Эми – наша старая знакомая. В 2020 году мы разбирали ее идеи (Эми Уэбб: как заниматься стратегическим планированием как футуролог), а в 2022 году писали о ее книге The Genesis Machine. Эми Уэбб — это известный американский футуролог и эксперт в области стратегического прогнозирования. Сама она описывает свою работу как довольно прагматичный и даже «скучный» процесс, сравнимый с работой бухгалтера, так как он строится на анализе данных, а не на простых предположениях. Долгое время жила в Японии и Китае. Еще в 2019 году в своей книге «Большая девятка» она описывала, как девять ИТ-гигантов тайно формируют будущее искусственного интеллекта. Возглавляет собственную исследовательскую фирму (Future Today Strategy Group), которая консультирует правительственные агентства по всему миру и крупнейшие корпорации из списка Fortune 100. Что говорит?
Великое переустройство человеческого масштаба
Мир стоит на пороге самого масштабного переустройства в истории человечества, которое затрагивает не только то, как мы работаем, но и саму основу нашего существования. Мы вступаем в эпоху, где старые правила больше не действуют, а новые еще не написаны, и это создает глубокое чувство неопределенности и тревоги. Финансовый сектор, технологические гиганты и правительства вступили в «финальную битву» друг против друга за влияние. Это переустройство означает, что экономика может процветать, становясь все более эффективной, но при этом она может перестать нуждаться в труде конкретного человека. Впервые в истории мы можем столкнуться с ситуацией, когда валовой внутренний продукт (ВВП) страны растет, а безработица увеличивается одновременно. Человеческий капитал перестает быть главным двигателем производительности и создания богатства. Это противоречит всем классическим экономическим моделям, к которым мы привыкли. Искусственный интеллект стал ускорителем этого процесса, превратившись в силу, с которой многие просто не знают, что делать. Мы все являемся частью этого глобального эксперимента, где старые структуры управления обществом перестают иметь смысл.
Разрыв между ментальными моделями и реальностью
Причина нашей глубокой тревоги кроется в разрыве между тем, как мы представляем себе мир, и тем, какой реальность становится на самом деле. Мы десятилетиями живем с ментальными моделями, основанными на личном опыте или даже на научной фантастике. Когда ожидания не совпадают с действительностью, возникает ощущение потери контроля и отсутствия влияния на собственную жизнь. Например, долгое время считалось, что роботы первым делом заменят водителей грузовиков, но реальность оказалась иной: под ударом оказались «белые воротнички» — офисные сотрудники, чья работа фундаментально меняется. Это несоответствие прогнозов и фактов порождает стресс. Важно понимать, что многие из наших страхов вызваны именно этим восприятием, а не отсутствием реальных возможностей действовать в новых условиях.
Искусственный интеллект — это не «вещь», а «зонтик»
Огромная ошибка — воспринимать ИИ как какую-то одну конкретную технологию. На самом деле это зонтичный термин для целого набора различных технологий, которые объединяются под этим названием. История этих идей уходит корнями в 1950-е годы и даже раньше, к работам Чарльза Бэббиджа и Ады Лавлейс в 19-м веке, создавших первые вычислительные машины. То, что мы видим сегодня, — это результат долгого накопления знаний и инвестиций, которые не всегда приносили результат мгновенно. ИИ является технологией общего назначения, подобно электричеству или паровому двигателю. Он охватывает физический мир, визуальную информацию и способы обработки знаний. Когда люди говорят, что устали слышать об ИИ, они часто не понимают, что речь идет о фундаменте, на котором будет строиться вся дальнейшая инновация в любой сфере деятельности. Это база для развития всего: от медицины до сельского хозяйства.
