211service.com
Hoe technologie banen vernietigt
Automatisering vermindert de behoefte aan mensen in veel banen. Gaan we een toekomst tegemoet van stagnerend inkomen en toenemende ongelijkheid? 12 juni 2013
Gezien zijn kalme en beredeneerde academische houding, is het gemakkelijk om te missen hoe provocerend de bewering van Erik Brynjolfsson werkelijk is. Brynjolfsson, een professor aan de MIT Sloan School of Management, en zijn medewerker en coauteur Andrew McAfee beweren al anderhalf jaar dat indrukwekkende vooruitgang in computertechnologie - van verbeterde industriële robotica tot geautomatiseerde vertaaldiensten - grotendeels achter de trage werkgelegenheidsgroei van de laatste 10 tot 15 jaar. Nog onheilspellender voor werknemers, de MIT-academici voorzien sombere vooruitzichten voor veel soorten banen, aangezien deze krachtige nieuwe technologieën in toenemende mate worden toegepast, niet alleen in de productie, administratie en detailhandel, maar ook in beroepen zoals rechten, financiële diensten, onderwijs en medicijnen.
Dat robots, automatisering en software mensen kunnen vervangen, lijkt misschien vanzelfsprekend voor iedereen die in de automobielindustrie of als reisagent heeft gewerkt. Maar de bewering van Brynjolfsson en McAfee is verontrustender en controversiëler. Ze zijn van mening dat snelle technologische veranderingen banen sneller hebben vernietigd dan dat het ze creëert, wat heeft bijgedragen aan de stagnatie van het mediane inkomen en de groeiende ongelijkheid in de Verenigde Staten. En ze vermoeden dat er iets soortgelijks aan de hand is in andere technologisch geavanceerde landen.
Dit verhaal maakte deel uit van ons nummer van juli 2013
- Zie de rest van het nummer
- Abonneren
Misschien wel het meest vernietigende bewijs, volgens Brynjolfsson, is een grafiek waar alleen een econoom van zou kunnen houden. In de economie is productiviteit - de hoeveelheid economische waarde die wordt gecreëerd voor een bepaalde input-eenheid, zoals een uur arbeid - een cruciale indicator voor groei en welvaartscreatie. Het is een maatstaf voor vooruitgang. Op de grafiek die Brynjolfsson graag laat zien, vertegenwoordigen afzonderlijke lijnen de productiviteit en de totale werkgelegenheid in de Verenigde Staten. Jarenlang na de Tweede Wereldoorlog volgden de twee lijnen elkaar nauw op, met een toename van het aantal banen die overeenkwamen met een toename van de productiviteit. Het patroon is duidelijk: naarmate bedrijven meer waarde uit hun werknemers haalden, werd het land als geheel rijker, wat leidde tot meer economische activiteit en nog meer banen. Vanaf 2000 lopen de lijnen uiteen; de productiviteit blijft fors stijgen, maar de werkgelegenheid slinkt plotseling. Tegen 2011 ontstaat er een aanzienlijke kloof tussen de twee lijnen, met economische groei zonder parallelle toename van het scheppen van banen. Brynjolfsson en McAfee noemen het de grote ontkoppeling. En Brynjolfsson zegt dat hij er zeker van is dat technologie de oorzaak is van zowel de gezonde groei in productiviteit als de zwakke groei in banen.
Het is een opzienbarende bewering omdat het het vertrouwen bedreigt dat veel economen stellen in technologische vooruitgang. Brynjolfsson en McAfee geloven nog steeds dat technologie de productiviteit verhoogt en samenlevingen rijker maakt, maar ze denken dat het ook een donkere kant kan hebben: technologische vooruitgang maakt de behoefte aan veel soorten banen overbodig en maakt de typische werknemer slechter af dan voorheen. Brynjolfsson kan wijzen op een tweede grafiek die aangeeft dat het mediane inkomen niet stijgt, ook al stijgt het bruto binnenlands product. Het is de grote paradox van onze tijd, zegt hij. De productiviteit staat op recordhoogte, innovatie is nog nooit zo snel geweest en toch hebben we een dalend mediaan inkomen en minder banen. Mensen lopen achter omdat de technologie zo snel evolueert en onze vaardigheden en organisaties het niet bijbenen.
