В технологическом мире происходит нечто необычное.
Люди, создающие одни из самых важных в мире систем ИИ, больше не называют ИИ очередным обновлением программного обеспечения. Они говорят об изобильном интеллекте, самоулучшающихся продуктах, исчезающих рабочих местах, ИИ-ассистентах для всех, автономных агентах и AGI, который появится через годы, а не поколения.
Что интересно, они не полностью согласны друг с другом в том, что произойдет дальше.
Сэм Альтман видит, что интеллект становится изобильным и значительно дешевеет. Спенсер Скатес считает, что интеллект все больше будет жить внутри самих продуктов, создавая поколение самоулучшающихся продуктов. Дарио Амодеи предупреждает о серьезных потрясениях для начальных позиций «белых воротничков». Дженсен Хуанг полагает, что ИИ усилит людей и создаст совершенно новые экономические возможности. Сатья Наделла говорит, что десятилетия технологических изменений сжимаются всего в несколько лет. Демис Хассабис считает, что мы достигли переломного момента в истории человечества.
На первый взгляд, это звучит как разные прогнозы. Я думаю, это разные главы одной и той же истории.
Сложите их вместе, и они предложат на удивление ясную картину того, что может произойти — и как нам следует к этому подготовиться.
СЭМ АЛЬТМАН: ИНТЕЛЛЕКТ СТАНОВИТСЯ ИЗОБИЛЬНЫМ
OpenAI все чаще представляет ИИ через призму экономики изобилия. Основная идея проста: по мере того как полезный интеллект становится более способным и значительно дешевеет, действия, которые раньше требовали дорогостоящей человеческой экспертизы, внезапно становятся экономически возможными в огромных масштабах.
Эта идея масштабнее, чем кажется на первый взгляд.
На протяжении большей части человеческой истории полезный интеллект был дорогим, потому что он находился внутри людей. Если вам нужна была экспертиза, общество сначала должно было годами обучать кого-то, а затем конкурировать за ограниченное время этого человека. Отличный юрист может обслужить лишь ограниченное количество клиентов, программист может написать лишь определенный объем кода, а ученый может исследовать лишь ограниченное количество гипотез.
ИИ меняет эту экономику, потому что машинный интеллект можно копировать, масштабировать и делать постоянно доступным.
Представьте, что интеллект постепенно становится чем-то вроде электричества. Мы не нанимаем электричество и не назначаем с ним встречи. Мы просто получаем доступ к нему в нужном объеме, когда он нам нужен.
Стартап из пяти человек мог бы обладать аналитическими и техническими возможностями, которые раньше требовались транснациональной корпорации. Небольшой бизнес мог бы иметь что-то вроде собственного исследователя, программиста, дизайнера и стратега. Ученые могли бы исследовать вопросы, которые раньше не стоили тысяч человеко-часов, необходимых для их изучения.
Мы построили экономику вокруг дефицита интеллекта. ИИ может превратить интеллект в инфраструктуру.
И когда что-то переходит от дефицита к изобилию, экономическая ценность обычно перемещается куда-то еще.
СПЕНСЕР СКАТЕС: ПРОДУКТЫ НАЧНУТ УЛУЧШАТЬ СЕБЯ САМИ
Затем сооснователь и генеральный директор Amplitude Спенсер Скатес делает еще один шаг вперед.
Что произойдет, когда весь этот изобильный интеллект не будет просто сидеть в чат-боте в ожидании наших вопросов? Что произойдет, когда мы поместим его внутрь самого продукта?
Скатес говорит о будущем самоулучшающихся продуктов: продуктов, способных непрерывно понимать, как их используют, обнаруживать проблемы и возможности, экспериментировать с улучшениями, учиться на результатах и передавать эти уроки в то, что будет создано дальше.
Эта фраза заслуживает гораздо большего внимания.
На протяжении десятилетий разработка программного обеспечения работала через относительно медленный человеческий цикл. Компания что-то создает, клиенты используют это, накапливаются данные, аналитики изучают произошедшее, менеджеры по продукту решают, что нужно изменить, дизайнеры создают альтернативы, инженеры их реализуют, и в конечном итоге новая версия доходит до клиентов.
Затем процесс начинается заново.
Каждый этап зависит от того, что человек инициирует следующий. ИИ начинает сжимать весь этот цикл.
