Skip to main content

 

เราใช้ชีวิตอยู่ในโลกที่ความแตกต่างระหว่างทักษะของแรงงาน 'ทั่วๆ ไป' กับความสามารถที่จำเป็นต่อการใช้งานฟรอนเทียร์เทคโนโลยีกำลังขยายกว้างขึ้นเรื่อยๆ หุ่นยนต์ ซอฟต์แวร์ และปัญญาประดิษฐ์ได้เพิ่มกำไรให้กับภาคธุรกิจและทำให้แรงงานฝีมือที่มีทักษะเป็นที่ต้องการมากขึ้น แต่สิ่งเหล่านี้เข้ามาแทนที่คนงานในโรงงาน พนักงานขาย และพนักงานธุรการซึ่งเป็นการขจัดชนชั้นกลางแบบดั้งเดิมออกไป 'ช่องว่างทางทักษะ' นี้ก่อให้เกิดความเหลื่อมล้ำและความไม่มั่นคงทางเศรษฐกิจที่หยั่งรากลึก ซึ่งท้ายที่สุดนำไปสู่การแบ่งฝักแบ่งฝ่ายทางการเมือง อันเป็นปัญหาโดดเด่นในยุคปัจจุบัน

วิธีรับมือแบบเดิมๆ คือให้การศึกษามากขึ้นและมีคุณภาพกว่าเดิม พูดให้เห็นภาพแบบที่คลอเดีย โกลดิน (Claudia Goldin) และลอว์เรนซ์ คัตซ์ (Lawrence Katz) นักเศรษฐศาสตร์มหาวิทยาลัยฮาร์เวิร์ดว่าไว้ คือหากไม่อยากให้คนธรรมดาๆ ถูกทิ้งอยู่ข้างหลังใน 'การแข่งขัน' อันยาวนาน 'ระหว่างการศึกษากับเทคโนโลยี' สังคมต่างๆ ก็จำเป็นต้องฝึกฝนกำลังแรงงานของตนซ้ำแล้วซ้ำเล่าเพื่อให้พร้อมต่อเทคโนโลยีใหม่ๆ คนขับรถบรรทุกต้องเปลี่ยนเป็นคอมพิวเตอร์โปรแกรมเมอร์

นี่เป็นทางออกที่ไม่รอบด้านพิกล คิดตามตรรกะแล้ว ช่องว่างระหว่างทักษะกับเทคโนโลยีอาจบรรจบกันด้วยสองวิธี คือหากไม่ส่งเสริมการศึกษาที่สอดคล้องกับความต้องการของเทคโนโลยีใหม่ๆ ก็ต้องกำหนดแนวทางของนวัตกรรมให้ตอบโจทย์กับทักษะของกำลังแรงที่มีอยู่ (และที่จะมีในอนาคต) แนวทางที่สองแทบไม่มีใครพูดถึงกันเลยในแวดวงถกเถียงเรื่องนโยบาย แต่กลับเป็นแนวทางที่ดูชัดเจนกว่าและเป็นไปได้ว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าด้วย ริคาร์โด เฮาส์มนน์ (Ricardo Hausmann) เพื่อนร่วมงานของผมที่มหาวิทยาลัยฮาร์เวิร์ดชี้ให้เห็นว่าเราจำเป็นต้องสร้างงานสำหรับแรงงานที่เรามี ไม่ใช่ให้กับแรงงานที่เราหวังอยากให้มี

อุปสรรคในเรื่องนี้ก็คือผลผลิตของความหลงใหลได้ปลื้มในเทคโนโลยีจนเกินพอดีรูปแบบหนึ่งที่มองว่านวัตกรรมคือพลังจากภายนอกที่ดำเนินไปด้วยกฎเกณฑ์ของมันเอง เรามีแนวโน้มที่จะคิดว่าเราควบคุมนวัตกรรมได้น้อยเหลือเกิน แต่สังคมต่างหากที่ต้องเป็นฝ่ายปรับเปลี่ยนความเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี ไม่ใช่ให้เทคโนโลยีมาปรับเปลี่ยนสังคม

การเชื่อว่าเราทำอะไรไม่ค่อยได้มองข้ามข้อเท็จจริงที่ว่าคุณค่าและแรงจูงใจ - ซึ่งมักไม่ค่อยถูกพูดถึงกันนัก - เป็นตัวผลักดันนวัตกรรมได้มากเพียงใด ตัวอย่างก็เช่นการที่รัฐบาลมีบทบาทอย่างมหาศาลต่อการกำหนดภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยี ตามปกติประเทศที่มีความก้าวหน้าทางเศรษฐกิจมักพึ่งพิงเงินอุดหนุนสำหรับการวิจัยและพัฒนา ทุนสำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ระดับรากฐาน กฎเกณฑ์ในเรื่องสิทธิบัตร การมีผู้ค้ำประกันสินเชื่อ นโยบายต่างๆ ในการพัฒนาคลัสเตอร์ และการสนับสนุนโดยตรงจากภาครัฐสำหรับฟรอนเทียร์เทคโนโลยี นโยบายทั้งหมดนี้สร้างความได้เปรียบในการกำหนดหน้าตาของนวัตกรรมที่จะเกิดขึ้น

ลองนึกถึงเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังยานพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติ ในสหรัฐฯ หน่วยงานวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีป้องกันประเทศ (DAPRA) ภายใต้การกำกับดูแลของกระทรวงกลาโหม ทำให้นวัตกรรมด้านนี้เติบโตอย่างรวดเร็วด้วยการจัดการแข่งขันต่างๆ ให้กับนวัตกรในช่วงทศวรรษ 2000 วัตถุประสงค์หลักก็เพื่อประโยชน์ทางการทหาร นั่นคือการลดความสูญเสียในพื้นที่สงคราม แต่ DARPA ระบุไว้เองในเว็บไซต์ว่า "การแข่งขันเหล่านี้ช่วยสร้างทัศนคติและชุมชนการวิจัยที่อาจทำให้ในอีกทศวรรษต่อมาฝูงรถยนต์และยานพาหนะภาคพื้นดินอื่นๆ ที่ขับเคลื่อนได้อัตโนมัติใกล้เคียงความจริงได้ในช่วงต้นศตวรรษที่ 21" หน่วยงานของรัฐที่ให้ความสำคัญกับงานมากกว่าอาจเป็นฝ่ายผลักดันให้เกิดเทคโนโลยีในลักษณะอื่นแทน

นโยบายอื่นๆ อาจส่งผลกระทบต่อทิศทางของความเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีโดยไม่ตั้งใจ ดารอน อเซโมกลู (Daron Acemeglu) จากมหาวิทยาลัย MIT เสนอไว้ว่า โดยทั่วไปแล้ว นโยบายภาษีจะบิดเบือนแรงจูงใจในการสร้างนวัตกรรมจนส่งผลเสียต่อแรงงานด้วยการไปสนับสนุนหุ่นยนต์แทน บริษัทจะได้รับการลดหย่อนภาษีเมื่อใช้งานหุ่นยนต์ ไม่ใช่เมื่อสร้างงานใหม่ๆ เพิ่มขึ้นได้ เอาเข้าจริงแล้ว ในขณะที่การทำงานต่างๆ ถูกเก็บภาษี การใช้งานเครื่องจักรกลับได้รับการอุดหนุน

แทนที่จะเอาเครื่องจักรมาแทนแรงงานกึ่งฝีมือหรือไร้ฝีมือ สังคมสามารถผลักดันนวัตกรรมที่เพิ่มตำแหน่งหน้าที่เฉพาะทางที่แรงงานทั่วๆ ไปสามารถทำได้ สิ่งนี้เป็นไปได้ด้วยเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เปิดโอกาสให้แรงงานสามารถทำงานที่แต่เดิมต้องทำโดยแรงงานที่มีทักษะมากกว่าเท่านั้น ไม่ก็ช่วยให้กำลังแรงงานที่มีอยู่สามารถให้บริการที่เฉพาะทางและตอบสนองต่อผู้รับบริการเป็นรายบุคคลได้

ตัวอย่างของเทคโนโลยีประเภทแรกคือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ทำให้พยาบาลสามารถทำงานบางขั้นตอนที่เคยเป็นหน้าที่ของแพทย์หรือช่างฝีมือสามารถทำงานบางอย่างที่เคยเป็นหน้าที่ของวิศวกร ตัวอย่างของเทคโนโลยีประเภทหลังอาจเป็นการช่วยให้ครูจัดการเรียนการสอนแบบวัดตัวตัดตามความสามารถและความจำเป็นของนักเรียนแต่ละคน

เหตุผลพื้นฐานว่าทำไมสังคมจึงลงทุนน้อยเกินไปกับนวัตกรรมที่เป็นประโยชน์ต่อคนทั่วไปก็คือเรื่องของการกระจายอำนาจ วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีถูกออกแบบมาเพื่อให้คำตอบและแก้ไขปัญหา แต่คำถามไหนจะถูกถามและปัญหาใดจะถูกแก้ก็ขึ้นอยู่กับว่าเสียงของใครดังกว่ากัน ยกตัวอย่างเช่น ข้อจำกัดบางอย่างของการใช้เทคโนโลยีทางการแพทย์แบบเดียวกันกับที่เสนอไปข้างต้นมีที่มาจากอำนาจที่แพทย์มีในการกีดกันแรงงานทางการแพทย์ที่มีคุณวุฒิต่ำกว่าออกไปจากงานที่ใช้ทักษะสูง