Brynjolfsson en McAfee zijn geen Luddieten. Sterker nog, ze worden er soms van beschuldigd te optimistisch te zijn over de omvang en snelheid van de recente digitale ontwikkelingen. Brynjolfsson zegt dat ze begonnen te schrijven Race tegen de machine , het boek uit 2011 waarin ze veel van hun argumenten uiteenzetten, omdat ze de economische voordelen van deze nieuwe technologieën wilden uitleggen (Brynjolfsson besteedde een groot deel van de jaren negentig aan het opsporen van bewijs dat informatietechnologie de productiviteit opvoerde). Maar het werd hen duidelijk dat dezelfde technologieën die veel banen veiliger, gemakkelijker en productiever maakten, ook de vraag naar veel soorten menselijke arbeiders deden afnemen.
Anekdotisch bewijs dat digitale technologieën banen bedreigen, is natuurlijk overal. Robots en geavanceerde automatisering zijn al tientallen jaren gebruikelijk in veel soorten productie. In de Verenigde Staten en China, 's werelds grootste productiebedrijven, werken tegenwoordig minder mensen in de productie dan in 1997, althans gedeeltelijk dankzij automatisering. Moderne autofabrieken, waarvan er vele in de jaren tachtig werden getransformeerd door industriële robotica, gebruiken routinematig machines die autonoom lichaamsdelen lassen en schilderen - taken die ooit door mensen werden uitgevoerd. Meest recentelijk zijn industriële robots zoals Baxter van Rethink Robotics (zie The Blue-Collar Robot, mei/juni 2013), flexibeler en veel goedkoper dan hun voorgangers, geïntroduceerd om eenvoudige taken uit te voeren voor kleine fabrikanten in verschillende sectoren. De website van een startup in Silicon Valley, Industrial Perception genaamd, bevat een video van de robot die hij heeft ontworpen voor gebruik in magazijnen die dozen oppakken en weggooien als een verveelde olifant. En sensaties als de auto zonder bestuurder van Google suggereren wat automatisering op een dag zou kunnen bereiken.
Een minder ingrijpende verandering, maar wel een met een potentieel veel grotere impact op de werkgelegenheid, vindt plaats in administratief werk en professionele diensten. Technologieën zoals het web, kunstmatige intelligentie, big data en verbeterde analyses - allemaal mogelijk gemaakt door de steeds toenemende beschikbaarheid van goedkope rekenkracht en opslagcapaciteit - automatiseren veel routinetaken. Talloze traditionele witteboordenbanen, zoals veel op het postkantoor en bij de klantenservice, zijn verdwenen. W. Brian Arthur, gastonderzoeker bij het laboratorium voor inlichtingensystemen van het Xerox Palo Alto Research Center en voormalig hoogleraar economie aan de Stanford University, noemt het de autonome economie. Het is veel subtieler dan het idee dat robots en automatisering menselijke banen doen, zegt hij: het gaat om digitale processen die met andere digitale processen praten en nieuwe processen creëren, waardoor we veel dingen kunnen doen met minder mensen en weer andere menselijke banen overbodig maken.
Het is deze aanval van digitale processen, zegt Arthur, die in de eerste plaats verklaart hoe de productiviteit is gegroeid zonder een significante toename van menselijke arbeid. En, zegt hij, digitale versies van menselijke intelligentie vervangen in toenemende mate zelfs die banen waarvan men dacht dat ze mensen nodig hadden. Het zal elk beroep veranderen op manieren die we nog nauwelijks hebben gezien, waarschuwt hij.
McAfee, associate director van het MIT Center for Digital Business aan de Sloan School of Management, spreekt snel en met een zeker ontzag als hij ontwikkelingen beschrijft zoals de zelfrijdende auto van Google. Ondanks zijn duidelijke enthousiasme voor de technologieën, ziet hij de recent verdwenen banen echter niet terugkomen. De druk op de werkgelegenheid en de daaruit voortvloeiende ongelijkheid zal alleen maar groter worden, stelt hij, naarmate digitale technologieën - gevoed met voldoende rekenkracht, gegevens en geeks - hun exponentiële vooruitgang de komende decennia voortzetten. Ik zou het graag bij het verkeerde eind hebben, zegt hij, maar als al deze sciencefictiontechnologieën worden ingezet, waar hebben we dan al die mensen voor nodig?
