ИИ и роботы могут стать самым разрушительным технологическим переходом современной истории.

Немного экономической философии – навеяло после тестирования Astra и Fable 5.1.

Прошлые технологические революции естественным образом уничтожали профессии, обесценивали навыки, перераспределяли капитал и ломали привычные производственные связи. Пар вытеснял ручной труд, электричество перестраивало фабрики на принципиально иной технологический уровень и урбанистику, двигатель внутреннего сгорания радикально изменил транспорт, компьютер фундаментально трансформировал все, что касается обработки информации и автоматизировал вычисления, интернет разрушил информационные барьеры, создав совершенно иные паттерны коммуникации.

Но между ними и нынешним переходом существует фундаментальное различие.

Предыдущие технологии автоматизировали отдельные функции человека. ИИ начинает автоматизировать способность выбирать, анализировать, координировать и управлять этими функциями, а роботизация добавляет физическое исполнение.

Раньше последним интегратором производственного процесса практически всегда оставался человек. Машина могла быть быстрее, сильнее и точнее, но именно человек ставил цель, оценивал контекст, реагировал на исключения, соединял разрозненные процессы и принимал итоговое решение.

Эта монополия начинает разрушаться.

Современный ИИ уже не просто отвечает на вопросы. Он постепенно превращается в управляющий слой над программами, данными, инструментами и другими агентами. Пока ненадёжно, фрагментарно и с обязательным человеческим контролем, но направление движения очевидно.

Здесь возникает первая принципиальная проблема. Технология развивается быстрее, чем общество способно её переваривать.
Не просто быстрее, а радикально быстрее.

Паровая машина, электрификация или автомобиль требовали десятилетий физического строительства: заводов, электростанций, дорог, сетей, оборудования, что создавало лаг между появлением, внедрением, распространением технологии и реакции общества на технологическую трансформацию.

Суть в том, что 1000 лет назад фаза технологического рывка могла заниматься несколько поколений вплоть до столетия, 100 лет назад фазы технологической трансформации сжались до десятилетий. В начале нулевых – уже скорее годы, сейчас счет идет на месяца.

Раньше за период фазового перехода успевали смениться поколения работников, возникали новые профессии, перестраивалась система образования, появлялись институты перераспределения труда, капитала и ресурсов, обеспечивая плавную технологическую трансмиссию.

Теперь – все иначе.ИИ существует в цифровом пространстве с экспоненциальной траекторией развития, на осмысление (даже не на внедрение и адаптацию) не хватает возможностей даже у технически и интеллектуальной продвинутых представителей человечества.

За 1 неделю вышли Fable 5.1, Gemini 3.8 Flash, Muse Spark 1.3 и контрольный выстрел от GPT-6 Astra. До этого значимый цикл обновления был всего 2 месяца назад.

Один из плацдармов к технологической сингулярности начинается тогда, когда на реплицирование навыка и технологий требуются считанные мгновения.

Навык, на формирование которого человеку требовались годы или даже десятилетия, после успешного обучения модели потенциально можно распространить на миллионы экземпляров практически мгновенно.

Нельзя клонирования знания одного гениального человека, но можно клонировать знания успешной и эффективной машины, создав плацдарм для обучения (базу), чтобы оптимизировать неэффективности и делать новый рывок, достигнув петли рекурсивного самообучения.

Человек каждый раз откатывается назад, чтобы подняться выше, для машины это не нужно, здесь прогресс всегда идет вертикально. Человека нельзя обновить ночью, а машину — можно.

Именно расхождение этих временных шкал может стать главным источником будущего социального и экономического коллапса.

Архитектура слома экономического порядка

Скорость адаптации – вот ключ к слому прежней архитектуры экономического порядка.

Прежде небольшая ремарка к моим ранним материалам.

Момент начала интеграции ИИ и роботов в экономику начнется тогда, когда устойчивая производительность в совокупности со стоимостью закупки, интеграции и обслуживания роботизированных систем сравняется с человеком, учитывая аксиому, что если стоимость содержания роботов и человека эквивалентна, бизнес всегда выберет роботов по совокупности причин.

Сам факт идентификации этой точки схождения производительности и цены означает момент эпохальной трансформации (замещения человека ИИ и роботами), т.к. скорость развития и характеристики несопоставимы в пользу ИИ и роботов (кратно выше производительность, надежность и эффективность).

