Эпоха невидимых технологий
Искусственный интеллект и цифровизация давно перестали быть абстракциями из научно‑популярных статей. Они формируют нашу повседневность — от утреннего прогноза погоды в смартфоне до рекомендаций в онлайн‑магазинах. Но насколько мы понимаем правила этой новой реальности?
В выпуске журнала «СоциоДиггер» (ВЦИОМ, 2020) исследователи предлагают взглянуть на цифровизацию и ИИ через призму трёх простых и трёх сложных вопросов. Разберём их, опираясь на данные и избегая поверхностных оценок.
Три простых вопроса: что мы точно знаем
1. Зачем обсуждать цифровизацию, если есть ИИ?
Часто эти понятия смешивают, но они не синонимичны. Цифровизация — это инфраструктура:
- интернет‑доступ;
- облачные сервисы;
- цифровые платформы;
- устройства сбора данных.
ИИ — это интеллектуальный модуль, работающий на этой инфраструктуре. Без цифровизации ИИ не существует: он не сможет обучаться на данных, не будет каналов взаимодействия с пользователем.
Пример: чат‑бот поддержки функционирует только потому, что:
- у клиента есть смартфон и интернет;
- компания использует облачные решения для хранения данных;
- алгоритмы ИИ интегрированы в сервис.
Вывод: цифровизация — фундамент, ИИ — надстройка.
2. Как измерить уровень цифровизации общества?
Исследователи ВЦИОМ выделяют объективные индикаторы:
- Проникновение интернета (доля населения с регулярным доступом).
- Использование цифровых госуслуг (количество транзакций через «Госуслуги»).
- Доля безналичных расчётов (в общем объёме платежей).
- Внедрение ЭЦП (электронной цифровой подписи) в бизнес‑процессы.
- Доступность онлайн‑образования (число пользователей платформ типа «Открытое образование»).
В России наблюдается устойчивый рост по всем показателям:
- более 80 % населения пользуются интернетом;
- через «Госуслуги» совершается свыше 1 млрд операций в год;
- доля безналичных платежей превышает 70 % в розничной торговле.
Но есть нюанс: количественные метрики не всегда отражают качество использования технологий. Например, человек может заходить в интернет только для соцсетей — это не равноценно цифровой грамотности.
3. Россия в глобальной гонке цифровизации: догоняем или лидируем?
Данные «СоциоДиггер» показывают: Россия занимает промежуточную позицию.
Сильные стороны:
- высокая скорость внедрения прикладных ИИ‑решений (например, в банковском секторе);
- развитие локальных платформ (Яндекс GPT, Сбер GPT);
- государственная поддержка цифровых инициатив («Цифровая экономика»).
Слабые места:
- отставание в фундаментальных исследованиях ИИ;
- дефицит кадров для разработки «глубоких» нейросетей;
- неравномерность цифровизации между мегаполисами и регионами.
Итог: Россия не лидер глобального ИИ‑рынка, но уверенно осваивает прикладные ниши.
Три сложных вопроса: зоны неопределённости
1. Что считать искусственным интеллектом?
Здесь — главный парадокс: нет единого определения.
- Инженеры видят ИИ как «алгоритм, решающий задачу на основе данных».
- Философы спорят о «имитации сознания» и границах машинного мышления.
- Социологи фокусируются на влиянии ИИ на социальные взаимодействия.
Почему это важно? От определения зависят:
- законы (как регулировать ИИ?);
- этика (можно ли доверять машине моральные решения?);
- образование (чему учить специалистов?).
2. Какие данные останутся недоступными для ИИ?
Ответ тревожный: практически никаких.
- Сейчас: ИИ анализирует покупки, перемещения, соцсети, медицинские записи.
- В перспективе: даже эмоциональные состояния можно «считывать» через тон голоса или мимику.
При этом 54 % россиян, согласно опросам ВЦИОМ, готовы делиться личными данными ради удобства. Пример:
- согласие на сбор геолокации для навигации;
- разрешение на анализ переписки для персонализации рекламы.
Что пока вне досягаемости ИИ?
- Субъективные мотивы (почему вы выбрали именно этот товар?).
- Творческий процесс (как рождается идея?).
- Интуитивные решения (на чём основано «чувство опасности»?).
Но и эти границы размываются: нейросети уже генерируют музыку и тексты, имитируя человеческий креатив.
3. Куда движется цифровизация: прогнозы и риски
Эксперты «СоциоДиггер» выделяют три тренда:
1. Персонализация 2.0
- ИИ будет не просто рекомендовать товары, а предсказывать потребности.
- Пример: система «умного дома», которая заказывает продукты до того, как вы об этом подумали.
2. Автоматизация с человеческим лицом
- Рутинные задачи уйдут к ИИ, но контроль останется за человеком.
- Риск: рост безработицы в секторах, где ИИ заменит 30–50 % операций.
3. Цифровые города
- Умные светофоры, дроны‑доставщики, автоматизированные больницы.
- Проблема: уязвимость инфраструктуры к кибератакам.
Главный вызов: социальные науки не успевают за технологиями. Нет:
- единой теории влияния ИИ на общество;
- чётких методик оценки долгосрочных последствий;
- универсальных этических стандартов.
Что это значит для вас?
Для рядового пользователя:
- Контролируйте приватность: регулярно проверяйте настройки соцсетей и приложений.
- Развивайте критическое мышление: не верьте всему, что генерирует ИИ.
- Осваивайте инструменты: попробуйте ChatGPT для планирования или Midjourney для визуализации идей.
Для бизнеса:
- Начните с малого: автоматизируйте 1–2 процесса (например, обработку заявок).
- Обучайте сотрудников: курсы по ИИ‑грамотности — не роскошь, а необходимость.
- Разработайте этические правила: как компания будет использовать ИИ?
Между стархом и энтузиазмом
Цифровизация и ИИ — не «светлое будущее» и не «апокалипсис». Это инструмент, который усиливает как возможности, так и риски.
Ключевые выводы:
- Россия активно цифровизируется, но неравномерно.
- ИИ становится частью повседневности, но его границы размыты.
- Общество и наука пока адаптируются к новым реалиям.
Ваш выбор сегодня определит, каким будет завтра. Не бойтесь технологий — осваивайте их осознанно.
А вы как считаете: какие задачи ИИ никогда не должен решать? Делитесь мнениями в комментариях!