ИИ-трансформация
Политолог, эксперт Центра ПРИСП Андрей Глоцер – о том, как технологическая революция изменит рынок труда.
Решил поделиться размышлениями о собственном пока еще весьма небольшом опыте соприкосновения с новой реальностью Искусственного интеллекта (ИИ).
Дело в том, что, работая уже несколько лет на секретарской должности на небольшом частном предприятии, в последние месяцы я стал свидетелем внедрения ИИ в сфере обслуживания клиентов. Более чем любопытно. Если в самом начале пути наш бот давал много сбоев, то сейчас, буквально в последние недели я увидел, как обучаемый нами ИИ, сумел полностью пройти весь путь от открытия заказа до оформления электронного платежа, поддерживая с клиентами диалог на таком уровне, что они не замечали, что разговаривают с компьютером, а не с живым человеком. Всего за несколько месяцев.
Кроме того, у ИИ можно поучиться вежливости формулировок (особенно для меня как не носителя иврита с рождения, а выучившего язык), не говоря уже о скорости ответов…
Да, он по-прежнему еще не сбалансирован в предложении цены клиенту, но это решаемый вопрос. Когда удастся полностью закольцевать цикл между открытием заказа и прямым размещением его на производство, то вполне вероятно, что одна-две ставки конкретно на нашем скромном предприятии перестанут быть актуальными.
ИИ действительно на глазах трансформирует рынок труда, автоматизируя задачи, которые ранее выполняли люди. Однако это не означает, что ИИ «заберет» абсолютно все рабочие места. После сокращения части ставок, произойдет перераспределение ролей и появление новых профессий. Рассмотрим несколько ключевых аспектов.
ИИ, очевидно, наиболее эффективно заменяет рутинные, предсказуемые и повторяющиеся задачи. Таких задач полно в производстве и логистике, в сфере обслуживания, финансовых и юридических услугах - чат-боты для клиентов, помощь в анализе юридических документов. ИИ, конечно, не заменит такие человеческие навыки, как креативность, критическое мышление и эмоциональный интеллект, но он может оказать очень мощное содействие тем, кто их использует в своей работе.
Врачи, медсестры, психологи, люди творческих профессий, раввины и священники, очевидно, могут не беспокоиться, что их труд будет полностью замещен.
Возьмем для примера труд раввина. Очевидно, что уже сегодня нет необходимости часто обращаться к раввину за советом, поскольку есть огромные базы данных, которые уже содержат ответы на многие вопросы по еврейскому религиозному праву, и даже простым Гугл-поиском, а не только ИИ, по необходимым поисковым словам вы быстро получаете ответ на нужный вопрос. Но никакой ИИ не сможет передать уникальный личный опыт человека, не сможет выводить закон на основании этих баз данных. Про мистические переживания и свойственные религиозному мышлению и подходу вещи говорить вообще не приходится, а без этого любой «ИИ-раввин» просто удобный помощник по поиску текстов.
Кино. Пока ИИ производит либо ужасные, либо посредственные киносцены. Но это пока. Уверен, что и Голливуд и крупные игроки в других странах адаптируют ИИ под свои нужды, и это поднимет индустрию на совершенно другой уровень. Возможно, что производство станет дешевле, и каким-то актерам будут платить меньше, потому что часть сцен можно будет сделать без их участия.
Предположим, что на рынок придут и другие компании, которые научатся делать кино с ИИ, но все равно «ребята из гаража» даже с ИИ, не заменят полностью профессионалов. Потому что индустрия кино это и проф. и культурные стандарты и микрокосмос больших денег и связей и потому что у них нет столько денег на производство и на найм тех, кто делает кино. И это много-много человеко-часов работы. «Чистая технология» на нынешнем этапе развития ИИ не дотянется до уровня тех, чей опыт работы в индустрии хотя бы больше десяти лет. Речь и о режиссуре, и о написании сценариев, и о работе живых актеров. Так что за Голливуд я не волновался бы. Они возьмут ИИ и ребят, которые будут уметь им пользоваться, и станут ещё быстрее производить продукцию.
