Після останнього іспиту: До Католицької капеланії Оксфордського університету
Це Католицька капеланія Оксфордського університету запросила Matthew Harvey Sanders, генерального директора Longbeard, виступити в її серії Віра та зростання ШІ в Старому палаці в Оксфорді у вівторок 3 листопада 2026 року. Найцінніше, що студенти візьмуть з Оксфорда, сказав він їм, не буде тим, що вони знають, оскільки машини завжди матимуть більше, а тим, ким вони стали. У "Після останнього іспиту" він починає з тесту, який може бути "останнім академічним іспитом, який нам потрібно дати моделям", і викладає чотири сфери формування Церкви, цінність роботи, виконаної руками, та "визначену службу" Ньюмена. Читайте повну промову нижче.
I. У десять разів більше, у десять разів швидше
"Це буде в десять разів більше, ніж Промислова революція, і, можливо, в десять разів швидше."
Сер Деміс Хасабіс сказав це Guardian минулого року. Він є співзасновником DeepMind, лондонської лабораторії, яка стала Google DeepMind. Він поділився Нобелівською премією за навчання машини передбачати, як складаються білки, і зараз він є головним науковцем Alphabet. На мою думку, більшість людей ніколи не чули цього речення. Два з його слів заслуговують на більш детальний розгляд, оскільки разом вони описують десятиліття, в яке ви збираєтеся увійти.
Почнімо з "більше". Перша Промислова революція механізувала м'язи. Вона взяла силу чоловіка або коня і вклала її в двигун. Те, що вона не могла досягти, це розум, тому розум став місцем для втечі. Протягом двохсот років порада розумному дитині полягала в тому, щоб вийти з поля та фабрики і потрапити в офіс, лабораторію, зал суду або хірургію. Університети, як цей, були шляхом.
Ця революція не має такого місця для втечі. Машини спочатку досягають розуму, і, як я покажу вам за мить, руки відразу після. Право, медицина, фінанси, консалтинг, дослідження, державна служба: професії, які цей університет постачав протягом поколінь, складаються з точно такого роду роботи, для якої ці системи будуються. Ось що означає "більше".
А тепер "швидше". Перша революція потребувала більшості століття, щоб перетворити Британію, і навіть у такому темпі це було важко для звичайних сімей. Роберт Аллен, який викладав економічну історію тут, в Оксфорді, дав одному з її етапів назву: пауза Енгельса. За цифрами, які він наводив, продуктивність праці в Британії зросла на 46% між 1780 і 1840 роками, тоді як реальні зарплати зросли лише на 12%. Інші з тих пір стверджували, що розрив був меншим. У будь-якому випадку, люди, які пережили найбільшу економічну трансформацію, яку світ коли-небудь бачив, довго чекали, щоб повністю поділитися її плодами.
Хоча вона була повільною, та революція дала людям одну милість: час. Пристосування відбувалося через покоління. Син ткача на ручному верстаті міг стати механіком, а його онук — клерком. Тепер запустіть це в десять разів швидше, і більшість століття зменшується до менше ніж десятиліття. Пристосування має відбутися протягом одного робочого життя. Галузі, до яких ви готуєтеся увійти, можуть бути реорганізовані до того, як ви закінчите свою першу роботу в одній з них.
Якщо Хасабіс правий, багато з того, що попереду, може з'явитися, поки багато з вас ще в своїх двадцятих: роки, в які люди завжди вчили професію або ремесло, знаходили своє місце і часто створювали сім'ю. Ваші батьки могли планувати кар'єру, виходячи з припущення, що ґрунт під нею триматиметься протягом сорока років. Вам доведеться планувати, виходячи з припущення, що це не так.
Я не кажу це, щоб налякати когось. Ви можете трохи знецінити Хасабіса, якщо хочете, тому що його компанія продає ШІ, і ви можете знецінити мене з тієї ж причини. Але він також лауреат Нобелівської премії, який описує те, що бачить зсередини лабораторій. Я бачу те ж саме у своїй роботі, і я думаю, що він правий.
II. Арифметика
Ви почуєте запевнення, що дані про зайнятість поки що не показують багато з цього. В деяких відношеннях вони не показують, і я б не будував аргумент на них. Короткострокові показники відстають, їх переглядають, і вони вимірюють світ, який вже проходить. Дані за минулий квартал не можуть сказати вам, де закінчується десятирічна траєкторія. Тому я б хотів представити справу вам як питання логіки і дати вам можливість перевірити це.
