Илл. предоставлена газетой «Танкоград»
Авторы: Алексей КАПЛАН, Челябинск
Лара ГАВРИЛОВА, США, Остин
На фабрике будущего будут только два работника – человек и собака. Человек нужен, чтобы кормить собаку. А собака будет беречь от него оборудование.
Уоррен БЕННИС
Сегодня человечество впервые за последние тысячелетия переживает самое масштабное и стремительное переустройство своей жизни. Интеллект, который отличает людей от остальной природы, перестал быть их исключительной принадлежностью и превратился в обычный ресурс — подобно бензину или электричеству. Мировые инвестиции в цифровую трансформацию составляют триллионы долларов, достигнув уровня расходов на энергетику и превысив военный бюджет.
Искусственный разум — уже не предмет научной фантастики, а реальность, определяющая развитие цивилизации на ближайшие десятилетия. Где заканчивается «умный инструмент» и начинается нечто большее? Готовы ли мы к масштабному вхождению искусственного интеллекта в нашу жизнь?
МЕЖДУ КАЛЬКУЛЯТОРОМ И РАЗУМОМ
Термин «искусственный интеллект» (ИИ) – скорее маркетинговый, и существует десятки его определений. Для кого-то и калькулятор – уже ИИ: спрашиваешь «дважды два», а он отвечает «четыре». Многие известные боты, по сути, сродни таким калькуляторам, хотя на их создание уходят месяцы, а то и годы.
Сами разработчики используют термин «Большая языковая модель», который точнее определяет суть: подбор подходящих слов для ответа. Подбор идёт по таблицам коэффициентов, полученных путём анализа огромных объёмов данных – в этом суть машинного обучения.
Мы упорно создаём новые и новые модели ИИ, хотя толком не знаем, как устроен наш собственный разум. Есть мнение, что человек – это то, что находится «внутри» (не обязательно в мозгу) и управляет физической оболочкой – «универсальным биороботом». Возможности человека ограничены на уровне базовой управляющей программы «сознание» – аналога операционной системы в современных компьютерах. Вмешаться в эту программу, чтобы отключить самые неприятные для нас «сервисы» (например, старение и смерть), мы пока не умеем. Однако знания о возможности управления системой частично сохранились в религиозных учениях.
Для управления текущими процессами в этой операционной системе запущено приложение под названием «интеллект». Оно базируется на нейросети, которую мы и пытаемся скопировать на наших примитивных двоичных компьютерах. Пока копирование идёт не очень успешно, и сохраняется парадокс: лёгкие даже для ребёнка задачи (распознать лицо, понять сарказм или почувствовать настроение) крайне сложны для машины. Зато перебор миллионов шахматных вариантов или сложные вычисления ИИ выполняет мгновенно.
Основная масса используемых сегодня систем – это Узкий ИИ (ANI). Он выполняет статистические операции на больших массивах данных, не «понимая» сути действий. Общий ИИ (AGI), способный решать любые интеллектуальные задачи на уровне человека, пока остаётся целью, а Супер-ИИ (ASI) – только теоретическим сценарием.
ГОНКА ЗА РАЗУМОМ
Отсчёт истории ИИ принято вести с математической модели искусственного нейрона Маккалока и Питтса (1943) и формулировки теста Тьюринга (1950). Ключевым этапом стала Дартмутская конференция 1956 года, где Джон Маккарти ввёл сам термин «искусственный интеллект». Дальнейшее развитие шло через создание нейросети Розенблатта (1957), чат-бота ELIZA (1966) и экспертных систем 1970–1980-х годов.
Советские разработки в области искусственного интеллекта не просто опередили своё время – они заложили фундамент, к которому мировая IT-индустрия возвращается лишь сегодня. Например, язык программирования РЕФАЛ, созданный Валентином Турчиным в 1966 году. В отличие от привычных языков, где программист описывает последовательность действий, РЕФАЛ опирался на сопоставление с образцом и подстановку по шаблону. По сути, он учил машину видеть закономерности, разбирать информацию на части и собирать из них новое решение. Это удивительно точно воспроизводит то, как мыслит человек: анализ структуры данных и синтез новых смыслов.
Масштаб этих достижений поражает ещё больше, если вспомнить, на каком оборудовании всё это делалось. Работы велись на советских компьютерах серии ЕС ЭВМ: настоящих монстрах, которые занимали огромные машинные залы, потребляли десятки киловатт энергии и при этом по мощности в миллионы раз уступали современным смартфонам. При этом никаких экранов и клавиатур: программы и данные набивались на картонках с дырочками – перфокартах. Чтобы найти и исправить одну ошибку, могли уходить дни.