Пока же картинки, кино и тексты, которые делает ИИ, могут быть любопытными, но все равно видно, что они произведены машиной. В них еще не хватает естественности, живости и эмоциональности. Также и аналитика, производимая ИИ бывает очень «кривой» или даже может изобиловать случайно сгенерированными и не существующими в реальности данными… Как и видеопродукция, которая производится ИИ. По крайней мере на данном этапе развития технологии это так. Очевидно также и то, что в будущем появятся многократно более сильные модели, которые эти недостатки устранят, вопрос лишь в сроках.
Людям придется адаптироваться, осваивая новые навыки (анализ данных, программирование с использованием ИИ), развивать «гибкие» компетенции (креативность, критическое мышление), в том числе чтобы использовать ИИ как инструмент. Те, кто адаптируется и будет внедрять в свою работу ИИ, очевидно, получат конкурентные преимущества.
Некоторые группы работников столкнуться с трудностями при адаптации к изменениям, вызванным искусственным интеллектом. Основные категории тех, кто рискует остаться без работы и без возможности быстрой переквалификации, включают в первую очередь людей с низким уровнем образования и цифровых навыков.
Если работа основывается на рутинных действиях и не требует сложных когнитивных умений, она легко заменяется автоматами и ИИ. Например, кассиры в магазинах уже теряют рабочие места по всему миру даже не из-за ИИ, а из-за внедрения технологии автоматов самообслуживания и автоматизации расчетов, то же касается сборщиков на конвейерах (роботы заменяют ручной труд) и операторов call-центров (чат-боты и голосовые помощники). С внедрением ИИ это будет уже лавинообразный процесс.
Итак, в результате этой технологической революции пострадают в первую очередь возрастные работники без цифровых навыков, люди с низким уровнем образования и те, кому сложно учиться новым цифровым инструментам, работники, не имеющие навыков адаптации и гибкого мышления.
То есть, по сути, наиболее уязвимые слои населения, социальные позиции, которых и так слабы… Удешевление машин и их производства, внедрение ИИ создают риски в первую очередь для низкоквалифицированных работников. Освободившиеся в результате этой технологической революции люди будут конкурировать с другими малоквалифицированными работниками за низкооплачиваемую работу. Даже в случае создания новых рабочих мест переобучение огромных масс таких работников будет обходится слишком дорого, и в ряде случаев будет невозможным.
Из отчета Всемирного банка за 2019 год: «происходящее в итоге высвобождение работников – как и в прошлом – вызывает беспокойство. В 1589 году английская королева Елизавета I встревожилась, когда священник Вильям Ли подал заявку на королевский патент на вязальную машину. «Подумайте, чем это изобретение станет для моих бедных подданных», – сказала она. – «Оно наверняка разорит их, лишив работы». В 1880-е годы династия Цин резко возражала против строительства железных дорог в Китае, заявляя, что, если носильщики багажа потеряют работу, это может привести к социальному взрыву. Ранее в XIX веке луддиты в Англии ломали машины, чтобы защитить свои рабочие места, несмотря на то, что использование паровой энергии способствовало общему росту экономики».
Но если тогда экономика адаптировалась к переменам, создавая новые рабочие места, как этот процесс будет выглядеть в наше время с учетом невероятной скорости изменений, сложно сказать.
Ясно, что уже сейчас важны не просто знания, а способность быстро перестраиваться. Те, кто не умеет осваивать новые технологии, работать с данными или анализировать информацию, окажутся в сложном положении.
Можно предположить, что вся система образования претерпит мощные изменения, как и вся сфера курсов, связанная с переквалификаций рабочей силы. Наверное, будут расти, как на дрожжах, всякие онлайн и оффлайн-курсы по освоению новых профессий и работе с базами данных и ИИ.
Определить точный процент людей, которые могут пострадать от автоматизации и ИИ, сложно, так как это зависит от страны, темпов внедрения технологий и уровня подготовки работников.
McKinsey оценивает, что к 2030 году до 30% текущих рабочих часов могут быть автоматизированы благодаря генеративному ИИ. То есть, от 400 до 800 млн человек во всем мире могут потерять работу из-за автоматизации, но около 375 млн смогут переквалифицироваться. Спрос на специалистов в сфере STEM (наука, технологии, инженерия, математика), здравоохранения и других высококвалифицированных профессий вырастет, а спрос на офисных работников, производственных рабочих и сотрудников клиентского сервиса будет снижаться.
