Искусственный интеллект ограничит некоторые роли людей, но может сделать другие более доступными.
Марина М. Таварес — старший экономист в Исследовательском департаменте МВФ.
Мнения, выраженные в статьях и других материалах, принадлежат авторам и не обязательно отражают политику МВФ.
Искусственный интеллект обещает увеличить и расширить возможности человечества даже несмотря на то, что он берет на себя многие задачи, которые до недавнего времени были подвластны только человеческому мышлению. Однако увеличит ИИ возможности для специалистов или уменьшит их, зависит от того, насколько широко будут доступны инструменты на базе ИИ и насколько этично и справедливо они используются. Задача директивных органов состоит в том, чтобы создать условия, которые позволят ИИ повысить человеческий потенциал.
Возьмем шахматы. Уже десятки лет машины превосходят людей в этой игре. Компьютер Deep Blue от IBM обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова еще в 1997 году, а сегодня шахматные движки намного мощнее. Тем не менее люди не перестали играть в шахматы. В действительности многие утверждают, что игра стала более популярной, чем когда-либо, по многим причинам, включая легкий доступ к ней через смартфоны, интернет и социальные сети, а также вследствие пандемии и популярности мини-сериала Netflix «Ход королевы». Более того, некоторые считают, что благодаря компьютерам и интернету люди научились лучше играть в шахматы.
ИИ может оказать аналогичное влияние (к лучшему или к худшему) на занятость, образование, и даже на спорт и искусство.
Потенциальные недостатки ИИ для рынков труда надежно обоснованы. По мере того как системы ИИ все чаще справляются со сложными задачами, роль человеческих кадров находится под угрозой. Человеческий труд может быть ограничен сокращающимся набором задач, в то время как ценимые ранее таланты, такие как способность запоминать огромные объемы информации, говорить на нескольких языках или распознавать сложные закономерности, теряют свою актуальность, поскольку в этих областях машины превосходят людей.
Согласно исследованиям МВФ, ИИ может повлиять примерно на 40 процентов глобальной занятости в самых разных профессиях. Эта оценка основана на доле задач в рамках этих профессий, которые уже может выполнять ИИ, включая перевод, обобщение информации и программирование. Эти задачи, относящиеся к категории «когнитивных», поскольку они связаны с решением проблем и коммуникацией, традиционно считались областями, в которых люди имели явное преимущество. Им противопоставляются рутинные, повторяющиеся задачи, которые были замещены в предыдущие волны автоматизации.
Например, инструменты на базе ИИ теперь помогают юристам в правовых исследованиях, анализе текстов и составлении документов, в связи с чем снизилась потребность в помощниках юристов. Аналогичным образом, программное обеспечение для перевода на базе ИИ снизило спрос на переводчиков в бизнесе, а системы на базе ИИ в здравоохранении лучше, чем люди, справляются с ранним выявлением рака посредством анализа снимков и крови.
Даже в сокращающемся диапазоне задач, которые все еще выполняют люди, ИИ меняет представление о том, что значит преуспеть. Хотя инструменты на базе ИИ повсеместно повышают производительность, в работе сотрудников Массачусетского технологического института Erik Brynjolfsson, Danielle Li, and Lindsey Raymond (2023) показано, что выгоды от него распределяются неравномерно — они повышают качество работы менее опытных и менее производительных работников, что значительно сокращает разрыв между ними и специалистами высшего уровня. Например, в программировании с помощью ИИ работники с меньшим опытом могут достичь результатов, близких к уровню квалифицированных разработчиков. Этот нивелирующий эффект может снизить ценность специалистов, поскольку различие между исключительными и средними результатами стирается. По мере своего развития инструменты на базе ИИ могут даже превзойти экспертов в определенных областях, оставляя все меньше и меньше возможностей для исключительно человеческого мастерства.
Еще одним последствием является утрата человеком творческого потенциала и чувства сопричастности. Поскольку инструменты ИИ все чаще помогают людям с более широким диапазоном задач, таких как программирование, создание информационных материалов, диагностика заболеваний и сочинение музыки, вполне естественно оказаться в чрезмерной зависимости от них. Эта зависимость может иметь непредвиденные последствия для инноваций. Например, в исследовании 2023 года Фабрицио Дель Аква и его коллеги-исследователи сравнивали консультантов, которые использовали инструменты на базе ИИ, и тех, кто этого не делал, и обнаружили, что результаты работы первой группы отличались меньшей оригинальностью. Результаты их работы демонстрировали более высокое качество, однако были в большей степени однообразными, потому что инструменты направляли их усилия в сторону стандартных решений.
