Mythos для меня — очередное доказательство смены парадигмы. Интересно наблюдать за тем, как скептики, говорившие о пузыре на рынке ИИ, постепенно умолкают, на фоне неослабевающего оптимизма (и паранойи) в светлое будущее.

Модели Mythos действительно представляет собой шаг вперёд, и тот факт, что любой имеющий доступ к модели теоретически может найти уязвимости нулевого дня простым запросом, является революционным. Я бы сказал, машина, способная находить такие уязвимости в масштабе — доказательство вытеснения человека-исследователя кибербезопасности. И проект Glasswing с этой точки зрения (как и экономия вычислений) выглядит достойным делом.

Думаю, мы продолжаем и продолжим недооценивать этот тип интеллекта. Действительно, это вновинку — вместить решаемую проблему в единое контекстное окно и анализировать весь контекст одновременно, а не последовательно, как в обычном (человеческом) анализе. Очевидно, это большой прорыв, который усилит и частично вытеснит труд.

Mythos — это уровень производительности, ведущий к значительным сдвигам. Модель нашла тысячи критических уязвимостей, переживших десятилетия проверок. Время Джона Генри (John Henry), когда человек противостоял машине — уже далеко позади. Болле того, это уже не просто паровая машина, которой противостоял Джон Генри, а это машина, которая работает на сверхчеловеческом уровне, особенно в обработке информации.

Сегодня хотелось бы обсудить концепцию, которая, полагаю, будет широко обсуждаться в ближайшее время — это «Пауза Энгельса» (Engels’ Pause).


Пауза Энгельса — термин, введённый историком экономики Робертом Алленом (Robert C. Allen) для описания периода с 1780 по 1840 год, когда в разгар промышленной революции возникла любопытная закономерность. Зарплаты британского рабочего класса стагнировали, в то время как ВВП на душу населения быстро рос, при самом значительном технологическом переходе в истории человечества.

Математика примерно такова: экономисты Чарльз Харли (Charles Harley) и Николас Крафтс (Nicholas Crafts) оценили рост на душу населения в 46% между 1780 и 1840 годами. Чарльз Файнштейн (Charles Feinstein) обнаружил, что зарплаты рабочих за этот период выросли лишь на 12%. Это значительный разрыв для рабочих в один из самых преобразующих периодов истории. Так что же его вызвало?

На самом деле, это предмет споров. Анализ показывает, что рабочих-ремесленников в домашней системе заменили машины, часто обслуживаемые детьми. Эффект вытеснения заключался в том, что высокооплачиваемых ремесленников среднего класса вытеснили капитал и максимально дешёвый труд. Плоды этого выпуска распределялись крайне неравномерно: корпоративную прибыль захватывали промышленники, которые активно реинвестировали её в новые фабрики и машины.

Разрушение зарплат касалось не неквалифицированных рабочих, а было сфокусировано на конкретном классе квалифицированных ремесленников среднего класса, получавших солидную премию. Для ручных ткачей наступил своего рода золотой век, их премия составляла 100% по сравнению с более широкими слоями рабочих. Эта высокая зарплата создала стимул к их быстрому вытеснению. Высокая премия за этот труд способствовала его уничтожению в первую очередь.

График показывает период с 1806 по 1846 год с линиями для ручных ткачей и фабричных рабочих. Фабричная зарплата стабильна около 120 пенсов в неделю, а у ручных ткачей падает с 240 пенсов в 1806 году до 99 пенсов в 1820 году.

Источник: Knowable Magazine

Всего за время жизни одного поколения зарплаты ручных ткачей упали в два раза. По мере механизации операций, надомники испытывали снижение доходов из-за конкуренции с машинным производством, а затем и из-за наплыва вытесненных рабочих из других частей экономики. Средняя зарплата рабочих начала расти только после полного вытеснения ручного труда.

В этот период плоды технологического развития доставались исключительно капиталу. Учитывая появление нового революционного инструмента, способный заменить ручную проверку, Пауза Энгельса, вероятно, является самой мощной аналогией для дня сегодняшнего и ближайшего будущего.


Теперь неприятная часть. Нам нужно ответить на вопрос: кто такой современный ручной ткач?

Информационный класс ремесленников, на мой взгляд, это около 70,7 млн работников в отраслях «управленческие, профессиональные и смежные занятия», что составляет около 43,9% рабочей силы США. На них приходится 40–45% ВВП, а если добавить более широкие определения офисной и административной поддержки, а также продажи, цифра может достигнуть ~100 млн из 161,3 млн занятых в США. Это самая богатая и ценная часть экономики, а золотой век информационной работы, возможно, пришёлся на 1993–2020 годы.

Приведу интересный график (сгенерированный ИИ!):

На этом графике чётко видно, какие категории находятся в зоне максимального риска — те, у кого высокая средняя зарплата.

