ТОП 10 лучших статей российской прессы за
Nov. 10, 2025

"Скайнет нас всех убьет

Рейтинг:

Автор: ОЛЬГА ВОЛКОВА. Ежедневная Деловая Газета Рбк

Какие возможности открывает для общества искусственный интеллект? Почему он «сломает» многие механизмы в экономике? Что делать с тем, что ИИ крадет данные у лучших спецов без оплаты? Ведущие мировые экономисты обсудили главный тренд 2025 года в ходе дискуссии «ИИ и будущее труда».

По оценкам McKinsey, искусственный интеллект (ИИ) резко опережает все прочие технологические тренды 2025 года как по показателю инновационной активности, так и по степени интереса к нему. Где ИИ позволит снять человеческие ограничения, а где приведет к кризисным явлениям, идет ли отрасль по пути доткомов, какие работники пострадают и стоит ли ожидать массовой безработицы — все это обсудили экономисты в дискуссии «ИИ и будущее труда» на площадке Городского колледжа Нью-Йорка. Среди них — нобелевские лауреаты по экономике Дарон Аджемоглу и Пол Кругман.

ЧТО БЕСПОКОИТ ЭКОНОМИСТОВ

Дарон Аджемоглу, профессор экономики MIT, лауреат Нобелевской премии по экономике 2024 года: «Нынешний ажиотаж по поводу общего искусственного интеллекта (artificial general intelligence, AGI; идея искусственного интеллекта, который догонит или даже опередит человеческий в выполнении когнитивных задач. — РБК) — это программа автоматизации, поскольку эти модели становятся все более похожими на человека. Если они действительно достигнут возможностей, которые им пророчат, то все больше и больше задач можно будет отнять у рабочей силы. Но это может произойти, даже если мы далеки от истинного AGI: автоматизировать задачи можно и тогда, когда это не суперэффективно. В этом случае будущее рабочей силы не очень радужно. Но есть и другое будущее, в котором мы используем ИИ с иной архитектурой — то, что я называю «ИИ, ориентированный на работника».

Чтобы дополнить человеческий разум, нужна соответствующая контексту, релевантная и надежная информация в режиме реального времени. Представьте себе электрика. Он должен обладать знаниями в области электротехники, по крайней мере практической информацией о видах электрооборудования, и опытом для решения сложных задач. Большинство электриков недостаточно опытны, чтобы справляться с этим на экспертном уровне. Теперь представьте, что у вас есть инструмент, который обучен на данных лучших специалистов со всего мира. Такой инструмент с ручным и визуальным вводом данных может расширить возможности электриков. Это и есть «ИИ, ориентированный на работника». Он не заменяет электрика, он улучшает его способности. Это лучше для производительности, лучше для неравенства, лучше для социальной сплоченности, но, к сожалению, не так хорошо для бизнес-моделей крупных технологических компаний. Угадайте, куда мы движемся сейчас».

Пол Кругман, профессор CUNY Graduate Center, лауреат Нобелевской премии по экономике 2008 года: «Кажется, Ноа Смит (колумнист, экономический блогер. — РБК) сказал, что технология ИИ похожа на магию: мы не совсем понимаем, как она работает; мы не знаем, как она делает то, что делает. Это явно революционная технология. И у нее явно будет много последствий. Я полагаю, что они не будут следовать традиционным паттернам. Не будет такого, что работники с высшим образованием будут преуспевать, а те, кто его не имеет, — проигрывать. Не обязательно труд окажется противопоставлен капиталу. Некоторые виды труда и некоторые виды капитала будут заменены, а другие — нет.

Я надеюсь, что мы наконец увидим реальный прогресс в уровне жизни. Правда в том, что последние 20 лет, с их смартфонами и прочими эффектными технологиями, на самом деле оказались разочарованием с точки зрения роста и уровня жизни. Технологии, по крайней мере в доступных нам измерениях, не оправдали ожиданий — возможно, искусственный интеллект оправдает.

