Почему технический прогресс превращается в системный коллапс?
Всё дело в парадоксе Джевонса — эффекте, при котором повышение эффективности не ведёт к экономии, а запускает цепную реакцию роста.
И в эффекте Черномырдина — когда «лучше» на бумаге становится «как всегда» в реальности. Это не философия. Это — диагноз.
Узнайте, как эти феномены работают в ИТ-проектах, почему «оптимизация» часто бьёт по людям, и как построить систему, которая не разрушает то, что должна улучшать.
Чек-лист для аудита проекта внутри.
В 1865 году британский экономист Уильям Стенли Джевонс опубликовал работу, в которой описал странный феномен. Он заметил, что с изобретением более эффективных паровых двигателей, которые потребляли меньше угля на единицу работы, потребление угля в стране не сократилось — а резко выросло. Казалось бы, логика проста: чем эффективнее машина, тем меньше топлива она требует. Но произошло обратное. Почему? Потому что эффективность сделала паровые двигатели выгоднее, их стали внедрять повсеместно — в шахтах, на фабриках, в транспорте.
Экономия на одном уровне породила рост на другом. То, что должно было сберечь ресурс, на самом деле расширило его использование.
Этот эффект, позже названный парадоксом Джевонса, ста�� классическим примером того, как технологический прогресс не всегда ведёт к ожидаемым последствиям. Улучшение не решает проблему — оно меняет правила игры. И если не понимать этих правил, можно оказаться в ситуации, когда технический успех оборачивается системным провалом.
Спустя почти два столетия мы сталкиваемся с этим же парадоксом — но уже в цифровом мире. Только теперь вместо угля — время, вычислительные мощности, внимание, нервные клетки. И вместо паровых двигателей — серверы, алгоритмы, автоматизация, облачные платформы. Мы внедряем технологии, чтобы сэкономить, упростить, ускорить.
Но часто получаем обратный эффект: нагрузка растёт, границы стираются, люди устают сильнее, чем раньше.
Этот феномен хорошо описала не экономика, а политика.
В 1990-х Виктор Черномырдин, Председатель Правительства России, подводя итоги экономических реформ резюмировал: «Хотели как лучше, а получилось как всегда». Эта фраза ушла в народ и стала крылатой, потому что она точно попадает в суть: хорошие намерения не гарантируют хороший результат, если не учитывать систему в целом.
Парадокс Джевонса и «эффект Черномырдина» — это не просто курьёзы.
Это предупреждения, что улучшение одного элемента системы не ведёт автоматически к улучшению всей системы.
И в мире ИТ, где каждое решение масштабируется мгновенно, эти эффекты проявляются особенно остро.
Представьте, что вы — архитектор. Вы внедряете кэширование, масштабируете серверы, настраиваете CDN. Система становится быстрее, стабильнее. Вы довольны. Но через месяц нагрузка вырастает в десять раз. Почему? Потому что маркетологи, зная, что теперь «всё выдержит», запускают массовую кампанию. Они не виноваты — они просто пользуются возможностями. А вы не предупредили, что экономия ресурсов порождает амбиции.
Или другой случай: вы перешли на SSD, оптимизировали базу. Теперь отчёты генерируются за секунды. Отлично. Но теперь аналитики строят 200 отчётов в день, каждый — с глубокой аналитикой. База снова тормозит. Почему? Потому что быстрее — не значит легче. Быстрее — значит больше.
То же самое происходит с микросервисами. Вы внедряете гибкую архитектуру, чтобы ускорить разработку. Но команды начинают строить новые сервисы, не согласовывая интерфейсы. Сложность растёт экспоненциально, интеграция превращается в ад. Гибкость, которой вы так гордились, превращается в хаос.
Или возьмём гибкий график и удалёнку. Цель — баланс, меньше стресса. Но на практике люди начинают отвечать в 23:00, встречи назначают в 8:00, а «быстро» превращается в «сейчас». Границы между работой и личной жизнью исчезают. Выгорание растёт. Гибкость, задуманная как свобода, становится ловушкой.
Автоматизация — ещё один яркий пример. Вы внедряете RPA, скрипты, ИИ-ассистентов, чтобы освободить сотрудников от рутины. Но руководство, видя, что задачи выполняются быстрее, добавляет их в два раза больше и увеличивает KPI. В итоге человек работает больше, чем раньше. Благие намерения по экономии времени превращюется в перегрузку.
Даже в UX-дизайне это видно. Вы упрощаете интерфейс, сокращаете клики. Пользователь должен стать счастливее. Но руководство, видя, что «теперь всё просто», добав��яет десять новых функций. Интерфейс снова становится перегруженным. Простота порождает хаос.
И, пожалуй, самый тонкий пример — безопасность. Вы внедряете двухфакторную аутентификацию, тренинги, мониторинг. Ожидаете меньше фишинга, больше доверия.
Но пользователи получают по десять предупреждений в день. Они перестают реагировать. Тревожность растёт, а безопасность падает. Защита порождает уязвимость.
Парадокс Джевонса запускает в мире языковых моделей порочный цикл: чем умнее становится модель, тем больше на неё возлагают задач — не для облегчения труда, а для захвата рынков, масштабирования сервисов и роста капитализации. Внедряя LLM как инструмент повышения продуктивности, компании вместо сокращения рутины расширя��т функционал: теперь одна и та же модель должна анализировать, генерировать, модерировать, обучать, лечить и убеждать.