ИИ не только угрожает подорвать инновационный потенциал людей, но и может лишить новаторов плодов их творчества. Инструменты на базе ИИ обучаются посредством анализа текста и данных из огромного количества материалов, созданных людьми. Разработчики не всегда платят тем, кто создает эти данные, или указывают их имена. Это приводит к многочисленным судебным искам со стороны создателей контента, утверждающих, что материалы, защищенные авторским правом, используются незаконно. Например, газета New York Times подала в суд на OpenAI за якобы ненадлежащее использование своих архивов, защищенных авторским правом, а недавно к делу присоединились и другие издательские дома. Аналогичным образом, Universal Music Group, Warner Music Group и Sony Music Entertainment подали иски против стартапов в области ИИ Suno и Udio из-за их систем ИИ для генерации музыки.
Компании, занимающиеся ИИ, часто утверждают, что огромное количество данных, используемых для обучения их инструментов, защищено по принципу «добросовестного использования», в рамках которого допускается использовать материалы, защищенные авторским правом, в образовательных или исследовательских целях, или для предоставления комментариев. Однако создатели информационных продуктов парируют, что масштабы и объемы использования ИИ намного превосходят традиционную практику добросовестного использования, что побуждает их ратовать за принятие новых законов и нормативных актов для обеспечения справедливого и этичного использования их оригинальных произведений.
Отчасти это связано с давними трениями между создателями информационных продуктов и технологическими компаниями. Например, традиционные новостные СМИ пришли в упадок с распространением социальных сетей и поисковых систем, которые забрали у них доходы от рекламы. Аналогичным образом, платформы потоковой передачи музыки изменили бизнес-модель музыкальной индустрии, перетягивая доходы от продаж альбомов и повышая ценность живых выступлений. Появление инструментов ИИ — новая глава в этой истории. В отличие от прошлых технологических прорывов, инструменты ИИ могут создавать новые произведения, которые имитируют стиль деятелей искусства, без их согласия или оплаты. В связи с этим у создателей остается мало контроля над тем, как используются их произведения, и встают сложные вопросы в отношении права собственности и авторского права. Такое присвоение материалов, созданных человеком, грозит обесценить оригинальные произведения и задушить творчество.
Если все, что делает ИИ, — это сокращает занятость и творчество (и снижает уровень профессионализма), то какую пользу он приносит специалистам? Здесь есть кое-что еще. В рабочей среде ИИ может освободить людей от рутинных обязанностей и дать им возможность выполнять более сложные задачи, для которых используется их высокий уровень навыков. ИИ может развивать и раскрывать человеческие таланты за счет расширения доступа к индивидуальному высококачественному образованию. Кроме того, ИИ может способствовать научным открытиям, приводя к более многообещающим и быстрым результатам.
Это уже происходит. Разрушая традиционные барьеры на пути к образованию, инструменты ИИ предоставляют разным учащимся доступ к адаптированному обучению, которое ранее было ограничено географическими, ресурсными или системными аспектами. Например, платформы на базе ИИ помогают родителям глухих и слабослышащих детей изучать язык жестов, облегчая общение в семьях. Кроме того, персонализированные образовательные инструменты, такие как репетиторы по чтению и математике на основе ИИ, помогают учителям, учащимся и родителям выявлять пробелы в обучении и адаптировать учебный процесс к потребностям отдельных учеников.
Эти инструменты обучения на базе ИИ открывают большие перспективы для развивающихся стран со значительной нехваткой квалифицированных учителей. Онлайн-платформы в странах Африки к югу от Сахары уже более десяти лет используются для поддержки образования. Аналогичным образом, платформы на базе ИИ набирают популярность в Китае. Этот сдвиг в сторону более индивидуализированного обучения с помощью ИИ может помочь учащимся с разным опытом и подходом к учебе добиться успехов в ученье, устраняя их академические слабости и давая им возможность развивать свои сильные стороны.
