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

ЧТО БЕСПОКОИТ ЭКОНОМИСТОВ

Дарон Аджемоглу, профессор

экономики MIT, лауреат Но-

белевской премии по эконо-

мике 2024 года: «Нынешний

ажиотаж по поводу общего

искусственного интеллекта

(artificial general intelligence,

AGI; идея искусственного ин-

теллекта, который догонит или

даже опередит человеческий

в выполнении когнитивных

задач. — РБК) — это програм-

ма автоматизации, посколь-

ку эти модели становятся все

более похожими на челове-

ка. Если они действитель-

но 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 истинно-

го AGI: автоматизировать за-

дачи 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 ар-

хитектурой — то, что я называю

«ИИ, ориентированный на ра-

ботника».

Чтобы дополнить челове-

ческий разум, нужна соответ-

ствующая контексту, релевант-

ная и надежная информация

в режиме реального времени.

Представьте себе электрика.

Он должен обладать знания-

ми в области электротехники,

по крайней мере практической

информацией о видах электро-

оборудования, и опытом для

решения сложных задач. Боль-

шинство электриков недоста-

точно опытны, чтобы справ-

ляться с этим на экспертном

уровне. Теперь представьте,

что у вас есть инструмент, ко-

торый обучен на данных луч-

ших специалистов со всего

мира. Такой инструмент с руч-

ным и визуальным вводом дан-

ных может расширить воз-

можности электриков. Это

и есть «ИИ, ориентированный

на работника». Он не заменя-

ет 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, лау-

реат Нобелевской премии

по экономике 2008 года: «Ка-

жется, Ноа Смит (колумнист,

экономический блогер. — РБК)

сказал, что технология ИИ по-

хожа на магию: мы не совсем

понимаем, как она работа-

ет; мы не знаем, как она де-

лает то, что делает. Это явно

революционная технология.

И у нее явно будет много по-

следствий. Я полагаю, что они

не будут следовать традици-

онным паттернам. Не будет та-

кого, что работники с высшим

образованием будут преуспе-

вать, а те, кто его не имеет, —

проигрывать. Не обязательно

труд окажется противопостав-

лен капиталу. Некоторые виды

труда и некоторые виды капи-

тала будут заменены, а дру-

гие — нет.

Я надеюсь, что мы нако-

нец увидим реальный про-

гресс в уровне жизни. Правда

в том, что последние 20 лет,

с их смартфонами и прочи-

ми эффектными технология-

ми, на самом деле оказались

разочарованием с точки зре-

ния роста и уровня жизни.

Технологии, по крайней мере

в доступных нам измерениях,

не оправдали ожиданий — воз-

можно, искусственный интел-

лект оправдает.

Но кроме того, что Скайнет

(вымышленный суперкомпью-

тер в медиафраншизе «Терми-

натор». — РБК) нас всех убьет,

я опасаюсь, что произойдут

действительно большие потря-

сения».

Зейнеп Тюфекчи, профессор

социологии и общественных

отношений Принстонского

университета: «Генератив-

ный ИИ — мощная и прорыв-

ная технология, но она рабо-

тает не так, как человеческий

интеллект. В краткосрочном

периоде я ожидаю нарушения

экономических функций по-

всюду. Что произойдет, когда

фотографии и видео больше

не будут считаться доказатель-

ством [в силу того, что они

могли быть сгенерированы

ИИ]? Один из возможных вари-

антов — 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 стра-

ховая индустрия? Станут

ли страховые посылать че-

ловека на каждый страхо-

вой случай, потому что боль-

ше не могут доверять фото?

<...> Эссе, заявления о прие-

ме на работу, сопроводитель-

ные письма. Что произойдет,

когда сопроводительное пись-

мо больше не будет сигналом

интереса соискателя, потому

что оно создано ИИ? Миллион

человек теперь могут написать

очень убедительное сопрово-

дительное письмо. Работода-

тели пытаются использовать

ИИ, чтобы отфильтровывать

такие вещи. Возникает «гонка

вооружений». <...> И вот что

произойдет: компании будут

нанимать людей из своих лич-

ных нетворков — и будут ис-

кать выпускников Лиги плюща

(объединение старейших

американских университе-

тов. — РБК). Когда механизм

контроля нарушается, люди

восстанавливают его любым

возможным способом.

Это будет происходить

в одной области за другой

именно потому, что техноло-

гия ИИ не на пути к AGI, это

не форма человеческого ин-

теллекта, но это мощная тех-

нология. Мы увидим кризис

задолго до того, как получим

ответы на важные вопросы [о

влиянии на рынок труда, уро-

вень жизни и т.д.]».

