Все новости крипты
в одном месте!
Больше не нужно искать — необходимые
обучающие материалы и подсказки всегда под рукой
Больше не нужно искать — необходимые
обучающие материалы и подсказки всегда под рукой
В августе 2026 года были опубликованы три важных материала о будущем, в котором доминирует искусственный интеллект.
В начале месяца канадский писатель Кори Доктороу представил разбор наблюдений консультанта, который полтора года изучал корпоративные ИИ-проекты изнутри и не обнаружил работающих примеров использования. Через девять дней Марк Цукерберг пообещал персональный сверхинтеллект каждому жителю Земли. Ещё через две недели Билл Гейтс начал своё эссе с признания, что плана входа в новую эпоху не существует.
Три разных взгляда, три несовместимые картины будущего, но все авторы сходятся в одном: технология уже приносит значительную пользу. Разберёмся, на чём основана эта уверенность, кто платит за радикальную перестройку рабочих процессов и почему писателю, программисту или дизайнеру всё чаще отводится роль проверяющего, а не автора.
Спор без общего знаменателя
Эссе Цукерберга The Future is for Everyone построено на трёх принципах: расширение возможностей человека как источник благосостояния; изобретение, а не простая автоматизация как назначение сверхинтеллекта; баланс сил между людьми и институтами как основа безопасности. Глава Meta не считает, что безопасность достигается концентрацией власти.
Корпорация с капитализацией $1,47 трлн предлагает: персонального агента, работающего на пользователя круглосуточно; полностью приватный режим, при котором данные недоступны самой компании (по образцу шифрования WhatsApp); аукционный механизм распределения вычислений для тех, кто готов платить за большие мощности. Компания также обещает вернуться к публикации моделей с открытым исходным кодом.
У Гейтса тональность иная: переход к новой эпохе он называет одним из самых турбулентных периодов в истории человечества и констатирует, что подготовка к нему не ведётся. Он выделяет три риска: рабочие места исчезнут навсегда; ИИ расширит возможности для причинения вреда; машины начнут подменять человеческие отношения. Его предложения: новые институты для управления переходом; перечень занятий, которые общество договорится не автоматизировать; налог на ИИ-токены и роботов.
По наблюдениям основателя Microsoft, персональному компьютеру потребовалось двадцать лет, чтобы переформатировать офисную работу: сначала нужно было написать прикладной софт, затем снизить цены на технику, после — переучить сотрудников. С языковыми моделями всего этого не нужно: LLM запускаются на имеющихся устройствах и не требуют освоения интерфейса — обращаться к ним можно естественным языком. Адаптируется не столько пользователь, сколько сама технология. Гейтс ожидает, что ИИ изменит расстановку сил в юриспруденции, поддержке клиентов, медицине, разработке и производстве — повсеместная трансформация произойдёт менее чем за десятилетие.
Ни в одном из этих эссе допущение об эффективности технологии не проверяется. Оно принимается как данность, и на нём держатся все дальнейшие тезисы: о налогах, о «заповеднике» профессий, об особенностях распределения власти над технологией.
Вера вместо метрик
Никхил Суреш из консалтинговой фирмы Hermit Tech провёл около 300 разговоров с профессионалами по всему миру. Результаты изложены в эссе AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making.
В одном из эпизодов топ-менеджер компании с выручкой свыше $2 млрд представил технологическую стратегию, целиком построенную вокруг ИИ. Вскоре выяснилось, что «новатор» ни разу не открывал ни ChatGPT, ни любой другой ИИ-инструмент. Заявления клиентов Hermit Tech о стократном росте производительности стали обычным делом, однако за полтора года команда Суреша зафиксировала нулевую долю успешных ИИ-проектов.
О пропасти между обещанием и результатом свидетельствуют цифры. Cortex при идеальной конфигурации отвечает верно примерно в 92% случаев — следовательно, минимум восемь ответов из каждой сотни вводят в заблуждение, и каждую ошибку кто-то должен найти. Эффективность человеческого капитала измеряется суммами, потраченными на ИИ, — метрика, которую Суреш называет «полностью подтасовываемой». Там, где заведены «токенные лидерборды», отчитываются объёмом сгенерированного текста.
