Киберпанк-2026

Что ждёт простого работягу в дивном новом нейросетевом мире

Вокруг нас постоянно роятся и наслаиваются друг на друга кризисы. И речь даже не про последнее неспокойное десятилетие. Многие с ностальгией вспоминают условный 2007-й, в который никто никогда не вернётся, вот только они забывают про один из мощнейших экономических кризисов, последовавший за этим благословенным годом. Человек ко всему привыкает, и именно поэтому очередная новая «страшилка» большинством сначала (порой небезосновательно) воспринимается весьма скептически. «Это просто медиа накручивают просмотры», «всё проходит, и это пройдёт» или даже «моя хата с краю, это меня не касается»...

Но что, если мы скажем, что вы уже обучили вашего сменщика, который сядет в ваше рабочее кресло, и просто ещё не знаете об этом? Знали ли вы, что фантасты предсказали надвигающуюся социальную катастрофу ещё тогда, когда не то что нейросетей, а даже компьютеров не было? Кто первым лишится работы и смогут ли заводчане избежать кризиса?

Как предотвратить трудовой апокалипсис и не допустить воплощения самых мрачных теорий заговора в реальности? Усаживайтесь поудобнее и вдыхайте поглубже! Скоро все покровы будут сорваны!

Литературное обозрение:

как классики мировой фантастики предупреждали нас о грядущей буре

Вообще-то, футурологические прогнозы — дело неблагодарное. Фантасты много чего напридумывали, и пусть технологический прогресс отстаёт от их предсказаний, но вот некоторые тенденции, касающиеся общества в целом, они смогли предугадать верно. Так, пускай летающие автомобили или пилотируемые полёты к другим планетам до сих пор остаются чем-то недостижимым, зато в плане изменения социально-экономического устройства общества писатели, сценаристы, режиссёры и создатели компьютерных игр внезапно смогли опередить своё время на многие десятилетия.

И речь даже не про хрестоматийных Карела Чапека, придумавшего сам термин «робот» в далёком 1920 году, или Курта Воннегута с его антиутопичным романом «Механическое пианино» из 1952-го. Тема грядущей «ненужности» простого человека проходит рефреном чуть ли не по всей западной научной фантастике XX века. Азимов и Шекли, Гибсон и Дик — все они, как и десятки менее именитых авторов, задают один и тот же вопрос: что сможет предложить обществу и «рынку» обычный гражданин, когда его функционал полностью заменит машина?

Более поздние «киберпанковые» авторы строят ещё более неприглядную картину будущего, в котором работа перестаёт быть «путём к стабильности и нормальности» за пределом мира «корпоратов». Люди продают даже не 
свой труд, а буквально самих себя: своё тело, жизнь, чувства, мозг и сознание. При этом без каких-либо гарантий и обязательств. Грань между «успешным успехом» и «жизнью на улице» в этом мрачном будущем хрупкая и почти незаметная. Одна ошибка, одна случайность, один технологический апгрейд — 
и вот ты уже не винтик корпоративной машины, а буквально бомж. Ведь следовать предсказанию Клауса Шваба [1] о том, что «у вас ничего не будет — и вы будете счастливы», можно ровно до тех пор, пока твоя «подписка» на блага действует. Западные фантасты и тут предсказали подобную модель более чем за полвека до того, как идею «совместного потребления» начали внедрять в массы.

Характерно, что в советской фантастике тема мрачного «киберпанкового» будущего раскрыта куда в меньшей степени. Всё-таки, несмотря на то что вера в наступление коммунизма в обществе год от года угасала, сама структура экономики, предусматривающая не только гарантированную занятость, но и широкие социальные гарантии, отлично накладывалась на картину идеального будущего, в котором работать будут машины, а люди просто заживут в своё удовольствие.

В то же время концепцию деградировавшего человека, бездумно подписывающего то, что предложит «нейросетевой-дублёр» (передаём привет некоторым пользователям современных нейросетей), советские авторы придумали едва ли не раньше западных коллег [2]. Тут само собой напрашивается сравнение двух систем. Пусть это и выглядит некоторым натягиванием совы на глобус, но всё же весьма занятно, что отечественным фантастам в то время даже в голову не приходили идеи «киберпанкового» будущего.

