Экономика после работы. Что станет с доходами в эпоху искусственного интеллекта

Распространение этой иллюзии — тоже нет.

Но, как уже говорилось выше, за пределами иллюзий всегда существует надежда — «хорошая идея», план и будущее, которое мы еще можем совместно сформировать.

И сегодня у нас ещё есть возможность задать правильное направление для его успеха.

Чтобы понять, что это такое и почему это развитие уже необратимо, нам необходимо посмотреть, с какой скоростью сегодня удваивается производительность труда.

Рост не является линейным. Не шаг за шагом.

а экспоненциальный.

Давайте продолжим:

Там мы полностью развенчаем миф о «медленных изменениях».

Глава 2 Искусственный интеллект и экспоненциальный рост производительности

Самая большая ошибка в мышлении нашего времени заключается в том, что мы считаем, будто изменения происходят медленно.

Такое представление уходит корнями в мир, где инновации распространялись десятилетиями, новые технологии вытесняли старые в течение нескольких поколений, а изменения по-прежнему можно было предсказать и спланировать.

Того мира больше не существует.

Конечно, начиная с XX века мы уже давно привыкли к тому, что технический прогресс ускоряется. От первого моторизованного полёта до появления первого сверхзвукового пассажирского самолёта прошло менее 70 лет; и в том же году человечество успешно высадилось на Луне.

Однако вычислительная мощность передовых компьютеров, которые в те времена использовала НАСА для расчётов по лунной миссии, сегодня уже в десятки и сотни тысяч раз превосходит мощность любого смартфона.

Частота процессора около 0,043–1 МГц около 3 000 МГц

RAM 4 КБ 6–12 ГБ

Объем памяти около 64 КБ максимум около 1 000 000 МБ

Вычислительная мощность На уровне базовых показателей в несколько миллионов раз выше

Вычислительная мощность одного современного смартфона уже превышает совокупную мощность всех компьютеров НАСА, использовавшихся во время миссий «Аполлон» (по состоянию на 2026 год).

Тем не менее вычислительная мощность продолжает расти в геометрической прогрессии. Компьютеры становятся всё более эффективными, всё более мощными и всё более «умными».

Сегодня смартфоны, оснащенные так называемыми нейронными движками, стали стандартом.

А квантовые компьютеры изменят наш мир ещё более радикально.

Квантовые компьютеры уже сегодня являются реально существующей и работающей технологией, но к 2026 году они всё ещё не будут готовы для повседневного широкого использования.

Наше нынешнее положение напоминает эпоху, когда братья Райт впервые совершили моторизованный полет, а также самые ранние вычислительные машины, предшествовавшие эре персональных компьютеров.

Квантовые компьютеры позволят искусственному интеллекту, который сейчас делает свои первые, еще неуверенные шаги, укрепиться на ногах, причем его развитие будет не просто линейным.

Оно будет совершенствоваться в геометрической прогрессии.

Это означает:

он не будет просто становиться чуть лучше с каждым годом. Его возможности будут удваиваться, утраиваться и даже расти в геометрической прогрессии за всё более короткие промежутки времени.

То, что сегодня ещё кажется полным провалом, завтра может оказаться вполне пригодным для использования. То, что сегодня вызывает восхищение, уже послезавтра может стать обыденностью. Технологии, которые сегодня ещё не подходят для внедрения, могут внезапно стать стандартом.

Такая динамика очень трудно по-настоящему понять человеческому мозгу.

Мы привыкли мыслить линейно. Мы используем мозг, который развивался в течение миллионов лет эволюции; именно он позволяет нам рождать великие мысли и идеи и, в конечном итоге, создавать эти технологические достижения.

Но с появлением искусственного интеллекта мы передаем эту эволюцию в другие руки. Сегодня движущей силой развития является уже не только биологическая, человеческая эволюция, но и эволюция технологий.

Это эволюция, которая постоянно самоусиливается и ускоряется, а её жизненный цикл и цикл развития полностью отличаются от биологической жизни и человеческого мозга.

Классический пример:

если вычислительная мощность удваивается каждые 18 месяцев, поначалу в этом, казалось бы, нет ничего удивительного.

Но всего через несколько лет рост станет взрывным.

Экспоненциальный рост в течение длительного времени создает ощущение, что почти ничего не меняется — пока он внезапно не захлестнет всё вокруг.

Именно поэтому многие лица, принимающие решения, серьезно недооценивают темпы развития.

Они замечают слабые места на ранних этапах. Ошибки. Видели недостатки. И пришли к выводу: все это «еще далеко не скоро».

«Скачки останутся, а автомобили — это всего лишь временная мода». — (якобы) Вильгельм II

«Нет ни одной причины, по которой человек захотел бы иметь компьютер у себя дома». — Кен Олсон (1977)

Это не просто фатальная ошибка в оценке. Мы не можем использовать «настоящее» в качестве критерия для оценки будущего, а должны всегда представлять себе мир, который может оказаться совершенно иным, чем тот, который мы знаем сегодня.

