“Кому-то придется пойти на жертвы ради будущих поколений”

Появление ИИ стало историческим вызовом для мирового рынка труда. Десятки миллионов белых воротничков, потративших годы на освоение сложных интеллектуальных профессий, внезапно оказались в уязвимом положении — теперь их будущее зависит от того, как быстро работодатель научится делегировать их задачи алгоритмам. Нарратив, в котором ИИ обесценивает человеческий капитал, заставляет нервничать специалистов по всему миру. Насколько обоснованны эти страхи? Кто первым пострадает из-за экспансии ИИ? И что делать детям в эпоху, когда технологии учатся заменять людей? Обо всем этом The Bell поговорил с Паскуалем Рестрепо — одним из ведущих мировых экономистов, изучающих влияние ИИ на экономику и рынок труда, соавтором нобелевского лауреата по экономике Дарона Аджемоглу и членом экономического экспертного совета компании Anthropic.

— Мы долго согласовывали это интервью, потому что у вас совсем недавно родился ребенок. Я тоже отец и не могу не спросить. Нашим детям, когда они будут выходить на рынок труда, придется гораздо сложнее, чем нам, — уже сейчас более трети молодых работников в мире заняты в профессиях, чьи задачи средне или сильно подвержены изменениям из-за ИИ. Получается опасная ситуация: корпорациям теперь выгоднее использовать алгоритмы для базовых задач, чем нанимать и тренировать специалистов начального уровня. Как наши дети смогут планировать свою будущую карьеру?

— Совершенно верно. Вероятно, нас ждет переходный период, который будет очень неопределенным для молодых, тех, кто закончит университет в ближайшие четыре-пять лет. Карьерные пути, возможно, станут менее традиционными, чем раньше, потому что рынок труда определенно изменится, после чего будет период адаптации.

С другой стороны, если вы спросите меня о моей маленькой дочери, которая только что родилась, то она выйдет на рынок труда через 20 лет. Вероятно, к тому времени рынки труда будут играть все меньшую роль в нашей жизни, и в ее жизни в частности, и для нее это не будет такой уж большой проблемой. Думаю, что к тому моменту, если ИИ будет достаточно хорош, чтобы лишить многих людей работы, он также будет достаточно хорош, чтобы делать многое за нас. Это важный принцип.

Сам факт того, что ИИ способен заменить такое множество людей, говорит о его колоссальном потенциале. И здесь нужно экстраполировать этот тренд: если ИИ умеет решать столь сложные задачи, значит, он создаст для нас огромный объем нового богатства. Вероятно, у нас появится ИИ, способный самостоятельно генерировать новые идеи. А значит, глобально мир станет намного богаче. Это будет мир, где традиционная работа, скорее всего, перестанет быть главным механизмом распределения доходов и нам как обществу придется искать новые решения. Но, если мы все сделаем правильно, в конечном счете это будет мир, в котором у наших детей окажется несравнимо больше возможностей, чем было у нашего поколения.

— Звучит оптимистично.

— Я в целом оптимист. Вызовы, связанные с ИИ, есть. Но если ИИ станет тем, чем, как мы думаем, он может стать, то в конечном итоге его возможности перевесят негативные моменты. Конечно, все будет зависеть от того, как мы сами это реализуем.

— Реальное внедрение ИИ компаниями продолжает идти медленно. Если алгоритмы так эффективны, то что сдерживает бизнес? Что мешает компаниям агрессивно внедрять ИИ, сокращать расходы на персонал и резко повышать производительность прямо сейчас?

— Сейчас развитие ИИ находится на стадии, которую можно описать концепцией рваной границы (jagged frontier — популярный термин для описания неравномерных возможностей ИИ. — The Bell). Это значит, что с одними задачами алгоритмы справляются хорошо, с другими — феноменально, а в третьих пока абсолютно беспомощны.

Именно поэтому в краткосрочной перспективе трудно представить, что ИИ моментально внедрят в каждой компании и он массово уничтожит рабочие места. Пока он способен безупречно выполнять лишь узкий срез задач. ИИ скорее способен провоцировать на рынке труда локальные шоки на коротком горизонте. Точечно будут исчезать те позиции, где алгоритм способен полностью автоматизировать ключевой функционал. Но останется масса других профессий, где ИИ сможет взять на себя лишь периферийные, рутинные задачи — и это, напротив, сыграет работникам на руку.

В долгосрочной перспективе картина, конечно, изменится. Мы ожидаем, что ИИ преодолеет нынешние ограничения и станет хорош во всем. И вот тогда мы сможем обсудить, что будет дальше. Но моя интуиция подсказывает, что этот глобальный сценарий далеко не так пессимистичен для людей, как мы привыкли думать.

— Нынешняя ситуация сейчас напоминает парадокс Роберта Солоу из 1980-х. Он тогда писал, что наступление эры компьютеров можно увидеть где угодно, кроме как в данных по производительности. Но сейчас представить работу и жизнь без компьютера просто невозможно. С ИИ будет так же?

