Аналитики прогнозируют взрывной рост рынка нейросетей — технологии искусственного интеллекта, которая активно и успешно заменяет человека в выполнении простых задач по обработке и поиску информации в самых различных профессиях. В дальнейшем влияние ИИ на рынок труда будет усиливаться, однако полностью заменить человека «машина» не сможет.
Бум генеративного ИИ
Большие языковые модели (Large Language Model — LLM) — один из типов генеративного искусственного интеллекта, предназначенный для работы с текстовыми данными. Состоящие из обученных нейронных сетей LLM понимают, обрабатывают и генерируют человеческий язык.
Первые языковые модели появились в 1990-х годах и могли работать лишь над лексическим переводом, форматированием текста и другими несложными задачами.
В 2007 г. IBM представила систему Watson. Она обрабатывала естественный язык и отвечала на вопросы в формате викторины. Watson еще не был LLM-агентом в современном понимании. Но его архитектура уже включала в себя различные методы анализа и обработки естественного языка. Например, компьютер делил текст на отдельные слова и фразы, умел составлять синтаксическое дерево предложения, определять значение и контекст слов и фраз и устанавливать, к какой части речи относится каждое слово.
Работа над полноценными LLM началась в начале 2010-х годов, когда нейронные сети хорошо зарекомендовали себя в работе с изображениями. В 2015 г. с целью разработки технологий искусственного интеллекта (ИИ) была основана некоммерческая организация OpenAI, сопредседателями которой стали американские предприниматели Сэм Альтман и Илон Маск.
В 2017 г. инженеры исследовательской группы Google Brain описали архитектуру Transformer, которая радикально изменила подход к обработке естественного языка. Эти идеи использовали ученые OpenAI, которые годом позже представили нейросеть GPT-1, основанную на архитектуре Transformer. У GPT-1 было 117 млн параметров, и ее обучили на 7 тыс. книгах. У сети было достаточно много ограничений. Например, на длинных отрезках текста она могла терять первоначальный контекст.
В 2020 г. OpenAI представила очередную версию своей нейросети, GPT-3, у нее было 110 млн параметров, и она была обучена на 800 ГБ текста. Качество работы решения показалась руководству OpenAI достаточным, чтобы представить проект широкой публике и запустить чат-бота GhatGPT, благодаря которому с нейросетью мог пообщаться любой желающий.
С этого момента началось то, что сейчас называют бумом генеративного ИИ. Широкое внимание общества, инвесторов и бизнеса привело к бурному развитию LLM. Создатели нейросетей соревнуются между собой количеством используемых параметров и качеством прохождения различных тестов и бенчмарков. Сейчас на рынке представлено как минимум несколько десятков больших языковых моделей с публичным доступом, а число проектов для частного пользования невозможно подсчитать.
Крупнейшие LLM
Крупнейшими большими языковыми моделями в мире на сегодняшний являются GPT-4.5, Llama 3.1, Claude 3.5 Sonnet, Orca 2, Gemini Ultra, DeepSeek-R1. В России крупнейшие LLM — это YandexGPT 5 Pro, T-Pro и GigaChat 2 Max.
Сравнение ИИ с человеком
Нейросети конкурируют между собой и находятся под пристальным вниманием как ученых, так и активистов, пытающихся найти в ответах ИИ оскорбительные для них высказывания. Например, в 2022 г. компания Meta* отключила публичную версию ИИ-алгоритма Galactica после того, как его уличили в генерировании фальшивой и вводящей в заблуждение оскорбительной информации.
Предназначенная для написания и хранения научной литературы Galactica содержала более 48 млн статей. Алгоритм почти не умел отличать вымысел от реальности и охотно брался за написание текстов о преимуществах употребления в пищу дробленого стекла или расовом превосходстве. Весной 2023 г. закрылся первый в мире поисковик на базе LLM под названием Neeva, созданный выходцами из Google. Создатели проекта пытались развивать его по модели платной подписки, но в итоге не смогли привлечь достаточное количество пользователей.
Отдельное направление индустрии — это методы тестирования LLM. Нейросети заставляют сдавать человеческие экзамены, отвечать на тест Айзенка, более известный как тест на коэффициент интеллекта. Разработано около десятка отраслевых бенчмарков, таких как MT Bench и BIG-Bench Hard. Так, первый содержит 80 многоэтапных вопросов, оценивает поток ведения беседы и способность следовать инструкциям, а второй — 23 задачи, требующих многоэтапных рассуждений, которые включают в себя логическую дедукцию, арифметику и рассуждения на основе здравого смысла.
Ученые и средства массовой информации регулярно сравнивают результаты LLM с человеческими. В 2024 г. группа ученых из Калифорнийского университета в Сан-Диего (США) опубликовала статью, в которой приведены результаты сравнения крупнейших и наиболее мощных на тот момент LLM с ответами 72 студентов. Отвечать нужно было на достаточно сложные для нейросети задания. Например, в одном из заданий был описан короткий нарочито абсурдный сюжет, и нужно было объяснить, почему персонажи выглядят и ведут себя странно. Во всех тестах люди показали лучшие результаты, кроме задания на написание короткого рассказа, которое измеряет способность делать выводы и объяснять эмоциональные состояния персонажей.
