Знания обесцениваются в ходе технологической гонки и смены интеллектуальных мод. «Гибкий» человек современности выживает за счет нон-стоп навыкового ДПО. При этом на подходе ИИ и роботизация, которые бросают вызов и знаниевому образованию, и навыковому обучению. Подробнее — читайте в материале Алексея Верижникова, PhD, главного консультанта Департамента социальных исследований Аналитического центра ВЦИОМ.
«Гибкий» человек современности
Выступая в январе 2021 года на ежегодном январском форуме в РАНХиГС, глава Сбера Герман Греф среди ряда принципов современного образования назвал «навыковое обучение»[1]. А в декабре того же года на дубайском «ЭКСПО» он рассказал о «гибком» человеке, которому три-четыре раза за жизнь придется сменить специальность и который должен быть готов к этому[2]. Главным противоречием в современной мировой экономике Греф считает противоречие между скоростью развития технологий и отставанием от них развития человека. По мнению главы Сбера, технологии развиваются с такой скоростью, с какой человек развиваться не в состоянии[3].
Главный вызов для современного человека — оперативное овладение навыками и микронавыками, очередной свежий набор которых порождается очередным витком в технологическом развитии. По большому счету, «образование на протяжении всей жизни» — это постоянная навыковая перезагрузка. Когда Герман Греф говорил о смене трех-четырех специальностей за жизнь, вряд ли он имел в виду получение трех-четырех полноценных ВО или СПО за трудовую биографию. Скорее всего, современная жизнь — это все же нон-стоп навыковое ДПО.
Что же касается «знаний с большой буквы», получаемых в процессе «грызения гранита науки» в высших учебных заведениях, то они нередко обесцениваются в ходе технологических и социально-экономических подвижек, а также при смене научных школ в академической среде. Причем людям свойственно ментально застревать в своих студенческих годах как лучшем периоде жизни, когда вода — самая мокрая, трава — самая зеленая, эмоции и чувства — самые свежие, а какой-нибудь условный Виктор Ромуальдович с кафедры чего-там суперактуального в моменте, но полностью забытого два десятка лет спустя, — самый авторитетный интеллектуал в мире.
1990-е годы — это время, когда в России впервые был предъявлен спрос именно на навыки, а не на наличие диплома или глубокие теоретические познания в той или иной области. Наличием или отсутствием диплома на собеседованиях тогда иногда и вовсе не интересовались, но всегда задавали вопрос: «А что ты реально умеешь делать?» При этом нередко с водой выплескивался и ребенок. Наличие ремесла в руках — дело безусловно архиважное, но ведь кто-то должен и головой думать. В этом смысле достаточно иллюстративен диалог из сверхпопулярного в конце 1990-х пелевинского «Generation “П”»: «Пойдешь ко мне в штат? — Кем? — Криэйтором. — Это творцом? Если перевести? — Творцы нам тут … [совсем] не нужны. Криэйтором, Вава, криэйтором».
Как побороть обесценивание знания
С тех раннепелевинских пор в динамике между навыками и знаниями чаще побеждали навыки. За знаниями же на рынке закрепился довольно узкий сегмент стратегов/ «смысловиков» / консультантов. При этом довольно долго не решался вопрос обесценивания знания, которое, особенно в технических областях и в сфере IT, в последние десятилетия иногда происходило стремительно.
Больше всего не везло тем выпускникам университетов, чьи знания обесценивались сразу после вручения дипломов. По данным НИУ ВШЭ, от 34% до 40% выпускников бакалавриата и специалитета 2021-2023 годов сейчас работают продавцами, операторами колл-центров, складскими работниками, офис-менеджерами[4]. По большому счету, чтобы занимать эти должности, не нужно не только ВО, но и полноценное СПО — было бы достаточно краткосрочного навыкового обучения.
Сейчас крупнейшие российские работодатели во взаимодействии с ведущими университетами страны выработали некое противоядие. Студентам предлагается за первые два-три года обучения в вузе освоить «базу», а на старших курсах в ходе практик и стажировок у работодателя освоить уже навыковую часть профессии, основанную на самых последних апдейтах в сфере технологий и ноу-хау.
От будущих «технарей» и айтишников ожидается, что за первые два-три курса они выучат высшую математику — там иногда проскакивают интересные новеллы, но основной корпус знания сложился к XVIII-XIX веку и с тех пор не претерпевал радикальных изменений. С гуманитариями сложнее, ибо есть фактор постоянной текучести гуманитарного знания и смены академических мод (условно, проговорили все 1990-е и 2000-е про постиндустриальность, а потом поняли, что никакой постиндустриальности-то и нет, поскольку материальное производство все эти годы никуда и не уходило — разве что географически мигрировало, вызывая потом кусание локтей и призывы к реиндустриализации). Поэтому от гуманитариев ожидают, что за первые несколько лет учебы они наработают универсальную эрудицию, овладеют логикой, а также аналитическим и критическим мышлением, позволяющим отличать фейки от фактов.
