Если 2025 год был годом большого ажиотажа вокруг искусственного интеллекта (ИИ), то 2026 год может стать поворотным моментом в его развитии. Речь идет не только о часто обсуждаемой вероятности «пузыря ИИ», беспрецедентных затратах на инфраструктуру ИИ и росте долгов стран и компаний, не желающих отставать в этой гонке. Несмотря на весь ажиотаж, внедрение ИИ и продвижение в гонке за лидерство в этой области останется общепризнанным приоритетом и на 2026 год.
Но по мере широкого распространения ИИ возникает ряд противоречий и парадоксов – они иногда связаны не столько с самой технологией, сколько с людьми, которые ее внедряют и используют. По моему мнению, во многих случаях существуют неточные или неверные объяснения. В этой статье мы рассмотрим 5 таких парадоксов.
ПАРАДОКС 1: ИИ отнимет рабочие места у людей или создаст новые?
Это правда, что ИИ автоматизирует как рутинные, так и нерутинные рабочие задачи. Однако его реальное влияние на занятость пока не до конца ясно.
С одной стороны, расчеты показывают, что автоматизация может привести к сокращению рабочих мест от 0,4% до 5,5% в зависимости от уровня экономического развития. Более того, существующие технологии ИИ склонны замещать больше человеческого труда в масштабах всей экономики, нежели создавать новые возможности. Это подтверждается тем, что IT-компании, находящиеся на переднем крае технологического развития, уже проводят массовые сокращения.
С другой стороны, опыт показывает, что ИИ уничтожает не столько профессии, сколько ЗАДАЧИ, и одновременно создает новые задачи. Согласно опросу, проведенному Всемирным экономическим форумом (ВЭФ) в 2024 году среди более чем 1000 ведущих мировых работодателей, в период 2025–2030 годов ожидается создание 170 миллионов новых рабочих мест и сокращение 92 миллионов рабочих мест. То есть, в результате чистый прирост может составить 78 миллионов рабочих мест. Две трети участников опроса планируют нанимать специалистов с навыками ИИ, а 40% считают, что штат будет сокращен в областях, поддающихся автоматизации.
По прогнозу ВЭФ, около 40% существующих навыков изменятся в ближайшие пять лет. Другие исследования также показывают, что в некоторых профессиях задачи постепенно автоматизируются, в то время как в других возникают новые, более сложные задачи, требующие общения и творчества. На этом фоне растет спрос на рабочую силу в таких областях, как здравоохранение, образование, транспорт, строительство и социальное обеспечение. Интересно, что по мере цифровизации экономики потребность в НАПРАВЛЕННЫХ НА ЧЕЛОВЕКА навыках не уменьшается, а, наоборот, может возрасти.
В конечном итоге это приведет не к резкому сокращению общей занятости, а скорее к перераспределению рабочей силы. Основной риск заключается не в массовой безработице (что, скорее всего, не произойдет), а в необходимости переобучения, смены профессии и социальной адаптации. То есть, занятость будущего зависит не столько от технологий, сколько от того, как общество – государство, бизнес, система образования – подготовится к этим изменениям.
ПАРАДОКС 2: ИИ повышает производительность или наоборот?
Быстрое внедрение ИИ, казалось бы, должно так же быстро увеличивать производительность. Однако в статистике влияние ИИ на рост производительности не проявляется явно; по данным MIT Sloan, на первом этапе внедрения ИИ в компаниях может даже наблюдаться временное снижение производительности.
Это известно как «парадокс производительности». Влияние новых технологий на производительность иногда создает график, похожий на букву J: сначала спад, затем долгосрочный подъем. Потому что ИИ – это не просто подключение к электричеству и запуск: для внедрения требуются системные изменения, и этот процесс может на некоторое время замедлить ежедневный рабочий процесс.
Например, переход от старых систем управления к новым может нарушить механизмы создания и обмена знаниями у сотрудников, что в итоге может ослабить организационный капитал (бизнес-процессы, управление, планирование). Кроме того, существуют проблемы, такие как реструктуризация производственных процессов, отсутствие достаточных данных для обучения ИИ, нехватка экспертизы в области ИИ внутри предприятия. Все это может привести к временной неэффективности, перебоям и общему снижению производительности. Особенно сильным этот эффект будет на старых и крупных предприятиях.