Сначала продукт создается быстрее. Инструменты ИИ для написания кода значительно сокращают время, необходимое для создания программного обеспечения и модификации существующих продуктов.
Затем продукт наблюдает. Агенты ИИ могут непрерывно следить за тем, как на самом деле ведут себя клиенты, вместо того чтобы ждать, пока кто-то вручную изучит панели мониторинга.
Затем он понимает. Эти агенты могут выявлять трения, необычное поведение, проблемы с конверсией и возможности, которые люди, возможно, никогда бы не подумали исследовать.
Затем он экспериментирует. Новые возможности могут создаваться и тестироваться со скоростью, которую традиционные продуктовые команды не смогли бы реализовать реалистично.
Затем он учится. Данные о поведении показывают, действительно ли изменение улучшило конверсию, вовлеченность, удержание или другой важный показатель.
И наконец, он улучшается. То, чему научилась система, напрямую влияет на то, что должно быть создано дальше.
Сегодня люди все еще контролируют большинство этих переходов. Но представьте, что произойдет, когда цикл станет все более автономным.
Продукт замечает, что определенная группа клиентов неоднократно бросает процесс онбординга. Агент ИИ изучает их поведение, выявляет вероятный источник трения и предлагает несколько альтернатив. Эксперименты проверяют эти альтернативы, данные о поведении показывают, какая из них работает, и это знание напрямую передается в следующее улучшение.
Продукт больше не является просто программным обеспечением, которое люди используют. Он становится программным обеспечением, которое учится становиться лучшим программным обеспечением.
Это меняет конкурентное уравнение.
ИИ-кодинг быстро упрощает создание продуктов для всех. Если каждая компания может выпускать продукты быстрее, простое создание большего количества функций становится меньшим преимуществом. Преимущество смещается с того, как быстро вы создаете, на то, как быстро вы учитесь.
Здесь есть важное различие. ИИ может генерировать программное обеспечение, но создание чего-то и знание того, действительно ли это нужно людям, — это совершенно разные проблемы.
Первое требует интеллекта. Второе требует понимания человеческого поведения.
Возможно, именно поэтому следующее поколение великих продуктов не будет просто содержать ИИ внутри себя. У них будет непрерывный цикл обратной связи, соединяющий интеллект с реальным человеческим поведением.
Лучший продукт может не победить.
Продукт, который учится быстрее всех, может.
ДАРИО АМОДЕИ: ЧТО ПРОИЗОЙДЕТ С ПЕРВОЙ СТУПЕНЬКОЙ?
Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи видит гораздо более неприятное последствие все более способного интеллекта.
Он предупредил, что ИИ может нарушить значительную долю начальной занятости «белых воротничков» всего за несколько лет. Каким бы ни оказалось точное число, структурная проблема, лежащая в основе его предупреждения, заслуживает серьезного внимания.
Что произойдет с первой ступенькой карьерной лестницы?
Компании нанимают младших аналитиков отчасти потому, что кому-то нужно исследовать конкурентов, работать с электронными таблицами и готовить презентации. Юридические фирмы нанимают молодых юристов для просмотра огромных объемов материалов. Программные компании дают младшим разработчикам относительно простые задачи по написанию кода.
Но эти работы выполняют две функции. Они производят работу для компании и одновременно производят опытных людей.
Аналитик со временем развивает суждение и становится директором. Молодой юрист, просматривающий документы, со временем ведет сложные переговоры. Программист, исправляющий скучные ошибки, постепенно узнает, как ведут себя реальные системы, когда что-то идет не так.
Если ИИ станет исключительно хорош в работе начального уровня, у компаний появится очевидный экономический стимул нанимать меньше новичков.
Это создает парадокс, который мы еще не решили: ИИ может устранить работу, которую люди традиционно выполняли, пока учились делать ту работу, которую ИИ еще не может выполнить.
Мы можем автоматизировать нижнюю часть лестницы, не выяснив, как следующее поколение достигнет вершины.
ДЖЕНСЕН ХУАНГ: У ВСЕХ БУДУТ СУПЕРСПОСОБНОСТИ
Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг видит другую сторону уравнения.
Его прогноз восхитительно прост: «У каждого будет ИИ-ассистент».
Более широкий аргумент Хуанга заключается в том, что ИИ не просто заменит человеческий труд. Он усилит то, что могут сделать отдельные люди, потенциально создавая совершенно новый спрос по мере снижения стоимости интеллекта и производства.