— Да. ИИ начнет кардинально менять отдельные ниши экономики. Если вы не будете заняты в них, вы можете даже не заметить происходящего. Но в один прекрасный день применение ИИ станет тотальным. Как говорится, сначала изменения происходят постепенно, а затем — внезапно. Сначала то тут, то там отдельные компании начнут активно внедрять ИИ: кто-то в масштабах всего бизнеса, кто-то — для решения узких задач. Но моментального и повсеместного проникновения технологии не случится. Во-первых, из-за той самой рваной границы возможностей, а во-вторых, потому что бизнесу еще предстоит научиться применять ИИ. Пока что искусственный интеллект — это, по сути, голая вычислительная мощь, и мы только пытаемся понять, как извлекать из нее реальную коммерческую выгоду. Это нетривиальная задача, она требует времени, так что нас ждет долгий период экспериментов.

Именно поэтому в моменте мы, скорее всего, не увидим взрывного роста ВВП или TFP (совокупная факторная производительность, отражающая способность экономики производить больше продукции из того же объема ресурсов за счет технологий. — The Bell). Наиболее уязвимые работники будут постепенно вытесняться с рынка, а потом, в какой-то момент, ИИ окажется просто повсюду. И мы будем удивляться: “Как мы вообще могли сомневаться в значимости этой технологии? Теперь она на каждом шагу”.

— Но у ИИ есть ограничения. Макроэкономические модели, объясняющие, как ИИ меняет экономику, строятся на фундаментальном условии доступности вычислительных ресурсов. Но на практике мы уже наблюдаем дефицит чипов, который привел к росту цен на потребительскую электронику. Может ли дефицит мощностей установить потолок для потенциального экономического роста, связанного с ИИ, или он будет преодолен?

— ИИ — это технология, которая преобразует вычислительные мощности (а по сути, электроэнергию) в полезные услуги, знания, продукты и реальный труд. Но это значит, что и объем задач, которые способен взять на себя ИИ, упирается в доступные нам вычислительные мощности. А заодно — в количество энергии, которую мы можем на них направить. Людям кажется, что стоит создать ИИ — он тут же захватит весь рынок труда и возьмет на себя все экономические функции, но именно из-за этих ограничений этого не происходит.

В переходный период дефицит вычислительных мощностей станет главным сдерживающим фактором. Это видно уже сейчас. Мы привыкли относиться к вычислительным мощностям как к неисчерпаемому ресурсу, поэтому во многих расчетах их стоимость даже не учитывалась, как будто они бесконечны. Но мощности, которые современные ИИ-модели потребляют на этапе инференса (процесс, при котором модель после обучения начинает использовать данные для составления прогнозов или принятия решений. — The Bell), настолько колоссальны, что мы уже уперлись в ограничения. Безусловно, речь не идет о жестком пределе, поскольку со временем мы можем наращивать совокупный годовой объем вычислений. Исторически эти мощности также росли по экспоненте. Но это означает принципиальный сдвиг: в будущем темпы экономического роста будут напрямую зависеть от скорости расширения нашей вычислительной инфраструктуры. Если объем мощностей, доступных для инференса, будет увеличиваться на 10% в год, именно этот показатель станет естественным потолком для роста всей экономики. Ведь, даже если мы переложим на ИИ абсолютно все задачи, ему все равно потребуются вычислительные мощности.

И здесь возникает еще один важный нюанс, который возвращает нас к разговору о шоках на рынке труда. Сейчас алгоритмы и практическая ценность ИИ развиваются гораздо быстрее, чем доступная нам вычислительная база. Возникает дисбаланс: спрос на инфраструктуру опережает предложение. В результате стоимость вычислений растет, и экономика сталкивается с классической задачей — как распределять этот дефицитный ресурс. В переходный период мы можем столкнуться с парадоксальной ситуацией. Допустим, у нас уже есть ИИ, способный самостоятельно проводить экономические исследования и автоматизировать всю мою работу от начала до конца. Но себестоимость таких операций, выраженная в токенах или флопсах (единица измерения производительности вычислительных систем. — The Bell), будет настолько высока, что бизнесу будет рациональнее оставить на этой позиции меня. А дорогие вычислительные мощности направить туда, где без ИИ обойтись невозможно.

Представьте: у нас появляются алгоритмы, способные найти лекарство от рака или решить проблему термоядерного синтеза. Это задачи колоссальной ценности. Но объем мощностей у нас конечен. Как вы их распределите? Вы не станете тратить их на то, чтобы заменить профессора экономики — для этой работы и так хватает компетентных людей. Вы направите ресурс туда, где людей как раз не хватает. Именно это и защитит меня от вытеснения ИИ на какое-то время: огромный спрос на токены будет формироваться со стороны тех сфер, где возможности ИИ уникальны и не могут быть воспроизведены человеком.

 

 

 

 

— А сможет ли в итоге предложение вычислительных мощностей адаптироваться к спросу?