Эта гонка за универсальностью заменяет глубину широтой, а интеллект — имитацией. Вместо специализированных решений — универсальные, перегруженные системы, которые начинают давать сбои в сложных рассуждениях, теряют контекст и выдают поверхностные ответы.
Чтобы снизить издержки и ускорить обработку, разработчики прибегают к агрессивной оптимизации — квантованию, дистилляции, прунингу. В результате модель становится дешевле и быстрее, но теряет именно те качества, ради которых её создавали: способность к синтезу, рефлексии, логике.
Так рост эффективности оборачивается не прогрессом, а масштабируемым упрощением — и чем активнее мы используем ИИ, тем сильнее он деградирует под давлением ожиданий. Это и есть суть парадокса Джевонса в эпоху LLM: технология, призванная освободить разум, постепенно делает себя и нас глупее.
Но есть ещё один, глубинный уровень этого парадокса — он касается людей.
Во всех этих примерах мы видим, как технические улучшения перекладываются на человеческий ресурс. Ускорили систему — и сразу увеличили объём задач. Автоматизировали рутину — и тут же повысили план. Внедрили гибкий график — и сделали сотрудника доступным 24/7.
Главная ошибка — это рассматривать людей как ресурс, подлежащий «оптимизации». Как будто их время, внимание, энергия — бесконечны. Как будто «выигранное время» можно бесконечно перераспределять, не считаясь с последствиями.
Но это не так.
Человек — не процессор, который можно разогнать. Он — субъект с ограниченной устойчивостью, с психикой, с личной жизнью, с правом на отдых и автономию.
И когда мы забываем об этом, система даёт сбой не в коде, а в людях.
Пример: в одном проекте автоматизировали 80% рутинных задач разработчиков.
Цель — освободить время на стратегию и архитектуру. Через полгода нагрузка выросла в 2.5 раза: появилось больше релизов, больше требований, больше срочных задач. Команда начала выгорать. Через год — массовый уход сотрудников. Проект «успешно» оптимизировали — и развалили.
Это и есть эффект Черномырдина в чистом виде: хотели как лучше, а получилось как всегда — хуже.
Именно поэтому этические принципы — не просто «гуманизм ради гуманизма».
Они — системные законы устойчивости. И для того, чтобы люди не выгорали иногда приходится искусственно вводить этические ограничители.
Этические ограничители не дают рьяным «оптимизаторам» перегреть систему.
Один из самых строгих этических принципов — категорический императив Канта:
«Относись к человеческой личности и в своей, и в чужой персоне всегда как к цели, никогда только как к средству».
Это не моральная заповедь — это системный принцип.
Если вы относитесь к человеку как к инструменту, вы нарушаете устойчивость всей системы.
Вы можете выиграть краткосрочно — но в долгосрочной перспективе система накапливает напряжение: выгорание, текучка, потеря доверия, снижение качества.
И однажды — прилетает «ответка» от системы.
Не в виде бага. Не в виде взлома. А в виде коллапса команды, провала проекта, ухода лучших специалистов.
Поэтому перед любым проектом, перед любой «оптимизацией», нужно задать не только технические, но и этические вопросы (обещанный чек-лист):
Кто и как будет использовать этот выигрыш?
Будет ли это время, энергия, мощность — переложено на людей?
Где проходит граница между «гибкостью» и «эксплуатацией»?
Что мы теряем, чтобы что-то выиграть?
Сохраняется ли у человека автономия, достоинство, право на отказ?
Если на большинство этих вопросов нет чёткого ответа — проект рискует повторить эффект Черномырдина. Технически он будет успешным. Системно — нет.
Парадокс Джевонса и эффект Черномырдина — не приговор. Они — предупреждение. Они говорят: технология не решает системных проблем. Она их трансформирует.
Мы не можем строить системы, не задавая вопрос: «Что будет, если это сработает?» Потому что самый опасный сценарий — это успех.
Успех, который превращает экономию в перегрузку, гибкость — в хаос, автоматизацию — в выгорание.
Что делать?
Не оптимизируйте в вакууме. Всегда анализируйте контекст: команду, культуру, ожидания.
Ставьте лимиты. Экономия ресурсов — не повод для роста. Иногда лучше оставить «про запас».
Проектируйте сопротивление. Добавляйте «замедлители»: ручные подтверждения, ограничения по объёму, тайм-ауты.
Включайте гуманитарный анализ. Психолог, философ, социолог — не лишний человек в команде. Он видит, что инженер не видит.
Измеряйте не только производительность, но и качество жизни. Сколько часов в день человек проводит в уведомлениях? Сколько раз он прерывает отдых ради «быстрой задачи»?
Итог:
Хотели как лучше — получится как всегда,
если не спросить:
«Лучше — для кого?»
«Меньше — чего?»
«Быстрее — за счёт чего?»
Технология не освобождает от ответственности.
Она только увеличивает её масштаб.
Доцент МГТУ им. Н.Э. Баумана, более 30 лет занимающийся исследованием и проектирование систем, увлечен философскими основами вычислительной техники и искусственного интеллекта. Специализируется на соединении абстрактных теорий с практической реализацией.
