27/08/2025
0Мышление с нулевой суммой, менталитет, согласно которому выигрыш одного человека должен быть достигнут за счет потерь другого, доминировал в бизнесе, политике и обществе на протяжении десятилетий.
Технологические прорывы неоднократно разрушали основы мышления с нулевой суммой и предлагали взглянуть на лучшую альтернативу. Теперь достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) могут, наконец, разрушить мышление с нулевой суммой. Переход от дефицита к изобилию имеет не только экономический характер; это психологическое, культурное и моральное. Настоящая революция будет заключаться в том, что мы считаем возможным, и в том, как мы стремимся к целенаправленному распределению.
Одна из причин, по которой влияние революции ИИ будет столь глубоким, заключается в том, что ценность всегда была ограничена дефицитом
На протяжении большей части истории стоимость была ограничена нехваткой земли, энергии, рабочей силы, капитала и интеллекта. Это естественным образом укоренило логику игры с нулевой суммой, лежащую в основе наших социальных структур: если я выиграю, вы проиграете. Здесь не так уж много всего.
Этот образ мышления определял то, как мы разрабатывали рынки, организации, политики и даже образование и карьеру. Мышление с нулевой суммой, возможно, никогда не было универсальной истиной и, возможно, вместо этого было реакцией на ограниченные условия. Но теперь ИИ обещает дать нам инструменты для демократизации доступа к ранее ограниченным ресурсам: времени, человеческим возможностям и интеллекту.
Итак, что произойдет, когда исчезнут некоторые из основных ограничений, лежащих в основе мышления с нулевой суммой? Каково новое определение интеллекта в эпоху искусственного интеллекта?
Исторические потрясения и дефицит
Промышленные революции на протяжении всей истории увеличивали изобилие, но на каждой волне дефицит сдерживал прогресс. Например, когда во время первой промышленной революции энергия масштабировалась благодаря паровым двигателям, квалифицированной рабочей силы не хватало. А во время второй промышленной революции более дешевые товары за счет массового производства не привели к масштабным инновациям. И хотя Интернет открыл доступ к знаниям, разрыв в образовании и доходах увеличился. Программное обеспечение повысило производительность, но опыт и квалификация остались в верхних процентилях населения.
Несмотря на значительный технологический прогресс во многих секторах, производительность оставалась на прежнем уровне в течение последних 20 лет. В странах с развитой экономикой G7 ежегодный рост производительности упал в среднем с 2% во время всплеска роста (1995-2005 гг.) до 0,4% после пандемии. В США темпы роста возвращаются к уровням, существовавшим до 1995 года, поскольку последствия поляризации рынка труда проявляются, когда высокооплачиваемые рабочие места резервируются для людей с высоким уровнем образования, а те, у кого меньше возможностей, перекачиваются на низкооплачиваемые рабочие места.
Сегодня сохраняются сильные нарративы с нулевой суммой. Руководители компаний заявляют, что искусственный интеллект вдвое сократит количество рабочих мест начального уровня, что может привести к росту безработицы в США до 20% в течение следующих пяти лет. Протекционистская экономическая политика предполагает, что выгоды для иностранных конкурентов должны быть получены за счет отечественной промышленности. Институциональные привратники оправдывают дерегулирование ИИ, заявляя, что доминирование США — единственный способ защитить американских пользователей и стимулировать инновации.
Но это обоснование по-прежнему основано на мышлении с нулевой суммой. И есть возможность для другого пути, чтобы расширить человеческие усилия и использовать возможности, которые мы никогда не могли себе представить.
Что отличает ИИ от других
Искусственный интеллект дает вам доступ к знаниям, снижая затраты на интеллект практически до нуля. Современные агенты ИИ могут писать бизнес-планы, программировать программное обеспечение, проектировать продукты, проводить исследования и поддерживать принятие решений, воспринимая окружающую среду и действуя для достижения определенных целей.
Технологии искусственного интеллекта развиваются беспрецедентными темпами. В то время как закон Мура описывает неуклонное удвоение вычислительной мощности каждые 18 месяцев, производительность ИИ масштабируется гораздо быстрее. Его затратная база быстро приближается к стоимости вычислительной мощности, стоящей за ним. По мере того как модели масштабируются с точки зрения вычислительных ресурсов, данных и размера, они становятся значительно более функциональными с предсказуемым выигрышем в точности и обобщении. ИИ становится дешевле, лучше и полезнее более быстрыми темпами, чем предыдущие технологические кривые.
Это напрямую бросает вызов системам с нулевой суммой, которые формируют наше общество и экономику, и мы уже чувствуем трения в этих устаревших системах.