— В конечном итоге так и произойдет. Предложение вычислительных мощностей будет расти, расти и расти — экспоненциально, но постепенно. Это не взрывной процесс. В конце концов мы достигнем порога рентабельности, когда компании скажут: “Ладно, вот теперь пора заменить Паскуаля ИИ, потому что у нас появился солидный запас мощностей”. Мы неизбежно придем к этой точке. Думаю, мы достигнем уровня, когда делегировать ИИ практически все станет экономически выгодно. Но это может случиться еще очень нескоро. И не потому, что искусственный интеллект с чем-то не справится, а просто потому, что нам не хватит вычислительных мощностей, чтобы такой шаг экономически оправдать.

— Выходит, компаниям еще долго придется выбирать что-то одно вместо другого. Они не смогут использовать ИИ для всего и сразу.

— Разумеется. Этому ведь и учит нас экономика, верно? Ресурсы конечны, и нужно решать, как их распределять. У вычислительных мощностей всегда есть альтернативная стоимость: я могу автоматизировать работу Паскуаля, но тогда упущу возможность направить этот же ресурс на поиск лекарства от рака. Эти решения будет принимать рынок. Даже государства смогут вмешиваться, чтобы расставлять свои приоритеты.

В ближайшие годы вопрос о том, как распределять растущий объем вычислительных мощностей, станет ключевым. Они превратятся в базовый, фундаментальный ресурс экономики. В прошлом таким ресурсом были люди. Теперь им станет ИИ-инфраструктура, и компании будут задаваться вопросом: пустить эти мощности на исследования и разработки или на автоматизацию всего бэк-офиса? И на каком-то этапе они решат: “Давайте отдадим их под R&D. Не будем тратить ресурс на задачи, с которыми прекрасно справляются люди”.

— Если вычислительные мощности станут главным пределом для роста, означает ли это, что главными бенефициарами экономического роста на базе ИИ будут производители чипов, владельцы дата-центров, энергетические компании и технологические корпорации? А обычные работники останутся ни с чем?

— Вычислительные мощности будут становиться главным узким местом экономики и главным фактором ее роста, а это значит, что и львиная доля создаваемого дохода будет доставаться производителям этих мощностей, потому что их цена будет постоянно расти.

Но зарплаты работников не упадут до нуля. Вполне возможно, они продолжат расти и будут выше, чем сегодня. Но доля вычислительных мощностей в экономическом выпуске будет расти, а доля труда — снижаться, и в конечном итоге она составит исчезающе малую долю экономического выпуска. При этом в абсолютном выражении зарплаты к тому времени могут быть выше сегодняшних (подробнее об этом Рестрепо пишет в этом исследовании. — The Bell).

Это звучит немного парадоксально, поэтому я объясню подробнее. Давайте представим мир, в котором компании решают: “Что ж, пора автоматизировать работу Паскуаля”. Что произойдет с моей зарплатой в этот момент? Многие интуитивно решат, что она станет равна нулю. Но это не так. Ведь я мог бы убедить компанию не увольнять меня, если снижу свою зарплату до стоимости вычислительных мощностей или систем ИИ, которые им пришлось бы использовать для выполнения моей работы.

— То есть понизить зарплату до стоимости токенов.

— Верно. Допустим, автоматизация моей работы стоит тысячу или, скажем, миллион токенов в год. А каждый токен стоит центов десять. Тогда миллион токенов обойдется в $100 000. Я мог бы пойти в свой университет и сказать им: “Смотрите, не платите за эту систему. Я снижу свою зарплату до $100 тысяч”. В этот момент университету не было бы никакой разницы, и они с таким же успехом могли бы оставить меня. Я мог бы скинуть и еще немного, чтобы сделать условия более привлекательными. А это означает, что моя зарплата в конечном итоге будет жестко привязана к стоимости миллиона токенов, необходимых для моей замены.

Тут люди думают: “Миллион токенов — это пустяк, они будут стоять очень мало”. Нет. Если ИИ может выполнять мою работу за миллион токенов, то, вероятно, он способен делать за это количество токенов и многое другое. Возможно, долларовая цена этого миллиона не покажется мне внушительной, но объем задач, которые он позволяет решить, будет колоссальным. Может быть, за этот миллион токенов я смогу получить полугодовой объем работы дантиста. Или работу психотерапевта за три месяца. Или провести исследование рака, на которое у ученого ушло бы два года. Поэтому правильнее оценивать этот миллион токенов не в долларах, а в том, что именно на них можно сделать. В мире, где ИИ умеет все, за мою зарплату, номинированную в токенах, я смогу купить огромное количество товаров и услуг. Ведь цены на все, если считать их в токенах, будут падать. Вот почему я и говорю, что даже в таком мире вы по-прежнему сможете работать, и вам будут платить, по сути, стоимость замещения ваших услуг в токенах. Все это может казаться контринтуитивным и трудным. Но, когда мы говорим, что ИИ вытесняет нас из профессии, мы лишь имеем в виду, что он радикально снижает себестоимость нашей работы. В то же время если одновременно с этим он снижает цены абсолютно на все в экономике, то глобально он делает нас богаче. В конечном счете мы просто можем позволить себе гораздо больше товаров и услуг при тех же самых трудозатратах.

