Обещание возможностей от ИИ скрывает реальность управляемого перемещения

Когнитивная миграция в самом разгаре. Станция переполнена. Некоторые уже сели, другие колеблются, не зная, оправдывает ли пункт назначения отправку.

Эксперт по будущему труда и профессор Гарвардского университета Кристофер Стэнтон недавно отметил колоссальное распространение ИИ и отметил, что это «необычайно быстро распространяющаяся технология». Скорость внедрения и влияние — важнейшая составляющая, отличающая революцию ИИ от предыдущих технологических преобразований, таких как появление персональных компьютеров и интернета. Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, пошёл ещё дальше, предсказав , что ИИ может быть «в 10 раз масштабнее промышленной революции и, возможно, в 10 раз быстрее».

Интеллект, или, по крайней мере, мышление, всё чаще используется людьми и машинами. Некоторые начали регулярно использовать ИИ в своих рабочих процессах. Другие пошли дальше, интегрировав его в свои когнитивные процессы и творческую идентичность. К ним относятся « желающие », включая консультантов, свободно владеющих навыками быстрого дизайна, менеджеров по продукту, переоснащающих системы, и тех, кто строит собственный бизнес, занимаясь всем: от кодирования и дизайна продукта до маркетинга.

Для них эта территория кажется новой, но проходимой. Даже захватывающей. Но для многих других этот момент кажется странным и довольно тревожным. Риск, с которым они сталкиваются, заключается не только в том, чтобы остаться позади. Он связан с незнанием того, как, когда и стоит ли инвестировать в ИИ, — будущего, которое кажется крайне неопределенным, и в котором трудно представить свое место. Это двойной риск готовности к внедрению ИИ , и он меняет то, как люди воспринимают темпы, перспективы и давление этого перехода.

В различных отраслях формируются новые роли и команды, а инструменты ИИ меняют рабочие процессы быстрее, чем успевают нормы и стратегии. Но значение всё ещё неясно, стратегии неясны. Конечная цель, если она вообще есть, остаётся неопределённой. Тем не менее, темпы и масштабы изменений кажутся зловещими. Всем говорят адаптироваться, но мало кто точно знает, что это значит и насколько глубокими будут эти изменения. Некоторые лидеры отрасли ИИ утверждают, что грядут огромные перемены, и они уже скоро, а сверхразумные машины, возможно, появятся уже через несколько лет.

Но, возможно, эта революция ИИ потерпит крах, как и другие, и последует очередная « зима ИИ ». Было две заметные «зимы». Первая была в 1970-х годах и была вызвана ограничениями вычислительных возможностей. Вторая началась в конце 1980-х после волны неоправданных ожиданий, сопровождавшихся громкими провалами и недовыполнением «экспертных систем». Эти «зимы» характеризовались чередой завышенных ожиданий, сменявшихся глубоким разочарованием, что привело к значительному сокращению финансирования и снижению интереса к ИИ.

Если нынешний ажиотаж вокруг ИИ-агентов будет отражать несостоявшиеся обещания экспертных систем, это может привести к новой зиме. Однако между тем временем и настоящим есть существенные различия. Сегодня институциональная поддержка, потребительская поддержка и инфраструктура облачных вычислений гораздо выше, чем в 1980-х годах, по сравнению с экспертными системами. Нет никаких гарантий, что новая зима не наступит, но если отрасль потерпит крах на этот раз, то не из-за нехватки денег или импульса. Причина кроется в том, что доверие и надёжность были подорваны в первую очередь.

Если «великая когнитивная миграция» реальна, то это лишь начало пути. Некоторые уже сели в поезд, а другие всё ещё медлят, не зная, стоит ли садиться и когда. В этой неопределённости атмосфера на станции становится всё более беспокойной, словно путешественники предчувствуют изменение маршрута, о котором никто не объявлял.

У большинства людей есть работа, но они задумываются о степени риска, которому подвергаются. Ценность их труда меняется. Под поверхностью аттестаций и общих собраний компаний царит тихая, но нарастающая тревога.