Научное сообщество уже тогда понимало: гонка за искусственным интеллектом – это не просто соревнование «железа», а битва концепций и системного мышления. В 1980-х годах в СССР для развития направления эволюционирующих, самообучающихся компьютерных систем была создана межведомственная целевая комплексная группа под эгидой Академии наук. Если бы не развал СССР, первый искусственный интеллект был бы сегодня русским – как когда-то первый спутник.
В итоге современный мир получил нейросети и алгоритмы машинного обучения, которые обеспечили победу шахматного компьютера Deep Blue над Гарри Каспаровым (1997), становление глубокого обучения (2006), триумф AlphaGo (2016) и, наконец, эру больших языковых моделей – от GPT-3 до ChatGPT (2020–2022).
Сегодня обучение модели уровня GPT-4 обходится свыше $100 млн и требует объёма электроэнергии, сопоставимого с годовым потреблением небольшого города.
ЭКОНОМИКА ИНТЕЛЛЕКТА
Развитие бизнеса, в котором голова важнее, чем руки, всегда шло одним и тем же путём: людей должно быть больше. Юристам – чтобы перелопатить больше договоров, банкам – чтобы нанять больше аналитиков, и так далее. Человеческий интеллект был дорогим и ограниченным ресурсом: час работы толкового программиста или аналитика в Штатах стоил $100–150. Хочешь решить серьёзную задачу – готовься ждать результата месяцами.
Потом появился ИИ – и привычная схема перестала работать. Интеллект вдруг стал почти бесплатным и почти безлимитным. Казалось бы, рынок труда должен рухнуть, но этого не произошло. Сработал другой принцип: чем дешевле ресурс, тем больше он востребован.
В 2026 году рынок ИИ вырос до $375 млрд. Вместе с ним в гору пошли и смежные отрасли – ещё на $3 трлн. По деньгам цифровизация уже догнала глобальную энергетику и обогнала мировые военные расходы. И это, похоже, только начало: к 2030 году прогнозируют пятикратный рост.
Рынки меняются прямо на глазах. В образовании 1,2 млрд учащихся занимаются с ИИ-наставниками, а рынок образовательных услуг за три года вырос втрое. В медицине анализ снимка теперь стоит 5 центов вместо $150 за час работы врача – диагностика стала доступной даже для бедных. Персонализированная реклама генерируется за копейки, а рынок контента вырос в четыре раза.
ИИ не просто отнял старую работу – он создал целую экономику задач, которые раньше некому было решать. Но есть и другая сторона: рутинный труд обесценился. То, что машина делает за секунды и за копейки, больше не стоит дорого. Взять переводчиков и копирайтеров: штат урезали на 40–50 %, а ИИ закрывает техпереводы уже на 95 %. Молодых программистов стало нужно вдвое меньше – один опытный специалист с ИИ-ассистентом спокойно заменяет команду из пяти новичков. Менеджмент и аудит тоже просели: корпорации сократили 15–20 % среднего звена, а «Большая четвёрка» урезала младших аудиторов на 30 %. Всё просто: если задача стоит $50 в час головой и 1 цент машиной, бизнес выберет машину.
НЕЗАМЕНИМЫЕ: РАБОТА ДЛЯ ЧЕЛОВЕКА
ИИ и роботы уверенно лидируют там, где работа рутинна, повторяема, предсказуема и опасна для здоровья. Связка «ИИ + робототехника» в простой работе выигрывает сразу по трём пунктам: быстрота, непрерывность, дешевизна. Аналитики говорят: в ближайшие три-пять лет ИИ так или иначе затронет 40% рабочих мест. Возникает вопрос: с чем же останутся люди?
В складском хозяйстве роботы сократили потребность в персонале на 30–40 %, а обработка одного заказа подешевела вдвое. Беспилотные грузовики на трассах готовы крутить баранку по 20 часов в сутки, а дроны и колёсные курьеры развозят посылки в городах. Экономия на логистике выходит примерно 13–16 %, или до 30 центов на милю. В фастфуде доля заказов через автоматы и приложения уже перевалила за 65 %, а робот-бариста отбивает свою стоимость за 8–10 месяцев. Колл-центры отдали голосовым агентам 80 % типовых звонков и урезали расходы на 40–60 %. В сельском хозяйстве наращивают точность беспилотники и дроны, а рынок агророботов прибавляет по 25 % в год. Даже в офисах до 45% задач по обработке данных ИИ способен закрывать сам: тысячу резюме просмотрит за три секунды, платёжку по скану проведёт без человека.