К этому доводу есть два контраргумента. Первый звучит примерно так: “А что, если так будет только с экономистами?” То есть обесценивается исключительно труд экономистов, а цены на все остальное остаются высокими. В таком случае я остаюсь в глубоком минусе, потому что не получаю никакой выгоды от всеобщего удешевления. И да, в таком сценарии моя логика не работает. Выгоду от роста зарплат мы получаем именно тогда, когда ИИ умеет делать абсолютно все.

Вторая проблема возникнет, если шоки будут сконцентрированы в какой-то одной отрасли. И это критически важный момент, потому что именно это мы наблюдали в прошлом. Возьмем, к примеру, автоматизацию на производстве. Почему она так больно ударила по заводским рабочим? Потому что мы автоматизировали только их труд, а все остальное в экономике — нет. В итоге их долларовые зарплаты упали, но им по-прежнему приходилось платить за дорогое жилье, дорогую медицину и дорогое образование. Фундаментальное отличие ИИ может заключаться в следующем: ваша зарплата в долларах действительно может снизиться, но и долларовые цены абсолютно на все остальное тоже пойдут вниз, поскольку ИИ — это технология общего назначения.

— Все это будет работать, если зарплаты еще вообще будут. Исследовательская компания Citrini выдвинула теорию: по мере развития ИИ деньги могут перестать циркулировать в реальной экономике, из-за чего потребительский спрос рухнет. Ведь ИИ-агенты не получают денег и не ходят по магазинам. Насколько реалистичен этот сценарий?

— Я считаю этот сценарий абсолютно нереалистичным. Подобные рассуждения упускают из виду тот факт, что хоть сами ИИ-агенты ничего не потребляют, но они поглощают вычислительные мощности. А эту инфраструктуру создают корпорации, состоящие из людей. Доход корпораций перетекает их владельцам, а уж они-то этот доход потребляют. В нашей экономике собственниками могут быть только люди, и весь этот доход в итоге принадлежит им. Деньги неизбежно оседают в карманах обычных граждан — через пенсионные и паевые фонды. Да, часть достанется очень богатым инвесторам, вложившимся в эти ИИ-компании, но это все равно люди. И как только эти средства доходят до их карманов, они начинают их тратить.

Тут уместно вспомнить старую историю про Генри Форда. Когда он показывал свои заводы одному гостю, тот спросил: “Здорово, что вы смогли все это автоматизировать, но кто же теперь будет покупать ваши машины?” Ну, это глупо, потому что машины купят те, кто владеет этими роботами и заводским оборудованием. Более того, есть люди, которые это оборудование производят точно так же, как специалисты, разрабатывающие и выпускающие чипы. У них тоже будет доход. А значит, будет и совокупный спрос. Я совершенно не переживаю, что людям не на что будет покупать товары, потому что весь создаваемый доход все равно где-то аккумулируется.

Но что, если эти люди склонны много сберегать? Не проблема: процентные ставки просто скорректируются таким образом, чтобы стимулировать спрос и гарантировать потребление всех производимых товаров. Что-то такое [как в работе Citrini] действительно могло бы произойти, только если с монетарной политикой начали бы делать очень странные вещи — например, стали удерживать процентную ставку фиксированной в то время, как огромный объем этого дохода перетекает к людям с низкой предельной склонностью к потреблению.

— История знает примеры, когда рабочие буквально боролись против технологического прогресса — так делали луддиты в XIX веке. Они ломали ткацкие станки, опасаясь безработицы, но в итоге технологический прогресс хоть и вытеснял людей со старых рабочих мест, также создал много новых задач. Увидим ли мы то же самое с ИИ или луддиты наконец окажутся правы 200 лет спустя?

— Исторические данные показывают: в условиях своего времени луддиты, высококвалифицированные ткачи, были абсолютно правы. Тогда появился жаккардовый станок, который полностью автоматизировал весь функционал опытного мастера. Промышленная революция в конечном итоге привела к общему росту зарплат, но это произошло много десятилетий спустя. В экономической истории даже есть понятие “паузы Энгельса” — так называют период длиной почти в 60 лет, когда реальные доходы населения стагнировали. А когда зарплаты все-таки пошли вверх, выгодоприобретателями оказались совершенно другие люди. Бывшие мастера от процесса механизации не выиграли практически ничего.

Ткачи стали жертвами специфической ситуации: новая технология автоматизировала исключительно их труд и больше ничего. Их доходы рухнули, при этом они не получили никакой компенсации в виде снижения цен на остальные товары. Как социальная группа они, безусловно, оказались в глубоком минусе. Поэтому их протест был абсолютно рационален и экономически оправдан, даже несмотря на то, что в долгосрочной перспективе общество в целом оказалось в огромном выигрыше.

Я думаю, с ИИ этот сценарий будет повторяться снова и снова. Если моя профессиональная группа окажется первой, кого автоматизируют, я действительно могу пострадать. Мои доходы упадут, а удешевления всего остального я еще не почувствую. Но общество в целом от этого выиграет.