Уже сейчас ИИ может ускорить разработку программного обеспечения в 10–100 раз, генерировать большую часть кода, взаимодействующего с клиентами, и значительно сократить сроки проектов. Руководители теперь могут использовать ИИ для оценки эффективности работы сотрудников. Даже специалисты по классическому древу и археологи оценили ценность ИИ, применив эту технологию для расшифровки древних латинских надписей.

«Желающие» знают, куда идут, и могут найти поддержку. Но для тех, кто «находится под давлением», «сопротивляющихся» и даже тех, кто ещё не столкнулся с ИИ, этот момент ощущается как нечто среднее между предвкушением и горем. Эти группы начали понимать, что, возможно, им недолго оставаться в своей зоне комфорта.

Для многих это вопрос не только инструментов или новой культуры, но и того, есть ли в этой культуре место для них вообще. Слишком долгое ожидание равносильно опозданию на поезд и может привести к долгосрочному увольнению. Даже те, с кем я общался, достигшие высокого уровня карьеры и начавшие использовать ИИ, задаются вопросом, не угрожает ли их карьере.

Рассказ о возможностях и повышении квалификации скрывает более неприятную правду. Для многих это не миграция. Это управляемое перемещение. Некоторые работники не отказываются от ИИ. Они обнаруживают, что строящееся будущее не включает их. Вера в инструменты отличается от принадлежности к системе: инструменты меняются. И без чёткого пути к осмысленному участию фраза «адаптируйся или останешься позади» начинает звучать не как совет, а скорее как приговор.

Именно эта напряженность делает этот момент таким важным. Растет ощущение, что привычная работа начинает сдавать позиции. Сигналы поступают сверху. Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла признал это в меморандуме от июля 2025 года, опубликованном после сокращения штата, отметив, что переход к эпохе ИИ «иногда может показаться сложным, но трансформация всегда таковой». Но есть и другой аспект этой тревожной реальности: технологии, лежащие в основе этой неотложной трансформации, остаются принципиально ненадежными.

И всё же, несмотря на всю актуальность и импульс, эта всё более распространяющаяся технология сама по себе остаётся ненадёжной, ограниченной, странно хрупкой и далеко ненадёжной. Это порождает второй уровень сомнений: не только в том, как адаптироваться, но и в том, насколько эффективны инструменты, к которым мы адаптируемся. Возможно, эти недостатки не должны вызывать удивления, учитывая, что всего несколько лет назад результаты работы больших языковых моделей (LLM) были едва ли связными. Теперь же это как докторская степень в кармане; идея окружающего интеллекта по запросу когда-то была почти воплощена в жизнь.

Однако, несмотря на свою безупречность, чат-боты, созданные на основе этих LLM, остаются подверженными ошибкам, забывчивыми и зачастую излишне самоуверенными. Они всё ещё галлюцинируют, а это значит, что мы не можем полностью доверять их результатам. ИИ может отвечать уверенно, но не нести ответственности. Это, вероятно, хорошо, поскольку наши знания и опыт по-прежнему востребованы. Кроме того, у них нет постоянной памяти, и им сложно переносить разговор из одного сеанса в другой.

Они тоже могут потеряться. Недавно у меня был сеанс связи с ведущим чат-ботом, и он ответил на вопрос совершенно нелогично. Когда я указал на это, он снова ответил не по теме, как будто нить нашего разговора просто исчезла.

Они также не обучаются, по крайней мере, в человеческом смысле. После выпуска модели, будь то Google, Anthropic, OpenAI или DeepSeek , её веса замораживаются. Её «интеллект» фиксирован. Вместо этого непрерывность разговора с чат-ботом ограничена рамками его контекстного окна, которое, по общему признанию, довольно велико. В пределах этого окна и разговора чат-боты могут усваивать знания и устанавливать связи, которые служат для обучения в данный момент, и они всё больше становятся похожими на учёных.

