Цена искусственного интеллекта

экспертДаниил Ермолаев

Разговоры о том, что искусственный интеллект скоро заменит сотрудников и приведёт к массовым увольнениям, становятся всё громче. Компании рискуют столкнуться с обратным эффектом, если начнут сокращать людей, переоценивая возможности технологии. ИИ способен ускорить рутинные процессы, но не отменяет необходимости в профессиональной экспертизе, проверке результатов и стратегическом мышлении. О том, какие сотрудники действительно находятся в зоне риска, почему автоматизация не всегда позволяет сэкономить и как подготовиться к изменениям на рынке труда, рассказал основатель и управляющий партнер «ErmolaevGroup» Даниил Ермолаев.

Приведёт ли развитие искусственного интеллекта к массовым сокращениям? Почему компании, в том числе Microsoft, делают ставку на ИИ?

— Я не сторонник тезиса о том, что развитие искусственного интеллекта приведёт к массовым сокращениям работников. Безусловно, такие прецеденты возможны. Иногда это очень яркие примеры, как Microsoft. Однако полностью заместить большую массу работников искусственным интеллектом сегодня представляется маловероятным.

На рынке можно выделить три типа людей. Первый — абсолютные апологеты ИИ, которые верят, что с его помощью можно сделать практически всё, не задумываясь об ошибках и долгосрочных последствиях. Второй — люди, непосредственно разрабатывающие искусственный интеллект. Они зачастую выступают реалистами, а иногда даже опасливыми пессимистами. Вспомним заявления представителей Anthropic и OpenAI о рисках развития технологии и необходимости учитывать пределы нашего контроля над ней.

Я отчасти склонен разделять эти опасения. Мы не знаем, что происходит внутри OpenAI и Anthropic, но реальные технологические возможности вполне могут быть значительно выше тех, которые доступны массовому пользователю. На рынок выходят адаптированные версии, подготовленные к использованию, тогда как экспериментальные решения могут быть глубже и сложнее.

Третий тип — люди, которые воспринимают ИИ как волшебную палочку-выручалочку. Одни думают, что достаточно вбить запрос в ChatGPT и он всё сделает за них. Другие считают ИИ хайпом и предпочитают вообще не работать с такими моделями. На мой взгляд, ошибаются практически все, кроме пессимистов.

Если говорить о Microsoft, Сатья Наделла публично придерживается позиции, близкой к апологетам ИИ: он верит, что технология способна трансформировать практически всё и существенно сократить расходы. Но у этого подхода есть серьёзные ограничения.

Во-первых, использование больших языковых моделей требует оплаты токенов. В некоторых случаях расходы на вычислительные ресурсы для достижения результата, который обеспечивали бы три-четыре сотрудника, могут оказаться выше ожидаемых.

Во-вторых, возникает зависимость от ограниченного числа компаний, контролирующих модели. Даже крупная корпорация не может быть полностью уверена, что вся передаваемая информация останется внутри её контура.

Наконец, мы пока не понимаем, как будет выглядеть рынок труда через три-пять лет, если компании начнут массово заменять людей искусственным интеллектом. Уже бывали ситуации, когда работодатели сокращали сотрудников на волне технологической эйфории, а спустя полгода обнаруживали, что ИИ не справляется с задачами в полной мере. В результате людей приходилось нанимать снова. По сути, компания создаёт для себя искусственный внутренний кризис.

Какие профессиональные задачи можно передать искусственному интеллекту и какие сотрудники окажутся в зоне риска?

— Ошибаются и те сотрудники, которые считают, что достаточно использовать ChatGPT, Claude, Perplexity, DeepSeek и другие модели везде, где только можно. Искусственный интеллект — это инструмент и, как очень точно сформулировал один мой товарищ, эксперт по стратегическим коммуникациям, «зеркало общества». Умных он делает ещё умнее, глупых — ещё глупее.

Если человек мыслит стратегически и системно, понимает рабочие процессы и является хорошим профессионалом, ИИ поможет ему экономить время и повышать эффективность. Например, опытный тимлид в крупной технологической компании, который сам писал код и знает несколько языков программирования, может делегировать Claude значительную часть работы. Допустим, 90% задач будет выполнять модель. Оставшиеся 10% участия специалиста окажутся самыми ценными: стратегическое мышление, постановка задач, проверка кода и оценка результата.