С учащейся молодежью в части борьбы с обесцениваем знания и продвижения навыкового обучения вопрос сейчас более-менее решен. В ВО — за счет вышеописанной схемы взаимодействия между вузами и работодателями. В СПО — за счет массового внедрения профессионалитета, где на общеобразовательные предметы в среднем отводится только треть учебного времени, а на навыковые специальные предметы — две трети.
Для взрослых людей, вышедших из студенческого возраста, тоже есть варианты. Есть, например, EdTech (такие находящиеся на слуху платформы, как Skillbox, Skillfactory, GeekBrains, Нетология). Штука это довольно инструментальная, полностью практико-ориентированная и не затянутая по срокам обучения. Однако, по отзывам работодателей, через EdTech реально могут преуспеть только те, у кого была нормальная база в высшей математике (например, у выпускников технических или экономических вузов, у которых со своей специальностью по тем или иным причинам что-то не сложилось). Если же такой базы нет, то с помощью EdTech можно получить только базовые квалификации в современных технологических профессиях, ведущие к относительно скромным зарплатам.
Есть также быстрое обучение/переобучение для взрослых людей по рабочим и сервисным профессиям. Оно может осуществляться как крупными промышленными корпорациями (сфокусированно учат работать на современном заводском оборудовании на собственных так называемых «полигонах» за 3-4 месяца — без какого-либо блока общеобразовательных предметов), так и региональными властями. Пример последнего — московский Центр практического обучения «Профессии будущего» в Печатниках. Такое быстрое навыковое обучение/переобучение для взрослых, возможно, и не дает «золотых гор», но реалистично позволяет рассчитывать на 20-30-процентное увеличение дохода.
ИИ-зация человеческого ума и роботизация навыков
ИИ в очередной раз усилил навыковую гонку. В сфере IT работодатели практически перестали смотреть на резюме/портфолио кандидатов, поскольку последние, равно как и сопроводительные к ним письма, весьма успешно конструируются с помощью искусственного интеллекта. Почти перестали давать и домашние технические задания, поскольку у работодателей сложилось понимание, что их все равно будут делать при помощи искусственного интеллекта. Отбор кандидатов в сфере IT теперь производится в основном при помощи очных технических интервью, что удлиняет процесс рекрута[5].
В целом развивающаяся семимильными шагами ИИ-зация ставит сложные вопросы и для знаниевого образования, и для навыкового обучения. Так, научившийся «кодить» ИИ уже заметно начинает выдавливать с рынка труда нетоповых программистов. Но и стратегам / «смысловикам» / консультантам на среднесрочном горизонте может прийтись несладко, если таки станут возможны толковые смысловые тексты, сгенерированные искусственным интеллектом с минимальным участием человека (нынешний скилл писать хороший промпт, возможно, будет со временем упразднен, когда ИИ начнут просто вольно надиктовывать задание, как сейчас надиктовывают умной колонке).
А развивающаяся семимильными шагами роботизация начинает создавать довольно эффективные замены как для квалифицированного, так и для неквалифицированного ручного «навыкового» труда. Например, проводятся достаточно успешные эксперименты по замене роботами операторов станков с ЧПУ[6]. Или, например, до недавнего времени считалось, что механизированная уборка урожая клубники — задача малореалистичная, поскольку ягода слишком нежная и требует чувствительных человеческих пальцев. Но задача решена следующим образом: манипулятор захватывает не саму ягоду, а ее стебель, при этом компьютерное зрение и сенсоры определяют степень зрелости ягоды (причем работать можно и днем, и ночью — 24/7)[7].
Уже лет через семь-десять лет мы можем оказаться в «новом прекрасном мире», где примерно 90% всей умственной работы лучше будет делать ИИ, а примерно 80% всей физической ручной работы лучше будут делать роботы. Как высказывался в свое время по поводу светлого будущего выдающийся поэт и выдающийся картежник XIX века Николай Некрасов, «Жаль только — жить в эту пору прекрасную уж не придется — ни мне, ни тебе». Но, положа руку на сердце, было бы не то чтобы прямо очень уж жаль. Однако прекрасной грядущей эпохи нам не избежать, что же тогда делать? Ответить можно словами популярной песенки из советского фильма-водевиля «Сватовство гусара»: «Все ищут ответа — где главный идеал, пока ответа нету — копите капитал». Ну, и не надо забывать про навыковое обучение. Пока еще актуально.
Алексей Верижников, PhD, главный консультант, Департамент социальных исследований, Аналитический центр ВЦИОМ
[1] https://ria.ru/20210114/obrazovanie-1593065352.html?ysclid=mlhymmahhj841467213
[2] https://www.vesti.ru/article/2648276?ysclid=mli0wbdrbw619058299
[3] https://www.ng.ru/content/news/726665/?ysclid=mli0rrw1qc62254664
[6] https://hsbi.hse.ru/articles/robotizatsiya-stankov-s-chpu/?ysclid=mlhzottvat518097791