Искусственный интеллект: почему мы пропустим момент главных изменений

Нейросети, Технологии

Тихая революция: почему ИИ не взорвет мир, а медленно его переделает

Мы привыкли ждать от технологических прорывов яркой вспышки — момента, после которого мир уже никогда не будет прежним. Такой взгляд рисует революцию искусственного интеллекта (ИИ) как грядущую «сингулярность»: мгновенное появление всемогущего машинного разума и стремительный крах привычного уклада. Но что, если главная трансформация происходит не в момент взрыва, а в долгом, почти незаметном свечении? Реальность оказывается сложнее и интереснее футуристических прогнозов. ИИ — это не метеор, а ледник: он движется медленно, но с непреодолимой силой, год за годом перестраивая ландшафт нашей цивилизации.

Ожидание мгновенной революции опасно. Оно порождает либо беспочвенные страхи в духе антиутопий, либо наивную веру в быстрое технологическое спасение. Чтобы понять истинные масштабы перемен, стоит обратиться к истории технологий, экономическим законам и данным современных исследований. Прогресс ИИ будет не взрывом, а «долгой посадкой» — сложным, многолетним процессом интеграции, полным пробуксовок, конфликтов и постепенной перестройки самой ткани общества.

1. Физические барьеры: когда цифровая мощь упирается в материю

Первое и фундаментальное препятствие на пути стремительного распространения ИИ — физический мир. Яркую параллель дает более зрелая технология — массовая электрификация транспорта. Несмотря на рекордные продажи электромобилей, сам по себе технологический прорыв в производстве батарей недостаточен для полномасштабного перехода.

Факт: Согласно отчету BloombergNEF «Electric Vehicle Outlook 2025», в 2025 году каждый четвертый новый легковой автомобиль в мире будет электрическим. Однако за этой впечатляющей цифрой скрываются системные вызовы, характерные для любой глубокой трансформации: географическая неравномерность, зависящая от политики государств; необходимость капитальной перестройки энергосетей; и полная реконфигурация глобальных цепочек поставок, которая занимает десятилетия.

Этот пример демонстрирует универсальное правило: путь от прорывной технологии к ее повсеместному укоренению измеряется десятилетиями. В русле идей исследователя искусственного интеллекта В.К. Финна, развивавшего концепции правдоподобных рассуждений и поэтапного развития систем ИИ, можно утверждать, что подлинный прогресс лежит в плоскости эволюционной интеграции новых возможностей в существующие сложные системы [Финн, 2018] . По аналогии, ИИ будет внедряться постепенно: сначала в виде цифровых двойников, оптимизирующих логистику, затем в форме гибридных человеко-машинных систем, которые еще долго будут сосуществовать с традиционными подходами.

2. Экономический парадокс: невидимый рост

Почему мощнейшие технологии подолгу не отражаются в макроэкономической статистике? Экономист Роберт Солоу еще в 1980-х сформулировал это противоречие: «Компьютеры видны везде, кроме статистики производительности». Этот «парадокс производительности» идеально описывает лаг между появлением инновации и ее измеримым вкладом в экономический рост.

С ИИ происходит нечто подобное. Компании инвестируют миллиарды, но макроэкономические показатели не демонстрируют ожидаемого скачка. Причина в необходимости комплементарных инвестиций: переобучения персонала, редизайна бизнес-процессов, создания новой data-инфраструктуры. Исследователи Эрик Бриньолфссон и Эндрю Макафи называют это «великим расхождением» между технологическими возможностями и организационной способностью их реализовать [Бриньолфссон и Макафи, 2017].

Ключевая историческая аналогия — электрификация фабрик. Переход от парового привода к электродвигателям занял 30-50 лет не из-за сложности технологии, а потому что потребовал полного перепроектирования архитектуры цехов: от центрального парового вала к распределенной сети розеток. ИИ — тоже технология общего назначения, внедрение которой будет столь же медленным и фундаментальным.

3. Двадцатилетний переход: конфликт и самоопределение

Период в 20-30 лет, вытекающий из историко-экономических аналогий, хорошо соответствует модели технологических революций, разработанной экономистом Карлотой Перес.

Факт: В концепции Перес каждая революция после фазы «иррупции» (взрыва инноваций) вступает в продолжительную фазу «установления». Этот этап характеризуется широким, но хаотичным внедрением, финансовой спекуляцией, а затем — болезненной институциональной и социальной адаптацией, когда общество «догоняет» технологию, вырабатывая новые нормы, законы и навыки [Перес, 2011, с. 45-60].

Эти десятилетия станут эпохой перманентных изменений и, как следствие, постоянных конфликтов. Экономист Дарон Аджемоглу подчеркивает, что траектория развития ИИ — не предопределена, а станет результатом борьбы интересов и перераспределения власти [Аджемоглу и Джонсон, 2024]. Этот процесс затронет все сферы:

1. Трансформация труда. Данные ОЭСD (2023) показывают, что ИИ редко автоматизирует профессии целиком, но значительно меняет набор задач внутри них [OECD, 2023]. Аналитики McKinsey Global Institute также указывают на смещение спроса в сторону новых навыков и необходимость lifelong learning [McKinsey Global Institute, 2017].
2. Риск растущего неравенства. Как аргументирует Аджемоглу, текущая траектория развития ИИ вписывается в модель трудозамещающего прогресса, что угрожает рутинным когнитивным задачам. Без корректирующего вмешательства это может привести к поляризации рынка труда и эрозии среднего класса [Аджемоглу, 2024, с. 490–491].
3. Экзистенциальное самоопределение. Человечеству предстоит заново ответить на вопрос о своей уникальности. Философский взгляд, например, В.А. Лекторского, предлагает опереться на понимание сознания как феномена, формирующегося в социальной деятельности и культурном контексте, что онтологически отличает его от любой формальной системы [Лекторский, 2018]. Осознание этого различия может лечь в основу новой антропологической идентичности.