Ключевой триггер – цена ошибки. Если затраты на контроль и верификацию роботизированных систем (стоимость подключения автоматизированного внешнего контура валидации + затраты на оператора человека, проверяющего надежность работы ИИ и роботов) сравняются с человеком, процесс прошел…

На протяжении веков фазы технологического прогресса были сопряжены с естественной инерцией адаптации общества и экономики к технологическим переходам.

Если профессия исчезала на протяжении 20-40 лет, у общества было время:

·         Перестроить систему образования и подготовки кадров;
·         Плавно снижать план подготовки кадров под «исчезающую» профессию;
·         Создать программу переквалификации для работников, находящихся под угрозой увольнения / замещения;
·         Сформировать новое регулирование;
·         Создать план по отраслевой трансформации и перераспределению ресурсов, капитала и рабочей силы в новое перспективное направление.

Что изменяется сейчас? Период жизни навыка становится короче периода его приобретения.

Многие студенты, среди тех, кто совсем недавно (1-3 года назад) поступил на обучение, например, программистом (профессия с наибольшей конверсией замещения), по выходу из обучения обнаружат, что они нахрен никому не нужны.

На сегодняшний день все еще остается неизвестным, какое количество профессий будет частично или полностью ликвидировано ИИ и роботизацией.

Законодательство и система образования систематически не успевает за скоростью изменений, которые перешли едва ли не в ежемесячный формат (примерно на два порядка или в сто и более раз быстрее, чем 100-150 лет назад).

Не технологии сами по себе уничтожают равновесие. Равновесие уничтожает несовместимость скоростей.

Когда период полураспада прикладного навыка становится меньше времени, необходимого для его фундаментального освоения, классическая модель воспроизводства человеческого капитала терпит институциональное банкротство.
 
Разрыв временных шкал запускает цепную реакцию структурных деформаций по всей экономической вертикали.
 
В развитых обществах человек или домохозяйство несет прямые и альтернативные издержки на обучение в течение 4–7 лет, рассчитывая на премию за квалификацию на горизонте следующих 30–40 лет. При сжатии технологического цикла до 6–12 месяцев инвестиции в профильное образование (финансовые или временные) теряют окупаемость.
 
▪️Образовательные учреждения оказываются в ловушке «зомби-обучения»: программы аккредитуются годами, в то время как предметная база меняется ежемесячно. Студент выпускается с багажом заведомо неконкурентоспособных навыков, обремененный долгами и потерянным временем.

Проблема не просто в критическом запаздывании системы образования, а в том, чтотраектория выбора профессии устаревает в момент принятия решения.

▪️Автоматизация первичных и рутинных когнитивных функций выбивает нижнюю ступень профессиональной стратификации.

Чтобы вырастить высококлассного эксперта, способного верифицировать выводы ИИ и действовать в ситуациях черных лебедей, специалист должен пройти через массив типовых задач и всю «пищевую цепочку» когнитивного взросления (это отдельная тема, не буду конкретизировать).

Грубо говоря,чтобы вырастить из себя эксперта, невозможно перескочить через эволюционные ступени получения знаний и осмысления опыта.

Бизнес, стремясь оптимизировать текущие операционные расходы, закрывает позиции начального уровня. Прекращается естественный приток кадров в середину пирамиды. Через 5–7 лет сформируется острейший дефицит старших специалистов (senior-уровня), так как им неоткуда будет воспроизвестись.

Высококвалифицированный специалист – это непрерывный и последовательный процесс роста и развития на всем этапе от самых низших уровней до самых высоких.

▪️Волатильность инвестиционного спроса. Ускоренная трансформация экономики запускает неопределенность с нескольких контуров – вакуум спроса из-за разрыва и трансформации межотраслевых связей и неочевидный вектор технологической трансформации, что приводит к тому, что компании переходят в режим перманентного стресс-тестирования и отказа от долгосрочных контрактов, что провоцирует волатильность инвестиционного спроса.

Все это приводит к сужению горизонта планирования и прерыванию инвестиционных циклов, рассчитанных на длительный срок окупаемости.

---

Источник: https://telegram.me/spydell_finance/10109