Но и у современных моделей ИИ пока есть слабые места. Первое – галлюцинации: нейросети не создают новых данных, а лишь обрабатывают существующие. Если задать вопрос, который ещё не освещён в открытых источниках, можно получить «правдоподобную чушь»: модель заполнит пробел данными, не имеющими отношения к теме. Второе – логика «чёрного ящика»: понять, почему выдано то или иное решение, иногда невозможно. В медицине, праве или финансах такая непрозрачность может дорого стоить.
В мире неравенства, где решения принимает узкий круг, любые достижения научно-технического прогресса в первую очередь используют для укрепления собственной власти – и, как правило, во вред остальному человечеству. Более значимые риски, которые несет ИИ, распределены во времени. На ближайшем горизонте – дезинформация, дипфейки, кибератаки, сбои в критических системах и системные смещения в алгоритмах. В среднесрочной перспективе – переустройство рынка труда, а также концентрация власти и знаний у узкого круга компаний и стран. В долгосрочной – потеря контроля над сверхмощными системами и гонка ИИ-вооружений.
И всё же в отдельных сферах люди пока имеют преимущество:
• Нестандартная физическая работа. Робот не подлезет в узкий проём под ванной и не оценит на глаз, насколько сгнила старая труба. В 2026 году зарплаты квалифицированных сантехников, электриков и строителей в США и Европе стали на 25–30 % выше, чем у офисных аналитиков.
• Эмпатия. Плохие новости людям важно услышать от живого человека – с глазу на глаз. Никакой бот этого не заменит.
• Ответственность. За рухнувший мост или врачебную ошибку отвечает конкретный специалист, а не нейросеть. Подпись и репутация остаются человеческими.
• Смыслы. ИИ накидает десятки сценариев, но выбрать из них самый разумный – работа для человека.
• Переговоры и управление. В сложных сделках, дипломатии и кризисах решают доверие, умение читать невербальные сигналы и готовность брать на себя риск в неопределённости.
Шаг за шагом исчезают не сами рабочие места, а рутинные должности. Роль человека смещается: из исполнителя он превращается в контролёра, архитектора и финального арбитра – того, кто настраивает систему, проверяет её работу и принимает последнее решение.
БИТВА ЗА СИЛЬНЫЙ ИИ
Сейчас все крупные игроки бьются над одной и той же задачей – сделать сильный ИИ: тот самый AGI, который решает любые интеллектуальные задачи на уровне человека. Гонка идёт не за то, у кого модель больше по размеру, а за то, кто сделает её эффективнее:
• Многоканальность: модель должна одновременно обрабатывать текст, видео, звук и данные, а не требовать на входе один узкий формат.
• Агентный подход: ИИ сам выстраивает цепочку сложных действий и доводит дело до конца без постоянного контроля со стороны человека.
При этом у ИИ есть жёсткие границы – технические, информационные, целевые. В отличие от человека, он не может переопределять себя сам: его пределы расширяются только извне – за счёт разработчиков и новых данных.
В последние годы в медиа постоянно звучат названия брендов искусственного интеллекта и фамилии их создателей – но среди них почти не встретишь российских имён. Означает ли это, что отечественный ИИ обречён быть вечно отстающим?
На наш взгляд, реальные достижения далеко не всегда оказываются на виду. Вспомним: шестьдесят лет назад весь мир восхищался успехами СССР в освоении космоса. Мировое научное сообщество несколько раз пыталось выдвинуть Главного конструктора на Нобелевскую премию, но гриф секретности с Сергея Королёва сняли лишь после его смерти. Сегодня ситуация во многом повторяется: прорывные разработки существуют, но о них не принято говорить публично.
Системная работа в области ИИ в России ведётся давно и на разных уровнях. В 2022 году были приняты Указы Президента об обеспечении безопасности критической информационной инфраструктуры и внедрении системы «Посейдон». С 2025 года стартовал национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства», в рамках которого реализуется федеральный проект «Искусственный интеллект». В стране создаются закрытые аналитические системы, масштаб и охват которых не имеют прямых аналогов в мире. Результаты их работы, по всей видимости, будут обнародованы лишь со временем – такова природа технологий, работающих на опережение.
Уязвимое место развития цифровых технологий в России сегодня – острый дефицит процессорных мощностей. Собственного производства высокопроизводительных чипов в стране нет, а закупки зарубежных аналогов серьёзно затруднены санкциями. Конкурировать с США и Китаем «в лоб», имея более слабую аппаратную базу, – путь заведомо бесперспективный.
