании их будущей жизни может сыграть другой результат работы человеческого гения – значительно возросшее долголетие людей.
Хотя наша изобретательность во многом сконцентрирована именно на технологиях, другим важнейшим следствием ее в новом тысячелетии оказалась сильно возросшая продолжительность жизни в большинстве стран мира. Это привело к значительному пересмотру существовавших до сих пор представлений о «нормальном» сроке жизни человека и о том, на какие этапы обычно делится наша жизнь. Во многих государствах инновации в медицине, на работе и в быту позволяют людям в возрасте 65 лет и старше вести абсолютно нормальный образ жизни, не соответствующий традиционным представлениям о пожилом человеке. В результате этого возникли серьезные разногласия во взглядах на сам процесс индивидуального старения, на понятие «быть старым» и, наконец, – как относиться к повсеместному демографическому старению общества.
Самым известным официальным долгожителем была француженка Жанна Кальман, которая умерла в 1997 году в возрасте 122 лет и 164 дней. В 1965 году, когда ей было «всего» 90 лет, она подписала контракт с адвокатом Андре-Франсуа Раффреем, согласно которому он должен был платить ей ежемесячную сумму в 2500 франков в обмен на то, чтобы после смерти Жанны получить права на ее квартиру. Однако Раффрей умер первым – в 1995 году в возрасте 77 лет, в то время как Кальман все еще была жива и здорова в свои 120. В итоге он заплатил своей подопечной сумму, превосходившую стоимость ее квартиры более чем вдвое. По словам самой Жанны, «в жизни иногда случаются не очень удачные сделки».
Жанна Кальман, конечно, представляется сейчас совершенно экстраординарным случаем долгожительства. На момент написания этой книги самым старым из живущих был Кане Танака из Японии, которому исполнилось 116 лет и 301 день. Несмотря на то, что такие «сверхдолгожители» до сих пор выглядят исключением, за последние 150 лет постоянно увеличивалась так называемая «оптимальная ожидаемая продолжительность жизни», которая определяется каждой конкретной страной в любой момент времени и представляет собой самую высокую среднюю ожидаемую продолжительность жизни для человека, родившегося в этот момент. В настоящее время лидерами по этому показателю являются японские женщины, чья прогнозируемая средняя продолжительность жизни оценивается в 87 лет[19 - Этот показатель ожидаемой продолжительности жизни всегда рассчитывается, исходя из положения вещей в определенный период. Данный подход предполагает, например, что японская девушка, родившаяся в 2018 г., будет жить именно в этой стране и в условиях, в точности соответствующих ситуации 2018 г. Иначе говоря, мы исходим из того, что в течение следующих 87 лет дальнейшего увеличения ожидаемой продолжительности жизни не будет. Поскольку в реальности этот показатель сейчас прогрессирует, то подобные формализованные расчеты могут заметно недооценивать увеличение средней продолжительность жизни даже в пределах одного поколения людей.].
На протяжении более 100 лет оптимальная ожидаемая продолжительность жизни испытывала постоянный прирост, темп которого составлял от 2 до 3 лет за каждое десятилетие[20 - J. Oeppen, and J. Vaupel, «Broken Limits to Life Expectancy», Science, May 2002, Vol. 296, 5570, 1029-31.]. Это означает, что в среднем каждое следующее поколение живет на 6–9 лет дольше, чем предыдущее. Как следствие, у 20-летнего американца сегодня больше шансов иметь живую бабушку, чем в 1900 году у его ровесника иметь живую мать.
Если эта тенденция сохранится, то дети, родившиеся сегодня в развитых странах, смогут прожить более 100 лет с вероятностью более 50 %. Даже если темпы прироста уменьшатся вдвое, то все равно, у детей, рожденных сегодня, вероятность дожить до 100 лет будет превышать 30 %. В результате число людей в возрасте свыше 100 лет является сейчас самой быстрорастущей демографической группой в мире.