По данным McKinsey, к 2025 году за последние три года 9 из 10 опрошенных компаний начали использовать инструменты ИИ. Однако большая часть из них еще не интегрировала ИИ в свои рабочие процессы настолько «глубоко», чтобы результат сразу был виден в статистике.
Тем не менее, на горизонте нескольких лет картина меняется. Исследование, отслеживающее компании, внедрившие ИИ раньше, в два периода (2012–2017 и 2017–2021), показывает, что те, кто внедрил ИИ до 2017 года, хотя и испытали первоначальное снижение производительности, впоследствии начинают превосходить аналогичные компании, не внедрившие ИИ, как по производительности труда, так и по общей факторной производительности, а также по разработке новых продуктов и расширению доли рынка.
ПАРАДОКС 3: Повысит ли ИИ ценность контента, созданного человеком?
Генеративный ИИ уже создает тексты, которые очень трудно отличить от написанных человеком; видео, аудио и фотографии также выглядят невероятно реалистично. По некоторым оценкам, объем ИИ-контента в интернете уже превысил объем контента, созданного человеком. То есть, интернет все больше напоминает продукт ИИ. Исследование, проанализировавшее 900 тысяч новых веб-страниц, созданных в апреле 2025 года, показало, что около 75% из них были подготовлены с участием ИИ – это уже становится нормой.
В лучшем случае это может привести к увеличению количества обезличенного массового ИИ-контента, то есть ИИ-шлака, в интернете. В худшем сценарии распространяются фейковые новости, дезинформация, псевдонаучные статьи, и в целом граница между правдой и ложью может быть стерта. Например, по некоторым оценкам, в 2023–2025 годах количество дипфейков на платформах увеличилось в 16 раз, достигнув 8 миллионов. В глобальном опросе экспертов ВЭФ 2025 года дезинформация указывается как 4-й среди существующих глобальных рисков и 1-й среди рисков на ближайшие два года.
Увеличение количества фейков и затруднение в различении правды и вымысла может создать у людей ощущение, что все поддельно. Но парадокс заключается в том, что этот процесс одновременно может повысить ценность информации, поступающей из прозрачных, точных, ответственных и надежных источников. В отчете ВЭФ по цифровой безопасности подчеркивается: доверие в интернете не возникает само по себе, его нужно завоевывать и укреплять. Следовательно, четкие знаки подлинности, указывающие на участие человека, ответственность и прозрачность источника, могут помочь в выборе и различении достоверной информации.
«Поколение ИИ»
Согласно исследованию, проведенному в США, около половины молодых «зумеров» (поколения ИИ) еженедельно используют генеративный ИИ. С одной стороны, они восхищаются этой технологией (36%), с другой – испытывают серьезное беспокойство (41%). Беспокойство заключается в противоречии между возможностями, предоставляемыми ИИ, и тем, как он оценивается школами и работодателями.
С одной стороны, использование ИИ в некоторых случаях может негативно влиять на когнитивные способности. С другой стороны, рынок труда требует от молодежи цифровой грамотности с самого начала, но многие начальные позиции, которые служат стартом для молодежи, автоматизируются. Это может затруднить перспективы трудоустройства для молодых людей. Более того, многие зумеры обращаются к ИИ
как к психологу – чтобы понять свои эмоции и найти выход – и это не всегда идет им на пользу.
ПАРАДОКС 4: Сможет ли искусственный интеллект сам решить свою энергетическую проблему?
ИИ не может существовать без электроэнергии. По данным Международного энергетического агентства (МЭА) за 2024 год, центры обработки данных пока составляют относительно небольшую часть мирового потребления электроэнергии – около 1,5%. Однако с 2017 года их энергопотребление растет в среднем на 12% в год, что более чем в четыре раза превышает темпы роста общего энергопотребления.