Например, наша система образования по-прежнему ограничивает возможности с помощью стандартизированных тестов и проверки на основе степени или диплома, в то время как студенты вырываются вперед с помощью инструментов искусственного интеллекта, которые с трудом интегрируются в учебные программы. Кроме того, работа становится все более динамичной и междисциплинарной, но должностные роли, ключевые показатели эффективности и системы управления персоналом вознаграждают предсказуемость и соблюдение иерархических норм. Кроме того, сегодня потребители требуют гибкого и персонализированного взаимодействия, но компании по-прежнему предлагают статические интерфейсы и разрозненные сервисы.
Это сигнал системного диссонанса между старыми предположениями и новыми возможностями. Теперь у ИИ есть потенциал для повышения нашей производительности. Исследование, проведенное в 2023 году Гарвардской школой бизнеса и Boston Consulting Group (BCG), показывает, что большие языковые модели (LLM) с искусственным интеллектом повышают производительность при выполнении задач на знание на 12-25% и улучшают качество работы до 40%. В Cognizant мы наблюдаем рост производительности до 37% для наших разработчиков более низкого уровня, что уравнивает игровое поле с нашими более квалифицированными разработчиками, которые сообщают о 17% приросте с использованием ИИ.
Изобилие, управляемое искусственным интеллектом, будет продолжать дестабилизировать логику игры с нулевой суммой, лежащую в основе наших унаследованных структур. Творчество больше не будет ограничено доступом к экспертам или капиталу. Люди могут получить сверхспособности, которыми когда-то обладали институты. Интеллект станет бесконечным рычагом, разрушающим предельные издержки создания стоимости. Это означает, что у ИИ есть возможность стать первой технологией, которая не только ускоряет получение результатов, но и расширяет возможности и внедряет новые принципы исследования, обеспечения и целенаправленного распределения.
При меньшем количестве ограничений, что определяет ценность?
В мире, где ИИ предоставляет возможности каждому, у кого есть идея, ценность больше не будет определяться тем, что вы делаете, а тем, почему вы это делаете.
Навыки можно улучшать. Выполнение может быть автоматизировано. Но воображение, намерение и цель остаются человеческими. ИИ может дополнить ваши сильные стороны и заполнить ваши слепые зоны, но он не говорит вам, где искать.
Таким образом, ценность будет все больше определяться не опытом или квалификацией человека, а его творческой интеграцией коллективного понимания. И ценность продукта будет все больше основываться на оригинальности, доверии и цели. Этот фундаментальный сдвиг является призывом к более гибким, кросс-функциональным и адаптивным способам работы и мышления.
Взгляд в будущее
Нам необходимо перестроить наши социальные структуры, чтобы они могли жить в эпоху изобилия, и мы должны изменить наши представления о талантах, работе и обучении, чтобы спроектировать будущее для инклюзивного роста.
По мере того, как ИИ расширяет доступ к возможностям, он сократит количество времени, которое требуется работнику для того, чтобы влиться в свою роль. В результате они смогут внести значимый вклад гораздо раньше в карьере или на новой должности. Должности, которые когда-то требовали многих лет формального обучения, станут более доступными благодаря инструментам по требованию и более быстрым циклам обучения.
Старая граница информационной асимметрии сместилась в эпоху Интернета. Теперь дифференциация заключается в том, как интеллект применяется к реальным, междисциплинарным проблемам, где контекст имеет наибольшее значение.
По мере того, как ИИ будет лучше решать определенные проблемы, ценность человеческой работы будет смещаться в сторону нашей способности выявлять проблемы — выявлять неудовлетворенные потребности, задавать более правильные вопросы и соединять разрозненные точки. Наши возможности заключаются в объединении искусственного интеллекта, дизайна, экспертных знаний в предметной области и гуманитарных наук. Междисциплинарная беглость будет способствовать исследованию новых граней инноваций.
Несмотря на то, что некоторые ограничения ресурсов останутся, искусственный интеллект и технологические достижения вооружат нас способностью лечить болезни, обеспечивать персонализированное образование, находить источники устойчивой энергии и создавать интеллектуальные физические системы. Но достижение этого потенциала требует сдвига в сторону исследований и подготовки будущих поколений к лидерству в этой новой парадигме. Если мы сможем разработать динамичные бизнес-системы и социальные системы, которые позволят людям плыть по волне экспоненциальных технологий, а не быть вымытыми ими, мы сможем создать новые виды ценности, которые разрушат системы с нулевой суммой.
