Есть одна важная оговорка к тому, что я писал раньше.
 
Я предполагал, что автоматизация низовых задач и постепенное исчезновение слоя джуниоров могут привести к сужению кадровой базы: меньше людей получают первый практический опыт, меньше специалистов дорастают до высокого уровня, а затем начинает не хватать тех, кто способен поддерживать и развивать всё более сложные технологии. Но этот сценарий справедлив только в том случае, если система образования и подготовки специалистов продолжит двигаться по старой инерции.
 
Если образование будет перестраиваться с той же скоростью, с какой меняются технологии и рынок труда, сама проблема будет выглядеть иначе. Будущего специалиста уже необязательно проводить через ту же цепочку рутинных задач, через которую проходили предыдущие поколения. Часть этой работы возьмут на себя автоматизированные системы, а образование должно будет учить самостоятельному мышлению, работе с ИИ, постановке задач, проверке результата, пониманию системы целиком, быстрой переучиваемости и способности входить в профессию уже на другом уровне. Исчезновение прежнего джуниора в таком случае ещё не означает исчезновения самого механизма выращивания специалиста. Проблема появляется тогда, когда старый механизм уже разрушен, а новый не успел возникнуть.
 
Инерционная, забюрократизированная система образования может добавлять новые предметы, часы, курсы по ИИ, формы отчётности и контроля, сохраняя прежнюю внутреннюю логику. Внешне программа будет становиться современной, а способ подготовки человека почти не изменится. Тогда технологическая среда просто уйдёт вперёд быстрее, чем образование успеет готовить людей под её реальные потребности.
 
Но есть и другой риск. Даже очень современная система образования может воспроизвести ту же проблему, если её основной задачей станет максимально эффективный отбор людей под заранее заданные критерии. Человек быстро понимает правила среды, в которой живёт. Если его положение, доход и возможность вообще остаться внутри системы зависят от соответствия определённым метрикам, он начинает оптимизировать себя под них. В авторитарной системе он учится угадывать, какую картину реальности хочет видеть начальство. В гипермеритократической — какой набор качеств хочет увидеть алгоритм, рейтинг или система отбора. Источник давления разный, реакция схожа: если не соответствуешь, выпадаешь.
 
И тут проблема уже выходит за пределы образования. Чем сильнее общество стремится уменьшить неопределённость, сделать поведение людей предсказуемым, сократить количество ошибок и оптимизировать всё под измеримые критерии, тем уже становится само поле возможностей. Жизнь состоит не только из правильных решений. В ней есть проба, ошибка, отклонение, странный ход, случайное сочетание, и именно из таких вещей иногда появляются новые открытия и направления. Если система слишком хорошо научилась устранять отклонения, она может вместе с ошибкой убрать и возможность неожиданного результата. То же происходит и с самим человеком: годами живя в режиме отбора, он становится всё более специализированным под требования среды, выбирает безопасные траектории, избегает невыгодного риска, и в какой-то момент сужается уже не только общественное пространство возможностей, но и его собственное.
 
Здесь полезна аналогия с искусственным интеллектом. Современные нейросети всё больше становятся для нас чёрным ящиком не из-за какой-то мистики, а из-за масштаба: количество параметров, связей и вычислительных итераций настолько велико, что человек уже не может вручную проследить весь процесс. При этом у таких систем возникают эмерджентные свойства — способности, которые не были заданы в виде простой отдельной инструкции, а появляются из взаимодействия огромного числа элементов. Полная наблюдаемость такой системы сама по себе не уничтожила бы эмерджентность. Но если представить тотальный микроконтроль, при котором каждое отклонение тут же возвращают в заранее допустимый коридор, пространство для появления нового действительно начнёт сжиматься. С обществом может происходить нечто похожее.
 
Поэтому будущая система образования должна решать более сложную задачу, чем просто подготовка эффективного работника. Ей придётся сохранять в человеке способность к самостоятельному поиску, работе с неопределённостью, ошибке, изменению собственного взгляда и одновременно не превращать всё это в хаос. Здесь уже нужен другой этический каркас.
 
Пока человек рассматривается прежде всего как ресурс, который нужно точнее встроить в производство, реформы образования будут в конечном итоге сводиться к более эффективной настройке этого ресурса под текущие требования. А если технология, экономика и индустрия должны служить более широкой человеческой цели, то эту цель сначала придётся сформулировать.
 
Ради чего вообще развивается вся эта система? Какое состояние человека и общества мы хотим получить благодаря росту производительности, автоматизации и вычислительных возможностей?
 
Без ответа на этот вопрос можно сколько угодно совершенствовать управление, образование и прогнозирование, всё точнее оптимизируя движение в направлении, которое никто толком не выбрал.
 
Тогда проблема исчезновения джуниоров, кадрового дефицита или неэффективного образования оказывается только частным симптомом. Глубже лежит проблема целеполагания.
 
Мы всё лучше учимся отвечать на вопрос, как сделать систему эффективнее.
 
Но следующий вопрос важнее: эффективнее — для чего?