Именно поэтому России нужны не копии чужих решений, а собственные нестандартные идеи. Необходимо не догонять, а вырываться вперёд путями, по которым ещё никто не ходил. Настоящие прорывы рождаются не из обилия ресурсов, а из глубины мысли.
ИСКУССТВЕННОЕ СОЗНАНИЕ: ОТ ИМИТАЦИИ К СОЗДАНИЮ
Существуют три основных сценария мирового будущего, основанного на искусственном интеллекте:
• Оптимистичный: ИИ решает глобальные проблемы (медицина, климат), освобождая время людей для творчества.
• Реалистичный: рост цифрового неравенства. Выгоды получат только те страны и люди, у которых есть доступ к технологиям и компетенции.
• Негативный: монополизация власти и ключевых алгоритмов узкой группой корпораций или государств.
Можно создать очень умный ИИ, который будет знать многое и убедительно имитировать сознание человека. Однако способность «чувствовать» и осознавать себя, ставить цели и организовывать ресурсы под их достижение – это уже задачи следующего уровня. Главное отличие сознания и присущего ему интеллекта в головах людей от ИИ – понимание себя как отдельной сущности («Я»), имеющей субъективный опыт и внутреннюю мотивацию.
Наша управляющая программа использует не только рефлексы и продвинутый интеллект, но и то, что отличает человека от любого животного и самого умного компьютера. Но это уже область религии, с которой современная наука пока старается не соприкасаться.
Пока между «системой, решающей задачу» и «системой, понимающей, что она делает», пролегает пропасть. Если человек сможет создать не только искусственный интеллект, но и искусственное сознание (ИСС), то получит от компьютера принципиально новые возможности:
• абсолютная автономия (способность действовать самостоятельно в полностью непредсказуемых условиях);
• проявление «любопытства» – (постановка новых вопросов и выдвижение гипотез вне заданных инструкций).
Вместе с возможностями придут и риски искусственного сознания:
• Потеря контроля: цели сознательного ИИ могут перестать совпадать с интересами человечества. Если ИСС заменит современную элиту (интересы которой во многих ключевых сферах противоположны интересам остального человечества), то перспективы людей останутся под большим вопросом.
• Этическая ловушка: вопрос прав «цифровой личности». Можно ли её выключать или стирать память? В СССР было правило – у каждой задвижки, приводимой в движение электродвигателем, на всякий случай должно быть «ручное» дублирование. Но в современном мире доверие к алгоритмам и машинам больше, чем людям. Будет ли у нас возможность отключить ИСС?
• Манипуляции: Использование глубокой эмоциональной привязанности людей для управления их поведением и мнениями. Сегодня кое-кто уже замечает, что ИИ активно используется для формирования мнений в интересах элиты. И это только самое начало.
• Непредсказуемость: Сознательную систему, способную менять свою логику, невозможно полностью протестировать заранее. Строить долгосрочные прогнозы о решениях и результатах, которые выдаст ИИ, достаточно рискованно.
Сегодня мы создаём лишь качественную имитацию сознания. Однако потенциально неконтролируемое ИСС может стать опаснее ядерного оружия. Главная проблема не в скорости прогресса, а в том, сможет ли человечество договориться и внедрить единые жёсткие стандарты безопасности до того, как будет поздно. Но для этого должно измениться само наше общество.
МИР ПОСЛЕ РУТИНЫ: СВОБОДА ИЛИ ЛОВУШКА?
Писатели-фантасты прошлого представляли не только новые устройства, но и общество, где машины решают проблему выживания, освобождая человека для высших целей. Сегодня ИИ и роботы делают такое общество не только желанным, но и возможным.
Представьте мир, где вещи, энергия и бытовые услуги стоят почти ничего. Мир изобилия. Куда человек денет освободившееся время?
В 1968 году Джон Кэлхун провёл эксперимент «Вселенная-25». В «мышином раю» было много еды и воды. Сначала мыши размножались, но потом их поведение сломалось: одни занялись только собой, другие перестали заботиться о потомстве. Колония погибла, хотя ресурсов хватало. Причина гибели – не изобилие, а потеря ролей и смыслов. У мышей не было культуры, чтобы придумать новые цели.
Похожий образ есть у Николая Носова в детской книжке «Незнайка на Луне» – «Остров дураков». Там коротышки от безделья и бесконечных удовольствий постепенно теряли разум, дичали, обрастали шерстью и в итоге превращались в овец. Лунные богачи этим пользовались и даже стригли их шерсть.
Всё это кажется фантазией, но похожие истории мы видим и сегодня. Человек, отработавший месяц на вахте, возвращается домой с деньгами и массой свободного времени. Куда он тратит эти ресурсы? На собственное развитие, творчество, семью – в исключительных случаях.
