На гребне ИИ-волны

Искусственный интеллект (ИИ) – такая же технология общего назначения, как электричество и интернет. Но потенциально она намного мощнее, поскольку претендует на автоматизацию когнитивных функций и самостоятельные действия. Сценарии влияния ИИ на экономику полярны: от «эры изобилия» до «восстания машин».

Бюро экономического анализа США уже пытается встроить влияние ИИ в систему национальных счетов, а по расчетам экспертов Deutsche Bank почти весь прирост инвестиций в основной капитал в США с 2019 г. обусловлен инвестициями, связанными с ИИ, – тогда как в прочих секторах этого роста практически нет. На фондовом рынке связанные с ИИ компании штурмуют все новые высоты. Компании – разработчики моделей Open AI и Anthropic объявили о планах выхода на IPO, и каждая оценивает себя примерно на $1 трлн – сумму, превышающую ВВП большинства стран мира.



С одной стороны, развитие ИИ сулит экономике возможности роста производительности, с другой – риски неравенства, пузыря и киберриски. «Нам, как регулятору, очень важно понимать, чего ожидать в будущем, чтобы принимать правильные меры, возможно, уже сейчас», – отметила Елизавета Данилова, директор департамента финансовой стабильности Банка России, модератор сессии, посвященной ИИ, Финансового конгресса Банка России. «Эконс» приводит выдержки из этой дискуссии.


ВОЗМОЖНОСТИ: «МЫ НАХОДИМСЯ В ОЧЕНЬ РАННЕЙ СТАДИИ»

Максим Болотских, партнер, «Яков и Партнеры»:
– По нашим оценкам, ожидаемый экономический эффект от ИИ в России может составить примерно от 8 трлн до 13 трлн руб. в год, что соответствует до 5,5% прогнозируемого ВВП. Для сравнения: этот эффект более чем в два раза превышает чистую прибыль всего банковского сектора 2025 г. (3,5 трлн руб.). Если смотреть на отдельные отрасли, которые наиболее эффективно применяют ИИ, мы видим, что, по собственным оценкам компаний, ИИ приносит им порядка 20–22% EBITDA. Это немало.

Есть две составляющие этого положительного эффекта. Первое – рост выручки как таковой, создание новых бизнесов, бизнес-направлений. Второе – сокращение издержек. И вот здесь самая большая проблема: всем нравится, что можно начать работать на 25–35% быстрее, но обратная сторона этого – сокращение части персонала, и управленцам надо решить, готовы ли они к этому.

Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта, «Яндекс»:
– Когда говорят о том, какой вклад в экономику обеспечит ИИ, я всегда задаюсь простым вопросом. Кто-нибудь может мне сказать, какой вклад в ВВП или в бизнес любой организации вносят персональные компьютеры? Мы точно знаем, что без них ничего работать не будет. Но какой они вносят вклад, посчитать очень сложно.


Еще есть некоторые дополнительные «осложнения». Все, что касается ИИ, считается на основе продаж, но продажи технологий ИИ очень мало отражают его значимость. ИИ во многом продукт внутреннего потребления, он внутри производится и внутри потребляется. Это не значит, что не существует рынок, – конечно, существует, и хорошо растущий. Но в отношении влияния ИИ это лишь верхушка айсберга. А нижняя его часть – очень значимое и существенное производство внутри и использования внутри же. Мы находимся в очень ранней стадии, и то, что будет для нас значить искусственный интеллект, мы поймем лет через пять, когда он развернется до тех масштабов, которых от него стоит ждать.

Цяо Лю, профессор финансов Школы менеджмента Гуанхуа, Пекинский университет:
– Производительность – основной драйвер экономического роста, и если посмотреть на то, что происходит в Китае, то он столкнулся с такими же проблемами, как и весь мир. Рост производительности в Китае постепенно снижается, и многие полагают, что у ИИ много потенциала с точки зрения вклада в производительность и продуктивность. Но в настоящий момент достаточно сложно сделать вывод о том, чем конкретно обернется для нас ИИ, оправдает ли он эти надежды. Некоторые оценки довольно пессимистичны: так, в 2024 г. исследование MIT показало, что на протяжении десяти лет рост производительности за счет ИИ будет невелик – около 0,6%. Складывается впечатление, что пока рост производительности от ИИ виден только на бумаге.

