Нобилиат Аджемоглу в подкасте MIT возглавил крестовый поход против ИИ-хайпа. «ИИ не улучшает производительность». Параллельно Anthropic опубликовала данные о том, что ИИ не разрушает рынок труда так как обещают алармисты. Вместе они описывают вещь, которую не хотят формулировать прямо. ИИ работает там, где ему позволяют работать. А позволяют там, где за ошибку никто не отвечает.

1. Аджемоглу: ИИ добавит 1,1–1,6% к американскому ВВП за десять лет. Исторический средний темп роста производительности — 2% в год. То есть эффект статистически трудноотличим от шума. ИИ реально затрагивает около 5% экономики - суммирование данных, распознавание паттернов, визуальная классификация. «Мы всё равно будем иметь журналистов, финансовых аналитиков, HR-специалистов». Данные Anthropic подтверждают это снизу. Языковые модели теоретически способны ускорить 94% задач в категории «компьютеры и математика». Реально покрывают — 33%. Разрыв не сокращается пропорционально росту возможностей моделей.

2. Проблема ответственности. Anthropic приводит пример: задача «авторизовать выпуск рецепта» оценивается как полностью доступная для LLM. В реальном трафике Claude она почти не встречается из-за «юридических ограничений и требований верификации». Корректно, но мягко. Правда: делегировавший авторизацию рецепта языковой модели и получивший иск специалист заканчивает карьеру. ИИ работает там, где ошибка не атрибутируется конкретному субъекту. Не работает там, где за последствие отвечает лицензированный специалист, страховщик или суд.

3. Кризис молодежного найма. С 2024 года молодые работники 22–25 лет статистически реже нанимаются в профессии с высоким проникновением ИИ. ИИ «съедает» именно те позиции, где ответственность минимальна - входные точки в профессию, задачи без подписи и без лицензии.

Так исчезают не рабочие места - исчезает путь. Стартовые позиции - не просто дешёвый труд «подай-принеси», это школа ответственности, где человек учится отвечать за результат до того, как цена его ошибки становится высокой. ИИ этот этап срезает. Общество получает дефицит не рабочих рук, а воспитанной ответственности.

4. Война как идеальная среда В военном применении нет истца. Нет регулятора, который потребует объяснить алгоритм таргетинга. Нет страховщика. Суверенное насилие государства влечет ответственность за его избыток только в идеальном мире. В реальном Хегсет говорит про "неполиткорректную войну". Результат закономерен: именно здесь ИИ внедряется быстрее всего и с наименьшим сопротивлением.

Условное «лекарство от рака» — это 10-15 лет клинических испытаний, каждый шаг — потенциальный судебный прецедент. AlphaFold предсказывает структуры белков с 2020 года. Расстояние от этого знания до препарата на рынке измеряется не вычислительными ресурсами, а институциональным временем. ИИ его не сокращает.

5. Аджемоглу говорит: у технологии нет предопределённой судьбы, мы сами выбираем направление. Верно. Но есть тезис, который он не договаривает: распределение применений ИИ - не рыночная нейтральность, классическая политэкономия.
Инвестиции идут туда, где захват прибыли прост: автоматизация офисного труда экономит на зарплатах немедленно, оборонный госзаказ не требует этики, рекламный таргетинг не имеет регулятора с реальными зубами. «Лекарство от рака» размазывает выигрыш по обществу, растягивает возврат на поколение и немедленно наказывает ответственных за неудачи. Это рынок, работающий именно так, как он устроен.

Итого:

ИИ способен на большее, чем реально делает. Разрыв между "практически и теоретически" не сокращается пропорционально росту возможностей, он определяется структурой ответственности в конкретных профессиях. Там, где ответственности нет - ИИ внедряется быстро. Где она институционализирована - разрыв стабилен.Нарратив про «ИИ решит главные проблемы человечества» предполагает, что технология движется в сторону наибольшей пользы. Данные предполагают другое: она движется в сторону наименьшего институционального сопротивления.

Это не одно и то же.