Nieuwe economie?
Maar zijn deze nieuwe technologieën echt verantwoordelijk voor een decennium van matige banengroei? Veel arbeidseconomen zeggen dat de gegevens op zijn best verre van overtuigend zijn. Verschillende andere plausibele verklaringen, waaronder gebeurtenissen in verband met de wereldhandel en de financiële crises van de vroege en late jaren 2000, zouden de relatieve traagheid van het scheppen van banen sinds de eeuwwisseling kunnen verklaren. Niemand weet het echt, zegt Richard Freeman, arbeidseconoom aan de Harvard University. Het is namelijk heel moeilijk om de effecten van technologie los te koppelen van andere macro-economische effecten, zegt hij. Maar hij is sceptisch dat technologie een breed scala aan bedrijfssectoren snel genoeg zou veranderen om recente banencijfers te verklaren.
De werkgelegenheidstrends hebben de beroepsbevolking gepolariseerd en de middenklasse uitgehold.
David Autor, een econoom aan het MIT die de verbanden tussen banen en technologie uitgebreid heeft bestudeerd, betwijfelt ook of technologie zo'n abrupte verandering in de totale werkgelegenheid zou kunnen verklaren. Vanaf 2000 was er een grote terugval in de werkgelegenheid. Er is wel iets veranderd, zegt hij. Maar niemand kent de oorzaak. Bovendien betwijfelt hij of de productiviteit in de Verenigde Staten de afgelopen tien jaar in feite fors is gestegen (economen kunnen het oneens zijn over die statistiek omdat er verschillende manieren zijn om economische inputs en outputs te meten en te wegen). Als hij gelijk heeft, vergroot dit de mogelijkheid dat een slechte banengroei eenvoudigweg het gevolg kan zijn van een trage economie. De plotselinge vertraging in het creëren van banen is een grote puzzel, zegt hij, maar er is niet veel bewijs dat het verband houdt met computers.
Om zeker te zijn, zegt Autor, veranderen computertechnologieën de soorten banen die beschikbaar zijn, en die veranderingen zijn niet altijd ten goede. In ieder geval sinds de jaren tachtig, zegt hij, hebben computers in toenemende mate taken als boekhouding, administratief werk en repetitieve productietaken in de productie overgenomen - die allemaal typisch voor een middenklasseloon zorgden. Tegelijkertijd zijn er steeds meer goedbetaalde banen die creativiteit en probleemoplossende vaardigheden vereisen, vaak geholpen door computers. Dat geldt ook voor laaggeschoolde banen: de vraag naar restaurantmedewerkers, conciërges, thuiszorgmedewerkers en anderen die servicewerk doen dat bijna onmogelijk te automatiseren is, is toegenomen. Het resultaat, zegt Autor, is een polarisatie van de beroepsbevolking en een uitholling van de middenklasse - iets dat de afgelopen decennia in tal van geïndustrialiseerde landen is gebeurd. Maar dat is heel wat anders dan zeggen dat technologie het totale aantal banen beïnvloedt, voegt hij eraan toe. Banen kunnen veel veranderen zonder dat er grote veranderingen zijn in de arbeidsparticipatie.
Sterker nog, zelfs als de huidige digitale technologieën het scheppen van banen in de weg staan, suggereert de geschiedenis dat het hoogstwaarschijnlijk een tijdelijke, zij het pijnlijke, schok is; naarmate werknemers hun vaardigheden aanpassen en ondernemers kansen creëren op basis van de nieuwe technologieën, zal het aantal banen weer toenemen. Dat is tenminste altijd het patroon geweest. De vraag is dan of de huidige computertechnologieën anders zullen zijn en langdurige onvrijwillige werkloosheid zullen veroorzaken.
In ieder geval sinds de industriële revolutie in de 18e eeuw begon, hebben technologische verbeteringen de aard van het werk veranderd en sommige soorten banen vernietigd. In 1900 werkte 41 procent van de Amerikanen in de landbouw; in 2000 was dit slechts 2 procent. Evenzo is het aandeel Amerikanen dat werkzaam is in de industrie gedaald van 30 procent in de jaren na de Tweede Wereldoorlog tot ongeveer 10 procent nu, deels als gevolg van toenemende automatisering, vooral in de jaren tachtig.