Суреш описывает происходящее как проблему координации. Тот, кто публично подтверждает рост продуктивности, сохраняет должность. Признание в обратном звучит как обвинение коллег во лжи — такого руководителя увольняют, а на его место приходит человек, готовый продолжить «партийную линию». Доктороу дополнил: в организациях от 500 человек повышение и защиту от сокращения получали те, кто заявлял о преобразующей силе технологии, а сотрудники с обоснованными возражениями отправлялись в списки на увольнение.
Выборка сложилась из клиентов фирмы, сторонних проектов и разговоров вне рабочих задач. Респонденты анонимизированы, независимой проверки не проводилось.
Увольнения под флагом ИИ
В начале 2026 года Джек Дорси объявил о сокращении почти 4000 сотрудников Block — с ~10 000 человек до менее 6000. После закрытия основной сессии 26 февраля бумаги фирмы подорожали на ~20%. Через полтора месяца аналогичный шаг сделала Snap: под сокращение попали примерно 1000 сотрудников (16% штата), а котировки компании 15 апреля выросли на 9%.
Незадолго до заявления Дорси глава OpenAI Сэм Альтман заявил, что крупные компании используют ИИ как удобное объяснение для увольнений, которые состоялись бы в любом случае.
По расчётам Goldman Sachs, за год технология уменьшила ежемесячный прирост занятости в США примерно на 16 000 рабочих мест и подняла безработицу на 0,1 пункта.
Block выделяется тем, что публикует измеримые результаты внедрения. К середине апреля каждый разработчик вносил в продакшен-код в 2,5 раза больше изменений, чем в январе; сбоев после обновлений стало на 70% меньше. Валовая прибыль первого квартала достигла $2,91 млрд (+27%). В марте компания по-тихому вернула часть уволенных — не хватало кадров для ключевой инфраструктуры. В начале августа Block превзошла ожидания аналитиков по итогам второго квартала и повысила собственный прогноз, однако котировки снизились на 5% — инвесторы усомнились в отдаче от инвестиций в ИИ.
Гейтс описывает механизм, который делает сокращения почти неизбежными: компания, внедрившая технологию, экономит на персонале и снижает цены; конкуренты вынуждены отвечать тем же; если крупные игроки медлят, их место занимают стартапы, изначально построенные без «лишних» сотрудников.
Обратный кентавр
В 1997 году Deep Blue обыграл Гарри Каспарова, а год спустя гроссмейстер предложил формат «продвинутых шахмат»: человек играет в паре с компьютером. Так появился термин «кентавр» — человек остаётся «головой», машина служит «телом».
Доктороу перевернул фигуру. В книге The Reverse Centaur’s Guide to Life After AI он описывает модель, где решения принимает алгоритм, а физическую работу выполняет сотрудник «в нечеловеческом, машинном темпе». Примеры: водитель фургона Amazon работает под камерами с распознаванием, а маршрут и нормативы времени назначает алгоритм; программист с GitHub Copilot превращается из автора в контролёра машинного кода; юрист или врач подписывает документ, подготовленный моделью, и отвечает за чужую ошибку.
Работодатель считает выгоду так: десять сотрудников редакции заменяются тремя, вооружёнными ИИ. Но проверка каждого результата обходится почти так же дорого, как его создание. Экономия возникает лишь потому, что потраченные на неё часы никто не оплачивает.
Топ-менеджеры обратными кентаврами не становятся: для них ИИ служит инструментом управления людьми. Отсюда расхождение: на верхних этажах энтузиазм, на нижних — сопротивление. Различие между кентавром и его инверсией определяется не качеством технологии, а правом выбора. Сторонники технологии обычно сами выбирают, когда обратиться к модели; противники используют её поневоле.
Окно, которое закрывается
Индекс уязвимости профессий даёт неожиданный результат: наибольший прирост производительности ИИ способен дать как раз тем занятиям, которым он же грозит наибольшим сокращением. Писатели и авторы — подверженность 57%; программисты и дизайнеры цифровых интерфейсов — по 55%; кровельщики, санитары и посудомойщики — менее 1%. В зоне риска 9,3 млн рабочих мест и $757 млрд годового дохода американских домохозяйств.
Можно выделить три положения работника: исчезновение, проверка, усиление.
Stanford Digital Economy Lab обновил исследование «Canaries in the Coal Mine?»: массового замещения по экономике в целом нет, но занятость молодых специалистов 22–25 лет в профессиях с высокой подверженностью ИИ-оптимизации на 19% ниже уровня их ровесников из менее затронутых занятий, и этот разрыв за год вырос с 15%. У опытных сотрудников подобного отставания нет. Занятость сокращается не из-за увольнений, а из-за снижения темпов найма.