Ключевое отличие: способность к самосовершенствованию
Важно понимать, чем ИИ отличается от всех предыдущих великих изобретений, таких как печатный станок Гутенберга или интернет. Печатный станок позволил массово производить книги, что изменило образование и религию, но сам станок не мог научиться печатать лучше без участия человека. Даже интернет и языки программирования типа HTML сами по себе не развиваются. Современные же системы ИИ и связанные с ними области, такие как биотехнологии, обладают способностью к самосовершенствованию и эволюции. Они могут развиваться способами, которые мы не в состоянии предсказать заранее. Именно этот фактор — автономное обучение технологии — делает нынешний момент времени таким уникальным и важным для понимания. Это уже не просто инструмент, а система, которая меняет саму себя в процессе работы.
Разделение на «мыслителей» и «немыслителей»
В новую эпоху главной границей между людьми станет не их профессия, а их отношение к обучению. Появляется деление на «мыслителей» (thinkers) и «немыслителей» (think-nots). Мыслители — это те, кто использует ИИ как дополнение к своему жизненному опыту и знаниям, превращая технологию в ускоритель своих возможностей. Они любопытны, задают сложные вопросы и постоянно находятся в режиме обучения. Немыслители же — это люди, которые либо решили, что ИИ заменит их в любом случае и перестали расти, либо используют технологию просто как способ «срезать углы». Например, ученик, который просит ИИ написать за него эссе, чтобы поскорее вернуться в соцсети, становится уязвимым. Проблема не в самой технологии, а в том, как человек ее применяет: для созидания или для деградации. В долгосрочной перспективе именно те, кто сохраняет гибкость ума, окажутся в безопасности.
Закат культа внешности и рождение когнитивного статуса
Мы привыкли, что стройность и ухоженность — это символы высокого статуса, потому что они труднодостижимы. Но новые медицинские препараты (типа GLP-1) делают худобу доступной практически для всех, превращая ее из «недостижимого идеала» в обыденность. Как только биологические параметры (вес, тон кожи, отсутствие морщин) перестают быть дефицитными, они мгновенно теряют свою ценность как знаки отличия элиты. В мире, где каждый может «перепрограммировать» свою биологию и выглядеть идеально, старые символы престижа, вроде дизайнерских сумок, тоже начнут обесцениваться. На смену «красивому телу» приходят «когнитивные суперспособности». Статусными станут вещи, которые невозможно купить в аптеке или магазине: например, умение виртуозно управлять сложными интеллектуальными системами . Если раньше вы гордились дорогим автомобилем, то в будущем символом вашего превосходства может стать ваша личная система ИИ, которую вы сами настроили так, что она дает вам уникальные идеи и возможности, недоступные остальным . Мы переходим в эру, где интеллектуальная гибкость и способность создавать новые смыслы станут новой валютой, отделяющей элиту от масс.
Уязвимость как вопрос гибкости, а не индустрии
Нет смысла гадать, какая именно профессия исчезнет через 36 месяцев. Гораздо важнее понять, кто из людей наиболее уязвим. Уязвимость сегодня определяется не записью в трудовой книжке, а способностью адаптироваться к изменениям. Те, кто накопил широкий спектр навыков в течение жизни и готов постоянно обновлять свои знания, будут чувствовать себя уверенно. В зоне риска находятся не только те, кто отказывается от новых инструментов, но и те, кто начинает работать с ними слишком рано, не имея фундаментального жизненного опыта. Без базы знаний ИИ превращается в костыль, а не в мощный инструмент. Те, кто привык просто выполнять инструкции, не задумываясь о смысле процесса, столкнутся с самыми большими трудностями в мире, где выполнение инструкций автоматизировано.
Поколение «Т» — переходное поколение
Мы все — от поколения X до поколения Альфа — теперь являемся частью одной большой группы: Поколения Транзита (Gen T). Ближайшие несколько десятилетий мы будем жить в состоянии перехода от старого мирового порядка к чему-то совершенно новому. Это означает, что не существует одного волшебного закона или решения, вроде безусловного базового дохода, которое бы разом решило все проблемы. Трудность этого периода в том, что изменения будут разворачиваться постепенно и постоянно, требуя от нас бесконечной адаптации. Старые экономические и социальные структуры, в которых мы выросли, больше не соответствуют миру, в который мы входим. Быть частью Поколения Т — значит принять идею о том, что стабильность в ее классическом понимании осталась в прошлом, и теперь стабильность — это умение маневрировать в потоке перемен.
