ИИ-ажиотаж как инвестиционный пузырь: взгляд белорусского философа

Белорусский философ и аспирант БГУ Антон Радченко считает нынешний ИИ-бум глобальным инвестиционным проектом, который до сих пор находится в фазе вложений без чёткого понимания, как они окупятся. По его оценке, технологические корпорации фактически живут в долг и продают свои услуги ниже себестоимости — и эта модель не может быть устойчивой.

Идеология разработчиков: не гуманизм, а постгуманизм

Принято считать, что компании-разработчики ИИ движимы исключительно погоней за прибылью и игнорируют любые гуманитарные соображения. Радченко с этим не согласен: идеология у индустрии есть, просто она принципиально отличается от классической гуманитарной традиции.

Центральным понятием этой идеологии служит концепция post-human — представление о том, что технологии позволят преодолеть ограниченность человеческой природы. Показательный пример — «Манифест Палантира» Питера Тиля и Алекса Карпа, людей, непосредственно вовлечённых в ИИ-индустрию. В том же духе регулярно высказываются Илон Маск и Сэм Альтман.

Прямым оппонентом этих взглядов выступил папа римский: в конце мая он обнародовал энциклику Magnifica Humanitas, где назвал стремление улучшить человеческую природу претензией на роль Бога. По мнению Радченко, перед нами разворачивается столкновение двух парадигм, которое будет определять вектор цивилизационного развития на десятилетия вперёд.

Почему ИИ-бум может закончиться как кризис доткомов

Отправной точкой нынешней волны ИИ-ажиотажа стал публичный релиз ChatGPT в 2022 году. После него разработчики убедили инвесторов, что автоматизация интеллектуального труда обеспечит взрывной рост эффективности практически во всех отраслях. Совокупные вложения в индустрию уже измеряются сотнями миллиардов долларов.

Однако Радченко указывает на несколько структурных проблем, которые маркетинговый шум тщательно скрывает. Первая — энергоэффективность. Все предыдущие технологические переходы либо открывали новые источники энергии (двигатель внутреннего сгорания, ядерная реакция), либо существенно снижали существующие энергозатраты (прядильный станок, конвейер). Современные LLM требуют чрезвычайно дорогого и энергоёмкого оборудования, и пока неясно, как они обеспечат аналогичный эффект.

Вторая проблема — качество результата. Нейросети действительно работают быстро, но утверждения об их надёжности и качестве пока не подтверждены практикой. Проблема «галлюцинирования» — когда модель уверенно выдаёт ложную информацию — так и не решена. По мнению философа, на нынешней архитектуре LLM она принципиально неустранима.

Исключение составляет генерация программного кода: здесь успехи нейросетей очевидны и не вызывают серьёзных сомнений. Для белорусских IT-компаний, особенно резидентов ПВТ, это наиболее релевантный кейс — именно в разработке ПО ИИ-инструменты уже меняют реальные рабочие процессы.

Аналогия с пузырём доткомов начала 2000-х выглядит убедительно: тогда инвесторы также были готовы финансировать любой проект с приставкой «онлайн», а когда пузырь лопнул, под обломками оказались в том числе жизнеспособные компании. Телекоммуникационные технологии той эпохи всё равно прочно вошли в жизнь — но путь к этому прошёл через болезненный кризис.

Радченко видит два разнонаправленных фактора, которые определят исход. С одной стороны, ИИ превращается в политический инструмент: государства вряд ли позволят индустрии рухнуть без поддержки. С другой — общественные ожидания настолько раздуты, что разочарование рискует оказаться катастрофическим и уничтожить вместе с пузырём то реально ценное, что в технологии есть.

Кто отвечает, когда ИИ ошибается

Вопрос ответственности за действия нейросетей — один из самых запутанных в современной правовой и этической повестке. Радченко предлагает разбирать его через две базовые моральные интуиции, зафиксированные в большинстве правовых систем.

Первая: субъектом морали может быть только тот, кто действует свободно. Если человек действует под принуждением, ответственность несёт тот, кто принуждал. Вторая: значительная часть писаной и неписаной морали выстраивается вокруг минимизации страданий, которые люди причиняют друг другу.

Если принять, что ИИ не способен страдать и не имеет собственных намерений, то источником любого преступления или злоупотребления остаётся человек. Но практика уже опережает теорию: случаи, когда суд выносил приговор, опираясь на рекомендацию алгоритма, а потом выяснялось, что рекомендация была ошибочной, — реальность, а не гипотетический сценарий. Распределить ответственность между разработчиком модели, оператором системы и конечным пользователем в таких ситуациях крайне сложно.

Для белорусского контекста этот вопрос не абстрактен. Национальный банк РБ и ряд коммерческих банков уже используют алгоритмические системы для оценки кредитных рисков и скоринга. По мере того как ИИ-инструменты проникают в финансовый сектор и госуправление, вопрос о том, кто несёт юридическую ответственность за автоматизированное решение, становится практически значимым.

Что это означает для тех, кто работает с ИИ сегодня

Вывод Радченко не сводится к технофобии. Генеративный ИИ — реально полезная технология, которая уже сейчас меняет то, как люди ищут и обрабатывают информацию. Обращение к чат-боту за советом или справкой становится частью повседневных рабочих практик.

Проблема в другом: индустрия намеренно завышает ожидания, чтобы удерживать поток инвестиций. Когда реальность неизбежно окажется скромнее обещаний, реакция рынка может быть резкой. Для IT-специалистов и предпринимателей, которые сейчас принимают решения об интеграции ИИ-инструментов в бизнес-процессы, это означает одно: стоит отделять маркетинговый нарратив от измеримых результатов конкретного внедрения — и считать реальную стоимость, а не ориентироваться на обещания вендоров.