Но кроме того, что Скайнет (вымышленный суперкомпьютер в медиафраншизе «Терминатор». — РБК) нас всех убьет, я опасаюсь, что произойдут действительно большие потрясения».

Зейнеп Тюфекчи, профессор социологии и общественных отношений Принстонского университета: «Генеративный ИИ — мощная и прорывная технология, но она работает не так, как человеческий интеллект. В краткосрочном периоде я ожидаю нарушения экономических функций повсюду. Что произойдет, когда фотографии и видео больше не будут считаться доказательством [в силу того, что они могли быть сгенерированы ИИ]? Один из возможных вариантов — правительство скажет: «Только наши камеры имеют силу в суде». Если вы засняли полицейского, совершившего правонарушение, это не будет считаться доказательством, потому что как узнать, не был ли это ИИ?

Как должна работать страховая индустрия? Станут ли страховые посылать человека на каждый страховой случай, потому что больше не могут доверять фото?

<...> Эссе, заявления о приеме на работу, сопроводительные письма. Что произойдет, когда сопроводительное письмо больше не будет сигналом интереса соискателя, потому что оно создано ИИ? Миллион человек теперь могут написать очень убедительное сопроводительное письмо. Работодатели пытаются использовать ИИ, чтобы отфильтровывать такие вещи. Возникает «гонка вооружений». <...> И вот что произойдет: компании будут нанимать людей из своих личных нетворков — и будут искать выпускников Лиги плюща (объединение старейших американских университетов. — РБК). Когда механизм контроля нарушается, люди восстанавливают его любым возможным способом.

Это будет происходить в одной области за другой именно потому, что технология ИИ не на пути к AGI, это не форма человеческого интеллекта, но это мощная технология. Мы увидим кризис задолго до того, как получим ответы на важные вопросы [о влиянии на рынок труда, уровень жизни и т.д.]».

Даниэль Ли, профессор менеджмента и технологий MIT: «Многие модели искусственного интеллекта учатся на примерах человеческой деятельности. Представьте себе врача, который хорошо ставит диагнозы. Если вы наблюдаете, как этот врач ставит множество диагнозов, у вас есть набор данных, на котором модель может обучаться работать, как этот врач. В некотором смысле моя надежда на ИИ заключается в том, что навыки этого врача можно будет перенести в систему ИИ. И пациенты в сельской местности, в других странах получат доступ к этим знаниям и опыту. Таким образом, ИИ преодолевает человеческие ограничения.

Меня беспокоит, что это очень неравное отношение к знаниям. Вклад одних людей будет гораздо ценнее, чем вклад других. И я опасаюсь, что ИИ, применяемый таким образом, подтолкнет нас еще сильнее к «экономике суперзвезд», где некоторые люди, некоторые компании получают большую часть прибыли, а другие остаются не у дел».

Тюфекчи: «Где ИИ работает? Например, agentic coding (программирование, где ИИ-агенты сами пишут и модифицируют код. — РБК) реально расширяет наши возможности. Написание кода — верифицируемая область: можно проверить, работает ли код. Но посмотрите на любую область, где в случае провала наступает ответственность — будь то медицина или юриспруденция. <...> Он проводит отличный юридический анализ, а затем «придумывает» семь цитат. Даже если у вас самые точные данные, ИИ совершит неожиданную ошибку, которую трудно обнаружить и которая весьма вероятна из-за того, как эта технология устроена. Поэтому за пределами верифицируемых областей она широко не применяется.

Что же тогда ИИ делает хорошо? ИИ может разговаривать, как человек, используя язык. Мне не верится, что мы так быстро к этому привыкли. Это единственное, что было у людей и чего не было ни у одного животного. Признак человечности. Теперь у нас есть чат-боты, которые могут общаться с людьми и, по целому ряду причин, запрограммированы быть с ними вежливыми, льстить им и проявлять к ним большое терпение.