Сама мысль о том, что «звериный оскал эксплуатации» может принимать подобные формы, была для них недоступна. Почему? Возможно, из-за социального характера советского государства мысль о том, что кто-то может оказаться совсем уж «за бортом» общества, была непостижима. А может, изоляция от Запада вкупе с тем, что оный всё же очевидно был богаче и разнообразнее с точки зрения рядового потребителя, создавала некоторую идеализированную картинку жизни «при капитализме». Но факт остаётся фактом: в СССР киберпанк развития почти не получил. Тут западные фантасты явно обошли своих коллег из восточного блока. Их предсказания оказались точнее и сейчас сбываются прямо на наших глазах.

Ещё совсем недавно все эти художественные концепции вкупе с прогнозами футурологов казались абсолютно нереалистичными и фантастическими. Пусть автоматизация двигалась семимильными шагами, но вот развитие ИИ сильно отставало. Поэтому рынок труда хоть и эволюционировал, но ни о каких кардинальных изменениях, сравнимых по масштабу с первой и второй промышленной революцией, речи не было.

Да, структура занятости менялась. Сельское хозяйство и промышленность стали потреблять кратно меньше рабочих, а требования к их квалификации в среднем выросли. Но ни о каком риске массовой безработицы или кардинальной перекройке рынка труда и речи не было вплоть до последних пары лет, пока на сцену не вышли современные языковые модели и ИИ-агенты на их базе.

Что изменилось?

Как одно усовершенствование запустило лавину

Итак, как же так вышло, что математическая модель, известная с середины прошлого века, сейчас столь кардинально меняет наш мир. А просто произошёл качественный скачок как в самой архитектуре различных LLM [3], так и в инфраструктуре вокруг них. Этот рывок начался в начале 2010-х, когда стартовали опыты по обучению нейросетей не на классических CPU (процессорах), а на GPU (графических процессорах, в просторечии — видеокартах). Если не вдаваться в технические подробности, то видеокарта банально лучше выполняет массив однообразных вычислений, что оказалось чертовски эффективно именно в контексте LLM.

Ведь «под капотом» нейросеть делает миллиарды однотипных математических действий: умножает и складывает числа, сравнивает результаты, чуть-чуть меняет внутренние коэффициенты и повторяет это снова и снова. Казалось бы, банальное изменение привело к чудовищному росту производительности и сделало реальным применение нейросетей в быту.

Учёным и инженерам потребовались годы для обучения языковых моделей. Им не просто «скормили весь интернет», но и очень долго натаскивали на пользовательских сценариях до тех пор, пока нейросети не «поумнели» настолько, что их стало возможно полноценно использовать для рабочих задач.

Тут важно оговориться. Очень часто при описании нейросетей упоминается термин AI (ИИ — искусственный интеллект). И это в корне неверно. Аббревиатура AI не более чем маркетинговая уловка. Языковые модели не умеют «думать» в привычном нам смысле слова.

Если совсем упрощать, то текущее положение дел выглядит так: языковой модели «скормили» огромные массивы текстов — книги, статьи, сайты, инструкции, код, переписки, документы. Она усвоила их и научилась «угадывать», какое слово или фраза должны идти дальше. Текст для нейросети — это просто набор чисел, так называемых токенов. Дальше такие фрагменты превращаются в своего рода «координаты», благодаря которым нейросеть может «ориентироваться» в смысле обрабатываемого текста.

Казалось бы, какое-то запретное колдовство, но на самом деле это просто математика. Самое главное для понимания тут то, что в большом масштабе это «угадывание следующего слова» превращается в умение писать письма, объяснять сложные темы, переводить или кратко пересказывать документы, отвечать на вопросы, составлять планы и даже помогать с написанием программного кода.