В этом и заключается главный вызов. В такие переходные периоды почти наверняка будут проигравшие, несмотря на общий коллективный выигрыш. Ключевой вопрос звучит так: как сделать так, чтобы проигравшие получили адекватную компенсацию? Как не допустить, чтобы они начали бунтовать против ИИ? Ведь, если эти люди объединятся и заблокируют полноценное внедрение искусственного интеллекта, в конечном итоге проиграем мы все.

 

 

 

 

— То есть нашему поколению придется пойти на жертвы ради будущих?

— Да, хотя речь идет не обо всех людях, а только о некоторых группах. Но как общество мы вполне способны самоорганизоваться и сказать: “Смотрите, совокупный доход экономики многократно возрастет. А значит, ничто не мешает нам перераспределить часть этой новой добавленной стоимости и сделать так, чтобы от внедрения ИИ в итоге выиграл каждый”. Если люди не могут получить свою долю богатства напрямую через рынок труда, мы можем обеспечить это косвенно — с помощью системы налогов и социальных трансфертов.

— Вы были одним из 200 экономистов и лидеров технологической отрасли, подписавших открытое письмо под названием We Must Act Now с призывом для мировых законодателей срочно подготовиться к последствиям стремительного развития ИИ. Если бы вы были на их месте, каков был бы ваш первый шаг?

— Первое, что я бы сделал, — это улучшил нашу инфраструктуру данных. Я считаю, что нам нужно гораздо лучше понимать, насколько глубоко ИИ проникает в экономику. Это возвращает нас к разговору о том, что недостаточно просто смотреть на статистику производительности: потребуется время, чтобы увидеть там реальный эффект от ИИ. Нам нужны иные источники данных, чтобы понимать, кто использует ИИ, в каких объемах, какие именно компании его внедряют, и эти данные должны поступать в режиме реального времени. Нам необходимо понимать, в каких именно сегментах экономики ИИ создает очаги трансформации (pockets of disruption). То есть нам нужно понимать: начинают ли, к примеру, компании в юридическом секторе массово автоматизировать работу помощников юристов? И мы хотим узнавать об этом ровно в тот момент, когда это начинается — например, чтобы своевременно подать сигнал университетам, чтобы те могли перестроить программы обучения. А также для того, чтобы мы могли начать думать, скажем, о мерах компенсации для всех действующих помощников юристов в этом секторе. Поэтому я уверен, что такая информация будет иметь критическое значение.

Второе, что я бы сделал, — укрепил систему социальной защиты в экономике. Главная проблема, связанная с переходом на ИИ, заключается в огромном уровне неопределенности. Ведь мы не знаем, чью профессию автоматизируют первой — возможно, мою? Поэтому все замерли в ожидании того, на что окажется способен ИИ, и это сродни подбрасыванию монетки. Если выпадет “решка”, то автоматизировать могут именно вашу работу. Неопределенность колоссальная, и в этом кроется главный вызов, который и вызывает у многих тревогу.

Как решить эту проблему? По сути, это вопрос страхования. Эту задачу можно решить, если государство выстроит систему компенсаций для тех, кто потратил кучу времени и ресурсов для получения профессии, но все равно оказался в очагах трансформации. Нужно создать систему трансфертов, работающую по принципу: “Смотрите, вы работали рентгенологом, потратили 20 лет на обучение, накопили огромный опыт. Поэтому мы не позволим вам просто пополнить ряды безработных; мы позаботимся о том, чтобы вы могли поддерживать достойный уровень потребления после того, как ИИ начнет внедряться повсеместно”.

И третий момент. Меня беспокоит вот что: то, что люди нервничают и переживают из-за ИИ, создает благодатную почву для политических решений, которые, на мой взгляд, не принесут пользы. Есть те, кто говорит: “Нам нужно прекратить строить дата-центры” — и все в таком духе. Я не думаю, что это правильный ответ со стороны государства. Повторюсь, дата-центры будут нужны ИИ для создания действительно полезных вещей. Если вы перестанете их строить, вы просто не сможете использовать все те блага, которые принесет с собой искусственный интеллект. Вместо этого вы, как законодатель, должны сказать: хорошо, давайте строить эти дата-центры, но давайте постараемся сделать так, чтобы эти вычислительные мощности использовались социально ответственным образом. Давайте, например, сделаем приоритетом использование вычислений в науке. В здравоохранении, в образовании. И этого можно достичь, скажем, за счет субсидирования тех вычислительных мощностей, которые направляются именно на эти цели.

— Где-то власти уже начали вмешиваться в развитие ИИ. Например, не так давно в США на какое-то время запретили выпуск модели Fable от Anthropic. Вам кажется, что это правильно? Какие еще механизмы контроля вы считаете эффективными, помимо тех, что вы уже описали? Прямые запреты со стороны чиновников, как это было сделано в США, или экономические рычаги — например, введение налогов на ИИ и автоматизацию, чтобы компаниям стало менее выгодно слишком быстро заменять людей машинами?