Новая форма жизни
По оценке Research In Markets, в 2024 г. мировой рынок программного обеспечения для нейронных сетей достиг $33,2 млрд. Ожидается, что в 2025 г. он вырастет на 25% до $41,5 млрд и в период до 2029 г. продолжит возрастать в среднем на 26,5% в год до $106 млрд в 2029 г. Рост будет обусловлен в первую очередь экспоненциальным ростом интернета вещей, развитием так называемого объяснимого искусственного интеллекта, автономных транспортных средств, а также продолжающимся развитием моделей в целом.
Генеративный ИИ окажет значительное влияние на все отрасли промышленности. Финтех, высокие технологии и медицина входят в число отраслей, которые могут получить наибольший эффект от использования генеративного ИИ в процентном отношении к своим доходам. В банковской отрасли LLM могут генерировать дополнительно от $200 млрд до $340 млрд ежегодно. В сфере розничной торговли и потребительских товаров потенциальный эффект составляет от $400 млрд до $660 млрд в год, содержится в отчете Global Market Insights.
По оценке McKinsey, генеративный искусственный интеллект и другие технологии способны автоматизировать рабочие процессы, на которые сегодня уходит от 60% до 70% рабочего времени сотрудников. В результате генеративный ИИ может обеспечить ежегодный прирост производительности труда на 0,1-0,6% в период до 2040 г.
Сегодня ИИ-ассистентов уже активно используют для автоматизации ежедневных корпоративных задач — например, для поиска информации по базам знаний, заполнения документов или составления отчетов. Нейросети могут генерировать подсказки для специалистов поддержки в колл-центрах или взять на себя первичную коммуникацию с клиентом. Наиболее активно ИИ внедряют разработчики программного обеспечения (ПО) и банки, также нейросети внедряют в ритейле, маркетинге и других отраслях, рассказывает Артур Самигуллин, руководитель продуктового ML-направления Yandex Cloud.
Угроза рынку труда
Распространено мнение — развитие искусственного интеллекта может привести к тому, что люди разучатся ряду критически важных навыков и окажутся в зависимости от алгоритмов. В начале 2025 г. исследование на эту тему провели ученые из Университета Карнеги Меллона (США) и Microsoft. Исследователи пришли к выводу, что генеративный ИИ может повысить эффективность работы сотрудников, но он также может препятствовать использованию критического мышления в ходе работы, привести к чрезмерной зависимости от инструмента в долгосрочной перспективе и снижению навыков самостоятельного решения проблем. «При использовании инструментов генеративного ИИ усилия, затрачиваемые на критическое мышление, смещаются со сбора информации на ее проверку, с решения проблем — на интеграцию реакций искусственного интеллекта, а с выполнения задач — на управление ими», — говорится в исследовании.
Исследования указывают, что в будущем ИИ может заменить человека на множестве рабочих мест. По прогнозу Международного валютного фонда, искусственный интеллект затронет 40% рабочих мест во всем мире, при этом 60% — в развитых странах. Аналитики считают, что в большинстве случаев он дополнит работу людей, сделав ее более эффективной.
О том, какое количество рабочих мест ИИ может заменить, аналитики не говорят. Летом 2023 г. McKinsey выпустила нашумевший доклад, в котором предсказала, что к 2030 г. в США из-за экономических и социальных трендов, в том числе связанных с развитием ИИ, работы лишатся около 12 млн человек. При этом речь идет вовсе не о программистах, дизайнерах и других высокооплачиваемых профессиях, а о низкооплачиваемом офисном персонале и сотрудниках сферы услуг.
«Число профессий, пострадавших во время экономического спада, вызванного пандемией, со временем, вероятно, продолжит сокращаться. К ним относятся профессии по работе с клиентами, на которые повлиял переход к электронной коммерции, и профессии по поддержке офисов, которые могут быть упразднены, заменены за счет автоматизации, либо за счет сокращения числа людей, приходящих в физические офисы», — говорится в докладе McKinsey.
Сокращение объемов общественного питания, обслуживания клиентов и продаж, офисной поддержки и производственных работ может привести к упразднению почти 10 млн (более 84%) из 12 млн рабочих мест, которые будут потеряны, указывают исследователи.
«В профессиональной деятельности вымирание отдельных специальностей уже происходит, но, опять же, какая разница, кто рисует баннеры или пишет рекламные джинглы. Если тебя потенциально может заменить ИИ, нужно не сопротивляться, а уже сейчас использовать ИИ в качестве помощника и этим повысить свою конкурентоспособность. Или подумать о смене деятельности. Сейчас пока это возможно», — комментирует Андрей Захаров, директор по развитию бизнеса компании «Датана», которая занимается цифровизацией промышленных предприятий.