И вот именно тут кроется риск для простого офисного работника: к сожалению, большую долю работы едва ли не любого такого сотрудника как раз и составляют достаточно банальные задачи:

написать письмо;
пересказать документ;
составить черновик отчёта;
сравнить два текста;
сгенерировать инструкцию;
ответить клиенту;

сделать описание вакансии;
написать типовой код;
подготовить презентацию;
перевести с корпоративного на человеческий и обратно.

Синие воротнички против роботов

На заднем плане уже слышен злорадный смех «заводчан» и всех тех, кто не принадлежит к «офисному планктону». Вот только эта радость тоже несколько преждевременна...

Взять, например, водителей (так-то порядка 6,5 млн человек — 8% всего работающего населения России). Задача автоматизированного вождения наземного транспорта уже решена, и дело лишь за преодолением бюрократических ограничений да эволюционным развитием систем машинного видения. Даже если «роботы» не заменят полностью обычных водителей, то уж в общественном транспорте и грузоперевозках они очень скоро начнут вытеснять людей. Для тех же дальних автомобильных перевозок, даже в формате «пилотных» проектов, в США «автономный» грузовик уже окупается за год относительно «традиционного» дальнобойщика. А что будет, когда счёт робогрузовиков пойдёт на десятки и сотни тысяч (что неминуемо скажется на себестоимости)?

На производстве же автоматизация и сокращение численности «человеческого» персонала так никогда не прекращалась. Уже есть успешные истории полностью роботизированных заводов (так называемые тёмные фабрики), в которых людей почти нет, а порой они вообще присутствуют на месте только в ходе профилактических или ремонтных работ.

Кассы самообслуживания в супермаркетах постепенно вытесняют кассиров, а роботы-сортировщики — работников сортировочных центров (первопроходец тут Amazon со своими Kiva, но и российские компании уже массово внедряют «робостеллажи» и роботов-транспортёров). Список можно продолжить и далее. Но уже и так должно быть понятно, что под угрозой занятость далеко не только офисных сотрудников.

Немного о зверином оскале киберкапитализма

ИИ и роботы обещают красивое будущее: заводы без усталых рабочих, офисы без бумажной волокиты, склады без грузчиков, кол-центры без операторов, бухгалтерии без бухгалтеров, магазины без кассиров. Всё быстро, чётко, дёшево, без больничных, отпусков и человеческого фактора. Не нужно искать и «удерживать» сотрудника. Легко масштабировать бизнес и наращивать производительность. Аврал? Просто переходим на трёхсменную работу без выходных (и, самое главное, без сверхурочных). Дело не взлетело и надо снизить издержки? Одним днём продаём часть роботов конкуренту и не паримся насчёт выходного пособия и Трудового кодекса. Ведь роботы «не спорят, не хотят, не стареют, не скорбят».

Для презентации инвесторам это звучит просто великолепно. Вот только для работника — уже не так празднично. Потому что за словами «оптимизация», «рост производительности» и «новая технологическая волна» часто прячется простая вещь: живого человека хотят заменить машиной, а затем объяснить ему, что он сам же и виноват, потому что «не вписался в рынок».

В последние месяцы интернет пестрит примерами, когда корпорации сначала анализировали работу персонала при помощи нейросетей и обучали собственные модели на базе собранного массива информации, а потом создавали «цифровых двойников» сотрудников, которым и перепоручали дальнейшую работу. Ну а люди отправлялись на улицу.

Яркий пример — недавние массовые увольнения в американском ИТ-гиганте Oracle. 30 тыс. работников в одночасье лишились своих должностей после того, как сами же обучили своих ИИ-сменщиков. И это не просто какой-то единичный случай, а сложившаяся тенденция. Именно крупные ИТ-компании, обладающие необходимыми компетенциями и пониманием сути самой технологии LLM, сейчас впереди планеты всей по темпам массовых сокращений.

Неудивительно, что подобные угрозы со стороны работодателя встречают лютейшее сопротивление работников, особенно среди тех, которых внезапно попросили «подробно задокументировать свою деятельность».

