SMART-LAB
Новый дизайн
Мы делаем деньги на бирже
Информация
Блог им. Logo
ИИ избавит людей от работы: не все окажутся бесполезными, но некоторым придётся учиться заново
- 14 мая 2026, 12:34
- |
- Виктор Петров
Человечеству приготовиться: предыдущие знания окажутся бесполезными.
Развитие человечества привело нас к необходимости некой специализации. На нашей заре для получения каких-то умений не предполагалось много времени. Поэтому для мастерства, хотя бы среднего уровня, достаточно было сделать некоторое количество повторений. Так, например, некоторые обезьяны учат ловить муравьёв своих детей. Должна быть палочка не слишком длинная и не очень короткая. Должна обладать гибкостью, но в тоже время оставаться достаточно прочной. Потомство вначале учится через наблюдение, потом с помощью «орудия» (палочки), которую дала им их мама, а далее уже и сами способны изготовить его. После чего становятся самостоятельными в этом процессе.
Простая работа требует незатейливых навыков. А количество таких умений со временем стало изрядно обширным. Некоторые из них усложнялись. Появилась необходимость осваивать эту сложную работу. Ту, где достижение мастерства требуется довольно много времени. Сейчас мы называем это специализацией. Причём узкой. И в результате есть физики-ядерщики, а есть вирусологи. Кроме этого, даже внутри одной профессии есть направления, как у хирургов: ортопедическая хирургия, нейрохирургия, сосудистая хирургия и т.д.
Из-за этого человек тратит большое количество лет на освоение узкой специализации. Т.е. он учится делать именно ЭТО и почти ничего другое. Однако нюанс в том, что не все люди такие. И если раньше в училищах могли учить профессии продавца, то сегодня им может стать любой во многих секторах: продуктовом, хозяйственном и т.п. Потому что ситуация немного изменилась.
Всех этих продавцов и кассиров, со временем, полностью может заменить бездушная машина. Да и сейчас уже половина касс заменены кассами самообслуживания. Но малообразованные люди, вопреки частому мнению, не испытают сильно больших проблем. Да, какой-то процент из них станет не нужен и им придётся искать новую работу, но если они работали кассирами и продавцами, то и новую будет найти не так сложно: кладовщики, сборщики, доставщики, дворники и т.п.
Такая же ситуация с таксистами, которых могут заменить автопилоты. И тогда тем, кто таксовал для души, придётся для души подметать улицы.
Я веду к тому, что для не узкоспециализированных специальностей, для которой не требуется длительное обучение или вообще не требуется, появление ИИ не является такой уж проблемой. Настоящая проблема будет как раз у спецов, что положили годы на образование.
Натолкнул меня на это пост Тимофея. Аналитики долго обучаются в ВУЗах. Экономисты бесполезно учатся годами только для того, чтобы теперь остаться у разбитого корыта. Ведь нейросети могут довольно быстро собрать данные. И если для всего российского рынка акций, предположим, нужно 10 аналитиков, то, по сути, скоро всю работу сможет выполнять один ИИ, а дальше достаточно одного человека, кто проконтролирует, проверит, сделает перевод с бездушного текста машины и вывод.
После автоматизации процесса, нейросеть сама будет извлекать только что вышедшую новую информацию, проводить анализ и «оператору» останется лишь небольшая работа по проверке и «переводу». Быстро, недорого, масштабно. И получается, что вместо 10 аналитиков, достаточно держать одного «оператора» или вообще быть самому этим «оператором».
Но проблема не в «операторе», а в том, что аналитики станут не нужны и им придётся искать новую работу. А какую? Они учились на того, кто теперь больше не нужен, а новая узкоспециализированная профессия требует годы на изучение и достижения мастерства.
Нельзя сказать, что их знания обесценились. Просто из-за человеческого фактора они не могут с такой же скоростью провести анализ. То, что они делают за неделю, нейросети могут сделать за час.
В итоге мы получаем очередь из умных людей, которые не могут найти работу с достойной оплатой, на которую они нацеливались в начале карьеры.
Возьмём другой пример — музыканты. Когда появились различные способы передачи информации, большое количество музыкантов стали купаться в роскоши (но в основном продюсеры). А так же писатели самих песен и музыку к ним.