Hoewel dergelijke veranderingen pijnlijk kunnen zijn voor werknemers wier vaardigheden niet langer aansluiten bij de behoeften van werkgevers, zegt Lawrence Katz, een econoom van Harvard, dat geen enkel historisch patroon laat zien dat deze verschuivingen leiden tot een nettodaling van banen over een langere periode. Katz heeft uitgebreid onderzoek gedaan naar de invloed van technologische vooruitgang op banen in de afgelopen paar eeuwen, waarbij hij bijvoorbeeld beschrijft hoe hoogopgeleide ambachtslieden in het midden van de 19e eeuw werden verdrongen door lager geschoolde arbeiders in fabrieken. Hoewel het tientallen jaren kan duren voordat werknemers de expertise hebben verworven die nodig is voor nieuwe soorten werk, zegt hij, zijn we nooit zonder banen gekomen. Er is geen langetermijntrend om werk voor mensen te elimineren. Op de lange termijn is de werkgelegenheidsgraad redelijk stabiel. Mensen hebben altijd nieuwe banen kunnen creëren. Mensen bedenken nieuwe dingen om te doen.
Toch verwerpt Katz het idee niet dat er iets anders is aan de digitale technologieën van vandaag - iets dat een nog breder scala aan werk zou kunnen beïnvloeden. De vraag is, zegt hij, of de economische geschiedenis een bruikbare leidraad zal zijn. Zullen de baanverstoringen die door technologie worden veroorzaakt tijdelijk zijn als het personeelsbestand zich aanpast, of zullen we een sciencefictionscenario zien waarin geautomatiseerde processen en robots met bovenmenselijke vaardigheden een breed scala aan menselijke taken overnemen? Hoewel Katz verwacht dat het historische patroon standhoudt, is het echt een vraag, zegt hij. Als technologie genoeg verstoort, wie weet wat er dan gebeurt?
Dr Watson
Om enig inzicht te krijgen in de vraag van Katz, is het de moeite waard om te kijken hoe de meest geavanceerde technologieën van vandaag in de industrie worden ingezet. Hoewel deze technologieën ongetwijfeld een aantal menselijke banen hebben overgenomen, is het niet zo eenvoudig om bewijs te vinden dat werknemers op grote schaal door machines worden verdrongen. Een van de redenen waarom het moeilijk is om de netto-impact op banen vast te stellen, is dat automatisering vaak wordt gebruikt om menselijke werknemers efficiënter te maken, niet noodzakelijk om ze te vervangen. Stijgende productiviteit betekent dat bedrijven hetzelfde werk kunnen doen met minder werknemers, maar het kan de bedrijven ook in staat stellen om met hun bestaande werknemers de productie uit te breiden en zelfs nieuwe markten te betreden.
Neem de feloranje Kiva-robot, een zegen voor jonge e-commercebedrijven. Gemaakt en verkocht door Kiva Systems, een startup die in 2002 werd opgericht en in 2012 door Amazon werd gekocht voor $ 775 miljoen, zijn de robots ontworpen om door grote magazijnen te rennen, rekken met bestelde goederen op te halen en de producten af te leveren aan mensen die de bestellingen verpakken. In Kiva's grote demonstratiemagazijn en assemblagefaciliteit op het hoofdkantoor buiten Boston, verplaatsen vloten van robots zich met schijnbaar eindeloze energie: sommige nieuw geassembleerde machines voeren tests uit om te bewijzen dat ze klaar zijn om naar klanten over de hele wereld te worden verzonden, terwijl andere wachten om te demonstreren aan een bezoeker hoe hij vrijwel direct kan reageren op een elektronische bestelling en het gewenste product naar het station van een medewerker kan brengen.
Een magazijn dat is uitgerust met Kiva-robots kan tot vier keer zoveel bestellingen verwerken als een vergelijkbaar niet-geautomatiseerd magazijn, waar werknemers wel 70 procent van hun tijd kunnen besteden aan rondlopen om goederen op te halen. (Toevallig of niet, Amazon kocht Kiva kort nadat uit een persbericht bleek dat arbeiders in een van de gigantische magazijnen van de retailer vaak meer dan 16 kilometer per dag liepen.)