Израиль входит в группу стран с высокими показателями технологической готовности и значительной долей экспорта высокотехнологичной продукции. Это указывает на высокую квалификацию рабочей силы и значительную долю рабочих мест, требующих высокой квалификации, а также указывает на позитивную среду для внедрения ИИ. Подкомитет по искусственному интеллекту и передовым технологиям дает оценку, что «около 30% рабочих мест в Израиле могут быть затронуты искусственным интеллектом, а около 25% рабочих мест, как ожидается, будут заменены».
Параллельно развитию ИИ происходит процесс внедрения промышленных роботов. К 2024 году число промышленных роботов в эксплуатации во всем мире превысило 4 млн. единиц, что на 9 % больше по сравнению с предыдущим годом (по данным World Robotics Report IFR (International Federation of Robotics). Отметим, что ежегодная установка промышленных роботов во всем мире превышала 500 тыс. единиц в последние годы, и эта тенденция сохраняется.
По данным McKinsey наибольший риск в сферах производства (до 50% рабочих мест под угрозой); розничной торговли (до 40% - кассиры, складские работники); транспорта и логистики (до 30% - водители, курьеры); административных профессий (20–25% -бухгалтеры, офисные работники); банковской и финансовой сфере – до 30% (аналитики, специалисты по кредитам).
В развивающихся странах, в частности, в Индии, Индонезии, Бангладеше, Нигерии – высокий процент рутинных профессий, и слабая система переподготовки кадров, поэтому они окажутся среди тех, кто пострадает от эти трансформаций. Китай – ведущий в области роботизации, и в стране многие рабочие места в производстве исчезнут.
О силе грядущих трансформаций пишет в своей недавней заметке инвестор и ИИ-предприниматель Мэт Шумер: «Сразу хочу прояснить один момент: хотя я работаю в сфере ИИ, я практически не имею влияния на то, что произойдёт, как и подавляющее большинство представителей отрасли. Будущее формируется удивительно небольшим числом людей: несколькими сотнями исследователей в нескольких компаниях… OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и ещё несколькими. Один-единственный тренировочный запуск, проводимый небольшой командой в течение нескольких месяцев, может создать систему ИИ, которая изменит всю траекторию развития технологий. Большинство из нас, работающих в сфере ИИ, строят на фундаменте, который сами не закладывали. Мы наблюдаем за этим процессом так же, как и вы… просто мы оказались достаточно близко, чтобы первыми почувствовать, как дрожит земля… В течение многих лет ИИ неуклонно совершенствовался. Большие скачки то тут, то там, но каждый большой скачок происходил достаточно часто, чтобы вы могли воспринимать их по мере появления. Затем, в 2025 году, новые методы построения этих моделей значительно ускорили прогресс. А потом он стал ещё быстрее. И ещё быстрее. Каждая новая модель была не просто лучше предыдущей… она была лучше с большим отрывом, а время между выпуском новых моделей сократилось. Я всё больше и больше использовал ИИ, всё меньше и меньше возвращался к нему, наблюдая, как он справляется с задачами, которые раньше, как мне казалось, требовали моей экспертизы.
Затем, 5 февраля, две крупные лаборатории ИИ выпустили новые модели в один и тот же день: GPT-5.3 Codex от OpenAI и Opus 4.6 от Anthropic (создателей Claude, одного из главных конкурентов ChatGPT). И что-то щелкнуло. Не как выключатель света… скорее как момент, когда ты понимаешь, что вода поднималась вокруг тебя и теперь доходит тебе до груди.
Я больше не нужен для выполнения технической работы по моей специальности. Я описываю то, что хочу построить, простым языком, и это просто… появляется. Не черновик, который нужно исправлять. Готовый продукт. Я говорю ИИ, что хочу, отхожу от компьютера на четыре часа, а когда возвращаюсь, работа сделана. Сделана хорошо, лучше, чем я бы сделал сам, без необходимости вносить исправления. Пару месяцев назад я постоянно общался с ИИ, направлял его, вносил правки. Теперь я просто описываю результат и ухожу.