Почніть з того, що машини вже можуть робити. На початку минулого року дві дослідницькі групи, Центр безпеки ШІ та Scale AI, опублікували тест під назвою Останній іспит людства. Майже тисяча спеціалістів з більш ніж 500 установ у 50 країнах написали його запитання. Вони взяли їх з передової знань у своїх власних галузях, і все, на що найкращі моделі вже могли відповісти, було відкинуто. Коли він вийшов, жодна модель не набрала більше 10%. Сьогодні найкращий результат на незалежному трекері Artificial Analysis становить 61,4%. Підйом з одного до іншого зайняв менше двох років. Його творці побачили, куди це веде. Можливо, написали вони, "останній академічний іспит, який нам потрібно дати моделям". Як тільки машини відповідають на майже всі з них, залишається мало чого навчитися, ставлячи їм запитання, на які ми вже знаємо відповіді. Важливим тестом стає те, чи можуть вони відповісти на запитання, на які ніхто не має.
Цей тест вже почався. У вересні OpenAI оголосила, що одна з її моделей вирішила версію проблеми Нав'є-Стокса, одну з семи проблем тисячоліття, і перевірила доказ за допомогою машини. Інститут математики Клея, який пропонує премію, привітав "оголошення про те, що проблема Нав'є-Стокса, очевидно, була вирішена". Але письмовий доказ ще не було перевірено незалежно. Дослідники з Кінгс-коледжу Лондона та Кембриджу з тих пір стверджували, що письмова та перевірена машиною версії роблять різні математичні заяви. Що б не вирішили математики, машина тепер займається математикою на передовій того, що відомо.
І не тільки на передовій. Кен Гріффін заснував інвестиційну компанію Citadel, і протягом багатьох років він був одним з скептиків ШІ на Уолл-стріт. У травні він описав щось інше всередині своєї компанії: "робота, яку ми зазвичай виконували б з людьми з магістерськими та докторськими ступенями в фінансах протягом тижнів або місяців, виконується агентами ШІ протягом годин або днів." Він пішов додому в п'ятницю, сказав він, "насправді досить пригнічений цим, тому що ви могли просто бачити, як це матиме такий драматичний вплив на суспільство."
Тепер логіка. Компанії конкурують. Це не моральна оцінка людей, які ними керують. Це умова, в якій вони працюють. У США повноцінний працівник обходиться компанії в середньому близько 9,000 доларів на місяць, враховуючи зарплату та пільги, а менеджер або фінансовий спеціаліст — більше 14,000 доларів. Компанії, подібні до Гріффіна, рекламують стартові зарплати до 300,000 доларів на рік для нових докторів, до бонусів. Підписка на ШІ вищого рівня коштує близько 200 доларів на місяць. Серйозна робота з агентами ШІ коштує більше, ніж це в обчислювальній потужності, іноді в багато разів більше, але розрив все ще величезний. Припустимо, машина може виконати велику частину роботи людини і робити це за години, а не за тижні. Компанія, яка продовжує платити за повільніший і дорожчий спосіб, буде підрізана конкурентом, який цього не робить. Її власники можуть бути найдобріші люди на землі. Вони все одно програють, і коли вони програють, всі, кого вони наймають, програють разом з ними. Ніхто не повинен бажати цього результату, щоб це сталося. Ринок лише повинен дозволити це.
Вам не потрібно чекати десять років, щоб побачити це в дії. Минулого тижня Microsoft запропонувала добровільні викупи 60 000 своїм працівникам, що становить більше чверті її глобальної робочої сили, включаючи співробітників тут, у Великій Британії. Це не компанія в біді. Її акції досягли рекордного рівня в жовтні. Тож подивіться, куди йдуть гроші. Microsoft, Alphabet, Amazon і Meta очікують витратити більше 700 мільярдів доларів між собою цього року, більшість з яких піде на дата-центри для ШІ. Викуп сам по собі не доводить, що машина виконує чиюсь роботу. Але компанія на піку пропонує заплатити чверть своїх працівників, щоб вони пішли, в той час як вона та її конкуренти виливають гроші в машини. Ось як це виглядає, коли ринок це дозволяє.