Тут противостояние доходит до смешного: «оптимизаторы» создают специальные инструменты по созданию цифровых клонов сотрудников на базе нейросетей, а сами сотрудники пользуются близкими по принципу работы нейросетевыми инструментами для противодействия подобным поползновениям. Очень характерный пример подобной схватки двух ёкодзун — противостояние двух китайских open-source-проектов colleague.skill и anti-distill.

Первый проект должен был, по задумке авторов, анализировать рабочие процессы сотрудника и создавать его цифрового клона (вплоть до стиля написания писем). Ну а второй, наоборот, брал «инструкцию», которую работника попросил составить работодатель, и вычленял из неё полезное ядро, оставив лишь оболочку. Фактически ключевые знания и know-how меняются на правильную по форме, но бесполезную в реальной работе ерунду.

По мере обработки всех данных, проходящих через сотрудника, нейросеть сможет узнать всё то же, что есть в открытых источниках, переписке и внутренней документации. А вот залезть человеку в голову и вытащить оттуда «сокровенное знание» она не сможет. Именно поэтому сотрудник, проработавший в компании много лет и держащий в голове «секреты мастерства», может оказаться почти что незаменимым, в то время как рядовой «винтик» корпоративной машины рискует быть замещённым своим ИИ-двойником.

Аналогичные методики борьбы с обучением нейросетей практикуют и некоторые художники и иллюстраторы, прогоняющие свои изображения через специальные фильтры, которые добавляют в файл изображения специальные «мусорные» данные, мешающие нейросети скопировать стиль художника.

Забавно, но работник будущего может оказаться в абсурдной ситуации: чтобы сохранить работу, он будет обязан документировать всё, что умеет, но чем лучше он это будет делать, тем легче его будет заменить.

Поэтому неминуемо появятся формы «цифровой самообороны». Например, эдакая итальянская забастовка: человек вроде бы сотрудничает с системой, но старается не отдать ей то, что делает лично его ценным.

Во мрачной тьме (не слишком) далёкого будущего…

Фантасты любят попугать читателя мрачной картиной будущего, но сейчас всё выглядит так, что «пирамида угроз» для нашего современника резко изменилась. И хотя машины вновь, как в мрачных произведениях авторов прошлого, стали угрожать человечеству, но вот форма этой угрозы резко поменялась.

Риск того, что воплотится в реальность сценарий условного «Терминатора», сейчас околонулевой. Роботы не станут злыми и не отправятся утилизировать человечество во славу «Скайнета». Куда страшнее обычная логика экономики и то, как бизнес будет следовать ей в условиях ускоренной автоматизации.

Если применение некоего Х может выполнять работу дешевле, быстрее, да ещё и без назойливых профсоюзов, то бизнес будет двигаться в этом направлении. Опять же, не потому, что «нет такого преступления, на которое он (капитал) не рискнул бы пойти, хотя бы под страхом виселицы», а потому, что иначе «рыночек порешает». Ведь тот, кто не режет издержки, почти всегда проигрывает тому, кто их сокращает.

Один банк меняет операторов на чат-бота. Одна сеть ставит кассы самообслуживания. Один завод запускает роботизированную линию. Одна редакция заменяет часть авторов генеративной моделью... Казалось бы, ничего страшного, но когда так делают все сразу, рациональность отдельных компаний превращается в гигантскую мину, заложенную под рынок труда. Ведь даже если вы не «белый воротничок» или водитель, а, например, сантехник, это совсем не значит, что вас не коснётся этот потенциальный кризис.

Почему? Ведь, казалось бы, это обычный исторический процесс. На все подобные алармистские прогнозы эксперты часто отвечают следующим образом: технологии всегда создавали новые профессии. Исчезли кучера — появились автомеханики. Исчезли машинистки — появились офис-менеджеры. Но теперь есть неприятное отличие: роботы и ИИ-агенты претендуют не на какие-то отдельные профессии.

Роботизация отбирает у человека ручной труд, а нейросети захватывают у него умственный. Ну и куда податься бедному джуну?

Пусть пока что нейросети и роботы не идеальны и не вполне самостоятельны. Но всего пару лет назад они вообще воспринимались лишь как игрушка для создания нейроартов с лишними пальцами и кривыми пропорциями. А что будет через пять или десять лет?

