Разделение труда как барьер для развития

Источник: vk · livejournal

Разделение труда как барьер для развития

Правда в том, что в экономике все еще продолжается углубление разделения труда. Любая новая сфера деятельности после появления неизбежно развивается прямо по Гегелю: из общего неразвитого выделяется особенное, и каждое особенное развивается, входя в противоречие с общим...

Но тем не менее есть некоторые основания говорить, что система профессионального разделения труда на текущем этапе развития производительных сил становится не источником роста эффективности, а сдерживающим развитие ограничением. Можно разнести их по двум сферам: технологической и гуманитарной. В этой записи я сосредоточусь на первой, продолжая начатые тут размышления.

Конечно, ничего из сказанного ниже не отменяет прогрессивности разделения труда (а также и товарного производства, и капитализма) на определенном историческом этапе. Говорить о том, что этот этап исчерпан, можно только в условиях, когда окончательно сложатся все три фактора:

• потребность в снятии профессионального разделения труда перевесит выигрыш от углубления специализации;
• вызреют необходимые условия и средства для возникновения альтернативы и для преодоления сопротивления изменениям существующей системы;
• сумма издержек трансформации будет ниже, чем размер потерь от сохранения системы в стабильном состоянии.

Итак, что бы я выделил в качестве технологических признаков?

Первое — это ускорение развития технологий, что приводит к изменению состава профессий и требований к ним, а также общее обострение турбулентности экономических процессов. Скорость таких изменений не совпадает со скоростью получения профессионального образования, что создает дефициты в одних отраслях и избыток в других. Переучивание масс с одной профессии на другую требует слишком много времени; к тому времени, когда предложение труда в профессии скорректируется, ситуация уже снова изменится.

Помимо этого, зрелому состоявшемуся в своей профессии человеку труднее дается освоение новых технологий и изменение образа мышления. Это повышает консервативность персонала, мешает эффективному перестроению производственных процессов, приводит к их отставанию от прогресса в средствах производства и научно-технологического прогресса.

Каковы наблюдаемые признаки этого явления? Это платформизация и скриптование массовых профессий, а также бум различных курсов переподготовки. Обществу требуется, чтобы работник мог быстро влиться в работу — для этого его работа максимально стандартизируется и цифровизируется, что сводит время ее освоения к минимуму. Скрипты для операторов, приложения для таксистов, инструкции для работников склада Amazon —все это продолжение той же тенденции, которую видел еще Маркс. Общество пытается избавиться от потребности в специалисте в массовых профессиях, заменив его универсальным работником, применимым в любой области.

Второй признак — это приближение к границам человеческих способностей. Мозг человека и наше мышление — это мощнейший инструмент, который открывает огромные возможности, но и они оказываются небезграничны. Человек, даже посвятивший значительную часть жизни развитию своих способностей в какой-то сфере, остается заперт в рамках своих биологических возможностей: невозможность удерживать более 5-7 объектов в фокусе внимания, ограниченная скорость реакции, неспособность перейти от мышления графами и сетями к гиперграфам; оперирование не более чем тремя с половиной измерениями; блуждание в когнитивных искажениях.

Возможностей человека хватило на определенное историческое время. Но сложность создаваемых им или познаваемых им систем постоянно растет. Человек разрабатывает все новые и новые инструменты, которые позволяют решать отдельные специальные задачи лучше даже самого квалифицированного в них специалиста. Компьютеры быстрее и точнее выполняют математические операции; alfa-fold позволяет быстрее находить пространственные конфигурации белковых молекул; нейросети лучше ищут паттерны в огромных массивах данных; алгоритмы SURD способны выявить причинно-следственные связи по набору наблюдений; ML-модели филигранно управляют плазмой в реакторах или синхронизируют работу множества ракетных двигателей. Если раньше венцом инструментария при решении когнитивных задач был посвятивший этому свою жизнь специалист, то теперь это — хорошо обученная модель.

Третий момент состоит в том, что создаваемые человечеством системы становятся глубоко взаимосвязанными и при этом большими по размеру. Человек, работая внутри такой системы или разрабатывая ее, способен держать в своей голове лишь ее часть, и его способности по предвидению последствий собственных решений оказываются очень ограничены.

