Глава Федеральной резервной системы - об искусственном интеллекте и рынке труда

Рисунок: Дмитрий Петров / "Солидарность"

НОВЫЕ ЧЕРТЫ ИИ

Как же влияет на рынок труда и экономику искусственный интеллект? Стремительно развивающийся генеративный ИИ (способный создавать новый контент) с большой долей вероятности станет тем, что называют “технологией общего назначения”. Такие технологии (паровой двигатель, электричество, персональные компьютеры и т.д.) характеризуются широким распространением, постоянным совершенствованием и каскадом инноваций в новых товарах и услугах, производственных процессах и бизнес-структурах.

Помимо этого ИИ может стать “изобретением в процессе изобретения” - чем-то, что повышает эффективность научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) и тем самым стимулирует дальнейшие инновации и связанные с ними преимущества. В качестве примера можно привести персональные компьютеры, которые за последние 50 лет получили широкое распространение, постоянно совершенствовались и нашли множество применений, значительно расширив возможности изобретательства. Точно так же, как компьютеры коренным образом изменили процесс научных открытий, например, в медицине, инженерии и физике, генеративный ИИ и его более ранние формы, такие как машинное обучение, уже используются в НИОКР и позволяют делать открытия, в таких областях, как разработка лекарств и материаловедение.

СОЦИАЛЬНЫЕ ПОСЛЕДСТВИЯ

Периоды стремительного развития технологий часто сопровождаются опасениями по поводу их экономических и социальных последствий автоматизации. Несмотря на то, что в краткосрочной перспективе новые технологии часто приводят к разделению на победителей и проигравших, история показывает, что в долгосрочной перспективе инновации приводят к повсеместному повышению производительности труда и уровня жизни. Это, как правило, способствует экономическому росту и формированию здорового рынка труда, полагает управляющий ФРС США Майкл Барр.

Как и в случае с другими технологиями общего назначения, в долгосрочной перспективе ИИ окажет, скорее всего, исключительно положительное влияние. Но в краткосрочной перспективе он может серьезно изменить рынок труда и нанести ущерб некоторым работникам. Конечные последствия для работников будут зависеть не только от масштабов сбоев в работе и от времени, необходимого для получения долгосрочных преимуществ, но и, что немаловажно, от того, как общество переживет этот переход.

В прошлом автоматизировать можно было в основном рутинные задачи, которые выполнялись по четким, поддающимся кодификации правилам - правилам, написанным людьми. С другой стороны, модели ИИ учатся на примерах: им не нужно объяснять, как именно выполнять ту или иную задачу, достаточно предоставить нужные обучающие данные, чтобы эти модели могли выявить закономерности. Таким образом, ИИ может научиться выполнять сложные, нестандартные задачи, требующие знаний, которые людям сложно или невозможно систематизировать.

В отличие от робота, который неукоснительно следует инструкциям человека (например, снова и снова прикручивая крыло к автомобилю на конвейере), способность ИИ выполнять сложные задачи может значительно расширить и спектр таких задач. Это особенно актуально, если учесть интеграцию ИИ с другими технологиями, такими как роботы или автомобили. Кроме того, агентный ИИ может достигать более общих целей при минимальном участии человека, имитируя процессы принятия решений, рассуждения и реализации задачи человеком. Многие экономически важные задачи могут быть решены (или вскоре будут решены) с помощью ИИ.

ШИРОТА ВНЕДРЕНИЯ

Возможности моделей генеративного искусственного интеллекта стремительно расширяются. Всего за несколько лет мы стали свидетелями того, как в решении все более сложных задач модели ИИ сравнялись с человеком или превзошли его. В том числе - в математических вычислениях на уровне соревнований и в научных вопросах на уровне докторской диссертации. Примеров применения ИИ в реальной жизни множество. Он уже меняет скорость разработки фармацевтических препаратов, эффективность обслуживания клиентов и темпы написания компьютерных программ, особенно в крупнейших технологических компаниях.