Потім машини отримують тіла. Першого вересня Ілон Маск сказав міністрам інновацій G20, що протягом десяти років буде понад мільярд гуманоїдних роботів, кожен з яких буде приблизно в п'ять разів продуктивнішим за людину. Він назвав цей прогноз консервативним. Відкидайте його, як хочете. Робот не потребує сну, вихідних чи пенсії. Деякі вже можуть змінювати свої батареї приблизно за три хвилини і відразу ж повертатися до роботи. Поставте машину, яка працює цілодобово, зупиняючись лише для заміни батареї, проти людини, яка працює сорок годин на тиждень, і арифметика не буде близькою.
Маск сам зробив висновок у лютому. "Корпорації, які є чисто ШІ та робототехнікою," сказав він, "значно перевершать будь-які корпорації, в яких є люди." А трохи пізніше: "це станеться дуже швидко."
Ви могли б очікувати цього від Маска. Ви могли б не очікувати цього від Білла Гейтса. Минулого місяця він сказав The Verge, що не є песимістом. Але він також сказав: "Немає якоїсь вершини пізнання, яку ШІ не досягає." А щодо фізичного світу: "якщо ми не вирішимо масово сповільнити або зупинитися, тоді у нас будуть роботи, які можуть будувати будинки, вирощувати їжу, робити хірургічні операції, і жодна з речей, які людська праця надає економіці, не буде необхідною для більшості товарів та послуг." Його велика тривога, сказав він, це шлях туди: перехід приблизно на двадцять років, з "переможцями та переможеними та багатьма порушеннями."
Зазвичай відповідь полягає в тому, що з'являться нові роботи, як це завжди було. Деякі з'являться. Але подумайте, чому вони завжди з'являлися раніше. Машини не могли слідувати за нами в нову роботу. Коли ткацький верстат був механізований, син ткача пішов робити те, що верстат не міг: вести облік, ремонтувати двигун, навчати наступне покоління. Цього разу машина може слідувати за нами в більшості роботи, яку ми винаходимо. Вона все ще потребує набагато більше прикладів, ніж ми, щоб навчитися чомусь новому. Але її творці випускають кращу версію кожні кілька місяців, а людині потрібно роки, щоб перенавчитися на іншу професію.
Інші скажуть: тоді регулюйте це, оподатковуйте, сповільнюйте. У деяких місцях нам може знадобитися. Але логіка, яка пов'язує компанію, також пов'язує країну. Жодна нація не може тримати лінію довго, поки її конкуренти автоматизують. Розумна політика може пом'якшити шлях і розподілити те, що вона виробляє. Вона не може зробити так, щоб шлях зник.
Я можу помилятися щодо термінів. Я не думаю, що помиляюся щодо напрямку.
Тож я поставлю вам питання інакше, ніж ви почуєте на більшості кар'єрних заходів. Не "які роботи будуть безпечними?" Дуже небагато з них будуть, на дуже довгий час. Справжнє питання полягає в тому, для чого потрібна людина, коли машина може виконувати цю роботу. Гейтс це також бачить. В епоху достатку, сказав він, "людство... повинно знайти спосіб організуватися і мати мету".
Це не нове питання. Це одне з найстаріших, і Церква відповідає на нього вже дві тисячі років.
III. Що ми будуємо
Все більше людей ставитим це питання спочатку до машини, разом з усіма іншими важкими питаннями, які вони мають. Багато хто вже так робить. Тож це має величезне значення, на чому базуються машини, хто вирішує, що вони кажуть, і куди вони надсилають людей далі.
Моя компанія, Longbeard, існує для того, щоб, коли хтось запитує машину про найважливіші речі, відповідь Церкви була там: цілісна, точна, відстежувана до своїх джерел і відкрита для всіх. Все, що ми побудували, випливає з п'яти рішень.
Перше полягало в тому, щоб переконатися, що пам'ять Церкви служить усім, а не лише лабораторіям. Лабораторії потребують книг. У вересні Guardian повідомила, що історичні тексти з Бодліанської бібліотеки Оксфорда, оцифровані через проект з OpenAI, були використані, згідно з внутрішніми документами, для "заповнення навчального набору OpenAI". Anthropic, як повідомляється, витратила десятки мільйонів доларів на купівлю книг і зрізання їх корінців, щоб сторінки можна було сканувати. Великі бібліотеки світу стають сировиною для кількох компаній, а Церква володіє однією з найбільших з них, більшість з яких взагалі не була оцифрована.