Мадока – еще одна героиня книги (и жена Хироки) перешла за 20-летний порог и, будучи японкой, является представителем группы людей с максимально высокой ожидаемой продолжительностью жизни. В то время как в Великобритании и США этот показатель в последние годы снижается[21 - A. Case, and A. Deaton, «Rising morbidity and mortality in midlife among white non-Hispanic Americans in the 21st century», Proceedings of the National Academy of Sciences in the United States of America, Vol. 112, 49, 15078-83.], в Японии он неуклонно растет. В период с 2010 по 2016 год ожидаемая продолжительность жизни японских женщин в возрасте 65 лет увеличивалась со скоростью восемь недель за год, то есть, примерно на 1,5 года за десятилетие.
Но если Мадока живет в одной из самых развитых стран мира, то на какое будущее может рассчитывать Радхика, живущая в Индии? Теоретически, у нее пока нет столь высоких шансов дожить до 100 лет, но некоторые из развивающихся стран, в частности – Индия, переживают сейчас резкое увеличение продолжительности жизни, догоняя самые богатые страны. Поэтому Радхика может надеяться, что проживет намного дольше, чем ее родители. В Индии и в Китае за последние 50 лет ожидаемая продолжительность жизни увеличилась, соответственно, на 26 лет и 24 года. Эти темпы роста гораздо выше, чем в богатых странах, и эквивалентны примерно пяти годам за каждое десятилетие. Жизненная стратегия, которую в свое время выбрали родители Радхики, вряд ли подойдет для дочери, с учетом того, как долго она сможет прожить. Мадока и Радхика должны будут сделать то, что никогда не приходилось делать ни их родителям, ни тем более бабушкам и дедушкам, а именно – попытаться планировать и финансировать жизнь с расчетом на то, что они будут физически способны достичь 100-летнего рубежа.
Как дольше оставаться в форме, быть здоровым, активным и востребованным?
Естественно, что Радхика и Мадока с радостью воспринимают увеличение продолжительности жизни, но другой стороны, им хочется не просто иметь дополнительные годы, а прожить их полноценно. Наш последний персонаж, британец Клайв, в свои 70 лет гораздо бодрее и здоровее, чем были его родители в том же возрасте, и надеется прожить еще много лет. Вместе с тем он видит, что если некоторые из друзей, которые старше него, совершенно здоровы, то другим приходится бороться с серьезными заболеваниями. Он думает о том, как провести свое время, оставаясь активным и дееспособным.
В большинстве стран увеличение продолжительности жизни сопровождается и увеличением продолжительности здорового и активного периода. В целом, доля времени жизни, которую человек проводит в здоровом состоянии, на протяжении многих десятилетий остается постоянной (или даже увеличивается в целом ряде государств), в то время как полная продолжительность жизни растет[22 - N. Kassebaum, et al, «Global, regional and national disability adjusted life years for 315 diseases and injuries and healthy life expectancy, 1990-2015: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015», The Lancet, 2016; Vol. 388, 10053, 1603-58.]. Например, в Великобритании с 2000 по 2014 год ожидаемая продолжительность жизни увеличилась на 3,5 года, причем 2,8 года из них (по субъективным оценкам опрошенных) соответствовали полностью нормальному самочувствию. Согласно одному исследованию, проведенному в Великобритании, к 2035 году более 80 % людей в возрасте 65–74 лет будут жить без хронических заболеваний (сегодня их доля составляет 69 %)[23 - A. Kingston, A. Comas-Herrera, and C. Jagger, «Forecasting the care needs of the older population in England over the next 20 years: estimates from the Population Aging and Care Simulation (PACSim) modelling study», The Lancet Public Health, 2018; Vol. 3, 9, e447-55.]. То же самое касается и более половины (58 %) людей в возрасте 75–84 лет (в настоящее время эта доля равна 50 %). Улучшение качества жизни в старости означает, что дополнительные годы жизни не станут для нас лишь затянувшейся агонией или временем, проведенным в беспомощности. Скорее, их надо рассматривать как продление среднего возраста, или, в крайнем случае, – ранней старости.