Уже сейчас у ChatGPT 800 миллионов ежедневных пользователей. Вероятно, миллиарды людей будут использовать его каждый день, чтобы задавать вопросы. Вы спросите «Что мне купить?» — вы получите ответ. Но когда вы спросите, например, об иммиграционной политике, он тоже ответит. Как социолог, я считаю, что это невероятная сила, о которой нам следует беспокоиться».

КТО ИЗ РАБОТНИКОВ В ЗОНЕ РИСКА

Аджемоглу: «Модели развиваются быстрее, чем кто-либо из нас мог предсказать пять-шесть лет назад. Гораздо медленнее идет создание полезных приложений на их основе, за исключением чат-ботов. Есть ряд примеров, когда в контролируемых ситуациях эти модели работают довольно хорошо — такие как программирование и радиология. Но когда вы переносите их «в дикие условия» и реальные компании и сотрудники работают с ними, дело усложняется, потому что у них есть ограничения. Часть этих ограничений заключается в том, что они не могут выполнять все задачи, которые влечет за собой даже простая профессия. Им необходимо взаимодействовать с человеческими работниками, и это не всегда идет гладко. Радиологи не понимают, что делает ИИ, поэтому у них возникают трудности. Программисты должны отлаживать то, что делает ChatGPT.

Поэтому я бы оценил ситуацию так: пока мы не видим особого влияния ИИ, хотя есть некоторые новые исследования, которые говорят о том, что набор сотрудников начального уровня на позиции, связанные с программированием, замедлился. Думаю, что следующие пять лет все еще будут периодом «родовых мук».

А что будет после этого, предсказать очень сложно».

Ли: «Представьте себе хирурга. Разумно предположить, что хирургов в ближайшее время не заменят роботы с ИИ, просто потому, что физическая сноровка роботов — это проблема. Но можно вообразить мир, в котором используется дополненная реальность и гарнитура подсказывает хирургу, где сделать разрез, прощупать, быть осторожным. В некотором смысле суждение и навыки, необходимые для выполнения этой работы, теперь принадлежат машине, а хирург — своего рода набор твердых рук, приставленных к ней. Подобное можно увидеть на складах, где гарнитуры говорят работникам, куда идти и куда тянуться. Это пример того, как высококвалифицированная работа и менее квалифицированная работа сталкиваются со схожими последствиями ИИ.

Можно вспомнить консалтинг. ИИ хорош в создании слайдов и проведении финансового анализа. Он может помочь в разработке стратегии. Что остается, если убрать некоторые из этих задач? Работа с клиентами: как привлечь клиентов, как убедить их принять план. Мы говорим не столько о снижении или повышении квалификации, сколько о переквалификации, при которой аналитические навыки, возможно, становятся несколько менее важными, а значимость социальных навыков растет. И возникают победители и проигравшие».

Кругман: «Если задаться вопросом, какие профессии могут быть заменены, то некоторые из них — высокооплачиваемые, требующие высокой квалификации. Это уже видно на примере переводчиков: там произошло значительное сокращение.

Люди предсказывали апокалипсис из-за автоматизации еще с 1930-х годов. Но пока этого не произошло. Исторический пример: реальные заработные платы в Великобритании в течение первых 40 лет промышленной революции находились в стагнации, потому что технология в тот период была ориентирована на капитал [материальные ресурсы для производства товаров и услуг], а не на труд. И несмотря на беспрецедентный экономический рост того периода, ничто из этого не досталось рабочим. Мы можем оказаться и в еще худшем положении, но пока мы этого не знаем».

Аджемоглу: «Было немало периодов, когда технологии уничтожали множество рабочих мест, а создание новых рабочих мест шло недостаточно быстро. Во время промышленной революции в Великобритании заработная плата фактически не росла не 40 лет, а 85, 90, а может быть, и 100 лет. В некоторых секторах это имело чрезвычайно негативные последствия. Так, заработная плата ткачей в реальном выражении упала на две трети и так и не восстановилась.