Позвольте мне привести пример, чтобы вы поняли, как это выглядит на практике. Я говорю ИИ: «Я хочу создать это приложение. Вот что оно должно делать, вот как оно примерно должно выглядеть. Разработайте пользовательский сценарий, дизайн, всё это». И оно это делает. Оно пишет десятки тысяч строк кода. Затем, и это было бы немыслимо ещё год назад, оно само открывает приложение. Оно нажимает на кнопки. Оно тестирует функции. Оно использует приложение так, как это делал бы человек. Если ему что-то не нравится, как что-то выглядит или ощущается, оно возвращается и меняет это самостоятельно. Оно работает в итеративном режиме, как и любой разработчик, исправляя и дорабатывая, пока не будет удовлетворено. Только когда оно решает, что приложение соответствует его собственным стандартам, оно возвращается ко мне и говорит: «Оно готово к тестированию». И когда я его тестирую, оно обычно оказывается идеальным. Я не преувеличиваю».
Но Мэт Шумер не учел еще одну интересную технологию: квантовые компьютеры. А с ними жизнь наша станет однозначно еще более веселой и сумасшедшей.
Современные ИИ-модели работают на традиционных компьютерах (основанных на кремниевых процессорах), но их вычислительные возможности ограничены. Квантовые компьютеры способны ускорить обучение и работу ИИ за счет принципов квантовой механики: параллельные вычисления – квантовые компьютеры смогут одновременно обрабатывать огромные объемы данных, ускоряя машинное обучение.
Нас ждет ускорение работы нейросетей – более быстрая обработка и оптимизация моделей глубокого обучения и бесконечная комбинаторная оптимизация – поиск оптимальных решений в сложных задачах (например, моделирование в медицине, логистика, финансовые рынки).
Нас ждут улучшение алгоритмов маршрутизации, сокращение затрат на транспорт, логистику и энергетику. Квантовый ИИ будет моделировать и разрабатывать лекарства в сотни, а, может, в тысячи раз быстрее. Поэтому нас в будущем будут ждать сверхмощные модели ИИ. Только успевай тестировать…
Но пока все же квантовые компьютеры находятся в стадии разработки, и на ее пути много проблем, включая высокую стоимость: они доступны только крупнейшим корпорациям и исследовательским центрам. Итак, ИИ уже мощный инструмент, но квантовые компьютеры могут вывести его на новый уровень. Пока эта технология на стадии разработки, но через 10-20 лет мы увидим квантовый ИИ, способный революционизировать медицину, финансы, логистику и науку на таком уровне, который нам даже трудно себе сегодня представить.
Лидирующие страны в области квантовых технологий сегодня это США с их IBM, Google и Microsoft и Китай, который достиг также значительных успехов. Государственные инвестиции китайцев в квантовые технологии превышают $15 млрд.
Израиль тоже работает в этом направлении: в декабре 2024 года был представлен первый квантовый компьютер на 20 кубитов, разработанный совместно Israel Aerospace Industries и Еврейским университетом в Иерусалиме. Это событие укрепляет позиции страны в глобальной гонке квантовых технологий.
Итак, можно предположить, что 2030-2040 гг. станут временем повсеместного внедрения и зависимости человечества от развития ИИ, при которой множество рабочих процессов будет автоматизировано, а ИИ-инфраструктура станет основой для экономики («умные» города, роботизированные заводы, цифровые госуслуги), как когда-то стал такой основой Интернет. Нас ждут глобальная адаптация к новым технологиям с массовой переквалификацией работников и изменением системы образования.
Начальный этап распространения ИИ произойдет в течение ближайших 5-10 лет, но полная интеграция, охватывающая все сферы жизни, займет около 15-20 лет.
Все это, несомненно, окажет революционное воздействие как на социальную, так, следовательно, и на политическую и военную сферу. Вероятно, параллельно будет и мощный рост потребления электроэнергии - это спутник таких технологических революций. Прогнозировать какие это будут именно изменения, пожалуй, не возьмется никто. Но можно с уверенностью утверждать, что цифровизация уже привела и еще приведет в будущем к скачкообразному росту темпов развития цивилизации, к контролю над личной жизнью каждого отдельного человека. Это произойдет как в частной жизни, так и в сфере государственного регулирования оной, а «война машин» из фантастических фильмов, которая частично становится реальной уже в наше время, в будущем будет просто обыденной частью военных стратегий.