С точки зрения самых выгодных для вытеснения работников — роли начального уровня в финансовом анализе, комплаенсе, проверке юридических документов, обработке данных и администрировании. На более высоком уровне я ожидаю действий по вытеснению работников со стороны Claude Code в сфере ПО и Harvey в юридической.

Когда-то диплом колледжа по бизнесу, праву или даже просто знание Excel были золотым билетом в средний класс, но эта «поездка», вероятно, окончена, и следует ожидать, что именно здесь по рабочим местам процесс замещения ударит сильнее всего. А учитывая, что технологии сейчас внедряются быстрее, чем во времена промышленной революции, следует ожидать, что этот процесс займёт годы, а не десятилетия, что создаёт невероятный риск для наёмных работников.

Если у кого и есть надежда, то у неквалифицированных работников, и если история чему-то и учит, то средняя зарплата неквалифицированного труда с использованием ИИ должна вырасти. Дети, вооружённые средствами ИИ, превзойдут по квалифицированных, а значит и более дорогих, работников. Можно ожидать, что зарплата профессионала снизится до уровня неквалифицированного работника, и, возможно, как при Паузе Энгельса, зарплаты со временем снова начнут расти.

Потрясает то, что под риском находится большинство рабочих мест в США сегодня. Как выглядело бы сравнение промышленной и информационной революции? Попробуем разобраться с этим вопросом.


В 1790-х такие отрасли, как прядение и ткачество, были в основном вытеснены крупными капиталовложениями и фабричным производством. Сегодня аналогией были бы токены стоимостью $10–25 тыс., заменяющие работу аналитика с зарплатой $120 тыс. в год.

Не хочу выглядеть алармистом, но второй сценарий мне кажется гораздо хуже. И хотя я не ожидаю массового замещения в скором времени, но рост предложения информационной работы быстро делает ценность действующего работника умственного труда значительно менее полезной. А новые выпускники? Ни единого шанса. Я бы сказал, что замена аналитика с годовой зарплатой $120 тыс. на $10 тыс. в токенах станет почти фидуциарной обязанностью и это произойдёт так быстро, насколько возможно. И пока будущее выглядит как совместная работа людей и ИИ, один человек, использующий решение с ИИ для вытеснения четырёх человек при тех же затратах, будет в массе своей дефляционным фактором.

Другая проблема — сложности оценки эффективности. С одной стороны производительность растёт, и то же время увеличивается количество сообщений о сокращениях, а рост зарплат начального уровня застопорился. Это ещё не доказывает замещения людей. Это только дым — огонь ещё впереди.

Ещё одна проблема — сложность измерения. Пауза Энгельса была названа так потому, что он буквально ходил по улицам Манчестера и считал пустые домики, где раньше работали ткачи. В случае офисной работы всё не так однозначно, и если в офисе полно людей, которые обрабатывают повышенные объемы информации, то абстрактную замену людей машинами оценить трудно. Поэтому в ближайшем будущем будет сложно измерить, что на что заменяется.

Вероятно, мы вступили в новую информационную промышленную революцию, и я хочу напомнить, сколь радикальными были изменения во время прошлой промышленнной революции. Я ожидаю, что подобное «увеличение производства» будет заметно в нашей экономике за относительно короткое время (десятилетия).

Статистика промышленной революции в Британии:

Хлопок:

• в 1750 Британия импортировала 2,5 млн фунтов сырого хлопка, к 1787 потребление — 22 млн, к 1800 — 52 млн, к 1850 — 588 млн фунтов. За век рост в 235 раз.
  
  
• Пряденого хлопка в 1781 — 5 млн фунтов, к 1800 — 56 млн.
  
  
• Хлопковая индустрия выросла с 0% ВНП в 1760 до 8% в 1812.
  
  
• Текстильное производство расширилось в 50 раз между 1780 и 1840.
  

Железо:

• в 1740 Британия произвела 17 тыс. тонн, к 1840-м — более 2 млн тонн, в 1852 больше остального мира вместе — 3 млн тонн. Рост в 116 раз за век. 

Экономика в целом:

• выпуск утроился за 80 лет, в основном во время Паузы Энгельса. Итог: средний доход на душу удвоился, доля сельского хозяйства резко упала.
  
  
• Но доля национального продукта у верхнего 1% выросла с 25% в 1801 до 35% в 1848. Это был крайне неравномерный, но значительный рывок.
  

Давайте пофантазируем на предмет того, что произойдёт в случае новой Паузы Энгельса?

Код будет полностью писаться ИИ и увеличит общий выпуск в 100 раз за десятилетия. Стоимость существующего кода рухнет, а зарплаты разработчиков упадут в реальном выражении.

Например: юридический документ, стоивший $5,000 времени младшего юриста, будет стоить $50 за 5 минут, финансовая модель, занимавшая день начинающего аналитика, будет генерироваться за копейки. Отчёт об исследовании рынка для команды консультантов займёт у одного человека полдня.