Проверка машинного результата — промежуточное состояние между дополнением и заменой. Гейтс описывает, что серьёзный сдвиг наступит, когда ИИ начнёт выдавать практически безошибочный результат: с этого момента система сможет работать без присматривающего человека, а у компаний появятся экономические стимулы убрать контролёра. Восемь погрешностей на сотню окупают зарплату проверяющего; одна на десять тысяч — уже нет.
«Заповедник», налог и дивиденд
Отец Гейтса умер от болезни Альцгеймера в 2020 году. За стариком круглосуточно ухаживали профессиональные сиделки. Из этого наблюдения выросла идея Human Reserved — перечня видов деятельности, зарезервированных за людьми. Машина справляется с задачей, но общество отказывается передавать её машине. Пример — робот, сообщающий пациенту о неизлечимом заболевании: технически это выполнимо уже сейчас, но такие задачи Гейтс предлагает изолировать от машин.
Есть и экономический довод: когда автоматизация лишит работы строителя, проработавшего в отрасли всю жизнь, его отправят переучиваться, но 55-летнему каменщику нецелесообразно предлагать место сиделки. Резервировать имеет смысл те профессии, откуда человеку некуда переходить.
Рынок труда отчасти подтверждает рациональность такого подхода: сиделки, санитары и помощники по уходу на дому подвержены влиянию ИИ меньше всех прочих, а занятость молодёжи в этих профессиях растёт. Состав такого резерва в каждой стране будет свой: Японии не хватает молодых работников для ухода за пожилыми, поэтому робот-сиделка там появится раньше.
Второй тезис проверяется арифметикой: с заработка сотрудника наниматель отчисляет взносы в бюджет, а покупку робота учитывает в расходах и уменьшает облагаемую базу. Гейтс предлагает сбор с ИИ-токенов и роботизированной техники. Ту же мысль он высказывал в 2017 году, но тогда предложение сочли странным.
Расчёт AI Futures Project показывает масштаб будущей дыры в бюджете: в сценарии AI 2040: Plan A уровень занятости в США после 2032 года обрушивается до 12% к концу десятилетия, а к 2033 году в компаниях непрерывно работают 60 млн ИИ-агентов. Компенсировать потерю заработков авторы предлагают «гражданским дивидендом».
Ни налога на ИИ-токены, ни перечня зарезервированных занятий не приняла ни одна юрисдикция. Гейтс перечисляет вопросы без ответа: кто решает, что закреплять за людьми; по каким критериям отбирать профессии; как помешать компаниям обходить правила; что делать с международной торговлей.
Без разрешения регулятора
В Германии с 2019 года действует программа субсидий на переобучение. Параграф 82 Социального кодекса обязывает Федеральное агентство по труду оплачивать переподготовку уже работающих людей. Фирмам менее чем с 50 сотрудниками возмещают до 100% стоимости курса, компаниям от 50 до 500 — половину, крупным работодателям — четверть. Заявку подаёт работодатель до начала занятий, объём программы должен превышать 120 часов, а сама она — иметь государственную аккредитацию.
Механизм закрывает лишь одну задачу — оплачивает смену профессии. Темп работы и момент обращения к алгоритму не регулируются.
Исследование Stanford Digital Economy Lab фиксирует: занятость держится там, где технология дополняет задачи, а не подменяет их. Доктороу объясняет ту же закономерность через право работника выбирать момент применения инструмента. Ценность сотрудника растёт не с объёмом сгенерированного текста, а с умением отличить эффективное применение модели от неудачного — этот навык Доктороу называет discernment. Однако различать становится всё сложнее: ИИ-агенты выполняют цепочки действий, не показывая промежуточных шагов, а интерфейсы для слежения за процессом постепенно исчезают.
Спор о будущем ИИ ведётся преимущественно вокруг доступа к технологии. Цукерберг обещает раздать сверхинтеллект каждому, Гейтс — обложить его налогом и оставить людям часть занятий. Но кто задаёт темп работы и решает, в какой момент включать модель, не объясняет ни один из подходов. Авторам обоих эссе ни при каком сценарии не грозит роль «человеческого придатка для машины» — обратными кентаврами становятся те, кто ниже в корпоративной иерархии.
Миллиардеры спорят о том, кому достанется технология. Но пока решается другое — кто ей подчинится.
Популярные лонгриды:
