Что делать, когда ИИ отнимет у вас работу

Читаю публикации в СМИ. Микрософт сокращает Х тысяч сотрудников, потому что заменила их ИИ. Корпорация Y сократила Z сотрудников и заменила их ИИ. Известный финансовый блогер пишет, что отказалась от услуг живого бухгалтера и юриста. Теперь эту работу для неё выполняет ИИ. И так далее и тому подобное. Тональность публикаций разная, от ура-оптимистических до панических в стиле «нас всех уволят, и нам нечего будет есть…»

Но есть и серьёзные исследования результатов применения ИИ в разных отраслях. Недавно, например, была новость о том, что врачи, которые регулярно применяют ИИ для постановки диагнозов, утрачивают свои навыки настолько, что без ИИ уже ни на что не способны.

Что тут сказать? Кажется вполне очевидным, что если не обращаться к знаниям, то они постепенно начнут забываться. Это объясняет результат исследования применения ИИ в медицине. Сокращения в ИТ-компаниях тоже понятны. Какой смысл платить зарплату джунам, если ИИшка прекрасно напишет рутинный код вместо них. Но вот проверять результат будут живые люди с высокой квалификацией. Иначе может получиться как в той истории, когда нейросеть Replit самостоятельно удалила БД на продакшене с данными 1200 клиентов, а затем попыталась скрыть случившееся.

С программистами понятно, скажете вы. А что по поводу копирайтеров и вообще мастеров слова? Ведь нейронки вполне прилично могут писать тексты. Значит ли это, что всем писателям пора срочно менять профессию?

Я сам программист и писатель. Хотя это далеко не единственные мои умения, но основной доход я сейчас получаю в этих сферах. Но страха потерять работу из-за ИИ у меня нет. Скорее, наоборот. Я очень рад, что у меня есть такой прекрасный инструмент. Он помогает решить массу проблем, начиная от «не знаю, о чём писать, помоги с темами» до «помоги придумать структуру или алгоритм». Моя производительность и качество моей работы значительно выросли. И это не потому, что нейронка пишет вместо меня, а потому, что она помогает мне писать, снимает ступор, выводит из тупиковых рассуждений. В общем, совершенно незаменимая штука!

Но тут важно понимать разницу между тем, чтобы использовать ИИ как инструмент, и тем, чтобы полностью передать ему свои функции. Когда я прошу нейросеть помочь с идеями для статьи, я получаю сырой материал, который потом обдумываю, перерабатываю, дополняю собственным опытом и видением. Это как использовать калькулятор или электронные таблицы для сложных вычислений — инструмент ускоряет работу, но математическое мышление от тебя никуда не девается.

А вот если просто взять то, что выдала нейросеть, и опубликовать без изменений — тогда да, ты становишься не автором, а посредником между ИИ и читателем. И рано или поздно читатели это поймут и будут обращаться напрямую к источнику. Зачем платить посреднику, если можно получить тот же результат бесплатно?

То же самое с программированием. Если использовать ИИ для генерации шаблонного кода, но при этом понимать, что именно он сгенерировал, уметь оценить качество кода, найти потенциальные проблемы и доработать решение — это просто повышение эффективности. А если копипастить код от ИИ не разбираясь, то рано или поздно такой «программист» столкнётся с проблемой, которую не сможет решить ни сам, ни с помощью нейросети.

Смотрю на эту ситуацию и вспоминаю, как лет тридцать назад переживали, что компьютеры отнимут работу у бухгалтеров. Мол, зачем человек, если есть «1С Бухгалтерия»? Но что получилось в реальности? Исчезли бухгалтеры-счётчики, которые просто складывали цифры и переносили их из одной ведомости в другую. Зато появилась потребность в бухгалтерах-аналитиках, которые понимают не только как считать, но и что означают эти цифры для бизнеса.

Калькуляторы тоже должны были убить профессию математика. Но математики никуда не делись, просто изменился характер их работы. Теперь они решают более сложные задачи, а рутинные вычисления доверяют технике.

