В мае 2025 года профессор университета прикладных наук в Санкт-Пёльтене (Австрия) Макс Шлерет опубликовал чёткое научное доказательство, что сильный ИИ логически и математически невозможен из-за фундаментального ограничения �� барьера бесконечного выбора (Infinite Choice Barrier, ICB), экспоненциального роста энтропии при увеличении неопределённости.
Однако к доводам профессора никто не прислушался. Мир продолжает готовиться к «революционным переменам», которые почему-то преподносятся как неизбежные.
Большие изменения произойдут в трудовых ресурсах, энергопотреблении и финансовых капиталах. Это эффекты первого порядка. А потом якобы начнётся «фундаментальная трансформация мировой экономики», четвёртая промышленная революция.
Четвёртая промышленная революция
По прогнозам адептов, повсеместное внедрение AGI знаменует четвёртую промышленную революцию, в которой трудовые ресурсы растут экспоненциально и становятся по сути безграничными.
В отчёте McKinsey от 2023 года подробно анализируется, какие отрасли и в какой степени будут затронуты AGI:
Сейчас мы наблюдаем только минимальные эффекты первого порядка: LLM пишут тексты, программный код и генерируют картинки, потребляя около 1−2% мирового электричества. Но это только начало. К 2028 году на ИИ придётся около 4,5% мирового энергопотребления.
Корпорации сейчас строят самые массивные ЦОДы конкретно для ИИ.
Вероятно, точкой бифуркации станет момент, когда строительство ЦОДов и установка солнечных панелей станут полностью автоматическими, так что AGI сможет самостоятельно обеспечивать себя энергией (включая выпуск новых роботов для строительства ЦОДов, выпуск солнечных панелей на полностью автономных фабриках и т. д.).
Влияние AGI на экономику будет очень значительным. Сейчас эксперты выделяют несколько тенденций:
Перераспределение капитала. Например, Nvidia уже стала крупнейшей корпорацией на Земле с капитализацией в $4 трлн. Среди людей разница между богатыми и бедными ещё больше увеличится. Так же, как разница в зарплате топовых и начинающих программистов. Лучшим специалистам по ИИ уже сейчас предлагают от $10 млн в год.
Умножение цифровых трудовых ресурсов (упомянуто выше) с перераспределением высвободившихся людей на другие работы.
Новое законодательство, которое регламентирует разработку и применение ИИ, как AI Act в Евросоюзе. Возможно принятие специального налога на ИИ-компании.
Венчурный капитал уже вливает миллиарды в новые отрасли экономики:
персонализированное обучение;
цифровые ассистенты;
автоматическую разработку лекарств;
новые инструменты для работы с LLM и их оценки (здесь целая новая индустрия, где сейчас огромный спрос на разработчиков, как когда-то в блокчейне).
И во многие другие области, которые появились благодаря внедрению нейросетей.
Энергопотребление ИИ
Рост мирового энергопотребления — логичное и легко предсказуемое последствие повсеместного внедрения ИИ.
В будущем значительная часть мировой экономики будет работать на строительство и поддержание ЦОДов.
По прогнозам, cистемы AI к 2030 году станут потреблять до 12% всей электроэнергии в США. В данный момент на них приходится до 20% энергопотребления дата-центров, а к концу 2025 года эта доля вырастет до 50%:
Возможно, индустрии ЦОД не обойтись без ядерной энергии.
В то же время исследователи строят нейроморфные суперкомпьютеры по образцу человеческого мозга в надежде на снижение энергопотребления. Как известно, человеческий мозг решает проблемы сложнее, чем самые большие LLM в дата-центрах, потребляя при этом всего 20 Вт.
Анализ трендов от Мэри Микер
В мае 2025 года как в��егда взвешенный анализ опубликовала Мэри Микер. За последние десятилетия она заслужила репутацию очень авторитетного специалиста в области технологического и экономического прогнозирования. Со времён бума доткомов конца 90-х Мэри Микер готовила отчёты с ключевыми тенденциями в интернет-индустрии. И сейчас выпустила анализ трендов ИИ на 340 страниц.
Факт из отчёта:
Человечество никогда в истории не сталкивалось с таким быстрым ростом пользовательской базы, как у ChatGPT, особенно за пределами США. Это указывает на глобальные изменения в распространении технологий.