История придает этому аргументу некоторую достоверность.
Электронные таблицы не уничтожили бухгалтеров. Компьютеры не уничтожили офисных работников. Интернет уничтожил одни профессии, создав при этом отрасли, которые раньше не могли существовать.
Поэтому ИИ может уничтожить огромное количество работы, не уничтожив такое же количество рабочих мест.
Если программное обеспечение станет в десять раз дешевле в создании, возможно, обществу не понадобится в десять раз меньше разработчиков. Возможно, человечество решит создавать в пятьдесят раз больше программного обеспечения. Если научные исследования станут значительно дешевле, возможно, нам понадобится не меньше ученых; возможно, ученые будут проводить миллионы экспериментов, которые раньше были экономически нецелесообразны.
Это означает, что Хуанг и Амодеи могут быть правы одновременно. Одни профессии могут резко сократиться, в то время как совершенно новые категории экономической деятельности взорвутся.
Технологические революции редко выбирают между разрушением и созиданием. Обычно они приносят и то и другое, но не обязательно одним и тем же людям в одно и то же время.
САТЬЯ НАДЕЛЛА: НАСТОЯЩАЯ ПРОБЛЕМА МОЖЕТ БЫТЬ В СКОРОСТИ
Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла описал текущий сдвиг платформы фразой, которую я считаю особенно важной:
«Тридцать лет перемен сжимаются в три года!»
Слово сжатие может иметь большее значение, чем почти все остальное в этих дебатах.
Человечество уже переживало огромные технологические трансформации. Электричество преобразило фабрики и дома. Автомобили перепроектировали города. Компьютеры изменили офисы. Интернет реорганизовал коммуникацию, торговлю и медиа.
Но у обществ было время на адаптацию. Люди выходили на пенсию, в то время как молодые поколения осваивали другие навыки. Университеты меняли учебные программы, правительства создавали нормативные акты, компании образовывались и терпели крах, а целые профессии постепенно эволюционировали.
ИИ может создать другую проблему, потому что технологическая адаптация может происходить быстрее, чем человеческая адаптация.
Представьте человека, который сегодня начинает четырехлетнее университетское образование по специальности, экономика которой может выглядеть принципиально иначе к моменту окончания. Или рассмотрите 45-летнего профессионала, который потратил двадцать лет, став исключительным в задаче, которая внезапно становится доступной почти мгновенно и почти бесплатно.
Самая большая опасность может заключаться не в самих технологических изменениях. Это может быть растущий разрыв между скоростью, с которой совершенствуются машины, и скоростью, с которой люди, компании и институты могут переосмыслить себя.
ДЕМИС ХАССАБИС: ЭТО МОЖЕТ СТАТЬ БОЛЬШЕ, ЧЕМ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Затем мы переходим к генеральному директору Google DeepMind Демису Хассабису.
В августе 2026 года Хассабис описал текущий период как «переломный момент в истории человечества» и сказал, что, проработав над AGI всю свою карьеру, он считает, что он «уже близок».
Это выводит разговор далеко за рамки производительности на рабочем месте.
Как только ИИ станет способным материально помогать людям продвигать математику, биологию, химию, материаловедение, инженерию и медицину, ИИ перестает быть просто еще одной отраслью технологической индустрии. Он становится технологией, которая ускоряет другие технологии.
ИИ может улучшить робототехнику, помогать открывать лекарства, разрабатывать новые материалы, писать программное обеспечение, помогать научным исследованиям и помогать инженерам проектировать лучшие компьютеры, которые, в свою очередь, могут запускать лучший ИИ.
Это создает петлю обратной связи: лучший ИИ помогает людям создавать лучшие технологии, лучшие технологии помогают людям создавать лучший ИИ, и цикл ускоряется.
Вот почему сравнение ИИ со смартфонами может кардинально недооценивать происходящее. Смартфон изменил то, как люди получают доступ к информации.
Продвинутый ИИ может изменить то, как быстро человечество открывает новые вещи.
ОНИ ВСЕ МОГУТ БЫТЬ ПРАВЫ
На первый взгляд, эти лидеры, кажется, рассказывают нам разные истории. Однако, если выстроить их аргументы в последовательность, они начинают выглядеть на удивление совместимыми.