Отже, в Римі Папський Григоріанський університет і Longbeard створили те, що ми називаємо Олександрійським центром оцифрування. Його роботизовані сканери працюють з фондами бібліотек папського університету, і вони достатньо обережні, щоб перевертати сторінки крихких книг, не пошкоджуючи їх. Жоден корінець не зрізається. Книги залишаються на місці, частина спадщини Церкви, і будь-хто з безкоштовним акаунтом Magisterium AI може читати те, що ми оцифрували.
Ви могли б справедливо запитати, чому ми просто не дозволяємо великим лабораторіям займатися цим. Вони були б швидшими і робили б це безкоштовно. Але безкоштовність є проблемою. Той, хто володіє колекцією, встановлює умови, на яких інші можуть її використовувати, і ми встановили свої: відкриті для всіх. Папа Лев добре формулює принцип у Magnifica Humanitas: "істина є спільним благом, а не власністю тих, хто має владу або вплив."
Друге рішення полягало в тому, щоб зробити цю пам'ять читабельною. Сканування — це лише зображення сторінки. Людина може на нього подивитися, але комп'ютер не може його шукати, тому багато з того, що вже оцифрували бібліотеки світу, на практиці все ще втрачено. Vulgate AI, наша бібліотечна платформа, перетворює ці зображення на текст, який дослідник може шукати, а система може отримати. Архів монастиря або записи єпархії можна буде проконсультувати за секунди, а не виявити випадково. Це найменш гламурна річ, яку ми робимо, і нічого іншого, що ми робимо, не спрацювало б без цього.
Третє рішення полягало в тому, щоб змусити машину відповідати з джерел, а не з пам'яті. Є простіший спосіб побудувати систему, подібну до нашої. Ви берете загальну модель, заливаєте в неї документи Церкви і дозволяєте їй відповідати впевненим голосом. Це звучить вільно і набагато вражаюче на демонстрації. Ми вирішили відмовитися від цього. Запитайте Magisterium AI питання, і перш ніж модель складе щось, система шукає більше 120 000 документів на ті уривки, які до нього звертаються. Лише тоді модель пише, і її завдання є вузьким: викласти, що кажуть ці тексти, з кожним пунктом, що має посилання, яке ви можете відкрити і прочитати в контексті.
Не кожен факт найкраще живе в прозі. Загальні моделі особливо схильні помилятися в дрібних, складних деталях: формальне ім'я людини, дата її народження, місце, звідки вона родом. Тому Magisterium AI також може використовувати інструменти та консультувати структуровані дані, записи, що ведуться саме для цих фактів, і ставити їх поряд з письмовими джерелами. Суть полягає в тому, щоб спочатку зібрати правильний контекст, щоб відповідь була якомога точнішою.
Вона також повинна зважувати свої джерела. Соборний декрет, папська енцикліка, коментар теолога та парафіяльний бюлетень не мають однакової ваги, і загальна модель, що відповідає з пам'яті, не може надійно визначити, на які з них вона спирається. Відповідь, яка середньо зводить собор до коментаря, не є відповіддю Церкви. Це нічиє. Запитайте, чому добрий Бог дозволяє страждання, і те, що ви повинні отримати, не є думкою машини. Це думка святого Августина, святого Фоми Аквінського та святого Івана Павла II, кожен з уривком, з якого він походить, і кожен позначений тим, ким він є: Батьком, Доктором, папою.
Дехто з вас вже матиме очевидне заперечення. Хіба це все ще не просить людей довіряти машині? Так, у тому сенсі, в якому ви довіряєте хорошому індексу або посиланню: щоб надіслати вас кудись, де ви можете перевірити. За нашими мірками, резюме, яке не залишає вам причин відкрити джерело, зазнало невдачі.
Четверте рішення полягало в тому, щоб побудувати його так, щоб люди могли йти. Багато нашої споживчої технології розроблено, щоб утримувати вас. Її успіх вимірюється хвилинами на екрані. Ми намагалися побудувати протилежне. Коли хтось пройшов так далеко з машиною, як машина може їх довести, система повинна передати їх людям, які можуть пройти решту шляху з ними: парафія, священник, християни поблизу. Ось для чого існує Catholic Intelligence, наша платформа для парафій та єпархій. Вона містить місцеві деталі: парафії, часи Меси, активні служіння. Тож вона може надіслати кожну людину до місця, яке, найімовірніше, допоможе їй. Хтось, хто хвилюється про те, щоб вперше зайти до церкви, може отримати кращу допомогу від тихої буденної Меси, ніж від переповненої харизматичної. А єпископ може бачити, анонімно та в агрегаті, що його люди насправді запитують, щоб він міг зосередити своє навчання та пастирську опіку там, де це принесе найбільшу користь.