Массовое высвобождение людей (с точки зрения зрелости технологий) может произойти в течение 10 лет. Это связано и с развитием и ИИ, и робототехники, и вычислительной инфраструктуры. Как будет развиваться общество в дальнейшем — это очень сложная социологическая задача, которой должен кто-то заниматься уже сейчас, добавляет эксперт.
Трансформация профессий неизбежна
«Сейчас мы переживаем своего рода индустриализацию в таких профессиях, как разработка ПО, продакт-менеджмент и аналитика. Роль ИИ в этой трансформации — автоматизация рутинных и типовых задач, которые прежде требовали массового ручного труда. Как следствие, порог входа в те же ИТ-специальности заметно вырастет: бизнесу будут нужны специалисты более высокого уровня, способные работать с новыми технологиями и принимать ответственные решения там, где ИИ пока не справляется», — говорит Артур Самигуллин из Yandex Cloud.
Одним из наиболее вероятных сценариев взаимоотношений человека и ИИ в долгосрочной перспективе может стать симбиотическое взаимодействие: формирование устойчивых человеко-машинных команд, глубокая интеграция ИИ в рабочие процессы, развитие гибридных систем принятия решений, считает Денис Яруллин, научный руководитель компании «Датабриз» (резидент «Сколково»), доцент кафедры «Информационных технологий и автоматизированных систем» Пермского национального исследовательского политехнического университета.
По мнению эксперта, симбиотическое взаимодействие повлечет за собой дальнейшую трансформацию профессий — возникновение новых специальностей в сфере управления искусственным интеллектом, фокусирование на креативных и стратегических задачах, снижение значимости рутинных навыков.
«Если рассуждать более широко, то интеграция ИИ в повседневную жизнь неизбежно станет катализатором социально-культурных изменений, часть из которых мы начинаем наблюдать уже сейчас. Это изменение моделей коммуникации, появление новых форм творчества и трансформация образовательных систем, — говорит Яруллин. — Вместе с этим придет и более активная регуляция в части этических и правовых аспектов. Уже ведется разработка новых норм взаимодействия, ведутся дискуссии об установлении границ автономности ИИ, определении ответственности за решения, защите прав и интересов всех участников».
Решать будет человек
Следствием развития ИИ станет более глубокая автоматизация в различных сегментах экономики. Однако полностью искусственный интеллект человека заменить не сможет, наоборот, людям придется расширять свои компетенции — они должны будут не только владеть своей профессией, но и уметь обращаться с ИИ, полагают эксперты.
По мнению Андрея Захарова из «Датана», вследствие развития ИИ полная автоматизация произойдет в ближайшее время на массовом рынке, в сегменте B2C. «Например, маркетинг товаров частого применения во многом уже готов к этому. Важно понимать, что это не убьет маркетинг, как индустрию. Просто она трансформируется, превратится в конвейер», — говорит он.
Полная автоматизация также возможна в производстве. Например, управление заводом может быть переведено в автоматический режим при должной его подготовке уже сейчас, хотя это дорого. «Однако диспетчеры должны быть готовы перехватить управление в ручной режим, поэтому требования к их компетенциям не то что не снизятся, а только вырастут. Они должны уметь управлять производством и одновременно управлять ИИ. Наука, стратегические задачи, инновационное предпринимательство останутся за человеком всегда», — резюмирует эксперт.
Ситуация подталкивает людей к повышению квалификации, развитию и освоению новых компетенций. Многие профессии будут эволюционировать, появятся новые направления, связанные с созданием и внедрением ИИ. При этом именно за людьми останется управление рисками и принятие стратегических решений, соглашается Артур Самигуллин из Yandex Cloud.
«Автоматизировать можно любую деятельность, которую можно достаточно детально и формально описать, — добавляет аналитик «Финам» Леонид Делицын. — Функции традиционных программистов, аналитиков, бухгалтеров, переводчиков, юристов и прочих героев так называемого информационного общества, выполняющих повторяющуюся работу каждый день, постепенно отойдут искусственному интеллекту. Хотя ИИ уже научился рисовать комиксы, сочинять концепции и составлять великолепные резюме, некоторую трудность для компьютеров будет заменить лиц, принимающих решения: мэра, генерального директора, судью, полководца, венчурного инвестора».
«Хотя теоретики все еще спорят, можно ли это сделать в принципе, я думаю, что можно, но не быстро. Возможно, потребуются годы доверительного общения лиц, принимающих решения, с ИИ в виде виртуального ассистента, прежде чем тот сможет лучше своего хозяина командовать армией, благоустраивать города, выигрывать выборы и осуждать виновного, не вызвав в итоге массовые демонстрации с разгромом магазинов и поджогом автомобилей», — заключает Делицын.
* Признана экстремистской и запрещена в РФ