Стратегическое прогнозирование вместо предсказаний
В мире, полном переменных, предсказать будущее невозможно, но его можно смоделировать с помощью данных. Профессиональная работа с будущим похожа на работу бухгалтера или экономиста: это скучный процесс анализа огромного количества информации и построения моделей вероятных исходов. Важно отличать это от «спекулятивного предсказания», которое часто встречается в научной фантастике или в громких речах популистов. Настоящее прогнозирование требует постоянного обновления данных и готовности менять свои убеждения, когда поступает новая информация. Это работа не про «интуицию», а про математику и анализ. Бизнес-лидеры и правительства должны использовать этот подход, чтобы не просто удивляться новым технологиям, а планировать свои действия исходя из того, какие последствия эти технологии повлекут за собой в реальности.
Провал идеи «переобучения» и ценность старых навыков
Часто правительства пытаются решить проблему безработицы, предлагая людям «переучиться» на программистов. Классический пример — попытки научить шахтеров кодировать на HTML или JavaScript после закрытия шахт. Это подход, который обесценивает десятилетия опыта людей в управлении сложной техникой, работе в ограниченных пространствах и оказании первой помощи. В итоге такие программы часто рушатся, не принося пользы ни людям, ни экономике. Вместо того чтобы заставлять 50-летнего профессионала конкурировать с 20-летними «цифровыми аборигенами» в написании кода, нужно искать способы применить его существующие уникальные навыки в новых условиях. Например, навыки добычи полезных ископаемых критически важны для добычи редкоземельных металлов, необходимых для тех же смартфонов. Мы должны ценить накопленный человеческий опыт, а не выбрасывать его на помойку истории при каждом технологическом рывке.
Китайский подход: фокус на инфраструктуре и конкуренции
Китай демонстрирует иной подход к ИИ и рынку труда. Вместо того чтобы спорить о том, исчезнут ли рабочие места, они сосредоточены на конкурентоспособности и обучении. В Китае люди боятся не самого ИИ, а того, что они учатся недостаточно быстро, чтобы оставаться конкурентоспособными. Там ИИ воспринимается как инструмент, который нужно освоить, чтобы быть «умнее» и «хитрее» коллег. Кроме того, их пятилетние планы сейчас сфокусированы на создании мощной инфраструктуры: строительстве линий электропередач и обеспечении каждой семьи качественным интернетом. Они позволяют другим странам делать дорогостоящие ошибки в исследованиях, чтобы потом забрать лучшие наработки и внедрить их у себя на государственном уровне. Это системный подход, ориентированный на то, чтобы вся страна была готова к использованию новых инструментов в реальной жизни, а не только в лабораториях.
«Безлюдное» производство и новая экономика
Одной из самых мощных тенденций будущего является переход к «индустриализму с выключенным светом». Представьте себе заводы, которые работают 24 часа в сутки в полной темноте. Им не нужен свет, кондиционирование воздуха или отопление, потому что там работают только роботы. Вся промышленность, которая веками строилась вокруг человека и для человека, начинает обходиться без него. Это означает, что человеческий капитал перестает быть главной движущей силой производства богатства. Владельцы таких «темных» заводов будут процветать, в то время как традиционные работники могут оказаться не у дел. Это создает новый тип социального разрыва и концентрации богатства. Мы вступаем в мир, где экономика может быть чрезвычайно эффективной и богатой, но при этом она не будет знать, как использовать труд и вклад обычных людей.