Ondanks het arbeidsbesparende potentieel van de robots, zegt Mick Mountz, de oprichter en CEO van Kiva, dat hij betwijfelt of de machines veel mensen werkloos hebben gemaakt of dat in de toekomst zullen doen. Om te beginnen, zegt hij, zijn de meeste klanten van Kiva e-commerce retailers, waarvan sommige zo snel groeien dat ze niet snel genoeg mensen kunnen aannemen. Door distributieactiviteiten goedkoper en efficiënter te maken, heeft de robottechnologie veel van deze retailers geholpen te overleven en zelfs uit te breiden. Voordat hij Kiva oprichtte, werkte Mountz bij Webvan, een online bezorgbedrijf voor boodschappen dat een van de beruchtste uitbarstingen van het dotcom-tijdperk in de jaren 90 was. Hij laat graag de cijfers zien die aantonen dat Webvan vanaf het begin gedoemd was te mislukken; een bestelling van $ 100 kostte het bedrijf $ 120 om te verzenden. Het punt van Mountz is duidelijk: zoiets alledaags als de kosten van intern transport kan een nieuw bedrijf de dood injagen. Automatisering kan dat probleem oplossen.
Ondertussen neemt Kiva zelf personeel aan. Oranje ballonnen - dezelfde kleur als de robots - zweven boven meerdere hokjes in het uitgestrekte kantoor, wat aangeeft dat de bewoners de afgelopen maand zijn aangekomen. De meeste van deze nieuwe medewerkers zijn software-ingenieurs: terwijl de robots de posterboys van het bedrijf zijn, liggen de minder bekende innovaties in de complexe algoritmen die de bewegingen van de robots sturen en bepalen waar in het magazijn de producten worden opgeslagen. Deze algoritmen helpen het systeem aanpasbaar te maken. Het kan bijvoorbeeld leren dat een bepaald product zelden wordt besteld en daarom in een afgelegen gebied moet worden opgeslagen.
Hoewel dergelijke vorderingen suggereren hoe sommige aspecten van het werk kunnen worden geautomatiseerd, illustreren ze ook dat mensen nog steeds uitblinken in bepaalde taken, bijvoorbeeld het samen verpakken van verschillende items. Veel van de traditionele problemen in robotica, zoals hoe je een machine moet leren een object te herkennen als bijvoorbeeld een stoel, blijven grotendeels onhandelbaar en zijn vooral moeilijk op te lossen wanneer de robots vrij kunnen bewegen in een relatief ongestructureerde omgeving zoals een fabriek of kantoor.
Technieken die enorme hoeveelheden rekenkracht gebruiken, hebben een grote bijdrage geleverd aan het helpen van robots om hun omgeving te begrijpen, maar John Leonard, een professor in engineering aan het MIT en lid van het Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), zegt dat er nog veel bekende problemen zijn. Een deel van mij ziet steeds snellere vooruitgang; het andere deel van mij ziet dezelfde oude problemen, zegt hij. Ik zie hoe moeilijk het is om iets met robots te doen. De grote uitdaging is onzekerheid. Met andere woorden, mensen kunnen nog steeds veel beter omgaan met veranderingen in hun omgeving en reageren op onverwachte gebeurtenissen.
Om die reden, zegt Leonard, is het gemakkelijker om te zien hoe robots zouden kunnen werken met mensen dan alleen in veel toepassingen. Mensen en robots die samenwerken kunnen veel sneller gebeuren dan robots die simpelweg mensen vervangen, zegt hij. Dat zal in mijn leven niet op grote schaal gebeuren. De semi-autonome taxi heeft nog steeds een chauffeur.
Een van de vriendelijkere, flexibelere robots die bedoeld zijn om met mensen te werken, is Rethink's Baxter. De oprichting van Rodney Brooks, de oprichter van het bedrijf, Baxter heeft minimale training nodig om eenvoudige taken uit te voeren, zoals objecten oppakken en naar een doos verplaatsen. Het is bedoeld voor gebruik in relatief kleine productiefaciliteiten waar conventionele industriële robots te veel zouden kosten en te veel gevaar zouden opleveren voor werknemers. Het idee, zegt Brooks, is om de robots saaie, repetitieve taken te laten uitvoeren die niemand wil doen.