П'яте рішення є найновішим, і це те, що я найбільше хотів би обговорити з вами після цього. Практично кожна система ШІ, яку використовують люди, адаптована з невеликої кількості моделей, створених невеликою кількістю компаній, навчена переважно на відкритому інтернеті та налаштована на цілі своїх творців. Коли ви адаптуєте одну, ви успадковуєте її уявлення про те, що таке людина і чого хоче людина. Тому ми навчаємо модель з нуля. Вона називається Ефрем. Вона компактна, щоб працювати на домашньому комп'ютері сім'ї, тож питання, які люди ставлять наодинці, залишаються з ними, вдома. Вона ще не випущена, це все ще дослідження, а наша мета — 2027 рік.
Чому важливо, на чому навчена модель, якщо відповіді виходять правильними? Тому що жодна модель не є нейтральною. Хтось вирішує, що вона повинна цінувати, і цей хтось — компанія, яка вирішує за дуже велику кількість людей одночасно. Найбільш обережна спроба, яку я знаю, — це конституція, опублікована Anthropic у січні для її моделі, Claude. Це серйозний і продуманий документ. Його головний автор, Аманда Аскелл, вивчала філософію тут, в Оксфорді, і я зустрів її у Ватикані в травні, на запуску Magnifica Humanitas. Його автори кажуть, що не хочуть "припускати жодного конкретного викладу етики". Якщо існує "істинна, універсальна етика", вони сподіваються, що їхня модель буде доброю за нею. Де нейтральність закінчується, вони прагнуть "ціннісних суджень, з якими широкі верстви відповідних зацікавлених сторін можуть почуватися досить комфортно". І вони відверті, що мають "комерційний стимул, який може вплинути на те, які риси та характеристики ми викликаємо". Для компанії, яка обслуговує весь світ, це чесна відповідь. Це не відповідь Церкви. Церква вважає, що існує істинна, універсальна етика, і що вона була передана нам. Вона не вирішує питання цінності, спираючись на те, з чим можуть жити найбільше людей. Ми хочемо, щоб модель формувалася в цій спадщині з першого дня навчання: така, що говорить правду, коли вона не є бажаною, і веде вас до інших людей, замість того, щоб утримувати вас для себе.
Що ми сподіваємося досягти всім цим? Дві речі. Перша полягає в тому, що пам'ять Церкви стає відкритою для всіх. Подумайте про семінариста в Кералі, катехита в Кіншасі, медсестру в Манілі, яка ніколи не була біля великої бібліотеки. Кожен з них повинен мати можливість запитати, чому навчили Отці, своєю рідною мовою, і бути показаним, де вони це навчали. Magisterium AI вже має користувачів у більш ніж 190 країнах. Друга річ полягає в тому, що шукачі знаходять щось надійне, на що можна спиратися. Люди, які ніколи не подзвонять у дзвінок пресвітера, ставитим свої найскладніші питання машині. Часто вони виявлять, що їхнє заперечення було піднято століттями раніше, і що святий або вчений відповів на нього.
Я публічно сказав, що хотів би, щоб Magisterium AI не потрібно було існувати, і я це мав на увазі. У кращому світі кожен шукач мав би друга, який знає віру достатньо добре, щоб відповісти, і священника, який має час сісти і поговорити. Ми створили це, тому що такого світу немає, і тому що питання не чекають на нього.
Але все це має межу, і я хочу бути відвертим щодо цього, адже це найважливіше, що я скажу сьогодні ввечері.
Машина може відігравати реальну роль у формуванні людини. Вона може розповідати історії святих, а історії вже змінювали життя. У єзуїтському домі ця історія знайома. Ігнатій лежав у Лойолі з ногою, зламаною від ядра. У домі не було романів, тому він читав життя Христа та книгу життів святих, і одна думка постійно поверталася: "Святий Домінік зробив це; я також зроблю це." Книга виконала свою роль. Те, що його зворушило, — це людина, яка це пережила.