Вы уже наверняка заметили всё большее появление песен, которые создаются через нейросети. Один человек может создать стих, скорректировать через ИИ и через него же создать готовую песню. И очень, скажу я вам, неплохо получается. Некоторые даже хочется слушать. Остаётся один вопрос: для слушателя важен сам артист (группа, музыкант) или ему будет достаточно самой композиции? Если последнее, то музыкантов ждёт сайт Хэдхантера.
Следующий пример — программисты. Не секрет, что уже сейчас нейросети могут писать длинные коды. Вопрос пока только в том, что это не лишено ошибок, но когда это дело поправят, останется нужен офис не из 15 спецов, а всего 1-2, кто будет выявлять ошибки, проверять код и, при необходимости, править его.
Посему нейросети должны ввергать в ужас не обычных работяг, не низкообразованных людей, а именно узкоспециализированных — людей, с хорошим, углублённым образованием, на которое были потрачены длинные годы. Целую группу таких умов заменят одним, который подучится на анализ данных от нейросети. Всё. И речь не только об одной группе или профессии. А во многих направлениях. Ведь компании создаются для извлечения прибыли. И повышать её можно не только увеличением продаж, а и снижением издержек. Издержки — как раз эти «лишние» узкоспециализированные профессионалы, которых вскоре смогут заменить гораздо меньшим количеством сотрудников.
Интересно, у всех них есть план «Б»?
Развитие человечества привело нас к необходимости некой специализации. На нашей заре для получения каких-то умений не предполагалось много времени. Поэтому для мастерства, хотя бы среднего уровня, достаточно было сделать некоторое количество повторений. Так, например, некоторые обезьяны учат ловить муравьёв своих детей. Должна быть палочка не слишком длинная и не очень короткая. Должна обладать гибкостью, но в тоже время оставаться достаточно прочной. Потомство вначале учится через наблюдение, потом с помощью «орудия» (палочки), которую дала им их мама, а далее уже и сами способны изготовить его. После чего становятся самостоятельными в этом процессе.
Простая работа требует незатейливых навыков. А количество таких умений со временем стало изрядно обширным. Некоторые из них усложнялись. Появилась необходимость осваивать эту сложную работу. Ту, где достижение мастерства требуется довольно много времени. Сейчас мы называем это специализацией. Причём узкой. И в результате есть физики-ядерщики, а есть вирусологи. Кроме этого, даже внутри одной профессии есть направления, как у хирургов: ортопедическая хирургия, нейрохирургия, сосудистая хирургия и т.д.
Из-за этого человек тратит большое количество лет на освоение узкой специализации. Т.е. он учится делать именно ЭТО и почти ничего другое. Однако нюанс в том, что не все люди такие. И если раньше в училищах могли учить профессии продавца, то сегодня им может стать любой во многих секторах: продуктовом, хозяйственном и т.п. Потому что ситуация немного изменилась.
Всех этих продавцов и кассиров, со временем, полностью может заменить бездушная машина. Да и сейчас уже половина касс заменены кассами самообслуживания. Но малообразованные люди, вопреки частому мнению, не испытают сильно больших проблем. Да, какой-то процент из них станет не нужен и им придётся искать новую работу, но если они работали кассирами и продавцами, то и новую будет найти не так сложно: кладовщики, сборщики, доставщики, дворники и т.п.
Такая же ситуация с таксистами, которых могут заменить автопилоты. И тогда тем, кто таксовал для души, придётся для души подметать улицы.
Я веду к тому, что для не узкоспециализированных специальностей, для которой не требуется длительное обучение или вообще не требуется, появление ИИ не является такой уж проблемой. Настоящая проблема будет как раз у спецов, что положили годы на образование.
Натолкнул меня на это пост Тимофея. Аналитики долго обучаются в ВУЗах. Экономисты бесполезно учатся годами только для того, чтобы теперь остаться у разбитого корыта. Ведь нейросети могут довольно быстро собрать данные. И если для всего российского рынка акций, предположим, нужно 10 аналитиков, то, по сути, скоро всю работу сможет выполнять один ИИ, а дальше достаточно одного человека, кто проконтролирует, проверит, сделает перевод с бездушного текста машины и вывод.
