Сейчас бытует мнение, что ИИ настолько быстро меняет правила игры, что большинство просто не успевает под них подстроиться. Пока государство пытается зарегулировать старое поколение нейросеток, а университеты готовят программы подготовки специалистов к ним, рынок уже внедряет новые модели, которые меняют всю архитектуру.

Но давайте посмотрим на «опьяняющий эффект» от внедрения ИИ под разными углами.

Все, что может делать ИИ, не сопровождается ответственностью. Ответственность — это только человек. Поэтому сейчас нет ИИ-агента, который трейдит стабильно в плюс и которого пустили бы к большим деньгам.

А значит, когда глава Nvidia Хуанг говорит: «вот уже суперинтеллект», — он, мягко говоря, торопится. Нет его, а есть Хуанг, который наловчился продавать тысячами чипы, сделанные на Тайване. Помимо этого, в плюсе строители, которые руками строят дата-центры; энергетики; те, кто добывает редкоземельные металлы для чипов, ну и те, кто на фабриках делает эти чипы.

А остальные? Остальные тратят на ИИ все больше, что видно по компаниям в США. Но где эффективность? Про нее часто молчат, а по факту она отстает.

Автоматизировать и оптимизировать процессы можно и без ИИ, но вокруг ИИ большой хайп, так что компании ринулись платить за токены.

Что еще мы получаем? Люди полностью перестают думать — это говорят профессоры в колледжах и вузах. Да, люди задают вопрос, получают ответ и даже не читают его, слепо веря написанному.

Идея, что люди будут с ИИ получать ответ, потом разбираться, дорабатывать, — в теории рабочая, но на практике миллионы людей в мире хотят пойти по самому простому пути.

Нет, это не значит, что все плохо. Но как переобучать и на кого, кроме тех профессий, что я упомянул выше, если будут совсем отсутствовать навыки мышления?

Ведь понятно, что уже сейчас, чтобы быть стабильно на плаву, надо иметь хотя бы небольшой бизнес, быть инвестором, вкладывая в разные активы — не только акции и облигации, но и цифровые. А также в совершенстве владеть и практиковать не менее трех профессий. Но так могут сейчас меньшинство, а дальше — вообще единицы.

А что делать большинству? Большой вопрос. Если нейросети отбивают желание думать, то без мышления невозможно чему-то обучиться в принципе. Ведь нужен мозговой анализ, критический подход, а где они будут?

Да, рутинные задачи ИИ может взять на себя, но тоже смотря какие. Ведь «блестящие» результаты Astra и других топовых моделей выстроены на задачах, которые им специально подогнали, чтобы покрасоваться.

И при этом останутся задачи, где нужны: понимание контекста и ответственность (юрист, врач); доверие и эмпатия (продажи, сервис, управление людьми); креатив, насмотренность и вкус (дизайн, контент, стратегические решения в бизнесе).

А если окунуть нейросети в реальный мир? Многое ли там рутинизировано? В бизнесе — очень мало. Хаос устраивает собственников: многие процессы либо хаотичны, либо отсутствуют, и это дает гибкость. Роли и условия постоянно меняются: люди переходят с задачи на задачу, меняются приоритеты, конъюнктура и критерии успеха.

Потом, общение. Я уже писал, что в мире наблюдается рост открытий физических отделов банков: там уже поняли, что клиенты — люди, для них ценен контакт, а не скорость, замена же живого общения на ИИ снижает доверие.

Вообще, если посмотреть на то, что происходит в США, создается ощущение, что там пытаются людей отвлечь от реальных экономических проблем. Если убрать эти инвестиции в дата-центры, то ВВП США вообще не растет.

Конечно, ИИ останется, но вся эта суета с криками ИИ-компаний «дайте нам больше денег», реально может обернуться разочарованием.

Кто и чему будет дальше обучать ИИ, если подрастающее поколение не будет создавать ничего нового, а только брать ответы из нейросетей?

Однако экономику придется кому-то двигать: принимать решения, использовать человеческий капитал.

Черный лебедь