Внедрение ИИ может происходить гораздо быстрее, чем внедрение предыдущих технологий общего назначения. Это способствует росту производительности труда, хотя у работников, компаний и экономики остается меньше времени на адаптацию к изменениям.

По данным на декабрь 2025 года, используют ИИ в своей деятельности 17% компаний, принявших участие в опросе о тенденциях и перспективах развития бизнеса в США (Business Trends and Outlook Survey, BTOS). На первый взгляд, это скромный показателель, но среди крупных компаний и в высокотехнологичных отраслях - таких как информационные технологии, финансы и страхование, профессиональные и технические услуги - доля использующих ИИ компаний гораздо выше. По данным BTOS, его используют около 30% компаний со штатом больше 250 сотрудников. Недавний опрос, проведенный компанией McKinsey преимущественно среди крупных фирм, показал, что 88% респондентов используют ИИ как минимум в одной из своих бизнес-функций. Доля компаний, использующих генеративный ИИ, выросла с 33% в 2023 году до 79% в 2025-м.

СКОРОСТЬ РАСПРОСТРАНЕНИЯ

По историческим меркам, использование генеративного ИИ очень быстро распространяется как среди частных лиц, так и в бизнесе. По оценкам Федерального резервного банка Сент-Луиса, сделанным в 2024 году, после выхода в конце 2022 года ChatGPT внедрение генеративного ИИ на рабочих местах происходило так же быстро, как внедрение компьютеров на рабочих местах после выхода IBM PC в 1984 году. На самом деле генеративный ИИ используется на рабочих местах даже чаще, чем сообщают компании, поскольку есть свидетельства того, что сотрудники используют инструменты искусственного интеллекта без ведома руководства.

Тем не менее глубина внедрения ИИ на данный момент остается неясной. McKinsey обнаружила, что в большинстве опрошенных компаний использование ИИ находится на стадии экспериментов или пилотного внедрения. Некоторые фирмы, которые экспериментировали с ИИ, отказались от этих испытаний. Как и предыдущие технологические прорывы, его эффективное использование, вероятно, потребует фундаментальных изменений в деловой практике и организации.

Работники должны проходить переподготовку. Менеджеры должны разрабатывать лучшие практики. А получение полного спектра улучшений производительности труда за счет новых технологий может потребовать дорогостоящих экспериментов и дальнейших инноваций. Рост производительности труда в результате электрификации в начале XX века был обусловлен не только тем, как фабрики получали энергию, но и изменениями в их конструкции. Этот процесс занял несколько десятилетий. В производственном секторе есть примеры того, как после внедрения технологий производительность труда демонстрирует J-образную динамику: затраты на адаптацию приводят к краткосрочным потерям, прежде чем компании, сумевшие с этим справиться, получают более значительные, долгосрочные выгоды.

В КАЗНАЧЕЙСТВЕ США

Изучаются возможности применения ИИ в деятельности Федеральной резервной системы США, для чего разработаны соответствующие программа и система управления. Одно из многообещающих внутренних применений генеративного ИИ - модернизация технологий. В рамках четких ограничений ФРС использует инструменты генеративного ИИ для преобразования устаревшего кода, создания модульных тестов и ускорения миграции (перемещения цифровых активов) в облако. Результатом такого использования является ускорение разработки, повышение ее качества и улучшение условий для разработчиков. В одном из недавних проектов по обновлению сотен баз данных инструменты на основе ИИ помогли сократить время выполнения подобных работ на 50%, выявили и устранили на 30% больше проблем при тестировании по сравнению с предыдущими миграциями в облако, а также позволили команде сосредоточиться на более важных задачах по написанию кода.

Продолжение темы - каковы возможные последствия технологических достижений в области ИИ для рынка труда - в следующем номере. Дискуссия быстро набирает обороты, предлагается набор самых разных сценариев - от утопических до апокалиптических.