Эти дары и недостатки складываются в интригующую, притягательную сущность. Но можем ли мы доверять ему? Опросы, такие как Барометр доверия Эдельмана 2025 года, показывают, что доверие к ИИ разделилось. В Китае 72% людей доверяют ИИ. Но в США этот показатель падает до 32%. Это расхождение подчёркивает, что общественное доверие к ИИ формируется как культурой и управлением, так и техническими возможностями. Если бы ИИ не галлюцинировал, если бы он мог помнить, если бы он обучался, если бы мы понимали, как он работает, мы, вероятно, доверяли бы ему больше. Но доверие к самой индустрии ИИ остаётся неопределённым. Существуют широко распространённые опасения, что не будет никакого значимого регулирования технологий ИИ, и что обычные люди будут мало влиять на то, как они будут разрабатываться и внедряться.

Без доверия эта революция ИИ потерпит крах и приведёт к новой зиме? И если да, то что будет с теми, кто вложил в неё время, энергию и карьеру? Выиграют ли от этого те, кто ждал внедрения ИИ? Обернётся ли когнитивная миграция провалом?

Некоторые известные исследователи искусственного интеллекта предупреждают, что ИИ в его нынешнем виде, основанном, главным образом, на нейронных сетях глубокого обучения, на которых строятся программы магистратуры права (LLM), не оправдает самых оптимистичных прогнозов. Они утверждают, что для дальнейшего развития этого подхода потребуются дополнительные технические прорывы. Другие же не верят в оптимистичные прогнозы в отношении ИИ. Писатель Юэн Моррисон рассматривает потенциал сверхинтеллекта как вымысел, призванный привлечь инвесторов . «Это фантастика, — сказал он, — порождение сошедших с ума венчурных капиталистов».

Возможно, скептицизм Моррисона оправдан. Однако, даже несмотря на свои недостатки, современные программы магистратуры права уже демонстрируют огромную коммерческую ценность. Если экспоненциальный прогресс последних лет завтра остановится, отголоски того, что уже было создано, будут ощущаться ещё долгие годы. Но за этим движением скрывается нечто более хрупкое: надёжность самих инструментов.

В настоящее время продолжается экспоненциальный рост, поскольку компании пилотируют и всё чаще внедряют технологии ИИ. Движимые убеждением или страхом упустить возможность, отрасль полна решимости двигаться вперёд. Всё может рухнуть, если наступит ещё одна зима, особенно если ИИ-агенты не справятся с поставленной задачей. Тем не менее, преобладает мнение, что сегодняшние недостатки будут устранены благодаря более качественной разработке программного обеспечения. И, возможно, так и будет. Более того, вероятно, так и будет, по крайней мере, отчасти.

Ставка делается на то, что технология будет работать, масштабироваться и что создаваемые ею перемены будут перевешены производительностью, которую она обеспечивает. Успех в этом приключении предполагает, что наши потери в человеческих тонкостях, ценности и смысле будут компенсированы охватом и эффективностью. Именно на это мы и делаем ставку. И есть мечта: ИИ станет источником изобилия, которым будут делиться все, будет возвышать, а не исключать, и расширять доступ к интеллекту и возможностям, а не концентрировать их.

Тревожит именно разрыв между ними. Мы движемся вперёд, словно эта авантюра гарантирует исполнение мечты. Именно надежда на то, что ускорение приведёт нас в лучшее место, и вера в то, что оно не разрушит человеческие качества, делают цель достойной достижения. Но история напоминает нам, что даже успешные ставки могут оставить многих позади. Текущая «хаотичная» трансформация — это не просто неизбежный побочный эффект. Это прямой результат скорости, подавляющей способность людей и институтов эффективно и бережно адаптироваться. Пока что когнитивная миграция продолжается, основанная как на вере, так и на убеждениях.

Задача не только в создании более совершенных инструментов, но и в том, чтобы задавать более серьёзные вопросы о том, куда они нас ведут. Мы не просто мигрируем в неизвестном направлении; мы делаем это так быстро, что карта меняется на ходу, пока мы бежим, двигаясь по ландшафту, который ещё только формируется. Каждая миграция несёт надежду. Но надежда, если её не исследовать, может быть рискованной. Пора спросить не только о том, куда мы идём, но и о том, кто будет здесь, когда мы прибудем.

Гэри Гроссман — исполнительный вице-президент по технологической практике компании Edelman и глобальный руководитель Центра передового опыта в области искусственного интеллекта Edelman.