เทคโนโลยีหนึ่งๆ จะถูกใช้งานในที่ทำงานอย่างไรเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับเรื่องที่ว่าใครเป็นคนมีอำนาจตัดสินใจ เทคโนโลยีที่มีความซับซ้อนอาจช่วยให้ผู้จัดการสามารถติดตามงานของแรงงานได้ในทุกจังหวะชีวิต วัดประสิทธิผลของพวกเขาได้ และช่วยให้บริษัทกำหนดมาตรฐานการทำงานที่เรียกร้องจากแรงงานมากขึ้นกว่าเดิมจนส่งผลกระทบอย่างเห็นได้ชัดกับสุขภาพกายและสุขภาพจิตของแรงงานเอง ในทางกลับกัน เทคโนโลยีแบบเดียวกันก็อาจช่วยให้แรงงานมีอิสระในการทำงานและจัดการสภาพแวดล้อมในการทำงานได้มากขึ้น เดาไม่ยากเลยว่าในทางปฏิบัติแล้วเทคโนโลยีจะถูกใช้ในรูปแบบใด

การคิดคำนึงถึงประเด็นด้านจริยธรรมก็มีบทบาททั้งที่เห็นได้ชัดและไม่ชัดนักในการกำหนดทิศทางของนวัตกรรม และอำนาจก็เป็นเรื่องสำคัญในกรณีนี้ด้วย เมื่อพนักงานของกูเกิลบางคนเริ่มบ่นและรวมตัวกันต่อต้านการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ที่เห็นว่าผิดจริยธรรม เช่น ปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ควบคุมการย้ายถิ่นหรือใช้เพื่อการสอดแนม บริษัทก็เข้ามาระงับเหตุการณ์และผู้นำการต่อต้านในองค์กรถูกไล่ออก

ในกรณีอื่นๆ เราเชื่อกันว่าคุณค่าควรถูกสะท้อนอยู่ในวิธีการในการสร้างนวัตกรรม เช่น เรามักมีหลักปฏิบัติภายในเพื่อจำกัดการทดลองในสัตว์และมนุษย์ ถ้าอย่างนั้นทำไมไม่ลองขยายขอบเขตของแนวคิดนี้ไปสู่มิติด้านแรงงาน-ตลาดของเทคโนโลยีด้วย เช่นว่าเราอาจใช้หลักปฏิบัติหรือวิธีการอื่นๆ ในการทำให้นวัตกรรมของเราต้องรับผิดชอบต่อผลกระทบของเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่มีต่อคุณภาพและปริมาณของงาน

ความเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีไม่ได้ดำเนินไปตามทิศทางของมันเอง หากแต่ถูกกำกับด้วยกรอบศีลธรรม แรงจูงใจ และอำนาจ หากเราคิดให้มากขึ้นว่าจะกำหนดทิศทางของนวัตกรรมให้รับใช้สังคมได้อย่างไร เราก็ไม่จำเป็นต้องกังวลมากนักว่าควรปรับตัวให้เข้ากับความเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดขึ้นอย่างไร.

แปลจาก Dani Rodrik. "Technology for All" Project Syndicate. available from https://www.project-syndicate.org/commentary/shaping-technological-innovation-to-serve-society-by-dani-rodrik-2020-03.

บล็อกของ Apolitical

Apolitical
คุยกับฟรานส์ เดอ วาลผู้เขียนหนังสือเรื่อง "Are We Smart Enough to Know How Smart Animals Are?"*โดย คลอเดีย คาฟซินสกา (Claudia Kawczynska)จากนิตยสารบาร์ค (The Bark)
Apolitical
Capitalism in the Web of Life: บทสัมภาษณ์ เจสัน ดับเบิลยู. มัวร์[1]
Apolitical
ใครที่ติดตามข้อถกเถียงเกี่ยวกับ GMO ในตอนนี้ คงจะเห็นคล้ายๆ กันว่า นอกจากจุดสนใจที่ค่อนข้างแตกต่างกันของหลายฝ่าย (เศรษฐกิจ การเมือง สุขภาพ สิ่งแวดล้อม) ประเด็นที่สร้างความสับสนให้กับการถกเถียงไม่แพ้กันคือการเลือกใช้คำและความห
Apolitical
Capitalism in the Web of Life: บทสัมภาษณ์ เจสัน ดับเบิลยู. มัวร์[1] สัมภาษณ์โดย คามิล อะห์ซัน
Apolitical
เอปที่ไหน ใครเป็นเอป (Who A
Apolitical
สลาวอย ชิเชค – คำชี้แจงฉบับย่อว่าด้วยป
Apolitical
Soak the Rich การแลกเปลี่ยนว่าด้วยทุน หนี้ และอนาคต (ตอนที่ 3) โดย เดวิด เกรเบอร์ (David Graeber - G) และ โตมาส์ ปิเก็ตตี้ (Thomas Piketty - P)
Apolitical
Soak the Rich การแลกเปลี่ยนว่าด้วยทุน หนี้ และอนาคต (ตอนที่ 2) โดย เดวิด เกรเบอร์ (David Graeber - G) และ โตมาส์ ปิเก็ตตี้ (Thomas Piketty - P)