Сергей Марков, директор по развитию технологий искусственного интеллекта, Сбер:
– Я очень люблю приводить пример, связанный с IT-индустрией. В конце 1940-х во всем мире было примерно сто программистов, которые занимались довольно странными по нынешним меркам вещами: втыкали штекеры в коммутационные панели, дырочки в перфокартах пробивали. Работа программиста за 80 лет изменилась самым радикальным образом. Технологии привели к тому, что сегодня программист примерно в сто раз производительнее, чем программист конца 1940-х гг. Но мы с вами оказались не в мире, в котором остался один программист, делающий работу остальных 99, а в мире, где не 100, а скорее 100 млн программистов. Экономистам такой эффект знаком давно, он называется «парадокс Джевонса» и заключается в том, что если какой-то ресурс начинает использоваться эффективнее, то парадоксальным образом это приводит не к снижению объемов потребления этого ресурса, а к повышению.

Возможности любых фундаментальных технологий с экономической точки зрения состоят прежде всего не в замене людей в существующих бизнес-процессах. Технологии делают возможными создание новых продуктов, сервисов и целых индустрий. Например, когда появилась индустрия компьютерных игр, она создала огромное количество вакансий не только для IT-специалистов, но и для маркетологов, бухгалтеров, управленцев, дизайнеров. Потенциал технологии ИИ лежит именно здесь.

Есть в этом и некоторая ложка дегтя. Новые рабочие места, которые возникают в экономике в результате развития технологий, часто по требованиям не совпадают с теми навыками, которые есть у людей и которые становятся не востребованы. Такое случалось много раз, и общество сталкивалось с волнами технологической безработицы. Крупные корпорации, имеющие возможность переобучить своих работников, худо-бедно с этими проблемами справляются. Но на рынке есть множество компаний, у которых таких возможностей нет, и они скорее человека уволят или не наймут нового взамен уволившегося. Но в целом для экономики никакой массовой безработицы не случится. А вот определенные социальные проблемы и вопросы о том, кто должен заниматься переподготовкой и социальной поддержкой этих людей, конечно, стоят остро и ждут ответа.

Ананта Нагешваран, главный экономический советник минфина Индии:
– Индия находится в уникальной демографической ситуации: у нас огромная численность молодежи до 30 лет, ежегодно необходимо создавать 8 млн рабочих мест. В нашем контексте влияние ИИ будет более драматичным: в IT-секторе занято 3 млн человек, в глобальных центрах – 2 млн, а в смежных отраслях (общепит, гостиницы, услуги) – еще 10 млн. Итого 18 млн человек могут пострадать от внедрения ИИ. Распространение ИИ оказывает все большее давление на IT-сектор и зарплаты, поэтому все больше людей выступает против использования ИИ.


При этом, конечно, Индия получит преимущество от ИИ, потому что нам не хватает специалистов в важных областях – например, в сфере образования, медицины, сельского хозяйства, особенно в удаленных регионах страны. Здесь ИИ действительно может заменить человека. Соответственно, для Индии ИИ – это и благо, и зло.

Ксения Юдаева, исполнительный директор от России в МВФ:
– Когда мы смотрим на эффекты, нужно отталкиваться от видов деятельности, от рабочих мест. Есть три типа влияния ИИ на рабочие места: рабочие места, которые вряд ли будут затронуты; рабочие места, где будет эффект замещения людей; рабочие места, где будет эффект дополнения, то есть люди останутся на своем месте и станут еще более производительны.

Опасность представляет скорее не безработица – эффект замещения необязательно приводит к безработице, – а рост неравенства вследствие возникновения замещающих технологий. Например, проблема с луддитами была не в том, что у ткачей совсем пропали рабочие места, а в том, что новые рабочие места были гораздо менее оплачиваемыми и в худших условиях. Золотой индустриальный век наступил только через 150 лет и был связан не только с развитием технологий, но и с тем, что общество существенно перестроилось и создало систему социальной поддержки, которая позволила поднять уровень жизни работников. Компьютерная эпоха тоже увеличила неравенство: появились миллиардеры и триллионеры, при этом достаточно большое количество людей потеряло не только в заработке, но и в своем социальном статусе.

Этот процесс может усилиться в связи с появлением замещающих технологий. Дело же не в том, что программиста заменит вайб-программист. Может, этих вайб-программистов будет даже гораздо больше. Но, возможно, они будут менее оплачиваемыми и тем самым более выгодными. То есть с точки зрения общей занятости эффекта может и не быть. А с точки зрения роста неравенства эффект, возможно, будет достаточно сильный.


РИСКИ: «ИДЕТ ЦУНАМИ»

Цяо Лю:
– Во-первых, если ИИ – это революционная технология, то она должна приносить общественности благо. На данный момент ИИ еще далек от этого. Нужно больше инвестиций в эту область. И пузырь даже необходим для того, чтобы технология стала революционной.

Во-вторых, необходима координация на международном уровне, чтобы разработчики ИИ и модели ИИ смогли следовать определенным основополагающим принципам, которые применяются во всех уголках мира. Один из этих принципов – «Не навреди человеку». Второй принцип: то, как ИИ решает проблемы, должно быть понятно человеку. Если человек не понимает процессы, стоящие за решениями ИИ, мы не можем эти решения использовать.