4. Взгляд скептика: за пределами эволюционной модели

Эволюционная модель, основанная на исторических аналогиях, убедительна, но не является истиной в последней инстанции. Критический анализ выявляет ее потенциальные слабые места и открывает пространство для альтернативных сценариев.

• Системные риски «ползучей» цифровизации. Постепенное внедрение ИИ в критические инфраструктуры (финансы, энергетика, управление) может создать сложную, непрозрачную и уязвимую среду. Здесь возникает риск каскадных системных сбоев, когда ошибка или злонамеренная атака на один алгоритм непредсказуемо распространяется по связанным системам, потенциально вызывая крупномасштабные сбои. Философ и футуролог Ник Бостром в контексте рисков ИИ указывает на проблему системной уязвимости, возникающей, когда общество становится зависимым от сложных, не до конца понятных технологических систем, чья надежность может быть иллюзорной [Бостром, 2016, с. 112-115]. Кроме того, длительный переходный период позволяет укорениться негативным тенденциям, таким как алгоритмическая дискриминация (предвзятость). Исследования, подобные анализу Кэти О’Нил в работе «Оружие математического поражения», показывают, что предвзятость в обучающих данных и целях моделирования может не просто воспроизводить, но и алгоритмически усиливать социальное неравенство, маскируя его под объективность данных [О’Нил, 2018]. Медленные темпы изменений усыпляют бдительность регуляторов, позволяя таким порочным алгоритмам стать стандартом де-факто, который потом крайне сложно исправить.
• Теоретическое упрощение: игнорирование нелинейности. Опора на аналогии с электрификацией может недооценивать качественное отличие ИИ как технологии, способной к автономному обучению и генерации знаний. Прогресс в области фундаментальных моделей часто носит нелинейный характер. Преодоление определенного порога сложности может привести к скачкообразному росту возможностей («фазовый переход»), который разрушит все постепенные прогнозы. В этой парадигме «долгая посадка» может неожиданно смениться «быстрым взлетом».
• Альтернативная парадигма: опережающее регулирование. Модель Перес и Аджемоглу акцентирует стихийную социальную адаптацию. Однако альтернативный подход, нашедший отражение в Европейском «AI Act», утверждает, что общество должно не «догонять» технологии, а задавать им рамки на опережение. Активное формирование этических и правовых норм сегодня, включая аудит алгоритмов на предмет дискриминации и требований к безопасности сложных систем, может стать способом избежать накопления тех самых системных рисков, о которых предупреждают исследователи [Бостром, 2016; О’Нил,, 2018].

Заключение

Революция искусственного интеллекта уже происходит, но ее траектория — это «долгая посадка», сопряженная с преодолением материальных барьеров, экономических парадоксов и глубоких социальных противоречий. Опыт прошлых технологических переворотов, от электрификации до цифровизации, показывает: путь от прототипа до перестройки основ общества измеряется десятилетиями.

Признание этого сценария — не призыв к пассивности, а основа для рационального действия. Оно смещает фокус с футуристических споров на практические задачи: создание справедливых регуляторных рамок, инвестиции в адаптацию человеческого капитала и осознанный общественный диалог о приоритетах развития. Семя дуба уже в земле. Теперь от нашего терпения, мудрости и воли зависит, в тени какого дерева будут жить следующие поколения.

Список литературы

1. Electric Vehicle Outlook 2025 / BloombergNEF. — London : BNEF, 2025.
2. Финн, В. К. Об особенностях развития искусственного интеллекта / В. К. Финн // Вопросы философии. — 2018. — № 1. — С. 131–135.
3. Бриньолфсон, Э. Вторая эра машин: работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий / Эрик Бриньолфсон, Эндрю Макафи. — Москва : АСТ, 2017.
4. Перес, К. Технологические революции и финансовый капитал: динамика пузырей и периодов процветания / Карлота Перес. — Москва : Дело, 2011.
5. Аджемоглу, Д. Власть и прогресс: наша тысячелетняя борьба за технологии и процветание / Дарон Аджемоглу, Саймон Джонсон. — Москва : АСТ, 2024.
6. Лекторский, В. А. Сознание, самосознание и рефлексия / В. А. Лекторский // Вопросы философии. — 2018. — № 5. — С. 5–14.
7. OECD Employment Outlook 2019: The Future of Work. — Paris : OECD Publishing, 2019.
8. Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation / McKinsey Global Institute. — 2017.
9. О’Нил, К. Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения / Кэти О’Нил ; перевод с английского В. Дегтяревой ; [редактор К. А. Кноп]. — Москва : АСТ : Neoclassic, 2018. — 320 с. — (Цифровая экономика и цифровое будущее). — ISBN 978-5-17-982583-8.
10. Бостром, Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / Ник Бостром ; перевод с английского С. Филина. — Москва : АСТ, 2016. — 496 с. — (Серия «Мировой компьютерный бестселлер»). — ISBN 978-5-17-086103-3.

© Блог Игоря Ураева — Разбираю на атомы — чтобы мир стал понятнее.