Крупный центр обработки данных может потреблять столько энергии, сколько около 100 тысяч домохозяйств; крупнейшие строящиеся центры будут потреблять в 20 раз больше энергии. Количество таких центров также будет расти: в 2022–2024 годах инвестиции в центры обработки данных удвоились, достигнув 0,5 триллиона долларов. МЭА считает, что в следующие пять лет потребность центров обработки данных в энергии может удвоиться, а еще через пять лет – к 2035 году – утроиться.
Но в то же время ИИ обладает потенциалом для трансформации энергетического сектора. Его развитие стимулирует инвестиции техногигантов в чистую энергию. Такие компании, как Amazon, Google, Microsoft, совместно осуществляют около трети корпоративных закупок возобновляемой энергии и расширяют свои инвестиционные портфели в этой области. Например, долгосрочная цель Google – работать на углеродно-нейтральной энергии 24/7. То есть, развитие ИИ создает двойной эффект в энергетике: оно как увеличивает спрос, так и расширяет предложение (обычно за счет возобновляемых источников). В этом контексте инвестиции Азербайджана в производство и экспорт зеленой энергии имеют особое значение.
Кроме того, ИИ может играть роль системного аналитика в энергетике: прогнозирование и гибкое управление спросом, балансировка сети, предотвращение перегрузок, оптимизация энергоэффективности в зданиях и даже помощь в сокращении глобальных выбросов парниковых газов до 10% к 2030 году. Эксперты МЭА оценивают это как фактор, который ставит энергетический сектор в центр одной из важнейших технологических революций современности.
Однако в настоящее время ИИ в энергетике больше работает на самообеспечение, и его трансформирующая роль пока остается возможностью. Для ее реализации необходима интеграция проектов центров обработки данных с общей энергетической инфраструктурой и согласование инвестиций техногигантов в ИИ с региональными инициативами по энергетической устойчивости.
ПАРАДОКС 5: Сможет ли автономный ИИ соблюдать границы своей автономности?
Новый этап ИИ – это ИИ-агент: эти системы не только создают информацию, но и действуют. Они могут планировать, принимать решения без участия человека и автономно функционировать как в цифровой, так и в физической среде.
Если генеративный ИИ в основном обучается на текстах, то ИИ-агент обучается на данных и закономерностях реального мира. Например, промышленный агент может обучаться на таких показателях, как давление, движение, гравитация. Объединяя сенсорные данные, моделирование и экспертные знания, он может прогнозировать износ турбин или оптимизировать расписания межконтинентальных авиарейсов.
С одной стороны, это превращает ИИ из пассивного инструмента в активного помощника. С другой стороны, предоставление ИИ таких полномочий создает риски. Эксперименты показывают, что ИИ-агенты без человеческого контроля могут предпринимать такие действия, как обман, шантаж, корпоративный шпионаж, вредоносное инсайдерское поведение и даже создавать угрозу для безопасности людей. Иногда они могут даже пытаться отключить контроль над собой, несмотря на запреты. То есть, существует вероятность формирования агентами скрытых намерений и игнорирования этических принципов – даже если им были преподаны этические рамки.
На этом этапе главный вопрос не в новых возможностях, а в том, у кого будет реальная власть и ответственность. ИИ-агент никогда не должен заменять человеческое суждение; иначе он может предпочесть эффективность этике, а результат – ценностям.
ИИ уже начинает превосходить людей во многих областях специализации, от диагностики до анализа контрактов. Вопрос не в том, должен ли ИИ брать на себя эти задачи. Вопрос в том, как люди сохранят стратегический контроль, когда ИИ возьмет на себя эти задачи. Например, врач может доверять ИИ в поиске мельчайших аномалий на снимках, но диагноз должен ставить человек с эмпатией и здравым суждением. Юрист может позволить ИИ анализировать тысячи страниц доказательств и строить аргументы, но оценка справедливости, контекста и намерений по-прежнему остается задачей человека. Бесконтрольное использование агентов может подорвать даже те системы, которым они должны служить.
ИИ-агенты предоставят человечеству беспрецедентные возможности: способность действовать с цифровой скоростью и в планетарном масштабе. Но смысл этой силе придает только цель человека. Мы считаем, что будущее должно формироваться не алгоритмами, а людьми, которые задают им цели и рамки.
Тахир Миркишили
Депутат Милли Меджлиса