После автоматизации процесса, нейросеть сама будет извлекать только что вышедшую новую информацию, проводить анализ и «оператору» останется лишь небольшая работа по проверке и «переводу». Быстро, недорого, масштабно. И получается, что вместо 10 аналитиков, достаточно держать одного «оператора» или вообще быть самому этим «оператором».
Но проблема не в «операторе», а в том, что аналитики станут не нужны и им придётся искать новую работу. А какую? Они учились на того, кто теперь больше не нужен, а новая узкоспециализированная профессия требует годы на изучение и достижения мастерства.
Нельзя сказать, что их знания обесценились. Просто из-за человеческого фактора они не могут с такой же скоростью провести анализ. То, что они делают за неделю, нейросети могут сделать за час.
В итоге мы получаем очередь из умных людей, которые не могут найти работу с достойной оплатой, на которую они нацеливались в начале карьеры.
Возьмём другой пример — музыканты. Когда появились различные способы передачи информации, большое количество музыкантов стали купаться в роскоши (но в основном продюсеры). А так же писатели самих песен и музыку к ним.
Вы уже наверняка заметили всё большее появление песен, которые создаются через нейросети. Один человек может создать стих, скорректировать через ИИ и через него же создать готовую песню. И очень, скажу я вам, неплохо получается. Некоторые даже хочется слушать. Остаётся один вопрос: для слушателя важен сам артист (группа, музыкант) или ему будет достаточно самой композиции? Если последнее, то музыкантов ждёт сайт Хэдхантера.
Следующий пример — программисты. Не секрет, что уже сейчас нейросети могут писать длинные коды. Вопрос пока только в том, что это не лишено ошибок, но когда это дело поправят, останется нужен офис не из 15 спецов, а всего 1-2, кто будет выявлять ошибки, проверять код и, при необходимости, править его.
Посему нейросети должны ввергать в ужас не обычных работяг, не низкообразованных людей, а именно узкоспециализированных — людей, с хорошим, углублённым образованием, на которое были потрачены длинные годы. Целую группу таких умов заменят одним, который подучится на анализ данных от нейросети. Всё. И речь не только об одной группе или профессии. А во многих направлениях. Ведь компании создаются для извлечения прибыли. И повышать её можно не только увеличением продаж, а и снижением издержек. Издержки — как раз эти «лишние» узкоспециализированные профессионалы, которых вскоре смогут заменить гораздо меньшим количеством сотрудников.
Интересно, у всех них есть план «Б»?
5.7К |
Читайте на SMART-LAB:
АПРИ и ВТБ подписали стратегическое соглашение на ПМЭФ-2026
АПРИ и ВТБ подписали стратегическое соглашение на ПМЭФ-2026
На Петербургском международном экономическом форуме АПРИ и Банк ВТБ...
13:04
Займер в обзорах блогеров и аналитиков 👨💻
Что пишут о нас инвестиционные блогеры и аналитики? Собрали для вас подборку свежих разборов и комментариев. 📝 «Займер выглядит устойчиво и в...
11:06
теги блога Виктор Петров
- bitcoin
- IMOEX
- IPO
- Mail.Ru Group
- Ozon
- SPO
- vk
- акции
- Анатолий Полубояринов
- Банк России
- банки
- биткоин
- брокеры
- Виктор Петров
- вклады
- ВТБ
- газ
- Газпром
- ГМК НорНикель
- Группа ЛСР
- дивиденды
- доллар
- Доллар рубль
- Дональд Трамп
- европа
- ЕС
- зарплата
- золото
- инвестиции
- инвестиции в недвижимость
- индекс
- индекс МБ
- инфляция
- инфляция в России
- ипотека
- Китай
- ключевая ставка ЦБ РФ
- книга
- КОНКУРС
- конференция смартлаба
- кризис
- криптовалюта
- ЛСР
- Лукойл
- лчи
- лчи 2019
- ЛЧИ2019
- ММК
- МосБиржа
- Московская биржа
- мтс
- Набиуллина
- налоги
- налогообложение на рынке ценных бумаг
- нефть
- НЛМК
- Новатэк
- Норникель
- Облигации
- озон
- Олег Кузьмичев
- опрос
- отчёт
- пенсия
- портфель
- портфель инвестора
- прогноз по акциям
- Путин
- рецензия
- рецензия на книгу
- Роснефть
- Россия
- рубль
- Русагро
- русал
- Самолет
- санкции
- санкции сша
- сбер
- сбербанк
- СВО
- Северсталь
- смартлаб
- СПБ биржа
- СПГ
- стонкс
- Сургутнефтегаз
- сша
- татнефть
- тинькофф
- Тинькофф Банк
- трейдинг
- Украина
- форекс
- Фосагро
- фьючерс mix
- ЦБ РФ
- юмор
- Яндекс
Так что нет хайпа, а есть реальность, которая уже меняется
Углублённое образование подразумевает владение знаниями, которых нет в интернете и которые различаются у разных людей (даже если предмет знания один и тот же).
