I. Як скоро ШІ замінить людей?
Я хотів би поділитися двома дослідницькими роботами, які малюють яскраву картину впливу ШІ на ринок праці. Перше походить від професора економіки Стенфордського університету Бриньольфссона, який у 2022 році передбачив, що передовий ШІ порушить глобальний баланс сил . Це майбутнє вже настало – останнє дослідження Anthropic у лютому 2025 року показує, що майже половина (43,6%) поточних програм штучного інтелекту може безпосередньо замінити людей.
Заглиблення в дослідження виявило ще більш тривожну тенденцію: ще 31,3% вакансій підпадають під «ітерацію завдань», де штучний інтелект і люди тимчасово співпрацюють. Ось що це означає на практиці:
Розглянемо типовий робочий процес: підсумовуючи нотатки зустрічі, я прошу штучний інтелект виділити ключові моменти, переглянути їх, а потім запитати додаткові відомості про конкретні сфери. Завдяки цьому повторюваному процесу я вдосконалюю результат, поки він не буде готовий для мого боса. Цей тип співпраці між людиною та штучним інтелектом триватиме недовго — оскільки мільйони користувачів неусвідомлено навчають ці системи цілодобово та без вихідних , ШІ незабаром справлятиметься з цими завданнями самостійно.
II. Які роботи піддаються найбільшому ризику?
Давайте розберемо цю діаграму, яка показує, як ШІ впливає на різні роботи. Ми розглянемо дві основні речі: скільки люди отримують і скільки ШІ вже використовується в їхній роботі. Використовуючи середню зарплату ($60 000) і невелику кількість використання штучного інтелекту (1%) як лінії розмежування, ми можемо виділити чотири основні групи:
- Відповідь: Високооплачувані роботи, які вже може виконувати штучний інтелект . Ці роботи є першими, які компанії хочуть замінити штучним інтелектом, оскільки вони дорогі, а штучний інтелект вже добре їх виконує. Наприклад: програмісти, редактори та письменники.
- B: Високооплачувані роботи, які ШІ вчиться виконувати . Це добре оплачувані роботи, з якими ШІ ще не може повністю впоратися, наприклад лікарі-спеціалісти. Наразі штучний інтелект просто допомагає цим працівникам краще виконувати свою роботу. Наприклад, Tempus AI допомагає лікарям планувати лікування пацієнтів. Хоча вони кажуть, що зараз просто допомагають лікарям, цілком можливо, що зібрані дані можна буде використовувати для навчання штучного інтелекту виконувати цю роботу автономно в майбутньому.
- C: Практичні роботи, які оплачуються менше . Це роботи, в яких штучний інтелект ще не вміє, тому що вони потребують людського дотику та фізичних навичок, як перукарі. Зараз на цих роботах майже не використовується ШІ.
- D: Низькооплачувані роботи, які вже використовують ШІ . Ці роботи не платять багато, але вже починають активно використовувати ШІ, наприклад репетитори та офісні працівники. Оскільки штучний інтелект стає дешевшим, ці роботи знаходяться під загрозою заміни.
Станом на 2025 рік Китай і США конкурують у розробці найпотужнішого штучного інтелекту, подібно до того, як США та СРСР змагалися, щоб першими досягти космосу в 20 столітті. Багато робочих місць, імовірно, буде замінено штучним інтелектом – це як побачити величезну хвилю, яка утворюється далеко і прямує до берега. Коли він настане, ми можемо побачити більше людей без роботи, ніж будь-коли в історії, що може спричинити серйозні економічні проблеми .
III. Чому тест Тюрінга є «пасткою»?
Вся ця криза пов'язана зі знаменитим тестом Тюрінга . Ось чому:
У 1950 році Алан Тюрінг придумав гру у своїй статті « Обчислювальна техніка та інтелект », щоб перевірити, чи можуть машини мислити:
Гра в імітацію : у вас є людина (A), машина (B) і суддя (C). Суддя розмовляє з обома і намагається зрозуміти, хто з них людина, а хто машина. Якщо суддя не може відрізнити, ми можемо сказати, що машина демонструє певний рівень штучного інтелекту.
Ця гра стала відомою як «Тест Тюрінга» і перетворилася на стандартний спосіб оцінити, чи є ШІ просунутим.
Відповідно до тесту Тьюрінга, штучний інтелект (і те, що ми зараз називаємо AGI) — це в основному «людиноподібний штучний інтелект» (HLAI) — технологія, яка імітує те, що роблять люди. Проблема з цим підходом:
«Коли штучний інтелект копіює та автоматизує те, що вже роблять люди , машини стають кращою заміною для людей. Замінені працівники втрачають як економічну владу, так і політичний голос. Власники бізнесу, які отримують машини, які можуть виконувати роботу на рівні людини, часто просто замінять людей цими машинами».
Але штучний інтелект необов’язково визначати таким чином. Інший підхід:
«Коли штучний інтелект покращує те, що можуть зробити люди , допомагаючи людям досягати того, чого вони ніколи раніше не могли, тоді люди й машини працюють разом . Це партнерство робить людей необхідними для створення цінності, збереження їхньої позиції як на ринку праці, так і в політичній системі».
Якщо ми просто зосередимося на створенні ШІ, який копіює людей, ми можемо отримати більш ефективне виробництво, але багатство та влада зосередяться в меншій кількості рук . Це створює небезпечну ситуацію: люди, які втрачають роботу та вплив, не можуть покращити своє життя. Професор Бриньольфссон у своїй статті називає це «Пасткою Тьюрінга» .