Коллапс профессиональной пирамиды
ИИ начинает разрушать структуру «пирамиды» в профессиональных услугах, таких как юриспруденция или консалтинг. Традиционно такие фирмы держатся на огромном количестве молодых сотрудников внизу, которые выполняют рутинную работу в надежде когда-нибудь подняться на вершину. Теперь эта пирамида сжимается. Рутинные задачи, вроде поиска судебных прецедентов, выполняются алгоритмами мгновенно. Статистика шокирует: в США ежегодно выпускается около 36 000 новых юристов, но всего 300 специалистов по добыче редкоземельных металлов. Если ИИ заберет работу у юристов начального уровня, куда пойдут все эти люди? Экономика знаний, какой мы ее знали, схлопывается в «точку». Нам нужно срочно переосмыслить, какие специалисты будут действительно нужны обществу через 5-10 лет, чтобы не готовить армию безработных.
Система кредитов за вклад вместо простого пособия
Идея безусловного базового дохода (ББД) на практике часто не срабатывает, потому что людям нужно чувствовать свою значимость и продуктивность для сообщества. Без цели и деятельности общество дестабилизируется. Вместо того чтобы просто раздавать деньги, предлагается система «кредитов за вклад». Она признает два вида работы: компенсацию за прошлые заслуги (на наших данных обучали ИИ) и оплату за «невидимый» труд сегодня. Невидимый труд — это то, что связывает общество воедино: уход за пожилыми родителями, воспитание детей, наставничество в молодежных организациях, волонтерство. Сейчас люди делают это бесплатно или за гроши. В новой системе компании, получающие прибыль от ИИ, отчисляли бы небольшой процент в фонд, из которого продуктивные члены общества получали бы кредиты на жизнь. Это рыночный подход, который поощряет активность, а не пассивность.
ИИ как скрытый налог и эксплуатация данных
Пользование «бесплатными» системами ИИ — это иллюзия. На самом деле мы платим за них гораздо больше, чем получаем, просто валюта здесь — наши данные и наше обучение системы. Каждый раз, когда вы вводите запрос или просите ИИ исправить ошибку, вы тренируете его. Крупные технологические компании получают от этого процесса колоссальную выгоду, становясь богаче с каждым нашим взаимодействием с их продуктом. Более того, доступ к мощным системам ИИ становится жестко лимитированным: если у вас нет «токенов» (вычислительных единиц), вы не можете работать. Например, за месяц активной разработки с использованием сложных инструментов можно потратить тысячи долларов только на доступ к ИИ. Это превращается в своего рода коммунальную услугу или даже скрытый налог на мышление. Мы должны осознавать, что в этом обмене «данные на удобство» компании всегда остаются в выигрыше.
ИИ как инструмент мгновенной подотчетности власти
Одной из самых мощных и при этом прикладных идей является использование интеллектуальных систем для тотального контроля за высказываниями публичных лиц. Раньше проверка фактов (фактчекинг) была делом огромных команд специалистов, работающих в крупных некоммерческих организациях или редакциях газет. Это был тяжелый человеческий труд, требующий недель на анализ архивов и первичных источников. Сегодня ситуация изменилась радикально: современные инструменты позволяют одному человеку создать работающую систему проверки политиков буквально за 72 часа. Эта концепция воплощается в проектах, которые в реальном времени сопоставляют заявления власти с официальными документами и первоисточниками, выставляя «оценки» за правдивость — от «вводящего в заблуждение» до «откровенной лжи». Такой сдвиг означает конец эпохи безнаказанности за пустые обещания или манипуляцию статистикой. В руках общества оказывается инструмент, который делает прозрачность не просто моральным призывом, а технической неизбежностью. Сила ИИ здесь заключается не в генерации текста, а в способности мгновенно «поднимать чеки», заставляя лидеров нести ответственность за каждое слово перед лицом всей страны.