Одна из проблем старения заключается в том, что пожилые люди, как правило, больше страдают от неинфекционных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, рак, респираторные синдромы и диабет. Часто они имеют несколько болезней одновременно – это рассматривается медиками в качестве комплекса сопутствующих заболеваний. Однако эти факты не должны вводить нас в заблуждение. Конечно, если мы сравним одновременно людей в 50-летнем и 80-летнем возрасте, то вероятнее всего более пожилой человек будет страдать от неинфекционных и сопутствующих заболеваний; но если мы рассмотрим эту ситуацию в динамике за последние пару десятилетий, то обнаружим, что 80-летние люди сегодня страдают от подобных заболеваний значительно реже, чем люди такого же возраста 20 лет назад.
Следует ли Мадоке и Радхике строить планы на более долгую жизнь, чем Клайву и их собственным родителям? Исследуя закон Мура и другие технологические закономерности, современные ученые пришли к выводу, что сохранение прежних темпов прироста технической мощности компьютеров в ближайшие годы маловероятно. То же самое отмечают специалисты, изучающие феномен растущего долголетия. Некоторые эксперты полагают, что ожидаемая продолжительность жизни достигла биологического предела и может даже снизиться, поскольку на ней сказываются такие негативные явления как диабет, ожирение и растущая резистентность патогенов к антибиотикам. Другие отмечают, что, хотя естественный отбор помогает устранять из популяции гены, повышающие уровень смертности, это не оказывает влияния на выживание в старости, поскольку целый ряд негативных изменений происходит после того, как люди выходят из репродуктивного возраста. Иначе говоря, если увеличение оптимальной ожидаемой продолжительности жизни будет расти такими же темпами, как и прежде, то оно рано или поздно натолкнется на чисто генетические препятствия.
Однако, даже при самых пессимистических предположениях, многие из детей, появившихся на свет сегодня, теоретически могут дожить до 90 лет[24 - Несправедливость, которую создает неравенство как внутри одной страны, так в международном масштабе становится очевидной, если осознать, что данное утверждение не распространяется на всех детей, рожденных сегодня. В сегодняшнем мире огромное влияние на продолжительность жизни до сих пор оказывают чисто случайные факторы, в частности – в какой стране или социальной группе вы родились.]. Для того, чтобы это стало реальностью, необходимо иметь высокий доход, хорошее образование и вести здоровый образ жизни. Некоторые специалисты предполагают, что ожидаемая продолжительность жизни выходит на плато, но другие настаивают на том, что наши возможности далеко не исчерпаны. Интересное замечание – футуристы-технологи несколько преувеличивают темпы технического прогресса в будущем, а правительственные отделы демографической статистики зачастую недооценивают уровень будущего роста продолжительности жизни. Эта ситуация иллюстрируется рис. 1.1, который показывает прогнозы роста продолжительности жизни мужчин, публиковавшиеся Управлением национальной статистики Великобритании (ONS) с 1975 года (пунктирные линии) в сравнении с реально достигнутыми показателями (сплошные линии). Сопоставление этих данных ясно дает понять, что будущее увеличение продолжительности жизни в официальных источниках постоянно недооценивается.
Все больше ученых положительно относятся к увеличению продолжительности жизни[25 - См., например, исследование, проведенное организацией Academy for Health and Lifespan: https://www.ahlresearch.org/vision (https://www.ahlresearch.org/vision).]. Их оптимизм основывается на появившейся в медицине новой парадигмы, в рамках которой многие неинфекционные болезни рассматриваются как результат самого старения, и это смещает фокус исследований к пониманию того, почему, собственно, люди стареют[26 - David Sinclair, with Matthew D. LaPlante, «Lifespan: why we age and why we don’t have to», London: Thorson’s, 2019; and A. Chalabi, and J. Mellon, «Juvenescence: Investing in the age of Longevity», Douglas, Isle of Man: Fruitful Publications, 2017.]. В свою очередь, новые данные вселяют надежду на то, что процесс старения потенциально может быть замедлен, остановлен или даже обращен вспять. В случае успеха данная исследовательская программа может привести к новому увеличению ожидаемой продолжительности жизни в ближайшие годы. Наиболее оптимистичные авторы считают, что можно достичь такой скорости увеличения долгожительства, при которой продолжительность жизни будет за год увеличиваться более чем на год. Если такое действительно произойдет, люди достигнут в своем роде «динамического бессмертия». Конечно, продолжительность жизни в 500 или 1000 лет выглядит сейчас фантастикой, однако результатом сегодняшних геронтологических исследований станет увеличение продолжительности периода полностью здоровой жизни путем замедления частоты возникновения хронических и неинфекционных заболеваний. Это дает нам прекрасную возможность оставаться здоровыми буквально до последних мгновений жизни.