Ананта Нагешваран:
– Использование ИИ становится повсеместным, но управление ИИ может оказаться у тех, кто может использовать его не во благо, а во зло. Нарушение кибербезопасности может привести к перекрытию основных систем экономики – логистики, транзакций, денежных переводов – и парализовать деятельность любой страны. Для обеспечения кибербезопасности потребуются огромные ресурсы.

Максим Болотских:
– С точки зрения рисков и пузыря, связанных с ИИ, честно говоря, про рынок России я меньше всего переживаю. По рынку 86% крупнейших компаний России используют модели на open source (программное обеспечение с открытым исходным кодом). То есть, если вдруг отключатся какие-то модели международные, обанкротятся, в целом мы не будем отрезаны от мира, у нас останутся модели, разработанные на нашем ИИ. Определенный риск возникает, если весь рынок зависит только от одной-двух компаний, например от производителя чипов Nvidia. В этом случае важно, чтобы была конкуренция, представленность разных моделей, разных поставщиков, интеграторов.

Александр Крайнов:
– Опасения, что ИИ даст какие-то невероятные возможности для злоумышленников, подтверждаются. И грустная новость состоит в том, что регулятор здесь ничего сделать не может, по крайней мере запретами. Прежде чем что-то регулировать, нужно понять, насколько это возможно. Представьте, что идет цунами. Что должен сделать регулятор – запретить цунами? С киберрисками похожая история: это стихийный процесс. Он вполне себе предсказуемый, но запретить его невозможно – нужно строить какие-то барьеры, защиты, системы оповещения. Нужно понимать, что теперь надо будет гораздо больше инвестировать в защиту. И думать, как отловить злоумышленников и сделать так, чтобы им неповадно было.


Сергей Марков:
– Мы с вами существуем в состоянии изрядного дефицита вычислительных мощностей, потому что против нас введены экспортные ограничения. Кроме того, сейчас возникают экспортные ограничения на модели ИИ. Пример с последней моделью Anthropic: она оказалась намного хуже показанной месяц назад из-за введенных ограничений. Есть риск зависимости от open source: если Alibaba изменит стратегию и следующая версия Qwen не выйдет в открытый доступ, российские компании останутся ни с чем.

И вот в этой ситуации мы делаем ставку на обучение своих моделей с нуля, хотя это может выглядеть сомнительно и очень-очень дорого. Но реальный продукт – это не модели, модели превращаются в тыкву за три-четыре месяца. Реальный продукт – это создание производственного конвейера, который может ИИ-модель произвести с нуля в случае чего. На мой взгляд, для нас критически важно, чтобы этот производственный конвейер по созданию наших собственных моделей существовал у нас в стране. В противном случае мы будем в очень уязвимом положении, как произошло с электроникой в свое время, – разрушить легко, а вот потом построить с нуля практически невозможно. И я очень не хочу, чтобы это произошло с большими языковыми моделями.

Ксения Юдаева:
– Нельзя заранее сказать, есть пузырь или нет пузыря. Но большинство инноваций, будь то финансовые или технологические, так или иначе были связаны с пузырем. Пузырь доткомов был довольно мягким кризисом, потому что финансирование было по большей части акционерным, а не долговым. Сейчас долгового финансирования больше, поэтому последствия для экономики могут быть более сильными. Я думаю, что рано или поздно это произойдет, но всякая проблема может породить свое решение. Пузырь не остановит дальнейшее развитие – может быть, действительно почистит рынок от более слабых игроков.

Что касается киберрисков, то вне зависимости от того, наши это ИИ-модели или иностранные, эти риски будут, и еще неизвестно, от кого больше. Я, наверное, единственный среди бывших и настоящих сотрудников Центрального банка, кто не получал сообщения «от Эльвиры Сахипзадовны» [Набиуллиной] с просьбой дать денег. С появлением ИИ пространство для мошенничеств с использованием дипфейков увеличилось.

Но это процесс, развивающийся с обеих сторон: и риски развиваются, и их аналитика. Регулятор может и должен выдвигать требования к защите информации, обрабатываемой ИИ, к управлению рисками от третьих поставщиков.

Здесь оружие защиты такое же, как и оружие нападения: ИИ в сфере кибербезопасности может помогать с ИИ в сфере кибернападения. Помогать быстрее выявлять уязвимости еще на уровне разработки, быстрее выявлять проблемы и быстрее их купировать.

---

Ирина Рябова, журнал “Эконс”
Иллюстрация: «За рубежом», Leonardo.ai