Этот новый мировой порядок ИИ встряхнет американцев, привыкших к почти тотальному доминированию в сфере технологий. Ибо, как многие из нас помнят, именно американские технологические компании продвигали свою продукцию и свои ценности во всех уголках мира. В результате и компании, и граждане, и политики забыли, каково это – быть «принимающей стороной» в таких процессах, которые весьма похожи на технологическую колонизацию. Китай не стремится к какой бы то ни было колонизации, но вызванные ИИ сдвиги политического и экономического порядка приведут к серьезным изменениям в странах, переживающих цифровую глобализацию.

Значение этой игры между двумя сверхдержавами мира, как бы оно ни было велико, меркнет по сравнению с такими последствиями развития ИИ, как безработица и рост неравенства – как внутри стран, так и между ними. Океан глубокого обучения, омывая глобальную экономику, способен стереть с лица земли миллиарды рабочих мест на всех уровнях экономики: бухгалтеры, работники сборочных линий, операторы складов, учетчики складских запасов, контролеры качества, грузоперевозчики, средний юридический персонал и даже рентгенологи – это лишь несколько примеров.

Человеческая цивилизация и в прошлом переживала аналогичные технологические потрясения экономики: так сотни миллионов фермеров в XIX и XX веках превращались в фабричных рабочих. Но ни одно из этих изменений не происходило так быстро, как изменения, вызванные ИИ. Исходя из современных тенденций в области развития и внедрения технологий, я предполагаю, что в течение 15 лет искусственный интеллект, технически, сможет заменить около 40–50 % работников в США. Фактически люди начнут массово терять рабочие места, возможно, на десять лет позже, но я считаю, что дестабилизация рынков труда будет очень значительной и произойдет в ближайшее время.

В тандеме с безработицей будет астрономически расти богатство в руках новых магнатов ИИ. Uber уже является одним из самых дорогих стартапов в мире, даже притом, что около 75 % денег с каждой поездки получает водитель. Можно только представить себе, как возрастет стоимость Uber, если в течение нескольких лет компания заменит каждого водителя-человека на самоуправляемый автомобиль с элементами ИИ. А если бы банки могли заменить всех своих сотрудников, занятых в ипотечном кредитовании, алгоритмами, выдающими кредиты более разумно, по более низким ставкам и без вмешательства человека? Подобные преобразования уже вскоре произойдут и в области грузоперевозок, страхования, производства и розничной торговли.

Дальнейшая концентрация прибыли неизбежна, поскольку экономика, основанная на ИИ, будет естественным образом стремиться к модели «победитель получает все». Сочетание глубокого обучения с доступностью данных способствует формированию замкнутого круга: лучшие продукты и компании будут укреплять свои позиции. Чем больше данных – тем лучше продукты, которые, в свою очередь, привлекают больше потребителей, которые производят еще больше данных, которые позволяют еще больше улучшить продукт. Компания, обладающая данными и финансовыми средствами, также может привлекать самых талантливых специалистов по ИИ, что будет еще сильнее увеличивать разрыв между лидерами отрасли и отстающими.

В прошлом преобладание физических товаров и географические ограничения помогали контролировать доходы внутри потребительских монополий. (Антимонопольное законодательство США влияло на это гораздо меньше.) Но в будущем цифровые товары и услуги продолжат захватывать все большую долю рынков, и использование самоуправляемых грузовиков и дронов резко сократит стоимость доставки физических товаров. Вместо распределения отраслевых прибылей по разным компаниям и регионам мы начнем видеть все большую и большую концентрацию этих астрономических сумм в руках немногих, в то время как очереди безработных станут еще длиннее.

Неравенство шагнет за пределы национальных границ. Китай и Соединенные Штаты далеко обогнали все другие страны в области искусственного интеллекта, открыв дорогу для пришествия биполярного миропорядка нового типа. Еще несколько стран – Великобритания, Франция и Канада – имеют сильные научно-исследовательские лаборатории и талантливых специалистов по ИИ, но им не хватает экосистемы венчурного финансирования и больших баз пользователей, чтобы генерировать данные в объемах, достаточных для этапа реализации. По мере того как компании ИИ в Соединенных Штатах и Китае накапливают все больше данных и талантов, они приближаются к точке, после которой превзойти их станет невозможно. Китай и США в настоящее время растят гигантов ИИ, которые будут доминировать на мировых рынках и зарабатывать на потребителях по всему миру.

В то же время автоматизация производства с элементами ИИ на заводах подорвет значение одного из главных экономических преимуществ развивающихся стран – дешевой рабочей силы. Заводы, управляемые роботами, скорее всего, передвинутся ближе к заказчикам, действующим на больших рынках. И это уничтожит ту лестницу, по которой развивающиеся страны – и Китай, и другие «азиатские тигры», Южная Корея и Сингапур, – в свое время взобрались вверх, к процветающей высокотехнологичной экономике. Пропасть между имущими и неимущими будет расти, а что с этим делать, до сих пор неизвестно.