Если же руководитель не погружался в работу, а просто принимал продукты, подготовленные подчинёнными, ИИ может сделать его неэффективность ещё заметнее. Такой человек будет принимать ответы модели на веру, не имея достаточной экспертизы для проверки. В юридической сфере, например, при анализе законодательства и правоприменительной практики ИИ способен допускать серьёзные ошибки.

Какие задачи технология действительно может взять на себя? Я называю их графоманско-ремесленными навыками. Искусственный интеллект вряд ли создаст настоящее произведение искусства, зато способен писать однотипные пресс-релизы, заметки и типизированные аналитические записки, где не требуется большого простора для творчества.

Он может выполнять ассистентскую работу в компаниях, занимающихся социологическими исследованиями, аналитикой и консалтингом: собирать информацию, проводить базовый ресерч и готовить материалы. Качественные кабинетные исследования тоже возможны, если модель правильно настроить. При этом готовые материалы должен проверять человек. Рутинные функции, например заказ еды, также можно передавать ИИ-агентам.

Сложнее обстоят дела с финансами, инвестициями и расчётами в рамках сделок слияния и поглощения. Здесь цена ошибки гораздо выше, а риск галлюцинаций остаётся существенным. Есть мой любимый мем: человек спрашивает ChatGPT, можно ли есть грибы. Модель отвечает утвердительно, а на следующей картинке герой уже лежит мёртвый. ChatGPT признаёт ошибку и предлагает рассказать о ядовитых грибах. В этом и заключается проблема: искусственный интеллект может уверенно выдать неверный ответ.

Поэтому в компаниях должны сохраняться двойные и тройные контуры защиты: специалист выполняет работу, руководитель её перепроверяет, подключаются юридический и финансовый блоки. Использование ИИ не отменяет этой логики: результат необходимо проверять, а значит, живые специалисты останутся необходимы.

Сильнее всего автоматизация может затронуть работников с низкой и средней квалификацией, если их труд носит преимущественно технический и повторяющийся характер. Часть таких сотрудников сможет перейти в новые роли — например, операторов искусственного интеллекта, которые настраивают модели и контролируют их работу.

В своё время мы во ВЦИОМе готовили доклад для Национального центра по искусственному интеллекту, где выделили две модели рисков: «чёрный ящик» и «прозрачный ящик».

В модели «чёрного ящика» человек нажимает кнопку и получает ответ, не понимая, что произошло внутри. В модели «прозрачного ящика» он видит, как работает система, и может корректировать её действия. ИИ способен взять на себя разметку данных или часть работы тестировщиков, а специалисты — освоить настройку и контроль таких систем. Принципиально новых сценариев профессионального перехода я пока вижу немного.

Какие меры со стороны работодателей и системы образования помогут адаптироваться к изменениям без массовой потери занятости?

— На этот вопрос ответить сложно. Инициативы по обучению работе с искусственным интеллектом уже появляются, но пока носят несистемный характер. Значительная часть руководителей высокого уровня не очень хорошо понимает, как в действительности можно работать с ИИ, а как нельзя. Несмотря на развитие собственных моделей у Сбера и Яндекса, нельзя сказать, что мы являемся передовиками именно в части осознанного использования искусственного интеллекта населением.
Нужны не абстрактные рассуждения о технологиях, а простые прикладные программы: как работать с ИИ, оценивать его ответы, проверять результаты и встраивать инструменты в профессиональные процессы. Начинать нужно уже со школы, продолжая обучение в рамках программ профессиональной переподготовки.

Сейчас есть много курсов для начинающих, где объясняют, что такое ChatGPT, как его открыть и как писать промпты. По сути, эту информацию можно получить за первый час-полтора в интернете. С другой стороны, существуют узкоспециализированные программы по созданию сложных ИИ-агентов. А вот среднего уровня подготовки, который учил бы осознанно использовать технологию и понимать её ограничения, практически нет.

Такой уровень обучения необходимо создать. Людям важно не просто освоить интерфейс, а научиться оценивать результаты работы искусственного интеллекта и понимать, когда требуется дополнительная проверка. Иначе мы рискуем оказаться в мире, где человек нажимает кнопку и получает ответ, не понимая, насколько ему можно доверять.

Я не считаю, что распространение искусственного интеллекта само по себе приведёт к массовой потере занятости. Главный риск возникает, если компании начнут заменять людей, исходя из завышенных ожиданий от технологии, не учитывая её ограничений и реальных возможностей.

Даниил Ермолаев, основатель и управляющий партнер ErmolaevGroup.

#ДаниилЕрмолаев