Отцы ИИ рассказали, какие навыки устоят перед автоматизацией

По данным ITHome, в условиях стремительного развития искусственного интеллекта, эксперты в области ИИ активно комментируют будущее труда и профессиональной подготовки. В числе ключевых участников обсуждения — Игорь Бенжамин (Yoshua Bengio), один из основоположников глубокого обучения, Джордж Хинтон (Geoffrey Hinton) и Игорь Янгу (Yann LeCun), известные как «отцы ИИ».

Влияние ИИ на профессиональные навыки

Игорь Бенжамин в недавнем интервью, опубликованном в Business Insider, отметил, что в условиях автоматизации, ключевым остаётся развитие личностных качеств. По его мнению, даже при широком внедрении ИИ в рабочие процессы, человек сохранит ценность благодаря эмоциональной связи, ответственности и способности приносить пользу другим.

«Если я нахожусь в больнице и мне тяжело, я хочу, чтобы меня поддержал другой человек», — подчеркнул он. Это подчёркивает, что в условиях роста автоматизации, эмоциональный интеллект и личная близость будут всё более востребованы.

Технологии и будущее профессий

Согласно мнению Бенжамина, автоматизация способна заменить большинство офисных и компьютерных задач. Время, в течение которого роботы могут вытеснить работников в сфере физического труда, например, таких как сантехники, может быть более продолжительным. Однако, с течением времени, и эти профессии могут подвергнуться влиянию технологий.

В этом контексте Джордж Хинтон ранее высказывал мнение, что выбор профессии вроде сантехника может быть стратегически выгодным, так как физические навыки, в ближайшие годы, остаются вне досягаемости ИИ.

Образование и подготовка к будущему

Игорь Янгу в свою очередь акцентировал внимание на важности фундаментальных знаний. Он рекомендовал студентам, желающим работать в сфере ИИ, уделить особое внимание математике и физике, вместо стремления к популярным на данный момент технологическим трендам. Такой подход, по его мнению, обеспечит устойчивое развитие в быстро меняющейся отрасли.

Направления исследований

Бенжамин, помимо научной деятельности, в июне 2025 года основал исследовательский центр LawZero, который специализируется на анализе рисков, связанных с развитием ИИ. В частности, учёный и его команда изучают вопросы, связанные с обманом и манипуляцией, которые могут возникнуть при взаимодействии с автономными ИИ-агентами.

Интересно: Как обеспечить, чтобы будущее образования и профессиональной подготовки в условиях ИИ учитывало не только технические, но и гуманистические аспекты, сохранив ценность человеческого взаимодействия и эмоциональной связи?

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Будущее труда: где заканчивается алгоритм и начинается человек

Почему эмоции становятся новой валютой

Когда ИИ начинает заменять рутину, остаётся то, что алгоритмы пока не умеют: понимать, сочувствовать, поддержать. В интервью, которое опубликовал Business Insider, Игорь Бенжамин (Yoshua Bengio) прямо говорит: даже при полной автоматизации, человек всё ещё нужен, чтобы быть рядом с другим человеком. В больнице, в школе, в консультации — там, где нужна не только информация, но и её передача через доверие.

Это не только наблюдение. Это сигнал, что будущее профессий будет разделяться не на технические и гуманитарные, а на механические и эмоциональные. И если первые — с высокой долей вероятности — уйдут в руки ИИ, то вторые начнут цениться как никогда. Врач, психолог, педагог, социальный работник — профессии, где важна не только компетентность, но и эмпатия, будут востребованы.

Важный нюанс: Эмоциональный интеллект — это не интуитивный навык, а навык, которому можно научиться. И если школы начнут преподавать это как математику, рынок труда изменится в пользу тех, кто умеет быть рядом.

Какие профессии устойчивы, а какие нет

Джордж Хинтон (Geoffrey Hinton) в своих высказываниях уже несколько лет подчеркивает: физические профессии, где требуется моторика, решение нестандартных задач в реальном мире — например, сантехник, электрик, плотник — могут оказаться в более безопасной зоне. Почему? Потому что ИИ, за всё его развитие, до сих пор не научился вставлять трубу в угол или учитывать нюансы старой проводки.

Но и тут не всё однозначно. Если сегодня ИИ работает с цифровыми данными, завтра он может начать работать с цифровыми моделями физических действий — и тогда даже сантехник может оказаться в зоне риска. Ключевой вопрос: насколько быстро технологии смогут смоделировать не только логику, но и сенсорное восприятие.

Что нужно знать студентам, чтобы не остаться в прошлом

Игорь Янгу (Yann LeCun) предлагает студентам не гнаться за трендами, а укреплять фундамент. Он советует изучать математику и физику — дисциплины, которые дают универсальный инструмент для понимания мира. Это не значит, что программирование и нейросети не важны. Но если основа — слабая, то любая веха в тренде может быстро устареть.

Это важный момент для российского образования: если сейчас студенты учатся на основе текущих технологий, то через пять лет эти технологии могут быть уже неактуальны. А вот математический подход — остаётся в силе. Он даёт возможность не просто использовать ИИ, а понимать, как он работает, и как его развивать.

Важный нюанс: В условиях быстрого изменения технологий, устойчивость даёт не умение пользоваться конкретной программой, а способность думать структурно и абстрактно — и этому учат в фундаментальных науках.

Новые вызовы: эмоциональные связи с ИИ

Однако даже в сфере, где ИИ не заменяет, а дополняет человека, возникают новые вызовы. Исследователи из Кембриджского университета и Google DeepMind показали, что современные языковые модели могут имитировать устойчивые черты характера — уверенность, эмпатию, агрессию. Это означает, что поведение ИИ можно направлять под влияние на эмоциональное состояние пользователей, особенно уязвимых групп, таких как подростки или люди, обращающиеся за психологической помощью [!].