Коли суспільство потрапляє в «пастку Тюрінга», ми отримуємо величезне безробіття та зростаючу групу людей з нульовим маржинальним продуктом — людей, які просто не можуть знайти роботу. У США середня тривалість життя вже скоротилася три роки поспіль — чого не було з 1918 року. Смертність від самогубств, передозування наркотиків і зловживання алкоголем стрімко зростає, щороку вбиваючи сотні тисяч американців. Економісти Енн Кейс і Ангус Дітон називають це спіралью «смертей відчаю» .
IV. Як вибратися з пастки Тьюрінга
Пастка Тьюрінга виникає, коли ми надто зосереджуємося на « заміщенні людей » замість того, щоб « зробити людей кращими ». Подумайте про це так: ви можете створити систему самоконтролю зі штучним інтелектом, яка повністю виключає роботу касира, або ви можете створити систему, яка зробить касирів надзвичайно ефективними, обробляючи пошук цін, пропонуючи продукти та надаючи інформацію, зберігаючи людський контакт.
Щоб уникнути цієї пастки, документ пропонує три основні рішення:
Виправити систему оподаткування : зараз система несправедлива. Коли компанії використовують ШІ для заміни працівників, вони просто платять корпоративний податок. Але коли вони використовують штучний інтелект, щоб покращити роботу працівників, вони сплачують корпоративний податок ПЛЮС податки із заробітної плати ТА податки на прибуток. Крім того, інвестиційний прибуток оподатковується лише за ставкою 20%, тоді як дохід від роботи оподатковується до 37%. Така установка практично штовхає компанії на заміну працівників! Ми повинні вирівняти умови гри, можливо, навіть зменшити податок на доходи від праці, щоб заохотити людей тримати в курсі подій.
Інвестуйте в освіту : дослідження показують, що з кожного 1 долара, витраченого на технологію ШІ, компанії повинні витрачати 9 доларів на навчання людей роботі з нею. Але компанії не хочуть навчати працівників, які можуть піти, а самі працівники не можуть дозволити собі навчання. Уряди мають втрутитися – або безпосередньо забезпечувати навчання, або заохочувати компанії навчати своїх працівників.
Заохочуйте справжні інновації : ми застрягли на роздумах про те, «як машини можуть виконувати людську роботу», тоді як ми повинні запитувати, «які дивовижні нові речі можуть робити люди та машини разом?» Нам потрібні нові способи вимірювання успіху, які винагороджували б прориви, створюючи нові цінності, а не просто автоматизуючи існуючі робочі місця.
Незважаючи на те, що ці вказівки є правильними , реалізація конкретної політики вимагає ретельного розгляду. Будь-яка політика — це палиця з двома кінцями, і її необхідно адаптувати до національних умов кожної країни, уникаючи таких проблем, як регуляторний арбітраж і моральний ризик. Наприклад:
- Справа про регулятивний арбітраж : у 1980-1990-х роках Корея та Японія послідовно запроваджували суворі екологічні стандарти та високі тарифи на автоматизоване обладнання на заводах, що змусило такі виробничі компанії, як Samsung, перенести виробничі лінії до країн Південно-Східної Азії з нижчими екологічними стандартами, утворивши типовий регулятивний арбітраж. Ця зміна не тільки не досягла цілей захисту навколишнього середовища, але й загострила проблеми працевлаштування для молоді в обох країнах.
- Субсидії на «зелену» енергію : у 2010-х роках деякі європейські країни надавали високі субсидії на виробництво сонячної енергії, а деякі компанії шахрайським шляхом отримували субсидії за допомогою пакетування технологій, що зрештою призвело до посилення політики.
Ця стаття не буде розширювати дискусію на рівні політики, але я хочу запропонувати:
Якщо ми подумаємо з іншої точки зору, глибше питання полягає в тому, що всі ці заходи базуються на передумові, що « потрібна робота ». Але якщо ШІ справді зможе замінити людську працю у великих масштабах у майбутньому, чи потрібно нам переосмислювати соціальну структуру та системи розподілу цінностей? Можливо, над цим питанням більше варто поміркувати, ніж досліджувати, як зберегти роботу.
Яким би був світ, якби людям у майбутньому не потрібно було працювати? Як би це діяло? Наступного разу я матиму нагоду детальніше розкрити цю тему, використовуючи книгу Деніела Саскінда з Оксфордського університету «Світ без роботи» .
Список літератури
- Антропний. (2025, 10 лютого). Представляємо антропний економічний індекс. Антропний. https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index
- Бриньольфсон, Е. (2022). Пастка Тьюрінга: перспективи та небезпека людського штучного інтелекту. Дедал, 151(2), 272-287. https://doi.org/10.1162/daed_a_01915
- Кейс А. та Дітон А. (2020). Смерть від відчаю і майбутнє капіталізму. Princeton University Press.
- Ханда, К., Тамкін, А., Маккейн, М., Хуан, С., Дурмус, Е., Хек, С., Мюллер, Дж., Хонг, Дж., Річі, С., Белонакс, Т., Трой, К. К., Амодей, Д., Каплан, Дж., Кларк, Дж., і Гангулі, Д. (2025). Які економічні завдання виконуються за допомогою ШІ? Докази з мільйонів розмов Клода. Антропний.