Het is moeilijk om Baxter niet meteen leuk te vinden, deels omdat het zo enthousiast lijkt om te behagen. De wenkbrauwen op het display gaan vragend omhoog als het in de war is; zijn armen onderdanig en voorzichtig terugtrekken wanneer gestoten. Gevraagd naar de bewering dat dergelijke geavanceerde industriële robots banen zouden kunnen elimineren, antwoordt Brooks eenvoudig dat hij dat niet zo ziet. Robots, zegt hij, kunnen voor fabrieksarbeiders zijn zoals elektrische boormachines zijn voor bouwvakkers: het maakt ze productiever en efficiënter, maar er zijn geen banen voor nodig.
De machines die bij Kiva en Rethink zijn gemaakt, zijn slim ontworpen en gebouwd om met mensen te werken en taken over te nemen die mensen vaak niet willen doen of waar ze niet zo goed in zijn. Ze zijn speciaal ontworpen om de productiviteit van deze werknemers te verhogen. En het is moeilijk in te zien hoe zelfs deze steeds geavanceerdere robots op korte termijn mensen zullen vervangen in de meeste productie- en industriële banen. Maar administratieve en sommige professionele banen kunnen kwetsbaarder zijn. Dat komt omdat het huwelijk van kunstmatige intelligentie en big data machines een menselijker vermogen begint te geven om te redeneren en veel nieuwe soorten problemen op te lossen.
Zelfs als de economie slechts een transitie doormaakt, is het voor velen een uiterst pijnlijke.
In de noordelijke buitenwijken van New York City duwt IBM Research superslimme computers naar de gebieden van beroepen als geneeskunde, financiën en klantenservice. De inspanningen van IBM hebben geresulteerd in Watson, een computersysteem dat vooral bekend staat om het verslaan van menselijke kampioenen in de spelshow Gevaar! in 2011. Die versie van Watson staat nu in een hoek van een groot datacenter in de onderzoeksfaciliteit in Yorktown Heights, gemarkeerd met een gloeiende plaquette die zijn gloriedagen herdenkt. Ondertussen testen onderzoekers daar al nieuwe generaties Watson in de geneeskunde, waar de technologie artsen zou kunnen helpen bij het diagnosticeren van ziekten zoals kanker, het evalueren van patiënten en het voorschrijven van behandelingen.
IBM noemt het graag 'cognitive computing'. In wezen gebruikt Watson kunstmatige-intelligentietechnieken, geavanceerde verwerking en analyse van natuurlijke taal, en enorme hoeveelheden gegevens die zijn ontleend aan bronnen die specifiek zijn voor een bepaalde toepassing (in het geval van gezondheidszorg betekent dit medische tijdschriften, studieboeken en informatie verzameld uit de artsen of ziekenhuizen die het systeem gebruiken). Dankzij deze innovatieve technieken en enorme hoeveelheden rekenkracht kan het snel met advies komen, bijvoorbeeld de meest recente en relevante informatie om de diagnose en behandelingsbeslissingen van een arts te begeleiden.
Ondanks het opmerkelijke vermogen van het systeem om al die gegevens te begrijpen, is het nog te vroeg voor Dr. Watson. Hoewel het rudimentaire vaardigheden heeft om van specifieke patronen te leren en verschillende mogelijkheden te evalueren, heeft het verre van het soort oordeel en intuïtie dat een arts vaak nodig heeft. Maar IBM heeft ook aangekondigd dat het de diensten van Watson zal gaan verkopen aan callcenters voor klantenondersteuning, die zelden een zo geavanceerd menselijk oordeel vereisen. IBM zegt dat bedrijven een bijgewerkte versie van Watson zullen huren voor gebruik als klantenservicemedewerker die vragen van consumenten beantwoordt; het heeft al bij verschillende banken getekend. Automatisering is natuurlijk niets nieuws in callcenters, maar de verbeterde capaciteit van Watson voor natuurlijke taalverwerking en het vermogen om een grote hoeveelheid gegevens aan te boren, suggereren dat dit systeem duidelijk met bellers zou kunnen praten en hen specifiek advies zou kunnen geven over zelfs technische en complexe vragen. Het is gemakkelijk om te zien dat het veel menselijke holdouts in zijn nieuwe veld vervangt.