Альтман говорит, что интеллект становится изобильным. Возможности, которые когда-то были дорогими, становятся доступными почти для всех.
Скатес говорит, что сами продукты начинают учиться и совершенствоваться. Изобильный интеллект встраивается в цикл разработки продукта, соединяя создание, наблюдение за поведением человека, экспериментирование, обучение и улучшение.
Амодеи говорит, что изобильный интеллект нарушает работу с знаниями. Особенно уязвимыми могут быть задачи начального уровня, на которых строились традиционные карьеры.
Хуанг говорит, что ИИ кардинально усиливает отдельных людей. Снижение затрат создает новый спрос, новые компании и совершенно новые категории работы.
Наделла говорит, что все это происходит чрезвычайно быстро. У общества гораздо меньше времени на адаптацию, чем во время предыдущих технологических революций.
Хассабис говорит, что ИИ в конечном итоге ускоряет сами открытия. Интеллект начинает помогать человечеству изобретать следующее поколение технологий.
Это не обязательно шесть конкурирующих прогнозов. Это могут быть шесть слоев одной и той же трансформации.
СЛЕДУЙТЕ ЗА ДЕФИЦИТОМ
Если эти люди хотя бы отчасти правы, есть на удивление практический урок для любого, кто думает о своей карьере, компании или инвестициях:
Не стройте свою ценность вокруг того, что ИИ делает изобильным. Стройте ее вокруг того, что становится дефицитным именно из-за изобилия ИИ.
Внимание становится дефицитным. Когда контент становится практически безлимитным, захват подлинного человеческого внимания становится более сложным и, следовательно, более ценным.
Суждение становится дефицитным. Когда анализ можно получить мгновенно, сложный вопрос больше не в том, можете ли вы получить анализ. А в том, знаете ли вы, какому анализу можно доверять.
Направление становится дефицитным. Когда ИИ может генерировать сотни идей и стратегий, еще одна идея не обязательно полезна. Знание того, какую проблему стоит решать, становится преимуществом.
Оригинальная мысль становится дефицитной. Когда компетентные тексты, изображения, программное обеспечение и презентации может создавать почти каждый, наличие чего-то действительно отличного для высказывания становится более ценным.
Доверие становится дефицитным. Машины будут все более убедительно общаться, в то время как синтетический контент становится все проще в производстве. Человеческая надежность, следовательно, становится более ценной, а не менее.
Вкус становится дефицитным. ИИ может создавать бесконечные возможности. Кто-то все еще должен решить, какая из них действительно хороша.
И самоулучшающиеся продукты создают еще один дефицит, который может иметь огромное значение: знание того, что система должна оптимизировать.
Машина может стать исключительно хороша в достижении цели. Продукт может стать исключительно хорош в улучшении метрики. Но была ли это правильная цель? Была ли это правильная метрика?
Это больше не является в первую очередь технологическим вопросом.
Это вопрос человеческого суждения.
НЕ ПЫТАЙТЕСЬ ОБОГНАТЬ МАШИНУ
На протяжении десятилетий менеджеры говорили людям, какие задачи выполнять. Завтра лидеры могут все чаще определять цели для комбинаций людей, агентов и самоулучшающихся систем.
Тогда лидерство становится меньше о контроле за исполнением и больше об определении направления, ограничений, стимулов и смысла.
Я бы не стал тратить следующее десятилетие, пытаясь стать немного лучше в том, в чем машины совершенствуются экспоненциально. Я бы научился направлять их, одновременно намеренно укрепляя те способности, которые становятся более ценными именно потому, что сам интеллект становится изобильным: суждение, любопытство, смелость, отношения, лидерство, ответственность и вкус.
Победителями в эпоху ИИ могут стать не люди, которые знают об ИИ больше всех. Ими могут стать люди, которые понимают, что делать с интеллектом, когда сам интеллект больше не является дефицитом.
Тысячи лет интеллект давал людям необычайную силу. Теперь мы создаем машины, которые могут сделать интеллект доступным везде и всегда, в то время как продукты вокруг нас начинают наблюдать, учиться и совершенствоваться.
Возможно, определяющий вопрос эпохи ИИ заключается не в том, будут ли машины в конечном итоге думать, как мы.
Он гораздо более неудобен:
Кем должны стать люди, когда быть умным уже недостаточно, чтобы быть особенным?