Ну, крупная часть человеческих знаний и навыков не формализована. Например, есть нормативы разных стран. В США представление об электроснабжении по нормативам одно, в России другое, хотя предмет один и тот же. Просто одни считают правильным одно, другие другое. По нормативам требуют одно, на практике делают иначе, причём каждый считает важным что-то своё. Докиньте сюда ещё тот факт, что нормативы внутренне противоречивы, ошибочны и насчёт того, где они ошибочны, нет консенсуса, каждый видит своё. Человеческие знания нечётко структурированы, потому что сами люди иррациональны, несистемны.
Как говорится: текст пишется во время прочтения. Смысл текста формируется в момент восприятия. Текст может быть один, но смысл его и трактовка не одни и те же, они зависят от категориальной сетки и онтологии конкретного читающего человека, причём эти предустановки невозможно осознать и формализовать. Вы читаете ПУЭ как монтажник, другой человек читает ПУЭ как юрист, третий читает его как учёный. Текст один, но все увидят в нём разное и трактовать будут по-разному. Вот эти предустановки при анализе материала нельзя формализовать никак, можно написать «сетка, прочитай ПУЭ как юрист», но мы не знаем, что такое «читать как юрист», не можем осознать это, выразить в языке и формализовать.
Если бы всё было так просто, то высшее образование вообще бы уже не существовало для множества профессий. Просто погуглил, прочитал в интернете и вот уже работаешь.
Огромная масса ненужных людей — топливо для любой революции.
а вот если таки произойдет революция и ИИ научать именно генерировать новые знания — вот тогда точно человек буде не нужен, а со временем даже будет не способен оценить ни «новое» от ИИ, ни качество «старого». Будет стандартный потребитель. И хорошо. если его будут хотя бы кормить.
«Пусть земное население никогда не превышает 500 000 000, пребывая в постоянном равновесии с природой».
Остальных будут утилизировать и обнулять всякими разными методами. В том числе войнами.
И СВО — это только начало.
Самое ценное в хомо сапиенсе это мышление. Люди с отличным образованием как правило умеют думать и это умение отличает их от нейросетей. Они легко адаптируются. Большая часть людей с обычным (не прекрасным, а именно заурядным) высшим образованием не имеет так называемого понятийного мышления, вот таким как раз нужно начать переживать, их заменить проще всего. Надо сказать спасибо ЕГЭ, благодаря этой ерунде школьников учат сдавать экзамены, а не думать, поэтому на выходе получается сплошной шлак, за очень редким исключением.
Кстати, программы для ЧПУ я тоже составлял в институте при помощи CAM софта, ADEM называется, давно это было…
1 промышленные роботы повсеместно… счас даже одежду будут шить
2 погляди в интернете робот — штукатур робот маляр робот укладчик кирпича и пеноблоков
3 робот сварщик это давно уже
4 нейрохируг давно уже робот — называется давинчи
5 есть робот повар
6 есть робот доставщик
7 есть робот пылесос и полотер в офис и магазин
8 робот кассир
Прошло 26 лет, я уже на пенсии, отдохнула немного и с легкостью нашла работу бухгалтером. Почему? А потому что 1С (и ИИ) делает все правильно и по регламентам, а таким образом ни одна компания в России не работает.
А вобще всё это прекрасно. Начальный этап шестого технологического уклада повысит производительные силы настолько, что можно будет перейти к высшей ступени развития общества.