Искусственный интеллект за последние три года повысил производительность компаний на 14–26%, но одновременно сократил занятость среди молодых разработчиков в возрасте 22–25 лет почти на 20%. К таким выводам пришли исследователи Стэнфордского университета в докладе о влиянии ИИ на людей.
В исследовании также говорится, что генеративный ИИ стал самой быстро распространяющейся технологией в истории. За три года им начали пользоваться 53% населения, тогда как персональным компьютерам и интернету для достижения сопоставимого уровня распространения потребовалось от семи до 15 лет.
В корпоративной среде ИИ внедрен среди 88% работников. Наиболее активно технологию используют студенты: по данным исследования, к ней прибегают четыре из пяти учащихся университетов.
Рост возможностей и проблемы адаптации
Авторы доклада отмечают, что развитие ИИ идет быстрее, чем общество успевает к нему адаптироваться. Современные системы уже показывают результаты на уровне человека и выше во многих областях, включая научные задачи уровня PhD, сложную математику и программирование.
В тесте SWE-bench Verified, который оценивает способность ИИ решать реальные задачи по программированию, показатели моделей за год выросли с 60% почти до 100% от уровня человека. При этом результаты остаются неоднородными в зависимости от типа задачи. Так, модель Gemini Deep Think показала уровень, сопоставимый со знаниями обладателя золотой медали международной математической олимпиады, но в 50,1% случаев не смогла правильно определить время по стрелочным часам.
Автономные ИИ-агенты, способные выполнять задачи без участия человека, также заметно улучшили результаты: доля успешно выполненных задач выросла с 12% до примерно 66%. Однако такие системы по-прежнему ошибаются почти в каждом третьем случае.
Риски, концентрация рынка и экономика
По мере распространения ИИ растет и число связанных с ним инцидентов — ошибок, сбоев и случаев неправильного использования. За год их количество увеличилось до 362 против 233 годом ранее.
Исследователи также указывают на высокую концентрацию отрасли: более 90% передовых языковых моделей создаются частными компаниями, включая OpenAI, Anthropic и Google. При этом такие компании чаще скрывают ключевые данные, в том числе об объемах данных и вычислительных ресурсах.
Экономический эффект от внедрения генеративного ИИ уже оценивается в сотни миллиардов долларов. Только в США его вклад составляет около 172 млрд долларов в год. Одновременно рост производительности в разработке программного обеспечения и службах поддержки сопровождается изменениями на рынке труда, включая снижение занятости среди молодых специалистов.
Экология и глобальная конкуренция
Развитие ИИ требует значительных ресурсов. Обучение современных моделей может приводить к выбросам до 72 816 тонн углекислого газа. Мощность дата-центров, используемых для ИИ, достигла 29,6 гигаватта, что сопоставимо с максимальным энергопотреблением целого региона, например штата Нью-Йорк.
Растет и потребление воды: один крупный ИИ-проект может использовать объемы, эквивалентные потребностям до 12 миллионов человек в год.
В глобальной гонке ИИ лидируют США и Китай. США сохраняют преимущество в разработке наиболее продвинутых моделей и объемах инвестиций, тогда как Китай опережает по числу исследований, патентов и внедрению технологий в промышленности. По состоянию на март 2026 года разрыв между ведущими моделями двух стран сократился до 2,7%.
По данным доклада, в США работает более 5400 дата-центров, однако отрасль остается уязвимой, поскольку многие языковые модели зависят от одного крупного производителя ИИ-чипов.
Оценки экспертов и общества
Отношение к искусственному интеллекту остается неоднозначным. Среди экспертов 73% ожидают, что технология окажет положительное влияние на работу. Среди обычных пользователей такого мнения придерживаются только 23%.
Исследователи подчеркивают, что мир вступает в новую эру ИИ, в которой важно не только развивать технологию, но и научиться ею управлять.
Источник: www.inform.kz
