Еще недавно всё было понятно: учись, получай диплом, накапливай экспертность - и твоя ценность на рынке растет. Знания были капиталом. Редким, дорогим, защищающим. Теперь сложные отчеты пишутся за минуты. Код генерируется автоматически. Юридические документы проверяются быстрее, чем их успевает прочитать человек. Мы спорим о том, появится ли суперинтеллект через два года, но главный сдвиг уже произошел: знания стремительно дешевеют. Что останется преимуществом человека в мире, где интеллект перестает быть дефицитом?
Сегодня очень близок порог, когда вычислительные системы начнут стабильно и массово выполнять сложные когнитивные задачи: научные исследования, стратегическое планирование, разработку новых технологий - быстрее и дешевле лучших специалистов. Тогда интеллектуальный труд перестанет быть редким ресурсом, а станет инфраструктурой.
Почему именно 2028 год
Глава Open AI Сэм Альтман на India AI Impact Summit 2026 допустил, что к 2028 году ИИ сможет превзойти людей в некоторых задачах - например, работать лучше генеральных директоров компаний или даже ведущих ученых.
Сэм Альтман, глава Open AI, второй справа, Фото AFP с сайта ForbesIndia
За последние пять лет масштаб моделей вырос не эволюционно, а скачкообразно. В 2018 году GPT-2 казалась гигантской с ее 1,5 млрд параметров. В 2020-м GPT-3 вышла уже с 175 млрд. Современные флагманские модели измеряются сотнями миллиардов и, по оценкам исследователей, используют в обучении на порядки больше вычислений, чем их предшественники.
Стоимость обучения тоже изменилась. Если в середине 2010-х речь шла о сотнях тысяч долларов, то сегодня, по оценкам аналитиков, обучение крупной модели обходится в десятки, а то и сотни миллионов долларов с учетом инфраструктуры и энергии. Крупные компании инвестируют миллиарды в строительство дата-центров, специализированных чипов и энергомощностей.
Параллельно растет и рынок. По прогнозам международных консалтинговых агентств, глобальный рынок ИИ может превысить триллион долларов в течение ближайшего десятилетия.
Нет единого мнения даже среди разработчиков
Сроки появления AGI (Artificial General Intelligence – Искусственный общий интеллект) и тем более суперинтеллекта - предмет спора даже внутри самой индустрии.
Демис Хассабис, глава Google DeepMind, в интервью 2023-2024 годов говорил, что системы уровня общего интеллекта могут появиться “в течение ближайшего десятилетия”. Он осторожен в формулировках, но допускает прогресс быстрее, чем многие академики ожидали еще пять лет назад.
Сэм Альтман формулирует смелее: по его словам, человечество может подойти к системам, сопоставимым с человеком по большинству интеллектуальных задач, уже в горизонте нескольких лет. Это позиция технологического оптимизма - ставка на экспоненциальное масштабирование.
Но внутри научного сообщества тон заметно сдержаннее. Ян Лекун, главный ИИ-ученый Meta, неоднократно заявлял, что современные большие языковые модели не приближаются к “человеческому пониманию” и что даже до AGI еще далеко.
Джеффри Хинтон, напротив, после ухода из Google занял более тревожную позицию. Он допускает, что системы могут превзойти человека быстрее, чем ожидалось, и публично говорит о рисках потери контроля.
Чем отличается AGI от суперинтеллекта
Представим аудиторию медицинского университета. Идет государственный экзамен.
AGI - это система, которая садится за компьютер, получает тот же билет, что и выпускник, и сдает экзамен не хуже сильного студента. Она понимает клинические случаи, интерпретирует анализы, отвечает на уточняющие вопросы комиссии, способна перенести знания из одной области медицины в другую. Не “натаскана” на тест, а действительно ориентируется в материале.
Это уровень хорошего, квалифицированного специалиста.
А теперь другой сценарий. В клинике сталкиваются с редким заболеванием. Лучшие врачи спорят, изучают исследования, пробуют схемы лечения. И тут система не просто повторяет существующие протоколы. Она анализирует миллионы публикаций, моделирует биохимические процессы и предлагает новый метод терапии, который никто из экспертов не рассматривал. Метод, который оказывается эффективнее всех известных подходов.
Вот это уже суперинтеллект - выход за пределы накопленного человеческого знания.
Страны интеллектуального аутсорсинга уязвимы
Сегодня высокая зарплата аналитика, программиста, юриста или консультанта держится на редкости компетенции. Обучение долгое, входной барьер – высокий, заменить специалиста сложно. Если же системы ИИ смогут выполнять эту работу быстрее и дешевле, ценность услуги начнет снижаться.
McKinsey в последних обзорах по ИИ оценивает, что 2/3 задач в профессиях, связанных с анализом данных, финансовым моделированием, программированием и юридической подготовкой документов, могут быть автоматизированы. То есть ИИ сможет выполнять типовые юридические проверки, писать код и готовить отчеты. Поэтому рынок будет платить только за стратегию и сложные нестандартные решения.
”Ход конем”, иллюстрация к статье от AI-иллюстратора Смартпресс
Поменяется география интеллектуального труда. Страны, которые зарабатывали на аутсорсинге аналитики, бухгалтерии, программирования (как, например, Беларусь), рискуют столкнуться с падением конкурентного преимущества. Если крупная компания в США может получить качественный результат напрямую от системы, фактор “дешевле в другой стране” ослабевает.
Кто выигрывает от гонки за суперинтеллектом?
Во-первых, сами компании-разработчики. Если рынок верит, что качественный скачок близок, это оправдывает многомиллиардные инвестиции в дата-центры, чипы и обучение моделей. Чем ближе “революция”, тем меньше вопросов к затратам.
Во-вторых, инвесторы. ИИ уже стал крупнейшей технологической ставкой десятилетия. Когда руководители говорят о горизонте в два-три года, это усиливает эффект срочности. Логика простая: лучше вложиться сейчас, чем объяснять через пять лет, почему ты пропустил технологический сдвиг.
В-третьих, государства. Прогноз о скором появлении AGI усиливает аргументы в пользу национальных программ, стратегий технологического суверенитета. Прогнозы могут работать и как инструмент давления на регуляторов: нужно срочно вырабатывать правила, стандарты, международные договоренности.
Что это означает для обычного человека?
Для студента медуниверситета это означает, что его конкурентом становится не сосед по парте, а система, которая за секунды анализирует тысячи клинических случаев. Его ценность будет не в том, что он помнит протоколы, а в том, как он принимает решения в условиях неопределенности и как несет ответственность.
Для юриста среднего уровня это означает, что типовые договоры, первичный анализ рисков и стандартные заключения перестанут быть его основным источником дохода. Эти задачи будут стоить дешевле. Останется стратегия, переговоры, репутация и способность видеть то, что не укладывается в шаблон.
Если ИИ может просчитать сценарии рынка, оптимизировать бюджеты и прогнозировать спрос быстрее команды аналитиков, менеджеру придется доказывать свою ценность не цифрами, а выбором направления и ответственностью за выбор.
И для школьника, который только выбирает профессию, вопрос будет звучать иначе. Не “где больше платят”, а “где я буду незаменим”. Потому что рутинный интеллект дешевеет. А редкими становятся способность к суждению, эмпатия, этика, личная ответственность.
Автор: Юлия Кочубей
*Использование и цитирование данной статьи допускается в объеме, не превышающем 20% при наличии гиперссылки. Более 20% – только с разрешения редакции.