Пока системы были не очень большими, они помещались в голову одному главному конструктору, или архитектору, или руководителю — соответственно возникала специализация на базе выделенной зоны ответственности. Но потом системы выросли и усложнились, и теперь требуется работа большого коллектива и сложные системоинженерные практики, чтобы можно было учесть все аспекты во всех их взаимосвязях.

Но этого оказывается недостаточно, потому что для соединения разделенной по разным головам системы требуются возрастающие накладные расходы. Пропускная способность коммуникационных каналов человека ограничена, и чем больше данных должно через него пройти, тем больше времени это требует. Иными словами, потери от "распределенного вычисления" начинают съедать весь выигрыш от распараллеливания и специализации, то есть углубления разделения труда.

Чтобы справиться с этим, общество развивает свой экзокортекс — знания переносятся из головы специалиста или архитектора в проектную документацию. Но проектная документация — пассивна; чтобы эти знания ожили, их требуется снова загружать в голову исполнителя. Вместо документации появляются модели — запрограммированные проекты, отбирающие у человека контроль связей и динамическую обработку, позволяющие тестировать и искать последствия в автоматическом режиме. А для управления уже воплощенными системами создаются их цифровые двойники, и вот уже автоматизированная система предсказания неполадок справляется с управлением сетью железных дорог Китая лучше, чем это могла бы сделать любая команда, поделившая эту сеть между собой на зоны ответственности.

Наконец, частным случаем разделения зон ответственности является специализация по областям знаний. Наука, разделенная по департаментам, давно стала притчей во языцах, ведь мир, который она изучает, является единым целым. Разные области науки оказались отрезаны друг от друга барьерами, диффузия знаний между которыми затруднена. Разошедшиеся по разным кабинетам ученые не могут эффективно проводить кросс-дисциплинарные исследования и передавать друг другу научные методы, ведь не зная другой области, невозможно предсказать, что сделанное в твоей сфере открытие может быть полезно за ее пределами. А когда изучать другие области, если для того, чтобы чего-то добиться в своей, надо заниматься ей одной на пределе своих собственных возможностей?

Потенциальную мощь кросс-дисциплинарного переноса сложно переоценить. Почти все, кого я читал — Норберт Виннер, Стаффорд Бир, Дэвид Дойч, Джон Дойль, Виталий Ванчурин, Эрик Вайнштайн и т.п. — упоминают об этом независимо друг от друга и в разных контекстах. И это неспроста, ведь единство мира автоматически означает и единство универсальных подходов к его познанию, то есть за этим лежит философское единство и универсальность всеобщих категорий познания. Проблема научного деления сказывается и на проблемах системы образования, в которой только некоторые страны дерзают перейти к феноменологическому и проблемному подходу в школьном обучении — и преуспевают в нем.

Таковы четыре технологических основания говорить о том, что возможности дальнейшей специализации для повышения эффективности исчерпаны:

• массовые профессии требуют быстрого освоения, то есть универсала, а не специалиста;
• глубоко специализированная деятельность выходит за пределы способностей человека даже при его полной специализации;
• масштабные системы становятся слишком сложны и быстры для разделения на зоны ответственности и распределенной обработки;
• научная специализация становится на пути кросс-дисциплинарного синтеза.

Но профессиональное разделение труда порождает еще и социальные, гуманитарные ограничения, которые также, в свою очередь, начинают препятствовать развитию производительных сил.

Это классовое разделение, которое приводит к перенакоплению капитала и выливается в разрушительные и человекоубийственные империалистические войны.

Это социальное разделение, ограничивающее пространство для развития субъектности рыночным мещанством потребителя и ведет к его самоисключению из процессов управления и политики.

Это господство товарного производства, подрывающего лежащие за его пределами источники общественного богатства — воспроизводство населения и природных ресурсов.

Это частная собственность, толкающая собственников на противодействие развитию свободных форм когнитарного производства ради сохранения интеллектуальной монополии.

Это организационное разделение, порождающее паразитические структуры административной бюрократии, высасывающие ресурсы ради самовоспроизводства и подавляющие творческое начало и способность к адаптации.

Но все эти стороны уже не раз разобраны критиками капитализма, так что отдельно останавливаться на них еще раз я не вижу смысла.