Работодатели находятся под огромным давлением, которое подталкивает их внедрять ИИ и сокращать сотрудников. Инвесторы и CEO мечтают о резком сокращении расходов и кратном увеличении прибыли; от каждого ИТ-директора требуют план по внедрению ИИ, чтобы не отставать от конкурентов. Все мечтают о революциях, которые нам устроят ИИ-агенты.
Но руководителям стоит впопыхах принимать будущее, которое еще не наступило. Есть много причин быть осторожным. Вот девять из них.
«Эксперты» часто сильно промахивались с своими прогнозами.
Лауреат Нобелевской премии и пионер ИИ Джеффри Хинтон сказал в 2016 году: «Людям следует прекратить подготовку радиологов прямо сейчас… Совершенно очевидно, что в течение пяти лет глубокое обучение превзойдет радиологов». Но спустя десятилетие мы видим, что радиологи остаются на своих местах. В 2012 году сооснователь Google Сергей Брин пообещал, что к 2017 году беспилотные автомобили станут повсеместными. Сегодня, спустя 14 лет после этого обещания (и многих последующих обещаний Илона Маска), полностью автономные транспортные средства остаются ограниченным экспериментом, доступным лишь в небольшом количестве городов с благоприятным климатом.
Бигтехи хотят, чтобы вы поверили, будто они уже создали искусственный общий интеллект. Это не означает, что они и впрямь это сделали. Когда руководители технологических компаний предупреждают о грядущем Армагеддоне занятости, они, возможно, подстраховываются на случай, если он действительно произойдет, но, с другой стороны, возможно, они просто хотят, чтобы вы завысили оценку их компаний. Относитесь к каждому их прогнозу с долей скептицизма.
Что касается влияния на занятость, исследования самих гигантов ИИ не подтверждают их же слова. Генеральный директор Anthropic предупреждал о работопокалипсисе, но недавние исследования самой компании показали разрыв между восприятием и реальностью. Компания прогнозирует огромный потенциал для того, что ИИ может сделать в таких областях, как финансы и архитектура. Но то, что они называли «наблюдаемым охватом ИИ» [observed AI coverage] (красивое выражение для описания того, что происходит в реальном мире), составляло до смешного малую долю этого теоретического охвата. Есть огромная, в световые годы пропасть между тем, что ИИ может сделать по их представлениям, и тем, что он делает на самом деле.
Современный ИИ весьма «коряв» (хорош в одних вещах, но не в других), а это значит, что он редко может полностью заменить человека. ИИ, безусловно, может повысить производительность некоторых работников, но даже в задачах, в которых ИИ хорош, модели и агенты часто совершают глупые ошибки, некоторые из которых трудно обнаружить. И задачи — это не работа: даже если ИИ может выполнять какую-то часть работы человека, это не значит, что он может выполнять всю работу этого человека.
Современные модели ИИ по-прежнему испытывают трудности с задачами, выходящими за пределы языка. Некоторые виды офисной работы связаны только со словами, но многие требуют визуального восприятия: интерпретации изображений, диаграмм, схем, чертежей, карт и т.д.. Легко вообразить себе, что ИИ отберёт все рабочие места, особенно если воспринимать его как своего рода волшебство. Но как только вы понимаете, что современный ИИ — это инструмент со своими сильными и слабыми сторонами, вы начинаете осознавать, что эта технология, скорее всего, вытеснит работников только в одних профессиях, а не в других (и чаще всего просто дополнит работу людей). Даже в таких областях, как обслуживание клиентов, которые могут показаться простыми, результаты часто разочаровывают. Индекс удаленной работы, ориентированный на профессии, которые можно полностью выполнять через интернет, показал, что менее 4,5% из них могут быть адекватно выполнены агентами ИИ.
Большая часть физического труда выходит далеко за рамки возможностей современного ИИ. Не стоит ожидать, что в ближайшее время ИИ заменит сантехников, плотников, автомехаников, медсестер, уборщиц, лесничих, поваров, мастеров по ремонту бытовой техники, садовников или многие другие профессии.
Многие сокращения, которые приписывают внедрению ИИ, на самом деле не связаны с ним. Возможно, так было в случае недавних массовых увольнений в финтех-компании Block: некоторые увидели в них попытку генерального директора Джека Дорси восстановить доверие инвесторов после обвала акций. Во многих случаях ИИ может служить фиговым листком, которым на самом деле прикрывают сокращения, вызванные финансовыми неудачами или избыточным наймом персонала в прежние годы.
Некоторые сокращения из-за ИИ оказываются недолговечными. Я называю это «эффектом Klarna» в честь компании Klarna. В начале 2024 года Klarna с гордостью заявляла, что её агенты выполняют работу 700 человек в службе поддержки клиентов, одновременно введя мораторий на найм. Но к весне 2025 года компания отступила и возобновила набор персонала, решив, что (по крайней мере, в некоторых случаях) ей всё-таки нужны «настоящие люди».
В целом, влияние ИИ на производительность и отдачу от инвестиций пока что весьма скромное. Каждая компания инвестирует в ИИ, но пока большинство не получает огромной отдачи
Всё это может измениться; вероятно, когда-нибудь это произойдёт — но, скорее всего, для этого мы сначала должны увидеть более радикальные достижения в области ИИ, что может произойти через десятилетие или более. А пока совет прост: не сосредотачивайтесь на замене людей. Сосредоточьтесь на том, как вы можете использовать ИИ, чтобы помочь тем, кто у вас есть.
Автор статьи: Гэри Маркус — почетный профессор психологии и нейронауки Нью-Йоркского университета, автор шести книг, включая «Укрощение Силиконовой долины».