Машина може розповісти вам про свідка. Вона не може бути свідком. "Християнська віра не є 'релігією книги'," говорить Катехизм. Християнство — це релігія Слова Божого, "не написаного і німого слова, а втіленого і живого." Ми можемо поставити всю пам'ять Церкви перед будь-ким, хто запитає. Те, що ми не можемо побудувати, — це те, для чого ця пам'ять: життя, в якому віра живеться. Це вимагає людини, і жодна машина не є нею, ні наша, ні чужа.
IV. Ким ти стаєш
Це приводить мене до вас. Жодна лабораторія не може створити свідка, але кожен з вас може ним стати.
Якщо арифметика, яку я виклав, хоч приблизно вірна, найцінніше, що ви заберете з цього місця, не буде тим, що ви знаєте. Машини завжди будуть мати більше. Це буде те, ким ви стали.
Лише кілька установ думали так довго про формування людей, як Церква. У 1992 році Іван Павло II визначив чотири сфери формування для своїх священиків: людську, духовну, інтелектуальну та пасторальну. Він назвав людське формування "основою всього священичого формування". Більшість з вас не є семінаристами. Але в 1988 році він написав, що мирянам потрібно приблизно те ж саме: духовне та доктринальне формування, а також "культивування людських цінностей", щоб кожен з них міг відкрити своє покликання і жити ним. Для більшості з вас четверта сфера буде мати форму служіння.
Людське формування — це характер. Це ставати кимось, на кого можуть покластися інші: дотримуватися свого слова, говорити правду, коли це коштує, залишатися з кимось у їхньому горі, коли ви не знаєте, що сказати. Іван Павло II хотів, щоб особистість священика була "мостом, а не перешкодою" для інших. Коли машини можуть виробляти тепло на вимогу, люди навчаться цінувати справжнє і розрізняти його.
Інтелектуальне формування — це не зберігання інформації. Це судження: знати, як ви знаєте річ, помічати, коли впевнена відповідь є неправильною, тримати аргумент у своїй голові достатньо довго, щоб його перевірити. Протягом решти вашого життя машини будуть писати перший варіант. Чи зможете ви відрізнити добрий варіант від правдоподібного, значною мірою залежить від того, що ви робите тут. Папа Лев закликає до "ритмів, які включають тишу, глибоке вивчення, читання та розумний аналіз, адже без цих елементів внутрішня свобода може бути скомпрометована."
Духовне формування — це те, що світ найбільше спокушатиме вас пропустити, і це те, що тримає інші дві разом: молитва, таїнства, звичка тиші перед Богом. Коли ваша робота більше не говорить вам, хто ви є, вам потрібно буде знати, чиїм ви є.
І служіння, четверте. Для священика це пасторальна опіка. Для всіх інших це звичка ставити те, що вам дано, на розпорядження інших людей. Це варто формувати з раннього віку, адже світ, у який ви входите, надасть вам надзвичайні можливості. Один випускник, що керує кількома агентами ШІ, може незабаром зробити те, що раніше вимагало цілого відділу. Те, що ви зробите з цією силою, залежатиме від того, чи навчилися ви, перш ніж отримати її, запитувати, для кого це.
Дозвольте мені додати одну річ, яка може вас здивувати, виходячи від когось у моїй професії. Не дозволяйте всьому вашому формуванню бути абстрактним. Якомога більше отримуйте різноманітний досвід у різних сферах і видах роботи, включаючи роботу, виконану вашими руками. Готуйте для натовпу. Побудуйте щось. Працюйте на зборі врожаю, у лікарняному відділенні або майстерні. Не тому, що ремесло — це безпечна гавань. Я тільки що сказав вам, що роботи прийдуть і за цим. Робіть це, тому що деякі з вас виявлять, на своє здивування, що їм це подобається, і що це говорить їм про те, для чого вони призначені, чого жодна семінарія ніколи не могла б навчити.
Ось що таке покликання. Це не пристрасть, якою ви володієте. Це поклик, що приходить ззовні, зазвичай через потребу когось іншого. І ви не можете його почути, якщо ніколи не були близько до цієї потреби.