В этой области необходимо выяснить – являются ли процессы, сопровождающие старение, неизбежными или на них можно повлиять. Исторически остеопороз и болезнь Альцгеймера считались нормальной частью старения, но в настоящее время Всемирная организация здравоохранения классифицирует их исключительно как заболевания, то есть, как отклонения от здорового процесса. Произойдет ли то же самое и со старением в целом? Если однажды мы достигнем подобных высот, то это будет одним из самых ярких проявлений человеческого гения в истории. В некоторых исследованиях уже получены весьма обнадеживающие результаты: применение определенных методов позволяет увеличить продолжительность жизни отдельных видов червей в 10 раз[27 - Любой, кто интересуется вопросами долголетия, вскоре тесно познакомится с жизнью одного из видов нематод – свободноживущим круглым червем длиной 1 мм, называемым Caenorhabditis elegans. Сейчас его можно смело назвать «дрозофилой» геронтологии, в связи с тем, что особенности генома и очень короткая продолжительность жизни делают этот организм идеально подходящим для исследования факторов, влияющих на продолжительность жизни у животных.], а также повысить уровень долгожительства у мышей и собак. Впрочем, пока не ясно, удастся ли использовать сходные методы для продления нашей с вами жизни.
Несмотря на видимый прогресс, «динамическое бессмертие» остается недостижимой мечтой. Существует ряд проблем при тестировании на людях новых методов омоложения, тем более что результат этих испытаний станет известен только в самом конце жизни, следовательно, такие эксперименты будут затягиваться на долгие годы или десятилетия. Тем не менее, учитывая растущий интерес к исследованиям в этой области, вполне вероятно, что в ближайшее время будут разработаны методы лечения, способствующие дальнейшему прогрессу долголетия и увеличению потенциальной продолжительности жизни. Если оптимальная ожидаемая продолжительность жизни будет расти дальше такими же темпами, как это происходило последние 50 лет, то возникнет необходимость в разработке более совершенных методов сохранения здоровья во второй половине человеческой жизни.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=63512473&lfrom=174836202) на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
notes
Сноски
1
См. https://www.bbc.co.uk/news/world-us-canada-42170100 (https://www.bbc.co.uk/news/world-us-canada-42170100).
2
См. https://www.bloomberg.com/graphics/2017-job-risk/ (https://www.bloomberg.com/graphics/2017-job-risk/).
3
См. https://www.newyorker.com/magazine/2019/05/20/can-we-live-longer-but-stay-younger (https://www.newyorker.com/magazine/2019/05/20/can-we-live-longer-but-stay-younger).
4
По словам Дугласа Адамса), автора популярной книги «The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy» («Автостопом по галактике»), «Технология – это слово, которое описывает то, что еще не работает» https://www.azquotes.com/quote/343497 (https://www.azquotes.com/quote/343497).
5
Точнее говоря, он утверждал, что плотность размещения транзисторов на интегральных микросхемах будет удваиваться каждые 18 месяцев.
6
См. https://www.statista.com/statistics/499431/global-ip-datatraffic-forecast/ (https://www.statista.com/statistics/499431/global-ip-datatraffic-forecast/).
7
Здесь мы могли бы предложить и наш собственный «закон Граттон-Скотта»: количество «законов», необходимых для описания технического прогресса, растет в геометрической прогрессии по отношению к объему шумихи, раздуваемой вокруг данной технологической области.
8
R. Baldwin, «The Globotics Upheaval: globalization, robotics and the future of work», London: Weidenfeld and Nicolson, 2019.
9
«Jobs lost, jobs gained: workforce transitions in a time of automation». McKinsey Global Institute, December 2017.