Ключевая проблема в том, что нейросети вкупе с промышленными роботами вот-вот уничтожат первые пару пролётов карьерной лестницы в целом ряде профессий. Не одну конкретную должность, а целиком первый этаж, с которого молодые люди обычно начинали свой рабочий путь.

Именно молодёжь под ударом сильнее всего. Экономика всегда была жестокой к новичкам, но у неё хотя бы была потребность в дешёвой неопытной рабочей силе. Стажёр писал черновики, младший аналитик собирал таблицы, помощник юриста искал примеры из практики, начинающий дизайнер делал простые макеты, а junior-разработчик двигал и красил кнопки в приложении.

Это были далеко не самые престижные позиции, зато они давали главное: входной билет во взрослую экономику. Теперь эти билеты первыми превращаются в кнопку «сгенерировать». Бизнесу не нужен сотрудник, который только учится, если машина уже делает его черновую работу приемлемо и почти бесплатно.

Одна из тех угроз, что воплощается в жизнь уже сейчас, — это как раз риск появления «потерянного поколения». Миллионы молодых людей могут оказаться в ситуации, когда диплом есть, ожидания (свои и близких) есть, а нормального первого рабочего места по специальности нет.

Конечно же, можно сказать: учите новое, будьте гибкими, становитесь креативными. Но креативность плохо кормит, если рынок завален такими же «креаклами», а алгоритмы уже выдают презентации, тексты, картинки, коды и отчёты за секунды. Человек без первой работы не накапливает опыт. Без опыта он не проходит фильтр отбора. Не проходя фильтр, он проваливается в серую зону подработок, фриланса, доставки, временных контрактов и бесконечных курсов.

Но под ударом далеко не только нынешние выпускники. Десятки миллионов россиян уже сейчас заняты на «уязвимых» для автоматизации и замены нейросетями позициях. Да, какое-то время робот будет дороже человека или будет хуже справляться с его работой, но что делать, когда «точка равновесия» будет пройдена?

Куда пойдёт работать бухгалтерша Клавдия Семёновна или кассирша Галя, когда их заменят ИИ-агенты или робокассы? Старшее поколение будет не менее уязвимо к новым веяниям трудоустройства просто потому, что учиться, конечно же, надо всю жизнь, только в реальности с этим есть некоторые объективные сложности, да и повиснуть на шее у родителей на время переобучения в зрелом возрасте будет проблематично.

«Искусственный интеллект никогда не сможет заменить настоящего сотрудника, ведь он не сможет во время обыска в офисе запереться в туалете и съесть все накладные за февраль»

Самое страшное, что официальная статистика будет долго маскировать проблему. Ведь человек может не числиться безработным: он «самозанятый», «на проекте», «в поисках себя волонтёрит или стажируется», «учится», «помогает родителям», «работает неполный день». На бумаге катастрофы нет. В жизни — нет стабильного дохода, пенсионных взносов, ипотеки, семьи, уверенности, будущего. И это не личная драма выпускника или сокращённого бумера, а настоящая социальная кислота, разъедающая доверие к государству, бизнесу и даже просто самой идее честного труда.

Оптимисты говорят: новые рабочие места появятся вокруг самих нейросетей. Нужны будут промпт-инженеры, операторы роботов, специалисты по данным, аудиторы алгоритмов, инженеры безопасности.

Конечно, новые места появятся, но вопрос в масштабе. Один отдел автоматизации может убрать сотни рабочих мест и создать десять новых. Один ИИ-продукт может обслуживать миллионы клиентов силами небольшой команды. Один роботизированный склад может заменить огромную смену людей, оставив несколько техников. Новые профессии будут престижными, но это утешение только для тех, кто в них попадёт. Для остальных это звучит как совет безработному шахтёру стать нейрохирургом: теоретически — возможно, практически — издевательство.

