Искусственный интеллект уже перестал быть технологией далекого будущего. Он постепенно входит в производство, финансы, образование, государственное управление и научные исследования, меняя привычные представления о работе, производительности и даже стоимости товаров. То, что еще недавно казалось экспериментом, сегодня становится частью экономической реальности.

О масштабах этих перемен и о том, к чему они могут привести в ближайшее десятилетие, доктор экономических наук, профессор Салех Мамедов говорит следующее: нынешний этап развития ИИ отличается прежде всего скоростью. Технологии совершенствуются настолько быстро, что государствам уже недостаточно просто следить за новыми разработками. 

Нейросети уже пишут программный код, анализируют большие массивы данных, помогают проводить научные исследования и решать сложные инженерные задачи. В отдельных областях они демонстрируют результаты, сопоставимые с человеческими, а иногда и превосходят их. Профессор приводит простой пример. Когда компьютер впервые обыграл чемпиона мира по шахматам, это воспринималось как исключительное достижение. А теперь уже трудно представить серьезную партию, в которой человек может конкурировать с современным шахматным движком. По мнению С.Мамедова, похожий процесс теперь происходит и в других интеллектуальных сферах.

Но настоящий перелом, считает он, произойдет тогда, когда искусственный интеллект окончательно выйдет за пределы цифровой среды и соединится с роботизированными системами. Тогда алгоритм сможет не только анализировать информацию или создавать текст, но и непосредственно управлять производственным процессом. Автономные линии смогут самостоятельно оценивать поступающие данные, принимать оперативные решения и выполнять значительную часть операций без постоянного участия человека.

Для промышленности это означает резкий рост производительности, а для рынка труда - серьезную перестройку.

Рутинные операции постепенно будут переходить машинам, а спрос сместится в сторону специалистов, способных создавать, настраивать и развивать интеллектуальные системы. Человеческий труд, отмечает профессор, никуда не исчезнет, но его содержание изменится. На первый план выйдут творческое мышление, стратегическое планирование, работа с большими объемами информации и способность принимать нестандартные решения.

Отсюда возникает один из главных вызовов - образование. Если система подготовки кадров будет меняться медленнее самой экономики, дефицит специалистов станет тормозить технологическое развитие. Поэтому подготовка кадров для новой экономики, по мнению Мамедова, должна начинаться задолго до того, как потребность в них станет массовой.

Изменения могут затронуть и саму экономическую модель. Современная экономика формировалась в условиях ограниченных ресурсов, где основное внимание уделялось соотношению спроса и предложения. Но что произойдет, если автоматизированные предприятия смогут производить товаров и услуг в разы больше?

Предложение вырастет, себестоимость многих продуктов снизится, а доступность для потребителей повысится. Так появляется то, что экономисты называют экономикой изобилия. До такой модели еще далеко, подчеркивает профессор, однако направление уже просматривается. И оно заставляет задуматься не только о производстве, но и о будущем рынка труда, социальной политики и финансовой системы.

Может измениться даже привычная роль денег. Они, конечно, не исчезнут. Но если основные товары и услуги будут производиться с минимальными затратами и станут широко доступными, деньги перестанут в прежней степени выполнять функцию распределения дефицитных ресурсов. Пока это выглядит как перспектива далекого будущего. Но другая часть технологической трансформации происходит уже сейчас и гораздо ближе к повседневной экономике.

Для работы современных ИИ-моделей нужны огромные вычислительные мощности. А значит, нужны дата-центры, электроэнергия и передовые полупроводники. Поэтому мировая технологическая конкуренция постепенно выходит за пределы программного обеспечения. Крупнейшие страны и компании вкладываются в строительство дата-центров, развитие энергетической инфраструктуры и производство микрочипов. Обсуждаются даже проекты размещения вычислительных мощностей на орбите.

Как отмечает ученый, в такой ситуации технологическое преимущество будет зависеть уже не только от того, кто создает лучшие цифровые сервисы. Важным становится вопрос, кто способен обеспечить эти сервисы необходимой вычислительной базой. И чем сложнее становятся интеллектуальные системы, тем больше внимания приходится уделять надежности, достоверности информации и возможным уязвимостям. Профессор считает, что технологическая конкуренция не должна исключать сотрудничество в сфере безопасности. Разработчики могут проверять системы друг друга, выявлять слабые места и тем самым снижать риски до того, как новые технологии получат массовое распространение.

Одновременно ИИ меняет само государственное управление. Машины уже способны за короткое время обработать объем информации, на который человеку потребовались бы дни или недели. Они могут сравнивать различные сценарии, находить закономерности и рассчитывать возможные последствия решений. Но здесь есть принципиальная граница. По убеждению специалиста, искусственный интеллект может помогать руководителю, но не должен снимать с него ответственность. Машина способна предложить варианты, однако окончательное решение остается за человеком.

Э.РЗАЕВА