Недавно Amazon объявила о сокращении 14 000 офисных сотрудников, и в январе ожидается новая волна увольнений. Большая часть медиа с готовностью цитирует заявление Бет Галлети, старшего вице-президента по работе с персоналом и технологиями, которая утверждает, что эти сокращения стали следствием новых «эффективностей», достигнутых благодаря ИИ.
«Недавно меня уволили из Amazon после пяти лет работы. Заменил ли меня искусственный интеллект? Не в прямом смысле. Никакой бот сейчас не выполняет мои обязанности. Но деньги и влияние, стоящие за индустрией ИИ, позволяют использовать волну хайпа, чтобы усилить контроль над нашей работой и обществом», — рассказывает в разговоре с The Hill один из бывших сотрудников.
Инструменты ИИ, которыми инженеры пользуются ежедневно, совершенно не готовы полностью заменить специалистов. Оони знают это, потому что именно им приходилось изо дня в день «присматривать» за этой технологией. Даже те, кто умеет работать сразу с несколькими ИИ-агентами и обучать их на специальных данных, говорят лишь о умеренном росте эффективности. Нередко они тратим часы или дни, исправляя ошибки ИИ.
Правда в том, что менеджеры Amazon требуют от сотрудников гораздо большего объема работы. Компания всегда славилась высоким темпом, но коллеги, проработавшие там по десять лет, признают, что сейчас командам приходится выполнять больше задач при меньшем штате. «Крупные инциденты» случаются чаще — например, сбой AWS, парализовавший значительную часть интернета в октябре, — поскольку на команды давят с требованием «делать больше меньшими силами». Постоянные слухи о сокращениях создают разъедающий страх, разрушая ощущение вызова и удовлетворения, которые раньше давала работа. Этот страх делает возможным навязывание нереалистичных норм продуктивности.
Amazon не только требует внутреннего использования ИИ — компания стремительно строит новые дата-центры, ведь AWS продает вычислительные мощности, на которых работают модели множества других компаний. Так, Palantir запускает свое программное обеспечение для массовых депортаций для ICE на мощностях Amazon Web Services. В этом смысле увольнения можно рассматривать как попытку высвободить средства на новые дата-центры и как инструмент продаж, демонстрирующий корпоративным клиентам, что и они смогут массово сокращать штаты — стоит лишь воспользоваться ИИ-сервисами AWS.
В этом Amazon немного напоминает тех, кто продавал лопаты во время золотой лихорадки. Компании выгодно снова и снова заявлять, что золота вокруг предостаточно.
Разумеется, стремление богатых руководителей использовать новые технологии для повышения прибыли и усиления контроля над работниками — не новость. Но масштабы сотрудничества технологических CEO с государством, направленного на ослабление позиций обычных людей и трудящихся, будь то демонтаж NLRB, использование ИИ для слежки или агрессивная дерегуляция отрасли, действительно стали беспрецедентными.
Помимо давления на работников, массовых увольнений и тревожного союза Big Tech с государством, есть и другие издержки стремительного строительства энергоемкой инфраструктуры по всей стране. Этот процесс совпадает с последним окном возможностей, когда еще можно предотвратить необратимые климатические сдвиги. Дата-центры, которые Amazon спешит возводить, требуют строительства новых газовых электростанций и сохранения угольных мощностей, ранее намеченных к выводу из эксплуатации. Без регуляции это означает рост коммунальных счетов и дефицит воды для всех, в будущем, где стабильная работа становится редкостью.
Все очевиднее, что трудолюбие не спасет от увольнений. И благие намерения не заставят Amazon и другие технологические компании вернуться к более экологичному курсу, которого они раньше публично обещали придерживаться. Сотрудники испытывают сильный когнитивный диссонанс, когда руководители говорят о будущем креативности и процветания благодаря ИИ и «гарантированному базовому доходу», одновременно яростно сопротивляясь налогам, которые обеспечивают даже минимальные элементы социальной поддержки.
Нынешняя траектория технологической отрасли выглядит глубоко дистопичной. Но пока в этих компаниях остаются люди с интеллектом и нравственным стержнем, мы можем помнить о том, что, по эволюции, умеем лучше всего: работать вместе. Совместными усилиями можно изменить направление движения и сделать так, чтобы машинное обучение служило обществу, а не избранным.
Возможности по-прежнему велики, но для поиска настоящего «золота» нужен другой путь.