Даниэль Ли, профессор

менеджмента и технологий

MIT: «Многие модели искус-

ственного интеллекта учат-

ся на примерах человеческой

деятельности. Представьте

себе врача, который хорошо

ставит диагнозы. Если вы на-

блюдаете, как этот врач ставит

множество диагнозов, у вас

есть набор данных, на кото-

ром модель может обучаться

работать, как этот врач. В не-

котором смысле моя наде-

жда 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 знани-

ям и опыту. Таким образом,

ИИ преодолевает человече-

ские 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 супер-

звезд», где некоторые люди,

некоторые компании получают

большую часть прибыли, а дру-

гие остаются не у дел».

Тюфекчи: «Где ИИ работа-

ет? Например, agentic coding

(программирование, где

ИИ-агенты сами пишут и моди-

фицируют код. — РБК) реально

расширяет наши возможности.

Написание кода — верифици-

руемая область: можно прове-

рить, работает ли код. Но по-

смотрите на любую область,

где в случае провала насту-

пает ответственность — будь

то медицина или юриспру-

денция. <...> Он проводит от-

личный 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. Поэто-

му за пределами верифици-

руемых областей она широко

не применяется.

Что же тогда ИИ делает хо-

рошо? ИИ может разгова-

ривать, как человек, исполь-

зуя язык. Мне не верится, что

мы так быстро к этому при-

выкли. Это единственное, что

было у людей и чего не было

ни у одного животного. При-

знак человечности. Теперь

у нас есть чат-боты, которые

могут общаться с людьми и,

по целому ряду причин, запро-

граммированы быть с ними

вежливыми, льстить им и про-

являть к ним большое терпе-

ние.

Уже сейчас у ChatGPT

800 миллионов ежедневных

пользователей. Вероятно, мил-

лиарды людей будут исполь-

зовать его каждый день, чтобы

задавать вопросы. Вы спро-

сите «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 разви-

ваются быстрее, чем кто-ли-

бо из нас мог предсказать

пять-шесть лет назад. Гораз-

до медленнее идет создание

полезных приложений на их

основе, за исключением чат-

ботов. Есть ряд примеров,

когда в контролируемых си-

туациях эти модели работа-

ют довольно хорошо — такие

как программирование и ра-

диология. Но когда вы пере-

носите их «в дикие условия»

и реальные компании и со-

трудники работают с ними,

дело усложняется, потому что

у них есть ограничения. Часть

этих ограничений заключает-

ся в том, что они не могут вы-

полнять все задачи, которые

влечет за собой даже простая

профессия. Им необходимо

взаимодействовать с челове-

ческими работниками, и это

не всегда идет гладко. Радио-

логи не понимают, что делает

ИИ, поэтому у них возникают

трудности. Программисты дол-

жны отлаживать то, что делает

ChatGPT.

Поэтому я бы оценил си-

туацию так: пока мы не видим

особого влияния ИИ, хотя есть

некоторые новые исследова-

ния, которые говорят о том,

что набор сотрудников началь-

ного уровня на позиции, свя-

занные с программированием,

замедлился. Думаю, что сле-

дующие пять лет все еще будут

периодом «родовых мук».

А что будет после этого, пред-

сказать очень сложно».

Ли: «Представьте себе хи-

рурга. Разумно предполо-

жить, что хирургов в ближай-

шее время не заменят роботы

с ИИ, просто потому, что физи-

ческая сноровка роботов — это

проблема. Но можно вообра-

зить мир, в котором использу-

ется дополненная реальность

и гарнитура подсказывает

хирургу, где сделать разрез,

прощупать, быть осторожным.

В некотором смысле сужде-

ние и навыки, необходимые

для выполнения этой работы,

теперь принадлежат машине,

а хирург — своего рода набор

твердых рук, приставленных

к ней. Подобное можно уви-

деть на складах, где гарниту-

ры говорят работникам, куда

идти и куда тянуться. Это при-

мер того, как высококвалифи-

цированная работа и менее

квалифицированная работа

сталкиваются со схожими по-

следствиями ИИ.

Можно вспомнить консал-

тинг. ИИ хорош в создании

слайдов и проведении финан-

сового анализа. Он может по-

мочь в разработке стратегии.

Что остается, если убрать не-

которые из этих задач? Работа

с клиентами: как привлечь кли-

ентов, как убедить их принять

план. Мы говорим не столько

о снижении или повышении

квалификации, сколько о пе-

реквалификации, при которой

аналитические навыки, воз-

можно, становятся несколь-

ко менее важными, а значи-

мость социальных навыков

растет. И возникают победите-

ли и проигравшие».

Кругман: «Если задаться

вопросом, какие профессии

могут быть заменены, то неко-

торые из них — высокооплачи-

ваемые, требующие высокой

квалификации. Это уже видно

на примере переводчиков: там

произошло значительное со-

кращение.

Люди предсказывали апока-

липсис из-за автоматизации

еще с 1930-х годов. Но пока

этого не произошло. Исто-

рический пример: реальные

заработные платы в Велико-

британии в течение первых

40 лет промышленной рево-

люции находились в стагна-

ции, потому что технология

в тот период была ориентиро-

вана на капитал [материаль-

ные ресурсы для производства

товаров и услуг], а не на труд.