— Есть две причины, почему нас так беспокоит ИИ. Первая — это риски безопасности. Вторая — это потрясения в экономике и на рынке труда, на которых как раз и делался акцент в нашем открытом письме.

Если вас беспокоят именно потрясения на рынке труда, то правильными инструментами будут налоги, рыночные решения, которые мы с вами обсуждали, укрепление системы социальной защиты и так далее.

Но если вас беспокоит безопасность, то здесь на первый план выходит прямое регулирование. В этом случае ситуация становится похожей на фармацевтическую отрасль: мы же хотим быть уверены, что все эти продукты, выходящие на рынок, безопасны. И нет простого способа этого добиться без создания специального института, который будет сертифицировать эти модели на соответствие определенным требованиям или уровням безопасности.

Если мы боимся, что эти модели могут быть использованы злоумышленниками в плохих целях или что они сами по себе несут угрозу, то да, нам нужен орган, который будет проверять эти модели и выдавать сертификат безопасности. Налогами такую проблему не решить. Налог просто ограничит использование ИИ, но не даст гарантий того, что на рынок не будут выпущены опасные системы.

С самого начала даже многие представители самой индустрии выступали за введение такого регулирования. Во-первых, они осознают эти угрозы. Но, во-вторых, они начинают понимать, что, если не провести этот переход ответственно, им самим будет очень тяжело шагнуть в мир с искусственным интеллектом. Просто потому, что люди взбунтуются.

Им нужно действовать так, чтобы каждый почувствовал, что ИИ приносит ему пользу. Если 90% населения Земли начнет ощущать, что они ничего не выигрывают от внедрения ИИ, они начнут выбирать тех политиков, которые положат этому конец. А это совершенно не в интересах ИИ-компаний. Поэтому они понимают, что должны пойти на уступки, действовать медленно и ответственно, чтобы не настроить против себя всех людей.

— То есть ИИ важно регулировать, чтобы он не развивался в условиях Дикого Запада.

— Именно так. Эта технология несет в себе множество рисков для безопасности и, скорее всего, вызовет серьезные потрясения на рынках труда. Если оставить ее без регулирования, это может оказаться хуже для самого ИИ и для стоящих за ним компаний. Отсутствие регулирования может привести к ситуации, когда они спровоцируют столько потрясений и рисков, что маятник качнется в обратную сторону и отношение общества к ИИ перестанет быть позитивным. Если вы не хотите загонять себя в этот угол, лучше пойти на компромисс и принять некую золотую середину. И это, пожалуй, будет самым разумным, безопасным и гуманным путем.

— Вы в шутку несколько раз упоминали гипотетическую ситуацию, при которой вас заменит ИИ. А если серьезно, вы сами этого не боитесь? Если заменит, что вы будете делать?

— Я к этому готовлюсь! (Смеется.) Если серьезно, это возвращает нас к вопросу о наших детях. Для многих из нас перспектива когда-нибудь оказаться замененным машинами выглядит пугающей, потому что вся наша идентичность выстроена вокруг работы. И это не случайность. Раньше был смысл воспитывать детей так, чтобы они хотели создавать ценность, хотели работать и вносить свой вклад на рынке труда. Ведь мы жили в мире, где именно человеческий труд был главным узким местом для роста. Для этой экономики отлично подходили установки, которые внушали нам родители: что нужно учиться, чтобы стать хорошим работником, искать профессию, которая определит твою идентичность, и находить свое значимое дело в обществе, причем значимое не просто для тебя как человека, а именно для тебя как работника. Поэтому нам будет очень тяжело переживать этот переходный период — ведь мы ценим свою работу гораздо больше, чем просто зарплату. Это источник нашей личности и то, что дает нам чувство самоуважения.

Нам придется заново учиться черпать уважение и гордость не в профессиональной деятельности, а в чем-то другом. Наверное, мы начнем уделять больше внимания семье и окружающим. Станем больше учить других, причем не обязательно в качестве работы, а скорее потому, что это приносит радость и мы захотим передать накопленный опыт. В будущем у людей будут совершенно иные культурные ценности. Возможно, их чувство собственного достоинства и самоуважения больше не будет так сильно привязано к работе, а будет основываться на других вещах: на том, чтобы быть хорошим человеком, созерцать Вселенную, заботиться о животных и так далее. Я, наверное, звучу немного наивно, но я действительно считаю, что культура будет двигаться именно в этом направлении: мы сместим источники своей ценности и идентичности с рынка труда на какие-то другие вещи.

— А как вы думаете, пойдут ли эти изменения людям на пользу? Сегодня многие люди буквально растворяются в работе, отдавая ей все свое время. Мы часто говорим о том, что это нездоровый перекос, когда культ карьеры полностью вытесняет личную жизнь, семью и детей.

— Безусловно. Думаю, в конечном счете все это приведет нас к миру, где люди будут находиться в большем контакте со своими чувствами и больше времени уделять семье. Посмотрите на США: они сделали потрясающие вещи для мировой экономики, но за это пришлось заплатить высокую цену. Им пришлось перенять культуру жесткого капитализма, где все очень много работают и буквально одержимы карьерой. С одной стороны, это отлично, потому что помогло так далеко отодвинуть технологический рубеж. Но у этого есть свои человеческие издержки, верно?

