21 января 2026

Мы же все время обсуждаем, как реальные люди потеряют работу из-за AI. А вот свежее исследование, авторы которого решили посмотреть на проблему иначе — а как люди могут адаптироваться к этому?

Авторы построили индекс адаптивной способности для 356 профессий, охватывающих почти 96% рабочей силы США, и сопоставили его с существующими оценками воздействия AI на различные профессии.

Главный результат неочевиден. Профессии с высоким воздействием AI и способность работников адаптироваться к потере работы коррелируют положительно. Иными словами, те, чьи задачи AI способен выполнять лучше всего, в среднем лучше подготовлены к смене профессии. Из 37 миллионов работников в верхнем квартиле по воздействию AI более 26 миллионов обладают адаптивной способностью выше медианы.

Однако около 6 миллионов человек попадают в зону повышенного риска, сочетая высокое воздействие AI с низкой адаптивной способностью. Это преимущественно канцелярские и административные работники: секретари, офисные клерки, помощники по документообороту. Их профессии требуют навыков, которые AI освоил достаточно хорошо, но при этом сами работники располагают скромными сбережениями и навыками, плохо переносимыми в другие сферы.

Здесь проявляется важное разделение внутри профессий с высоким воздействием AI. Маркетологи, разработчики и финансовые аналитики работают с задачами, которые ИИ тоже может выполнять, но они имеют существенные накопления и востребованные на разных позициях компетенции. Секретари и клерки находятся под сопоставимым технологическим давлением, но без этих преимуществ.

Географически уязвимые работники распределены относительно равномерно по стране, хотя несколько выше их концентрация в университетских городках и столицах штатов, где административные позиции поддерживают работу крупных институтов. Технологические хабы вроде Сан-Хосе и Сиэтла показывают долю ниже средней.

Демографически группа риска на 81% состоит из женщин, что отражает гендерный состав административных профессий. Образовательный уровень заметно ниже среднего по рабочей силе.

Короче, программисты и прочие гуманитарии типа финансовых аналитиков, не переживайте за AI. Вы справитесь, адаптируетесь и найдете новую работу.

Поскольку мы к заявлениям Демиса Хассабиса из Google DeepMind и Дарио Амодеи из Anthropic будем возвращаться еще несколько месяцев, то вот приблизительное содержание их дискуссии в Давосе с Занни Минтон Беддос из The Economist.

Центральной темой разговора стало расхождение в оценках скорости технологического прогресса. Амодеи подтвердил прогноз о появлении моделей уровня Нобелевского лауреата к 2026–2027 годам. Ускорение процессов он связывает с возникновением замкнутого цикла, в котором AI начинает самостоятельно писать код и проводить исследования, улучшая собственные характеристики без участия человека. Хассабис придерживается более консервативной оценки, прогнозируя создание AGI к концу текущего десятилетия с вероятностью 50%. Он согласен с успехами в областях кодинга и математики, но указывает на ограничения в естественных науках, где для верификации гипотез требуются физические эксперименты, которые LLM не может провести.

В контексте корпоративной конкуренции представители компаний отметили разные траектории развития. Амодеи сообщил о росте выручки Anthropic со 100 миллионов долларов в 2023 году до прогнозируемых 10 миллиардов в 2025 году, утверждая, что доминирующее положение займут компании, управляемые исследователями. Хассабис заявил о возвращении Google лидерских позиций с выпуском моделей Gemini 3 (о, как он прав!) и восстановлении «стартап-культуры» внутри корпорации после периода отставания. Ключевым индикатором прогресса в следующем году оба считают способность AI-систем к автономному самосовершенствованию.

Обсуждение влияния на рынок труда выявило консенсус относительно уязвимости людей на рынке труда. Амодеи предполагает исчезновение до половины офисных вакансий начального уровня в ближайшие 1–5 лет из-за того, что скорость внедрения технологий превысит адаптационные возможности экономики. Хассабис рекомендует специалистам использовать AI-инструменты для повышения эффективности, чтобы миновать стадию junior-разработки. В долгосрочной перспективе, после достижения AGI, оба прогнозируют фундаментальный сдвиг, при котором экономические вопросы отойдут на второй план перед вопросами назначения человека.

Геополитические взгляды участников дискуссии разошлись. Хассабис выступает за международную координацию стандартов безопасности, включая взаимодействие с Китаем, и допускает целесообразность намеренного замедления разработки ради социальной адаптации. Амодеи занимает жесткую позицию, поддерживая экспортные ограничения на чипы. Он проводит аналогию между передовыми вычислительными мощностями и компонентами ядерного оружия, считая изоляцию геополитических конкурентов необходимым условием для выигрыша времени. В вопросах безопасности Амодеи анонсировал работу над концепцией «технологического отрочества», описывающей риски переходного периода, такие как биотерроризм. Оба спикера отвергают фатализм, считая технические проблемы безопасности решаемыми при наличии ресурсов, однако отмечают, что геополитическая гонка значительно усложняет внедрение надежных протоколов контроля.

• 1 украинский юникорн — украинская компания Preply привлекла $150 млн в раунде Series D и получила оценку в $1,2 млрд. Маркетплейс для изучения языков, соединяющий учеников с репетиторами, работает с 2013 года и последние двенадцать месяцев показывает прибыль по EBITDA.

Раунд возглавил WestCap, фонд бывшего CFO Airbnb Лоуренса Този.

А я такой старый, что помню тот самый 2013 год, офис EastLabs и собственную менторскую сессию с участниками инкубатора, среди которых были и Preply.

Meta Superintelligence Labs, сформированная в прошлом году, передала первые модели для внутреннего использования. Эндрю Босуорт в Давосе сообщил, что результаты уже «очень хорошие».

В декабре СМИ писали о двух моделях с кодовыми названиями Avocado (текстовая) и Mango (для изображений и видео). Какие именно модели готовы, Босуорт не уточнил, добавив лишь, что впереди ещё много работы по пост-тренингу.

После успехов первых лет с хорошей модели с открытыми весами Llama 3, которая стала де-факто стандартом для разработки моделей на её основе, Llama 4 откровенно провалилась и практически не упоминается. Как сложится судьба нового поколения — вероятно, узнаем к лету.