Digitale verliezers
De bewering dat automatisering en digitale technologieën gedeeltelijk verantwoordelijk zijn voor het huidige gebrek aan banen, heeft duidelijk een gevoelige snaar geraakt bij velen die zich zorgen maken over hun eigen baan. Maar dit is slechts één gevolg van wat Brynjolfsson en McAfee als een bredere trend zien. De snelle versnelling van de technologische vooruitgang, zeggen ze, heeft de kloof tussen economische winnaars en verliezers enorm vergroot - de inkomensongelijkheid waar veel economen zich al decennia zorgen over maken. Digitale technologieën hebben de neiging om supersterren te bevoordelen, wijzen ze erop. Iemand die bijvoorbeeld een computerprogramma maakt om belastingvoorbereiding te automatiseren, kan miljoenen of miljarden dollars verdienen, terwijl er geen talloze accountants meer nodig zijn.
Nieuwe technologieën tasten menselijke vaardigheden aan op een manier die volledig ongekend is, zegt McAfee, en veel banen in de middenklasse zijn een schot in de roos; zelfs relatief hooggeschoold werk in het onderwijs, de geneeskunde en de rechten wordt aangetast. Het midden lijkt weg te gaan, voegt hij eraan toe. De boven- en onderkant komen duidelijk verder uit elkaar. Hoewel technologie misschien maar één factor is, zegt McAfee, is het een ondergewaardeerde factor geweest en zal deze waarschijnlijk steeds belangrijker worden.
Niet iedereen is het eens met de conclusies van Brynjolfsson en McAfee, met name de bewering dat de impact van recente technologische veranderingen anders zou kunnen zijn dan wat we eerder hebben gezien. Maar het is moeilijk om hun waarschuwing te negeren dat technologie de inkomenskloof tussen de technisch onderlegde mensen en alle anderen vergroot. En zelfs als de economie slechts een transitie doormaakt die vergelijkbaar is met de transitie die ze eerder heeft doorgemaakt, is het voor veel werknemers een buitengewoon pijnlijke, en dat zal op de een of andere manier moeten worden aangepakt. Katz van Harvard heeft aangetoond dat de Verenigde Staten in het begin van de twintigste eeuw voorspoedig waren, deels omdat het secundair onderwijs voor veel mensen toegankelijk werd in een tijd dat de werkgelegenheid in de landbouw opdroogde. Het resultaat was, in ieder geval in de jaren tachtig, een toename van geschoolde arbeiders die een baan vonden in de industriële sectoren, waardoor de inkomens omhoog gingen en de ongelijkheid werd verminderd. De les van Katz: pijnlijke langetermijngevolgen voor de beroepsbevolking volgen niet onvermijdelijk uit technologische veranderingen.
Brynjolfsson zelf zegt dat hij niet klaar is om te concluderen dat economische vooruitgang en werkgelegenheid voorgoed uit elkaar zijn gegaan. Ik weet niet of we kunnen herstellen, maar ik hoop dat we het kunnen, zegt hij. Maar dat, zo stelt hij, zal afhangen van de erkenning van het probleem en het nemen van maatregelen zoals meer investeren in de opleiding en opleiding van arbeiders.
We hadden geluk en de gestaag stijgende productiviteit bracht alle boten een groot deel van de 20e eeuw omhoog, zegt hij. Veel mensen, vooral economen, kwamen tot de conclusie dat dit precies de manier was waarop de wereld werkte. Ik zei altijd dat als we voor de productiviteit zouden zorgen, al het andere vanzelf zou komen; het was de belangrijkste economische statistiek. Maar dat is niet meer waar. Hij voegt eraan toe: het is een van de vuile geheimen van de economie: technologische vooruitgang doet de economie groeien en welvaart creëren, maar er is geen economische wet die zegt dat iedereen ervan zal profiteren. Met andere woorden, in de race tegen de machine zullen sommigen waarschijnlijk winnen, terwijl vele anderen verliezen.