Поэтому я верю, что со временем мы придем к миру, который будет лучше для всех нас просто как для людей. К миру, который позволит нам быть в более тесном контакте с реальностью, наслаждаться спокойным созерцанием. К тому же мир, в котором ИИ способен выполнять множество задач, по-прежнему остается очень интересным. Да, пусть вы как производственная единица больше не принесете огромной экономической ценности, но у вас остается возможность изучать новое. Может, вы решите стать математиком-любителем — и ИИ вам в этом поможет.

Так что это будет очень интересный мир, в нем не будет места скуке. Просто в нем источники интереса и вдохновения придется искать в вещах, которые не обязательно связаны с вашей профессией.

— Белым воротничкам стало катастрофически сложно найти работу уже сейчас, и многие, например, айтишники уходят туда, где надо работать руками. Они становятся строителями, фермерами, плотниками и говорят, что счастливы, потому что ИИ до них точно не доберется. Как вы считаете, в таком переходе есть большой экономический смысл или это в первую очередь защитный механизм для психики?

— Я думаю, это защитный механизм, который, вероятно, окажется лишь временным решением. Мое понимание технологий сводится к тому, что в конечном итоге они развиваются в тех направлениях, где в них есть наибольшая потребность.

Представьте, что сначала мы создаем ИИ, способный справляться с любой интеллектуальной работой. Все когнитивное, все, что делается за компьютером, теперь берет на себя искусственный интеллект. Это приведет к колоссальному росту спроса на физический труд. А чтобы что-то создавать, вам нужен и интеллектуальный, и ручной труд. И если интеллектуальный труд стремительно вырывается вперед, это закономерно увеличивает спрос на второй фактор — ручной труд, который и становится ограничивающим фактором экономического роста. Именно ручной труд станет тем самым узким местом в этом новом мире.

Что произойдет с ценой на весь этот ручной труд? Она взлетит до небес, потому что он станет дефицитным ресурсом. Так что в краткосрочной перспективе действительно имеет смысл двигаться в этом направлении. Но, как только цена на этот труд пойдет вверх, это создаст мощнейшие стимулы для компаний начать разрабатывать необходимое оборудование, чтобы ИИ мог взаимодействовать с физическим миром и забрать и эти рабочие места. И это можно наблюдать уже сегодня: многие компании инвестируют не только в большие языковые модели, но и в робототехнику. Потому что хотят, чтобы эти цифровые мозги могли функционировать в физическом мире.

Поэтому со временем ИИ доберется и до этой [физической] сферы. Развитие здесь будет несколько медленнее из-за необходимости преодолевать инженерные барьеры. Но я ожидаю, что при таких рыночных стимулах и потенциальных сверхприбылях для того, кто первым решит эту задачу, компании неизбежно найдут способ приспособить антропоморфных роботов к ручной работе.

Вот почему это лишь защитный механизм и временная стратегия. Я не думаю, что ручной труд станет тихой гаванью, где люди всегда смогут находить хорошую, осмысленную работу, до которой никогда не доберутся технологии. Вряд ли все сложится так.

— А как бы вы сейчас оценили успех человечества во внедрении ИИ? По шкале от одного до пяти, где пять — полная автоматизация любой рабочей специальности, а единица — момент запуска ChatGPT в 2022 году. Потому что кажется, что все началось именно с него.

— Думаю, мы находимся на отметке 1,1. Говорю это полушутя, но в этом есть и доля правды. Если взглянуть на данные, вырисовывается интересный парадокс. Опросы в США показывают, что около 60% людей используют ИИ, но они делают это в частном порядке. То есть сегодня ИИ — это классный потребительский продукт, которым люди пользуются в повседневной жизни. Но из этих 60% только 12—14% являются ежедневными пользователями. Это мы с вами — те, кто применяет ИИ каждый день в своей работе. Если у меня, например, заберут Claude, без него я буду как без рук, потому что с ним я гораздо продуктивнее. А если посмотреть на бизнес, то ИИ используют 7—8% компаний. Некоторые с ним экспериментируют, но пока они так и не смогли понять, как сделать его неотъемлемой частью своей бизнес-модели. Все это говорит о том, что для большей части населения искусственный интеллект все еще остается забавной игрушкой, с которой интересно поэкспериментировать, но без которой они точно не умрут.

Да, возможности ИИ потрясают. Но сейчас, чтобы использовать его эффективно, вам все еще нужны очень компетентные люди. Если вы глубоко разбираетесь в какой-то теме, вы можете вытянуть из этих моделей максимум. Но, если вы в ней ничего не знаете, вы не сможете просто открыть ChatGPT и моментально стать экспертом в любой области. Это так не работает, вам нужна солидная база знаний.

