14 мая 2026, 12:34
ИИ избавит людей от работы: не все окажутся бесполезными, но некоторым придётся учиться заново
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»?
Читайте на SMART-LAB:
GBP/USD: Медведи не отпускают британский штурвал
Британский фунт стерлингов тестирует горизонталь 1.3460, при этом закрыв прошлый день разворотной свечной формацией «медвежье поглощение». Продавцы не ослабляют хватку и продолжают давить на...
22:18
Обзор актуальных размещений облигаций с высоким кредитным качеством
В этой статье рассмотрим параметры новых размещений облигаций от эмитентов с высоким кредитным качеством: АО «Почта России» и ГМК «Норильский никель». ✉️ ПОЧТА РОССИИ-003P-07 🔶 Об...
15:56
📃 Как инвестору перестать полагаться на интуицию
Шестое чувство вряд ли подскажет идеальный момент для покупки актива. Надёжнее провести анализ на четырёх уровнях.
🔹 Оценка рынка. Аналитики проверяют, нет ли общей перекупленности,...
11:46
22:30
а что никто не обсуждает, что у озона можно взять ЦФА и получить премиальное обслуживание Ultra от 2 млн.? или лучше не стоит в ЦФА эти лезть? смотрю, как в ЕвроТрансе развиваются события...
тут ЦФА...
22:29
Закрытие недельки ниже текущих приравнивается к гос измене
Максим Пелихов,
Прогноз погоды для РФ пока такой: нету инвесторов, одни спекуляции
Antoha, если что-то советуете, то приводите доказательства сказанному
Главное не где родился, а с кем подружился
♾️Автоследование Кот.Финанс: результаты за май 2026 Мы запустили стратегии автоследования, чтобы можно было одним кликом купить целый портфель. Плюс, для небольших счетов это экономия на комиссии (см....
♾️Автоследование Кот.Финанс: результаты за май 2026 Мы запустили стратегии автоследования, чтобы можно было одним кликом купить целый портфель. Плюс, для небольших счетов это экономия на комиссии (см....
Андрей Богатов, хотя компания интересная:
История и развитие
В 2023 году «ЛАБАДВАНС» запустила пилотные проекты в Китае.
На 2025 год было запланировано открытие лаборатории в Научно-техно...
22:24
филипп хохлов, ничего они не копят, готовят банкротство 100%
vvs1941,… и такой облом)
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.