И несмотря на беспрецедент-

ный экономический рост того

периода, ничто из этого не до-

сталось рабочим. Мы можем

оказаться и в еще худшем по-

ложении, но пока мы этого

не знаем».

Аджемоглу: «Было немало

периодов, когда технологии

уничтожали множество рабо-

чих мест, а создание новых ра-

бочих мест шло недостаточно

быстро. Во время промышлен-

ной революции в Великобрита-

нии заработная плата факти-

чески не росла не 40 лет, а 85,

90, а может быть, и 100 лет.

В некоторых секторах это

имело чрезвычайно негатив-

ные последствия. Так, заработ-

ная плата ткачей в реальном

выражении упала на две трети

и так и не восстановилась.

Появление роботов, машин

с программным управлением

и других передовых промыш-

ленных инструментов имело

аналогичные последствия.

Учитывая темпы развития

ИИ, я не думаю, что он приве-

дет к массовой безработице.

Но было бы глупо полагать,

что, если ИИ сможет более-

менее успешно пойти по пути

автоматизации, где-то еще по-

явится достаточное количе-

ство рабочих мест. Новые ра-

бочие места создаются, когда

компании запускают новые

товары и услуги или внедряют

новые технологии, дополняю-

щие работу людей. Поэтому

я бы беспокоился о рабочих

местах, уничтоженных ИИ,

даже если я абсолютно уверен,

что в ближайшие 5–10 лет мас-

совой безработицы не будет».

Ли: «В эту самую секун-

ду главная технологическая

тенденция на рабочем месте

не ИИ, а наблюдение за со-

трудниками. Если вы рабо-

таете в офисе, то ваш экран,

приложения, электронная

почта, чаты записываются.

Если на складе ваше местопо-

ложение может отслеживать-

ся, у вас может быть носимое

устройство, которое фикси-

рует движения. Во многом это

связано с мониторингом, без-

опасностью и комплаенсом.

Но побочный эффект — огром-

ный объем данных о том, как

именно люди выполняют свою

работу, который можно ис-

пользовать для обучения моде-

лей ИИ.

Успешный кейс использова-

ния ИИ — обслуживание клиен-

тов. Эти модели были обучены

благодаря тому, что сотруд-

ников поддержки записывали

для обеспечения качества. Это

плюс для производительности.

Модели ИИ учатся на приме-

ре лучших сотрудников. На-

выки сохраняются в моделях,

а затем могут быть переда-

ны сотрудникам, которые еще

не так хорошо освоили работу.

Но это проблематично в том

смысле, что высококвалифи-

цированные работники, чьи

данные использовались, не по-

лучили за это вознаграждения.

Более того, они сами сделали

себя немного более ненужны-

ми в процессе».

ГРЯДЕТ ЛИ НОВЫЙ ПУЗЫРЬ

ДОТКОМОВ

Кругман: «Технологические

компании явно переоценивают

свои возможности. Я смотрю

на ажиотаж, на то, как люди го-

ворят об ИИ, как себя ведут.

И это очень напоминает мне

пузырь доткомов 1990-х годов.

Все считают, что должны за-

ниматься ИИ. Многие компа-

нии говорят сотрудникам, что

те должны использовать ИИ,

а сотрудники признаются, что

тратят лишнее время, чтобы

попытаться найти то, что удо-

влетворит руководство.

Еще несколько месяцев назад

у нас были устоявшиеся техно-

логические гиганты, Alphabet

и Meta (признана в России

экстремистской организаци-

ей и запрещена. — РБК), кото-

рые в основном использовали

нераспределенную прибыль

и свободный денежный поток

для оплаты этих проектов. Те-

перь они привлекают огромные

займы, чтобы оплатить дата-

центры, и это тревожный сиг-

нал».

Ли: «Что касается компаний,

я наблюдаю массу FOMO (fear

of missing out) — страха упу-

стить что-то важное. Я думаю,

что производительность будет

низкой по следующей причи-

не: представьте, что в вашей

компании завтра появляются

100 очень умных парней. Пред-

ставим, что эти 100 — настоя-

щие 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 при-

меры того, как выглядит хо-

рошая работа и как выглядит

плохая. Вы должны рассказать

им про процессы в компании.

И мой первый совет компани-

ям — инвестировать в инфра-

структуру данных, потому что

инфраструктура данных — это

то, что дает моделям ИИ при-

меры того, как выглядят хоро-

шая и плохая работа.

Второй момент, даже более

важный, — понимание, что

эти гениальные парни прихо-

дят во все компании, включая

ваших конкурентов. Если вы ис-

пользуете 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 по-

мочь вам делать что-то уникаль-

ное и лучше». $