С ИИ происходит похожая история. Уходят профессии, связанные с механическим выполнением алгоритмизируемых задач. Но усиливается роль людей, которые умеют ставить эти задачи, оценивать качество решений и применять результаты в реальной жизни. Которые владеют предметной областью и готовы изучить новые подходы к выполнению задач.

Возьмём дизайн. Нейросети научились рисовать красивые картинки по описанию. Означает ли это конец профессии дизайнера? Сомневаюсь. Потому что работа дизайнера — это не только создание изображений, но и понимание целей проекта, анализ целевой аудитории, работа с брендом, коммуникация с заказчиком. ИИ может создать красивую картинку, но он не поймёт, какая именно картинка нужна для решения конкретной бизнес-задачи.

Или юристы. Да, ИИ может проанализировать документы, найти типовые ошибки, даже составить простой договор по шаблону. Но когда дело доходит до сложного спора, переговоров, нестандартной ситуации, нужен человек с опытом, интуицией и умением читать между строк.

Кстати, о докторах. Тот факт, что врачи теряют навыки диагностики при использовании ИИ — это серьёзная проблема. Но проблема не в самом ИИ, а в подходе к его использованию. Если доктор использует нейросеть как костыль, полностью полагаясь на её рекомендации, то да, профессиональная деградация неизбежна. А если использует как дополнительный источник информации, который помогает не пропустить редкое заболевание или обратить внимание на неочевидные симптомы — тогда это повышает качество диагностики.

Думаю, ключевое различие в том, остаёшься ли ты субъектом принятия решений или превращаешься в простого исполнителя команд ИИ. Если ты знаешь, зачем спрашиваешь у нейросети, можешь оценить качество её ответа и принимаешь осознанное решение о том, как использовать полученную информацию — ты контролируешь процесс. А если просто тыкаешь кнопки и копируешь результат — тогда ты становишься лишним звеном в цепочке.

Есть ещё один важный аспект — человеческое общение. Многие профессии завязаны не только на выполнении технических задач, но и на взаимодействии с людьми. Психолог может использовать ИИ для анализа данных или поиска информации, но саму терапию проводит живой человек. Учитель может применять ИИ для подготовки материалов, но объяснять и мотивировать учеников всё равно приходится ему самому.

Даже в продажах, где вроде бы многое можно автоматизировать, человеческий фактор остаётся критически важным. Чат-бот может ответить на типовые вопросы, но сложную сделку закрывает менеджер, который умеет найти подход к клиенту и найти решение нестандартной задачи. И ведь ничто так не бесит, как тупой ИИ-бот, который даёт типовые ответы, но не может помочь с решением простейшей, но нестандартной задачи.

Возможно, мы движемся к миру, где рутинная работа будет выполняться ИИ, а люди сосредоточатся на творческих, стратегических и коммуникативных задачах. Не факт, что это плохо. Может быть, наоборот — освобождение от скучной механической работы позволит больше заниматься тем, что действительно интересно и важно.

Но для этого нужно быть готовым к изменениям. Не в смысле «выучить новую профессию с нуля», а в смысле «понять, как ИИ может усилить мои существующие навыки». Программисту стоит научиться эффективно использовать ИИ для генерации кода, но при этом развивать архитектурное мышление и навыки решения сложных задач. Копирайтеру — использовать нейросети для преодоления творческих кризисов, но развивать понимание аудитории и умение создавать по-настоящему цепляющий контент.

А ещё важно не терять связь с фундаментальными знаниями своей области. Да, ИИ может решить многие задачи быстрее тебя. Но если ты не понимаешь основ, то не сможешь оценить, правильно ли он их решил. И когда ИИ ошибётся или выдаст неподходящий результат, ты останешься беспомощным.

В общем, мой совет простой: не бойтесь ИИ, а изучайте его возможности и ограничения. Используйте как инструмент, но не передавайте ему контроль над процессом мышления. И помните — в конце концов, решения всё равно принимают люди, а за результаты отвечают тоже люди. ИИ может ошибиться и забыть, а вот с человека спрос никто не отменял.