Самый неприятный сценарий такого будущего — не мгновенный апокалипсис, а ползучая деградация занятости. Людей могут не увольнять всех сразу. Им просто перестанут повышать зарплаты. Новых сотрудников будут нанимать меньше. Ставки начнут дробить. Постоянные должности заменят проектами. Премии исчезнут, KPI станут жёстче, конкуренция за оставшиеся места вырастет.

И в итоге офисный работник окажется в мире, где каждый день должен доказывать, что стоит дороже подписки на корпоративный ИИ-сервис. Ну а рабочий будет конкурировать не только с (относительно) дешёвым трудом мигрантов, но и с роботами.

В конце концов человек превратится не в критически важный элемент экономики, а во временное недоразумение, которое пока ещё не успели автоматизировать.

А дальше удар переходит на спрос. Если миллионы людей теряют стабильную работу или боятся её потерять, они перестают покупать. Откладывают ремонт, экономят на кофе, не берут ипотеку, не заводят детей, покупают дешевле, лечатся позже, отдыхают реже. Роботы могут произвести много товаров, но не потребляют их, не берут потребительские кредиты и не создают массовый спрос. Бизнес по схеме «заменим работников роботами, а потом продадим этим же экс-работникам продукцию» рискует обнаружить, что покупатель исчез вместе с зарплатой.

И, да, это скажется и на тех, чей труд роботам никогда не заменить. Тот же сантехник или электрик столкнутся с большей конкуренцией и меньшим спросом на свои услуги, что не сможет не сказаться на их доходах.

Особенно болезненно это для развитых стран, где социальная модель держится на широком среднем классе. Пенсионная система, медицина, образование, инфраструктура — всё это питается из налогов и взносов работяг. Но если доля устойчиво занятых сокращается, а доля живущих нестабильными доходами растёт, то пенсионная математика трещит и перестаёт сходиться.

Люди будут позже начинать карьеру, меньше зарабатывать, чаще работать «в тени» или на всевозможных платформах для разовых подработок. Они будут дольше зависеть от родителей, позже и реже создавать семьи, отказываться от рождения детей. Кроме того, нынешняя молодёжь в таком сценарии будет меньше платить налогов и пенсионных взносов, плюс позже обзаводиться своей недвижимостью (если им вообще повезёт её заиметь).

Угадайте, что будет с пенсионером, не имеющим собственного жилья, крупных сбережений, большой пенсии и добившихся успеха детей?

Сначала всё это выглядит лишь как техническая проблема: не хватает взносов, значит, надо поднять пенсионный возраст, изменить формулу расчёта, урезать индексацию или просто произвести трансфер из бюджета. Вот только буквально пара десятков лет — и «временные сложности молодёжи» или «проблемы не вписавшихся в рынок граждан» трансформируются в огромную дыру государственных финансов или социальный взрыв с голодающими нищими на улицах.

А ведь люди, которых экономика объявила лишними, вряд ли будут благодарны за инновации: на этой почве буйно расцветут радикализм и агрессивный популизм. Неолуддистские террористические группировки из числа бывших белых воротничков, взрывающие дата-центры корпораций... Звучит, не правда ли! Как говорится, «проснись, самурай, у нас есть город, чтобы сжечь»!

Самое смешное и страшное, что закосплеить Китай XIX века и заморозить технический прогресс уже нереально. Ведь джина автоматизации не затолкнуть обратно в бутылку. Тут либо всей планетой загонять ИИ-индустрию «под шконку» (жертвуя прогрессом ради стабильности), либо сразу же появятся «нейросетевые офшоры», которые займут освободившуюся нишу. Но вряд ли кто-то всерьёз верит в то, что все государства планеты сейчас готовы хоть в чём-то действовать сообща. Так что нам с вами придётся жить в новой реальности, а перед правительствами всех государств Земли встанет вопрос: как не сделать человека «лишним»?

Возможно ли предотвратить трудовой апокалипсис?

