Проблема равенства в эпоху ИИ

аналитик Виктория Совгирь

Автоматизация постепенно превращается в один из главных факторов, определяющих направление экономического развития. В сочетании с искусственным интеллектом она не только повышает производственную эффективность, но и перераспределяет соотношение между трудом и капиталом, влияя на занятость, уровень доходов и социальную устойчивость. При этом различные типы автоматизации могут приводить к совершенно разным последствиям: от стимулирования стабильного роста до обострения социального неравенства. Поэтому важно рассматривать автоматизацию как сложный и многогранный процесс, включающий в себя разные траектории и механизмы воздействия на экономику и общество.

Типы автоматизации

По мере развития технологий автоматизация принимает всё более разнообразные формы, отличающиеся не только по масштабу, но и по характеру воздействия на экономику. В рамках этого процесса можно выделить два направления — горизонтальное и вертикальное. Первое связано с проникновением машин и алгоритмов в новые сферы деятельности, ранее недоступные для автоматизации, что расширяет область замещения человеческого труда. Второе, напротив, фокусируется на совершенствовании уже автоматизированных процессов, повышая их производительность без прямого вытеснения работников. 

Горизонтальная и вертикальная автоматизация по-разному воздействуют на экономику и занятость. Расширение горизонтальной автоматизации приводит к сокращению спроса на труд в традиционных отраслях, снижению доли заработной платы в экономике, росту неравенства и усилению социальной напряжённости, поскольку основные выгоды от таких изменений получают владельцы капитала. В противоположность этому, вертикальная автоматизация позволяет увеличивать общий доход экономики без резкого перераспределения в пользу капитала и, при высокой взаимозависимости производственных задач, даже усиливает значение человеческого труда за счёт роста ценности неавтоматизированных функций.

Вертикальная и горизонтальная автоматизация тесно взаимосвязаны: развитие одной может стимулировать прогресс другой. Например, рост вычислительных мощностей повышает эффективность существующих систем и одновременно позволяет применять ИИ к более сложным задачам, расширяя область автоматизации. Приоритетное внимание к вертикальной автоматизации снижает риск усиления неравенства и способствует более устойчивому экономическому развитию. Напротив, стремительное распространение горизонтальной автоматизации без сопутствующего повышения эффективности процессов может привести к ситуации, при которой общий доход экономики растёт, а реальные доходы населения снижаются. 

Рост против равенства

В целом развитие ИИ и автоматизации ставит перед обществом сложную задачу — обеспечить устойчивый экономический рост, не усиливая при этом социальное неравенство. Быстрый трансформационный рост возможен только при определённых технологических условиях: высокой автоматизируемости задач, быстрой интеграции новых технологий и способности заменять человеческий труд без снижения производительности. Однако такой интенсивный рост сопряжён с серьёзными рисками, потому требует благоприятной политической и технологической среды и не всегда применим во всех обстоятельствах.

В противоположность этому, более умеренные стратегии развития оказываются более надёжными и устойчивыми в долгосрочной перспективе. Главная дилемма при формировании политики состоит в том, стоит ли одинаково поддерживать оба направления автоматизации или сосредоточиться преимущественно на одном из них. Симметричная политика кажется логичным выбором для ускорения технологического прогресса, ведь расширение автоматизации может увеличить экономический эффект. Однако на практике равное стимулирование ведёт к значительным социальным издержкам: горизонтальная автоматизация, которая охватывает всё больше задач, без соответствующих мер компенсации приводит к массовому вытеснению работников, снижению зарплат и росту неравенства. 

Асимметричный подход предлагает более осторожную стратегию — уделять приоритетное внимание вертикальной автоматизации и ограничивать горизонтальное распространение ИИ. Это позволяет повысить эффективность и конкурентоспособность без серьёзных изменений в структуре занятости. Такой баланс особенно важен в экономиках с высокой взаимодополняемостью задач, где чрезмерное внедрение автоматизации в новых сферах может нарушить структуру спроса на труд и капитал. Игнорирование распределения результатов экономического роста ведёт к потере доверия к политике, поскольку рост ВВП при стагнации заработных плат и снижении доли труда в доходах вызывает социальное недовольство и ослабляет политическую стабильность.

Тем не менее, выбор между экономическим ростом и социальным равенством не должен рассматриваться как чёрно-белый. При правильной политике можно создать сбалансированный подход, который обеспечит устойчивый рост без резкого увеличения неравенства. Для этого необходимо тщательно регулировать автоматизацию: стимулировать вертикальную автоматизацию, постепенно внедрять ИИ в чувствительные отрасли и поддерживать программы переподготовки работников, чьи профессии подвержены риску исчезновения. 

Устойчивость и гибкость

Будущее автоматизации — не линейный и предсказуемый процесс, а широкий спектр возможностей, в которых технологические, экономические и институциональные факторы взаимодействуют самым непредсказуемым образом. Особенно актуальным это становится в условиях глобальной технологической конкуренции, где государства стремятся к лидерству в ИИ-гонке, как это наблюдается, например, в стратегическом соперничестве между США и Китаем. Подобное давление может стимулировать преждевременное и неравномерное внедрение ИИ без должной социальной адаптации. Следовательно, политика в области автоматизации и ИИ должна быть не просто нацелена на достижение конкретных целей, но и обладать гибкостью, позволяющей адаптироваться к меняющимся обстоятельствам, сохраняя при этом эффективность и социальную справедливость. Для этого особенно важен подход устойчивого принятия решений, который основывается на анализе множества различных сценариев будущего, а не на максимизации результата в одном оптимальном. 

Ключевым элементом гибкой политики также является акцент на асимметричное управление автоматизацией, которое сохраняет эффективность вне зависимости от того, ускоряется ли технологический прогресс, усложняются ли задачи или сохраняются на текущем уровне. Приоритетное улучшение уже автоматизированных процессов способствует устойчивому росту и не приводит к значительному увеличению экономического неравенства. При этом механизмы адаптивного регулирования, такие как возможность корректировать налоговые стимулы, финансирование и нормативные требования, позволяют быстро реагировать на изменяющиеся условия. Например, если происходит быстрый рост горизонтальной автоматизации с негативным воздействием на рынок труда, политика может предусматривать ужесточение требований к внедрению ИИ в чувствительных секторах и расширение программ переобучения.

Для успешной реализации гибкой и устойчивой политики требуется постоянный мониторинг и оценка последствий автоматизации, включая разработку индикаторов, которые позволяют различать влияние вертикальной и горизонтальной автоматизации на производительность, занятость и распределение доходов. Точная и своевременная информация помогает не только корректировать курс, но и прогнозировать возможные дисбалансы, снижая затраты на адаптацию. В этом смысле институциональная поддержка гибкости играет важную роль: при правильной настройке существующие структуры — профсоюзы, отраслевые ассоциации, регулирующие органы и налоговые системы — способны эффективно реализовывать комплексные меры без создания новых институтов.

Виктория Совгирь, аналитик Центра политической конъюнктуры.

#ВикторияСовгирь