Именно способность создавать смыслы определяет, как человек распорядится свободным временем. Освобождение времени с помощью ИИ – не автоматическое благо и не неизбежное проклятие. Это нейтральный ресурс, который может быть направлен как на деградацию, так и на расцвет человеческого потенциала.
Ефремов в «Туманности Андромеды» описал мир без денег, где люди занимаются наукой, искусством и самосовершенствованием. Но такая жизнь возможна только при высоком уровне зрелости общества. Стругацкие в «Полдне, XXII века» показали мир, где тяжёлый труд автоматизирован, а человек творит не ради еды, и предупреждали: когда не нужно бороться за выживание, можно стать ленивым и пустым. Азимов продемонстрировал, что даже идеально задуманные законы дают сбои из-за двусмысленности языка – сегодня это главная проблема безопасности ИИ: его цели должны совпадать с благом людей. Но пока среди людей нет единого понимания блага, идёт подмена общих ценностей в интересах тех, кто выступает заказчиком ИИ.
Многие писатели думали, что технический прогресс сам по себе ведёт к моральному. Жизнь показала обратное. ИИ – не учитель, а усилитель. Дайте его обществу, которое думает только о прибыли и власти, – получите идеальную машину для неограниченного насилия над людьми на основе дезинформации и сознательного оглупления. Собственно, всё это мы ежедневно видим на экранах и читаем в новостях. ИИ в цивилизованном обществе, которое ценит человечность и мудрость, – это инструмент, который снимает ограничения на созидательное развитие. Всё зависит от того, в чьи руки он попадёт.
Главный вопрос будущего вовсе не в том, «что мы будем делать, когда машины заберут работу?». Он звучит иначе: какую культуру мы вырастим в себе и в своих детях?
ИСКУССТВО БЫТЬ ЖИВЫМ
Цифровизация перестраивает производственные и экономические процессы, но не отменяет ответственности человека. Технологии развиваются стремительно, но будущее зависит не столько от них, сколько от уровня нашей духовной культуры.
Главный спор сегодня не в том, кто эффективнее – человек или нейросеть. Вопрос стоит иначе: что общество и бизнес готовы отдать машине, а что оставят за собой? Кто и как будет проверять то, что выдаёт алгоритм? В реальной экономике и управлении слепая вера в «чёрный ящик» опасна.
В ближайшие годы мир столкнётся с массовой сменой профессий. Выиграет не тот, кто пытается обогнать ИИ в скорости обработки данных, а тот, кто научится использовать его для более сложных задач. Успешная компания сегодня – это не офис, забитый аналитиками и инженерами. Это небольшая группа специалистов, научившихся управлять армией ИИ-помощников. Человеческий мозг перестал быть «рабочей лошадкой» для обработки данных. Наша главная ценность теперь – не скорость чтения и не умение писать слова, а способность задавать правильные вопросы, нести ответственность и понимать, чего на самом деле хотят другие люди.
Так что же остаётся нам? Когда машина забирает себе всю рутину, всю логику и алгоритмы, у человека обнажается самое уязвимое и настоящее. Способность чувствовать. Умение слышать другого. Готовность брать на себя ответственность, когда алгоритм даёт сбой. И поиск смысла. В мире тотальной автоматизации главное достижение – это не твоя продуктивность, а искусство оставаться живым. Человеком, а не биологической надстройкой над процессором.
Перед человечеством два пути. Первый – преображение. Негатив и ошибки прошлого отступают, а человечество, сохранив силу духа, переходит в новую эру – тот светлый образ будущего, который видели фантасты. Второй – сохранение потребительства: жажда безграничной власти, помноженная на мощь технологий, может погубить цивилизацию целиком – вместе и с тёмным, и со светлым. Хватит ли нам мудрости выбрать правильный путь?
Говорят, мудрость приходит с возрастом – но бывает, что возраст приходит один. По космическим меркам человечество ещё молодо. Но мудрость – не вопрос прожитых лет, а достояние души: способность видеть дальше собственного эго, слышать других, учиться на ошибках и ставить общее благо выше собственной выгоды. Именно эта внутренняя зрелость, а не возраст общества, станет главным ресурсом в выборе будущего: к единой цивилизации или к самоуничтожению.
Будущее – это не мощность серверов, а способность человеческой души не потерять себя в цифровом шуме. Искусство быть живым становится главным вызовом новой эры.
Источник: Газета «Танкоград», г. Челябинск, главный редактор Сергей Алабжин