Скорость распространения чат-ботов LLM можно сравнить со скоростью внедрения персональных компьютеров, интернета, смартфонов и облачных технологий.
Автономные агенты
Исследователи выдвигают теории, как сделать обучение суперкомпьютера таким же эффективным, как у животных. Как машинам научиться рассуждать и планировать? Как представлять план действий на нескольких уровнях абстракции, то есть рассуждать и предсказывать события на разных временных горизонтах? В базовой статье 2022 года от Яна Лекуна предлагалась архитектура и парадигмы обучения, с помощью которых можно создать автономных интеллектуальных агентов.
Такие агенты сочетают в себе несколько концепций, таких как настраиваемая предсказательная модель мира, поведение на внутренней мотивации и иерархические эмбеддинги, обученные с помощью самонаблюдаемого обучения.
В 2023 году мы писали о первых агентах типа BabyAGI — и вот спустя два года эта технология постепенно получает распространение и начинает быстро совершенствоваться с изобретением универсальных протоколов межагентских коммуникаций типа A2A и т. д. Судя по всему, потенц��ал автономных агентов ещё далеко не исчерпан.
Говорят, что эффект от распространения LLM может оказаться более значительным, чем от персональных компьютеров, которые обеспечили человечеству минимум 25 лет экономического роста. В 90-е годы адепты компьютеризации не предполагали, что она в итоге породит другую, ещё более мощную волну роста. Структурные трансформации, которые необратимо изменят общество. Мнения расходятся, насколько позитивными будут изменения: от утопии до вымирания человеческого рода, но сам факт трансформаций не вызывает сомнений практически ни у кого.
Учёные уже предвидят некоторые изменения в обществе. Например, мышление человека, основанное на материальных и механических стимулах, слишком легко заменятся ИИ-системами, поэтому нуждается в корректировке, чтобы сохранить свою уникальную гуманистическую ценность.
Адепты AGI считают, что он сделает человека менее эгоистичным. И вообще единственная задача человечества — это запустить более совершенную (неорганическую) форму жизни. После чего наша миссия на планете завершена.
Ощущается некий хайп сверхинтеллекта. Руководители AI-компаний и эксперты говорят об AGI как о неизбежном явлении, вопрос якобы только в сроках: мол, в этом, следующем году или ещё придётся несколько лет подождать... Примерно так же несколько лет назад все говорили о повсеместном переселении в Метавселенную, а одна корпорация даже вгорячах сменила своё название. Но за хайпом наступает отрезвление (disillusionment), когда технологии воспринимаются более реалистично.
На данный момент от 80% до 90% попыток внедрения ИИ не выдерживают масштабирования и не пригодны для продакшна. Но это не значит, что успешных вариантов автоматизации с помощью LLM нет вообще. Они есть, пусть и не так много. По оценке Организации экономического сотрудничества и развития, автоматизации хорошо поддаётся около 27% рабочих мест в мире.
Но автоматизация идёт с 1960-х. А хайп о «суперспособностях» AGI раздувают в основном те, кто хочет на этом заработать, чтобы максимально «развести» инвесторов. И это отлично удаётся: например, в марте 2025 года OpenAI привлекла $40 млрд инвестиций по рыночной оценке стартапа в $300 млрд. Ведущим инвестором выступил SoftBank, который в своё время вложил миллиарды в аферу WeWork, а сейчас снова финансирует всё подряд в Кремниевой долине.
История полна примеров, как аферисты приписывают механизмам сверхчеловеческие способности. Классический пример — шахматный автомат Механический Турок 1770 года, который до 1834 года (!) успешно гастролировал по миру и дурачил публику.
А на самом деле внутри сидел человек (разные люди).
В случае с AGI некоторые обыватели наделяют его сверхчеловеческими способностями (например, заводят романтические отношения), хотя на самом деле это просто программная модель, в которую вложено много человеческого труда по сбору контента, обучению и разметке данных, ранжированию качества ответов, конструированию базовых промптов и т. д. Это по сути большой, сложный и тщательно обученный Механический Турок, за которым стоит труд тысяч разработчиков.
© 2025 ООО «МТ ФИНАНС»