В отличие от прошлого, человек всё чаще становится лишь тем, кто «подталкивает» компьютер и даёт искусственному интеллекту первоначальный импульс; мы учим его «элементарной арифметике» и «алфавиту», как обучаем ребёнка самым базовым навыкам, и он очень скоро начинает самостоятельно осваивать новые вещи и навыки.

Однако искусственный интеллект не только учится быстрее человека — он также способен одновременно учиться на миллиардах точек данных.

Человеку требуются годы, чтобы накопить опыт. Искусственный интеллект может накопить опыт за считанные секунды.

Человек учится на своих ошибках. Искусственный интеллект же может учиться на ошибках всех людей.

Сила, которая в прошлом принадлежала коллективному обществу, сегодня стала силой машин.

Этот «ребёнок» превзошёл своих «родителей» ещё до того, как «взрослел».

Теперь давайте выйдем из «детской комнаты» и вернёмся в мир экономики.

Здесь есть ещё один фактор, который часто упускают из виду:

предельные издержки, близкие к нулю.

Как только система искусственного интеллекта разработана, её копирование практически не требует затрат.

Человеческие эксперты — это дефицитный ресурс. В то же время системы искусственного интеллекта можно масштабировать практически без ограничений.

Компания может задействовать 10 000 «сотрудников» на базе искусственного интеллекта — так называемых «агентов» — без необходимости нанимать 10 000 человек.

Не требуется отчислений на социальное страхование. Не требуется предоставлять перерывы на отдых. Нет защиты от увольнения.

Это изменило всё.

Производительность труда начала отрываться от человеческого фактора.

И не постепенно. Не плавно. А резко.

В традиционной экономике, когда люди работают более эффективно, производительность труда повышается.

Например,. Однако сегодня повышение производительности может привести к тому, что люди станут ненужными.

Это не является моральной оценкой. Это экономический факт.

И именно здесь старая экономическая модель начинает давать сбой.

Ведь вся наша система распределения основана на одном допущении: производительность связана с человеческим трудом.

Сегодня это предположение больше не соответствует действительности.

Сегодня система искусственного интеллекта может заменить работу целого отдела. Завтра — целую компанию. А послезавтра — целую отрасль.

И не потому, что кто-то «хочет уничтожить рабочие места».

А потому, что с экономической точки зрения было бы нерационально, если бы искусственный интеллект был дешевле, быстрее и эффективнее, а компании не использовали его.

Компании, которые продолжают использовать человеческий труд там, где искусственный интеллект дешевле, быстрее и эффективнее, проиграют в конкурентной борьбе.

А конкуренция (к сожалению) не знает морали.

Она признает только эффективность.

Итак, начинается процесс самоусиления.

Чем мощнее искусственный интеллект, тем шире он будет применяться. Чем шире его применение, тем быстрее он учится. Чем быстрее он учится, тем больше людей он заменяет.

Это типичный эффект обратной связи.

Причём экспоненциальный.

Любой, кто считает, что этот процесс можно остановить с помощью «большего объема работы» или «большей мотивации», не понимает логику, лежащую в основе такого развития.

Люди больше не соревнуются только друг с другом.

Люди соревнуются с машинами.

И в этой конкуренции люди не могут победить.

Промежуточные размышления

Возможно, настоящая угроза заключается не в искусственном интеллекте.

Возможно, настоящая угроза заключается в том, что мы отказываемся признавать последствия, которые он влечет за собой, и отказываемся искать решение, способное гарантировать наше биологическое существование — как для человечества, так и для нашей национальной экономики, и даже для всей экономической системы в целом.

Ниже приведены некоторые примеры искусственного интеллекта и экспоненциального роста производительности, а также их последствия в реальном мире:

Если кто-то считает, что такое развитие событий по-прежнему остаётся лишь теорией, то он ошибается.

Соответствующие данные уже давно находятся у всех на виду. Любой может поискать в «Google», задать вопрос ChatGPT или ознакомиться с ними в интернете или традиционных финансовых изданиях.

В промышленности современное производственное оборудование сегодня требует на 30–50 % меньше рабочей силы, чем десять лет назад, при этом позволяя производить больше продукции и повышать её качество.

На высокоавтоматизированных заводах доля человеческого труда в общем объеме создаваемой стоимости в некоторых случаях уже составляет менее 10 %.

В сфере логистики автономные системы заменяют сотни тысяч человеко-часов.

В крупных распределительных центрах на одну смену теперь может потребоваться всего один-два технических специалиста, тогда как раньше для этого требовались сотни сотрудников.

В офисной сфере изменения еще более радикальны, причем их масштабы явно недооцениваются.

Сегодня система, основанная на искусственном интеллекте, способна:

— анализировать контракты за считанные секунды вместо нескольких часов — автоматически выполнять бухгалтерские операции — подготавливать и даже формировать документы для подачи налоговой декларации — круглосуточно отвечать на вопросы клиентов — проводить рыночные анализы, для которых раньше требовалась целая команда

Сегодня компании сообщают, что в некоторых сферах интеллектуального труда производительность может повыситься на 200–500 %, даже без увеличения штата.