Машини, ймовірно, заберуть більшість відомих нам робочих місць. Це не залишає вас без діла, адже робота і покликання — це не одне й те саме. Ставати святим вимагає цілого життя. Так само, як і будувати сім'ї, парафії та спільноти, в яких формуються святі. Це буде одне з великих завдань вашого покоління і одне з найскладніших. І ринок не має останнього слова. Фірми автоматизують усе, що конкуренція змусить їх зробити. Але сім'я, парафія чи місто не повинні передавати свою роботу машині лише тому, що машина може це зробити. Не тоді, коли один з їхніх власних має дар для цього і хоче його дати. Скільки з нашого спільного життя ми віддаємо машинам — це вам і вашим спільнотам вирішувати. Ось чому так важливо, щоб кожен з вас знайшов своє покликання. У світі, де машини виконують більшість оплачуваної роботи, причина служити не може бути грошима. Це має бути любов'ю, до Бога і до людей навколо вас.
V. Уявіть це, а потім працюйте назад
Я хочу закінчити на ноті надії. "У 10 разів більше… і, можливо, у 10 разів швидше" може описувати катастрофу. Це так само легко може описувати найкращий світ, в якому коли-небудь жили люди.
Гейтс сам підкреслив цю думку. У деяких частинах Африки сьогодні, сказав він, "більшість людей ніколи не зустрічають лікаря, або майже половина дітей страждає від недоїдання". Уявіть 2040 рік таким, яким він міг би бути. Кожна дитина, де б вона не була, отримує достатньо їжі, а знання лікаря доступні кожній родині. Рутинну роботу виконують машини, а час, який вони звільняють, віддається людям, які його потребують: старим, які відчувають самотність, дітям, яким потрібні батьки, хворим, яким потрібен хтось, щоб сидіти з ними. Сім'ї володіють машинами у своїх домівках, замість того, щоб орендувати їх з платформи. Дівчина в Кіншасі читає Августина своєю рідною мовою і бореться з його аргументами. Залишена робота вибирається, виконується добре і пропонується. Неділя дотримується, а парафії переповнені людьми, які мають час один для одного.
Життя могло б бути кращим, ніж будь-коли. Але нічого з цього не відбувається за замовчуванням. Ті ж самі машини так само легко можуть дати нам світ бездіяльних, відволіканих і самотніх людей, якими володіє той, хто володіє машинами. Який світ ми отримаємо, залежить від виборів, які робляться зараз.
У моїй індустрії, коли ми починаємо будувати щось складне, ми часто починаємо з готового продукту і працюємо назад. Ви уявляєте його в деталях. Потім запитуєте, що повинно було бути правдою п'ять років тому, і десять, і що має початися цього року. Спробуйте це з світом, який я тільки що описав. Працюйте назад з 2040 року, і проблеми, варті життя, стають видимими. Хто володітиме машинами? Чи буде двадцятирічний перехід Гейтса милосердним чи жорстоким? Чи буде молодь сформована, чи лише зайнята? Чи буде мудрість Церкви присутня в системах, до яких звертаються люди?
Це правильні проблеми, і вони не є там, куди зазвичай йдуть гроші та таланти. У 2011 році Джефф Хаммербахер, який був одним з перших працівників Facebook, сказав Bloomberg Businessweek, що він думає про своїх колег у Кремнієвій долині. "Найкращі уми мого покоління думають про те, як змусити людей натискати на рекламу," сказав він. "Це жахливо." Моє покоління побудувало більшість того, що ви носите в кишенях, і велика частина цього була спроектована для того, щоб утримувати вашу увагу, а не служити вашому добру. Ваше покоління може вибрати інакше. Правильні проблеми заслуговують на найкращі уми та найкращі серця вашого покоління, а також гроші, час і установи, які відповідають цьому. Longbeard — це наша спроба працювати над одним з них. Ви знайдете свої. Деякі з вас працюватимуть над ними в лабораторіях і державних установах, деякі в лікарнях, майстернях і парафіях, а деякі у своїх домівках, які можуть виявитися найважливішими з усіх.
Святий Джон Генрі Ньюмен написав у 1848 році: "Бог створив мене для того, щоб я виконав Йому певну службу; Він доручив мені певну справу, яку не доручив нікому іншому." А через кілька рядків: "Я — ланка в ланцюзі, зв'язок між особами."
Все, що я будую, може бути скопійоване мільйон разів за одну ніч. Ви не можете. Робота, доручена вам, не була доручена нікому іншому, і жодна машина ніколи не зробить це за вас.
Отже, уявіть світ, яким він міг би бути. Працюйте назад від нього. Знайдіть частину, яка ваша.
А потім ідіть і зробіть це.
Дякую.