Маркетинг через «угрозу существованию» как стратегия накопления капитала
Существует глубокое убеждение, что современные технологические гиганты искренне боятся собственных творений, когда заявляют о «сверхмощном ИИ», который опасно выпускать в мир. Однако за этими пугающими пророчествами скрывается холодный расчет и блестящая маркетинговая стратегия. Когда компания объявляет, что её продукт настолько силен, что он может быть «терпимым» или даже «разрушительным» для человечества, она на самом деле не предупреждает об опасности, а создает миф о собственной исключительности и уникальности своих технологий. Эта тактика «контролируемого страха» направлена на привлечение колоссальных инвестиций и накопление долга, который становится топливом для дальнейшего роста. История подобных «хайп-циклов» уходит корнями еще в 1956 год, когда на легендарной встрече в Дартмуте ученые впервые провозгласили создание машин, способных думать. С тех пор риторика не изменилась: громкие заявления о том, что технологии вот-вот заменят людей или решат все мировые проблемы, служат лишь ширмой для бизнеса, основная цель которого — не спасение мира, а победа в гонке за капиталом. Мы должны научиться отличать реальные возможности алгоритмов от «маркетинговых мифов», созданных для того, чтобы оправдать миллиардные вложения в компании, чьим главным продуктом сегодня является не интеллект, а обещание его всемогущества.
Синтетическая биология: запись в «код жизни»
Искусственный интеллект, соединяясь с биологией, открывает невероятные возможности. Мы начинаем относиться к биологическому коду так же, как к компьютерному: у нас появляется «право записи» в саму жизнь. Это означает создание персонализированных лекарств для лечения рака или болезней Паркинсона, учитывающих генетические особенности конкретного человека. Но это касается не только здоровья людей. С помощью ИИ можно перепроектировать сельское хозяйство, которое не менялось кардинально тысячи лет. Например, можно создать деревья, которым нужно в четыре раза меньше воды, чтобы они могли расти в условиях меняющегося климата. ИИ здесь выступает как ускоритель, позволяющий моделировать и тестировать биологические решения гораздо быстрее, чем это может сделать «мокрый компьютер» внутри наших голов.
Переход к эмбиентным (рассеянным) вычислениям
Мы движемся от эпохи отдельных устройств к миру «эмбиентных вычислений». Раньше нам приходилось носить с собой тяжелые ноутбуки, диктофоны и GPS-навигаторы, которые затем объединились в одном смартфоне. Теперь же интеллект будет буквально растворен в пространстве вокруг нас. Это не один гаджет, а целая система из умных очков, колец, браслетов и датчиков, которые работают вместе. Эта система будет постоянно собирать данные, помогать нам принимать решения и выдавать нужную информацию в реальном времени, даже когда мы об этом не просим. Технология становится невидимой, но всепроникающей. Главная задача здесь — научиться фокусироваться на общей картине, а не тонуть в бесконечном потоке новинок и гаджетов, которые появляются каждый месяц.
Ловушка реактивного регулирования
Попытки регулировать ИИ с помощью жестких законов обречены на провал, потому что технология развивается быстрее, чем чиновники успевают писать правила. Часто регулирование становится реакцией на уже случившееся событие, как в истории с «машиной-пылесосом» (Brabham BT46B 1978 года) в Формуле-1: когда инновационное решение позволило выиграть гонку, его запретили только через неделю. Вместо того чтобы запрещать или ограничивать конкуренцию, нам нужны новые подходы, которые бы защищали интересы общества, но не душили инновации. Текущие государственные структуры и правила создавались сотни лет назад, когда не существовало глобальной торговли и мгновенного обмена данными. Мир, в который мы входим, требует «перевосприятия» самих основ управления: нам нужны не запреты, а условия, в которых технологии приносили бы пользу всем, а не только горстке владельцев капитала.
**
ИИ спасет Кайрос
https://t.me/fastsalttimes/5370
**
«700 тысяч братьев не должны остаться без еды и без работы»
**