Именно это произошло во время Паузы Энгельса, и потребовалась железнодорожная революция, чтобы зарплаты снова пошли в рост.

Аргумент о том, что труд стал более квалифицированным после промышленной революции, тоже не выдерживает критики. Механический навык — настоящий навык, но пока «промпт-инжиниринг» уже вытеснен самими моделями, поэтому переобучение будет полно неопределённости.

Но ясно одно: производство должно резко вырости. Хлопок и железо выросли в 235/100 раз за век при промышленной революции. Вся экономика Британии утроилась, но за этот рост пришлось заплатить работягам. Вполне возможно нас ждёт что-то подобное и намечающийся переход будет болезненным.

Исходя из оценки событий, кажется почти невозможным, что трансформация не произойдет. Давайте прикинем, как это случится.


Лично я считаю новую трансформацию неизбежной. Но давайте обратим внимание на контраргументы. Во-первых, «бумы производительности создают рабочие места». Хотя в долгосрочной перспективе это верно, но краткосрочная более хаотична. Новому росту производительности ИИ нужно создавать «новые задачи» для людей достаточно быстро, чтобы компенсировать замещение людей. Реальность такова, что большинство последующих когнитивных задач будет потребляться моделями, особенно в обработке сырой информации. Возможно, что нас ждёт участь помощников ИИ, но переходный период для возобновления роста зарплаты растянется на долго.

Как выглядит новая трансформация? Вот как может выглядеть «трансформация» к 2040 году. По сути, это проецирование периода первой промышленной революции на текущий момент.

Если честно, выглядит не очень. Если вам интересно, как выглядит история о «работягах», то это она. Зарплаты рабочих растут лишь номинально, а прибыли почти целиком уходит в пользу капитала. И капитал будет усиленно реинвестироваться в ИИ в целях получения больших барышей.

Для окончания трансформации потребовалась совершенно новая парадигма. Железные дороги стали новым драйвером спроса на труд, поглотившим избыток, созданный промышленной революцией.


Был другой случай — электрификация. Это технологическое изменение, буквально добавившее рабочие часы в сутках, и реальный итог был гораздо лучше Паузы Энгельса. Обсудим контрпример.

В эпоху электрификации возник парадокс производительности, который было трудно понять. Согласно Полу Дэвиду (Paul David), электродвигатели были видны повсюду, но не в статистике производительности. Причина в том, что они дополняли труд, уже адаптированный к индустриальному процессу, и электродвигатели часто заменяли паровые машины. Также возникла быстрая обратная связь — целый новый набор задач, а именно ремонт электрической инфраструктуры.

Первая промышленная революция уже произошла, и экономика труда адаптировалась. Она впитала новые задачи, а новая мощь электрооборудования усилила промышленную базу. Более того, электрификации потребовалось почти 30 лет, чтобы отразиться в данных по производительности! Но в данном случае я думаю, наш базовый сценарий гораздо ближе к Энгельсу, чем к электрификации.

Электричество органически дополняло предыдущий этап, тогда как первая промышленная революция полностью заменила труд в значительных масштабах. Можно утверждать, что простое до-ИИ-шное ПО дополняло труд. Но аналогия ломается при проверке. Люди всегда использовали инструменты, и именно люди и станки вместе пряли ткань, а ПО прошлых лет больше похож на ручной станок, чем на замену текущего процесса.

Когда я прошу модель Claude сделать DCF от начала до конца, человека вообще не участвует в процессе. Тогда как раньше человек использовал человеко-ориентированный инструмент (Excel), чтобы создать и провести анализ. Боюсь, мы, скорее всего, в сценарии Энгельса.


В последнее время я был довольно оптимистом по вопросу ИИ и скептиком по смежным вопросам, дополнящем ИИ. Думаю, это была правильная ставка.

Для меня ясно, что мы переживаем главную технологическую революцию нашей жизни. Вполне возможен вариант с перепроизводством, как это произошло с железными дорогами, электрификацией и даже интернетом. Но отвергать технологию целиком — ошибка. Я продолжаю верить, что это, вероятно, будет выглядеть как десятилетний цикл замещения людей и массовых инвестиций в ИИ, и сценарий, при котором капитал чувствует себя плохо в периоды трансформации… кажется неверным.

Это также повышает важность местоположения производства. Британия, маленький остров, быстро приняв индустриальную политику, производила половину мирового железа в 1854 году. США скоро станут «источником» 70% кода в мировом масштабе, обеспечив размещение у себя большинства мировых вычислений.

Валовые показатели информационной экономики резко пойдут вверх, но это не приведет к увеличению персонала. И хотя сейчас на ИИ-экономику приходится небольшая доля реальной экономики, но если взять за пример производство хлопка в Британии, то можно предположить, что доля ИИ-экономики значительно увеличится, и совершенно точно, что капиталисты не пропустят такие возможности.