После прочтения всего вышесказанного можно и паническую атаку словить. Ведь перспективы вырисовываются крайне безблагодатные. Но всё же давайте не скатываться в излишний алармизм. Пока что у человечества есть время. Эйфория от массового внедрения ИИ-агентов уже проходит, и на смену ей накатывает похмелье. Нейросеть может заменить многое, но не всё, да и концепт «галлюцинаций» до сих пор до конца изжить так и не удалось. Периодически «цифровые дублёры» косячат, а ответственности на них (в отличие от живого работника) никакой нет — большинство компаний, предоставляющих подобные услуги, в своём пользовательском соглашении заранее прописывают юридический отказ от каких-либо обязательств. Так что, если завтра ИИ-агент решит удалить все ваши данные и отправить клиентам ругательное письмо, то это исключительно ваша проблема.

Поэтому процесс замещения людей на рынке труда будет не молниеносным. И у государства, и у вас лично остаётся время, чтобы подготовиться к грядущим изменениям.

Конкретный человек ещё успеет оценить, какие задачи в его работе повторяемые и формализуемые. Если его работу можно подвести к какому-то шаблону, то он в зоне риска, будь то оператор станка на заводе или офисный клерк. И если вашу работу действительно может заменить робот, более автономный станок или ИИ-агент, то выбор не слишком богат: либо развиваться из простого исполнителя в оператора системы (того, кто будет управлять этим роботом/станком/ИИ-агентом), либо менять сферу деятельности, либо потихоньку готовиться ползти в умиральную яму.

Понятное дело, что всё вышесказанное звучит на уровне советов от совы-стратега а-ля «мышки, станьте ёжиками», но вряд ли кто-то сможет предложить вам что-то лучшее.

К сожалению, простого решения не будет. Модель «получил профессию после школы/института и до пенсии работаешь по ней же» становится всё менее надёжной. Теперь каждому придётся постоянно учиться. Регулярное «повышение квалификации» постепенно превращается в насущную необходимость, а не формальность. Учитесь делать что-либо руками. Наращивайте свои soft skills. Как бы банально это ни звучало, но умение объяснять сложное простым языком, договариваться с людьми, выявлять скрытую проблему, а не просто выполнять запрос и даже просто работать в условиях неполной информации — это то, где человек пока что значительно превосходит машину.

Ничуть не проще ситуация и со стороны государства. Ведь столь кардинальные изменения на рынке труда ставят под вопрос вообще необходимость и возможность его дальнейшего сохранения!

И тут не обойтись без оценки влияния крупных проектов по автоматизации на занятость и без расширения ответственности компаний за переобучение персонала. Потребуется пересмотр сложившихся налоговой и пенсионной систем, а также создание программ обеспечения первого рабочего места для молодёжи. Придётся озаботиться защитой работников всевозможных платформ для частичной занятости и перестроить образовательную систему в соответствии с новыми реалиями.

Потому что главный вопрос ближайших лет звучит не как «заменит ли ИИ человека?». Ведь и так понятно, что уже частично заменяет и будет всё больше заменять в будущем. Вопрос в другом: будет человек после этого полноценным участником экономики или просто статистической помехой.

И, чтобы внятно ответить на этот вызов, России, да и всему миру, придётся пройти через достаточно сложную и весьма болезненную трансформацию.

Но альтернатива этому ещё страшнее. Ведь если человечество не справится с этим процессом, то все самые мрачные прогнозы фантастов могут оказаться «розовыми сопливыми фантазиями» на фоне того, что уготовит нам реальность.

Обрыв социальных лифтов, рост безработицы, падение массового спроса и коллапс пенсионной системы — это не шутки и не алармизм, а вполне себе среднесрочный прогноз. Это тот мир, который мы с вами ещё застанем, переживут ли подобный кризис привычные нам государства — вопрос интересный.

Готовы ли вы доживать свою старость в обществе победившего корпоративного неофеодализма в формате High Tech, Low Life без пенсий и прочей социалочки, зато с проплаченной подпиской на кислород, воду и «батончики из трупной муки»™? Или всё-таки надеетесь получать корпоративную пенсию за свои 50 лет беспорочной службы с полным исполнением «обязательств по лояльности» в рамках 80-часовой рабочей недели? Не нравится? Ну что тут сказать...

Автор: Александр Соцкий