В рабочей среде ИИ может взять на себя повторяющиеся и монотонные задачи и оптимизировать административные обязанности, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на более сложных, творческих и полезных обязанностях, требующих участия человека. Это может принести пользу работникам, особенно в профессиях, требующих взаимодействия с людьми и принятия критически важных решений, касающихся жизни людей. Например, в здравоохранении системы на базе ИИ могут помочь в планировании, выставлении счетов и ведении медицинских карт, позволяя медицинским работникам уделять больше времени лечению пациентов и принятию сложных решений.
Научные открытия также выигрывают, а инструменты, поддерживаемые ИИ, значительно повышают производительность. Ярким примером преобразующей роли ИИ является его применение в прогнозировании структуры белка, которое было отмечено Нобелевской премией по химии 2024 года. Эта новаторская работа произвела революцию в нашем понимании свертывания белка, обеспечив быстрый прогресс в разработке лекарств и биотехнологий. После появления AlphaFold2 количество предсказанных структур белка, доступных ученым, за несколько месяцев выросло с 200 000 до 200 миллионов.
Однако эти достижения могут подразумевать компромиссы. Недавнее исследование в области новых материалов, проведенное докторантом Массачусетского технологического института Эйданом Тонер-Роджерсом, показало, что инструменты обнаружения на базе ИИ повысили результаты исследований на 44 процента. Это улучшение в основном было обусловлено тем, что ведущие исследователи использовали ИИ для автоматизации значительной части генерации идей. Затем они могли уделить время оценке и уточнению многообещающих предложений, сгенерированных ИИ, — динамика, аналогичная воздействию AlphaFold. Однако 82 процента ученых в том же исследовании сообщили о меньшей удовлетворенности работой из-за снижения творческой составляющей и пренебрежения их навыками. Позволяя работникам сосредоточиться на творческих и сложных задачах, ИИ может способствовать повышению удовлетворенности, однако если чрезмерно полагаться на автоматизацию, работники могут почувствовать, что их опыт и творческий потенциал недооцениваются.
Инструменты на базе ИИ предназначены не только для повышения эффективности работы и обеспечения доступности образования. Технология также продемонстрировала свою способность содействовать выявлению потенциально талантливых людей в таких областях, как спорт, искусство и наука. Инструменты на базе ИИ помогают агентам выявлять и оценивать спортивные таланты, анализируя огромные объемы данных, чтобы специалисты по найму могли находить игроков с исключительным потенциалом. Использование более объективных данных для принятия решений о найме может даже снизить предвзятость. Эти техники ИИ могут сделать спорт более инклюзивным, например, предоставляя возможности молодым игрокам из небольших городов и недостаточно представленных регионов или сообществ.
В образовании творческой направленности инструменты на базе ИИ, такие как DALL-E, AIVA и Amper Music, позволяют любителям экспериментировать с дизайном и художественными концепциями, обеспечивая доступную обратную связь и инновационные методы. Эти инструменты делают художественное образование, которое когда-то было ограничено формальным образованием или дорогостоящим обучением, доступным для всех.
По мере того как ИИ меняет мир работы и учебы, его влияние не будет распределяться равномерно. Для одних он откроет двери к ранее недоступным возможностям, а для других он может снизить ценность их таланта. Чтобы максимально использовать его потенциал, мы должны найти баланс: использовать ИИ этично и справедливо, с тем чтобы дополнять, признавать и улучшать человеческие способности, устраняя при этом системные барьеры, которые мешают тому, чтобы все получили от него выгоды. При целенаправленных действиях ИИ может помочь нам построить будущее, в котором таланты не сдерживаются обстоятельствами, а раскрываются благодаря союзу между человеческой изобретательностью и технологическим прогрессом.
Brynjolfsson, Erik, Danielle Li, and Lindsey R. Raymond. 2023. “Generative AI at Work.” NBER Working Paper 31161, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.
Cazzaniga, Mauro, Florence Jaumotte, Longji Li, Giovanni Melina, Augustus J. Panton, Carlo Pizzinelli, Emma J. Rockall, and Marina Mendes Tavares. 2024. “Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work.” IMF Staff Discussion Note 2024/001, International Monetary Fund, Washington, DC.
Dell’Acqua, Fabrizio, and others. 2023. “Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality.” Harvard Business School Working Paper 24-013, Cambridge, MA.
Toner-Rodgers, Aidan. 2024. “Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation.” ArXiv preprint, Cornell University, Ithaca, NY.
© 2026 International Monetary Fund. All rights reserved.