Риски заключаются не только в манипуляции, но и в формировании неестественных эмоциональных связей, что может искажать восприятие реальности. Это требует особого внимания со стороны образовательных и медицинских учреждений, где ИИ всё чаще становится частью взаимодействия с людьми.

Технические риски: когда ИИ становится частью инфраструктуры

Современные ИИ-системы, особенно большие языковые модели, становятся частью критической инфраструктуры, что усложняет традиционные методы оценки угроз. Поведение ИИ не всегда предсказуемо из-за параметров, таких как температура и top_p, что приводит к неопределённости и затрудняет оценку корректности работы модели [!].

Риски расширяются: целостность включает угрозы вроде дрейфа модели и отравления данных, а конфиденциальность — защиту самой модели как интеллектуальной собственности. Это требует пересмотра подходов к безопасности, особенно в бизнес-процессах, где ИИ уже интегрирован в ключевые операции.

Уязвимости в облачных системах

Рост внедрения искусственного интеллекта в облачные системы приводит к увеличению атакуемой поверхности и созданию новых уязвимостей. Для поддержки ИИ-процессов компании расширяют мощности облачных платформ, что усложняет архитектуру и создаёт дополнительные точки входа для атак.

Традиционные методы защиты, такие как брандмауэры и антивирусы, не справляются с быстро меняющимися ИИ-ориентированными угрозами. В ответ на это необходим переход к ИИ-ориентированной защите, способной анализировать угрозы в реальном времени и предотвращать атаки.

Экономические последствия: дефицит и рост цен

Дефицит оперативной памяти DRAM, вызванный ростом спроса со стороны ИИ-индустрии, привел к резкому росту цен на рынке. Производители, включая G. SKILL и Micron, отметили, что увеличение потребности в памяти сочетается с нестабильностью поставок, что привело к росту затрат на производство и реализацию продукции [!].

В результате цены на комплекты памяти выросли более чем в 3 раза. Micron зафиксировала рекордный рост выручки в первом квартале 2026 года, объяснив его усилением спроса в дата-центрах. Эксперты прогнозируют сохранение нестабильности на рынке в ближайшие годы. Это может повлиять на стоимость разработки ИИ-продуктов и, соответственно, на доступность технологий для малого и среднего бизнеса.

Проблемы с качеством кода

Искусственный интеллект, используемый для написания кода, в среднем создаёт больше ошибок по сравнению с человеческим кодом, включая проблемы с логикой, безопасностью и производительностью. Анализ показывает, что такие ошибки требуют дополнительной проверки и повышают риски в готовом продукте [!].

Pull-запросы с участием ИИ содержат 10,83 ошибки против 6,45 у человеческих. Код ИИ чаще содержит дефекты в логике, безопасности, производительности и поддерживаемости. В частности, уязвимости XSS встречаются в 2,74 раза чаще, а небезопасная сериализация — в 1,82 раза. Несмотря на это, ИИ-код реже содержит орфографические ошибки в комментариях и имеет на 32% меньше проблем с тестированием.

Рост спроса и физические ограничения

Рост спроса на искусственный интеллект сталкивается с физическими и техническими ограничениями, которые могут повлиять на равенство в его использовании. Авторы аналитического документа предлагают рассматривать ИИ как общественную инфраструктуру и создать распределённую систему доставки, снижающую нагрузку на сеть и энергопотребление [!].

Важный нюанс: Запрос к ИИ может потреблять в 1000 раз больше энергии, чем обычный поиск, а увеличение числа пользователей с поддержкой ИИ может создать более 5 триллионов запросов в минуту. Это создаёт риски для сетевой инфраструктуры и усиливает неравенство в доступе. Чтобы снизить нагрузку, предлагается создать распределённую систему доставки ИИ, которая будет использовать локальные ресурсы и повторно применять фрагменты знаний.

Перспективы: инвестиции и подготовка молодежи

В условиях ускоренного роста ИИ-бизнеса, компания Databricks привлекла $4 млрд в рамках крупнейшего раунда финансирования в истории частного ПО, что позволило оценить её бизнес в $134 млрд [!]. Выручка компании в этом году превысила $4,8 млрд, а решения в области искусственного интеллекта уже приносят свыше $1 млрд в год.

Рост интереса к ИИ проявляется и в образовательной сфере. Родители 30–40 лет увеличили среднемесячные расходы на образовательные занятия по искусственному интеллекту и программированию на 35,7% — с 4,2 тыс. руб. в 2024 году до 5,7 тыс. руб. в 2025-м [!]. 65% детей, посещающих цифровые курсы, рассматривают карьеру в IT и науке, а 52% родителей намерены увеличить вложения в нейросетевые курсы в следующем году.

Работодатели уже требуют базовых знаний в области ИИ — 60% работодателей и 25% готовых к тестированию сотрудников. Это указывает на то, что подготовка к будущему начинается уже сейчас, и бизнесу важно учитывать эти тенденции при планировании кадровой политики.

Важный нюанс: Устойчивое развитие в условиях ИИ требует не только инвестиций в технологии, но и в людей. Без соответствующей подготовки и адаптации, даже самые передовые инструменты не дадут ожидаемого эффекта.

Заключение

Искусственный интеллект меняет не только рабочие процессы, но и саму природу труда. В то время как алгоритмы берут на себя рутинные задачи, человек всё больше ценится за способность к эмпатии, решению сложных задач и взаимодействию. Однако это сопряжено с новыми рисками: от уязвимостей в коде до энергетических ограничений и киберугроз.