Появление роботов, машин с программным управлением и других передовых промышленных инструментов имело аналогичные последствия.

Учитывая темпы развития ИИ, я не думаю, что он приведет к массовой безработице. Но было бы глупо полагать, что, если ИИ сможет более - менее успешно пойти по пути автоматизации, где-то еще появится достаточное количество рабочих мест. Новые рабочие места создаются, когда компании запускают новые товары и услуги или внедряют новые технологии, дополняющие работу людей. Поэтому я бы беспокоился о рабочих местах, уничтоженных ИИ, даже если я абсолютно уверен, что в ближайшие 5–10 лет массовой безработицы не будет».

Ли: «В эту самую секунду главная технологическая тенденция на рабочем месте не ИИ, а наблюдение за сотрудниками. Если вы работаете в офисе, то ваш экран, приложения, электронная почта, чаты записываются. Если на складе ваше местоположение может отслеживаться, у вас может быть носимое устройство, которое фиксирует движения. Во многом это связано с мониторингом, безопасностью и комплаенсом. Но побочный эффект — огромный объем данных о том, как именно люди выполняют свою работу, который можно использовать для обучения моделей ИИ.

Успешный кейс использования ИИ — обслуживание клиентов. Эти модели были обучены благодаря тому, что сотрудников поддержки записывали для обеспечения качества. Это плюс для производительности. Модели ИИ учатся на примере лучших сотрудников. Навыки сохраняются в моделях, а затем могут быть переданы сотрудникам, которые еще не так хорошо освоили работу. Но это проблематично в том смысле, что высококвалифицированные работники, чьи данные использовались, не получили за это вознаграждения. Более того, они сами сделали себя немного более ненужными в процессе».

ГРЯДЕТ ЛИ НОВЫЙ ПУЗЫРЬ ДОТКОМОВ

Кругман: «Технологические компании явно переоценивают свои возможности. Я смотрю на ажиотаж, на то, как люди говорят об ИИ, как себя ведут. И это очень напоминает мне пузырь доткомов 1990-х годов. Все считают, что должны заниматься ИИ. Многие компании говорят сотрудникам, что те должны использовать ИИ, а сотрудники признаются, что тратят лишнее время, чтобы попытаться найти то, что удовлетворит руководство.

Еще несколько месяцев назад у нас были устоявшиеся технологические гиганты, Alphabet и Meta (признана в России экстремистской организацией и запрещена. — РБК), которые в основном использовали нераспределенную прибыль и свободный денежный поток для оплаты этих проектов. Теперь они привлекают огромные займы, чтобы оплатить дата-центры, и это тревожный сигнал».

Ли: «Что касается компаний, я наблюдаю массу FOMO (fear of missing out) — страха упустить что-то важное. Я думаю, что производительность будет низкой по следующей причине: представьте, что в вашей компании завтра появляются 100 очень умных парней. Представим, что эти 100 — настоящие гении, гораздо умнее всех нас. Станет ли компания более продуктивной на следующий день? Для многих компаний ответ — нет. Потому что, даже если у вас есть такие гении, вам нужно объяснять им, что делать. Вы должны дать им примеры того, как выглядит хорошая работа и как выглядит плохая. Вы должны рассказать им про процессы в компании. И мой первый совет компаниям — инвестировать в инфраструктуру данных, потому что инфраструктура данных — это то, что дает моделям ИИ примеры того, как выглядят хорошая и плохая работа.

Второй момент, даже более важный, — понимание, что эти гениальные парни приходят во все компании, включая ваших конкурентов. Если вы используете одни и те же модели ИИ для выполнения одних и тех же задач, вы в конечном итоге превратитесь в обычный товар. Поэтому нужно думать о том, как эти инструменты могут помочь вам делать что-то уникальное и лучше».

Читать в оригинале

Подпишись прямо сейчас