Так что это только начало. Экономика будет выглядеть совершенно иначе, когда 60% населения станут использовать ИИ так, как это делаем мы с вами, а компании начнут применять ИИ так глубоко, что в случае внезапного отключения Claude фирмы будут в панике говорить: “О нет, мы не можем без него работать!” Пока в таком положении не находится ни одна компания, кроме, может быть, самой Anthropic. Так что впереди еще долгий путь.

Кроме того, есть один интересный и, на мой взгляд, недооцененный феномен. Чем больше людей и компаний по-настоящему интегрируют ИИ в свои рабочие процессы, тем масштабнее будет отдача. Сейчас многие ограничения ИИ связаны как раз с тем, что другие компании его не используют. Я бы с удовольствием сказал своему Claude: “Подключись к ИИ Walmart и организуй покупку детской смеси для моего ребенка на ближайшие восемь месяцев”. Но он не может этого сделать, потому что у него нет доступа к API (механизм, который позволяет взаимодействовать между собой разным программам. — The Bell) Walmart, который пока не интегрировал ИИ в свои сервисы на таком уровне. Но в тот момент, когда ИИ будут использовать все, мы сможем решать массу задач просто за счет того, что наши ИИ будут общаться с другими ИИ и обо всем договариваться.

Поэтому я не хочу говорить, что мы на отметке два. Два ощущалось бы так, будто мы уже освоили 20% его потенциала. Я не думаю, что мы раскрыли хотя бы 10% того, на что способен ИИ. Даже если прямо сейчас заморозить возможности искусственного интеллекта на текущем уровне, я предполагаю, что мы все равно получили бы колоссальный экономический рост просто за счет масштабного внедрения уже существующих технологий во всей экономике.

— Предположим, что мы дошли до пяти. На ваш взгляд, какую задачу, выполняемую человеком, автоматизируют самой последней?

— Экономические исследования (смеется). Если серьезно, я думаю, останется очень много профессий, обладающих культурной ценностью, которые мы сохраним просто для души. И дело не в том, что ИИ с этим не справится — не сможет писать хорошую литературу или снимать отличное кино. Сможет. Но мы останемся безнадежными романтиками: нам все равно будет хотеться смотреть фильмы, созданные людьми, и читать новые книги, написанные живыми авторами. В Европе есть прекрасные балетные постановки, и, полагаю, люди продолжат танцевать, а мы будем им за это хорошо платить. Но это будет скорее актом культурной привязанности, данью традиции, а не следствием того, что ИИ делает плохой продукт.

— Возвращаясь к теме родительства. Если бы вам сейчас пришлось советовать вашему ребенку, чему пойти учиться после школы, что бы вы ему сказали?

— Сложный вопрос. Но у меня есть на него два ответа.

Во-первых, ИИ создаст эпоху колоссального изобилия. И если мы исходим из того, что ИИ обеспечит это изобилие и, по сути, возьмет на себя львиную долю нашей работы, то ваш расчет больше не должен строиться на поиске профессий с самыми высокими зарплатами. Просто потому, что зарплаты в любом случае перестанут быть главным источником дохода в экономике. Расчет должен быть иным: что приносит вам наибольшее удовольствие? Потому что вы в любом случае будете, условно говоря, богатым. Так что один из советов может звучать так: вам больше не нужно беспокоиться о тактических экономических соображениях при выборе специальности. Учеба больше не будет сводиться к тому, чтобы найти способ выжать максимальную зарплату из своих талантов. Вместо этого вам нужно будет понять, что вам действительно нравится. Не думайте о том, сколько за это платят, просто найдите свою страсть и следуйте за ней. Значительная часть наших доходов будет поступать через механизмы перераспределения и от владения теми самыми компаниями, производящими вычислительные мощности, совладельцами которых мы все в итоге коллективно станем.

Во-вторых, как мне кажется, возникнет огромный спрос на людей, способных объяснять другим, что вообще происходит и что именно делает ИИ. На тех, кто способен осмыслить эту трансформацию и доступно донести ее до остальных. Поэтому я считаю, что будут востребованы профессии в сфере философии и экономики. Ведь, по сути, то, чем мы сейчас занимаемся в экономике, — смотрим на происходящее, пытаемся его осмыслить и объяснить людям. Профессии, где ваша главная задача — смотреть на мир, понимать его и объяснять другим (например, в журналистике), будут пользоваться колоссальным спросом. В этих сферах люди по-прежнему будут хотеть получать объяснения именно от других людей. Они просто не захотят, чтобы ИИ сам объяснял, как он трансформирует мир. Им будет нужно, чтобы этот мир осмыслил человек и рассказал об этом на понятном человеческом языке. Думаю, социальные науки в целом могут пережить серьезную переоценку и вырасти в статусе.

Совсем иначе дела обстоят с программированием и любыми другими сферами, где единственное, что имеет значение, — это умение выдавать эффективный код. Думаю, в этих областях мы очень быстро делегируем львиную долю практических задач ИИ. То же самое касается точных и естественных наук. Если работа сводится сугубо к проведению экспериментов и вычислениям, этим займется ИИ. И всем будет абсолютно все равно, кто именно стоит за финальным результатом — человек или машина.