Знову лютий 2020 року. У русі перебуває експоненційний процес, який неминуче потрясе світ до основи, докорінно змінивши нашу економіку, політику та соціальне життя. Проте більшість людей продовжують займатися своїми справами, залишаючись такими ж неуважними, як динозаври в тіні астероїда, що наближається.
Принаймні, так вважають багато хто в індустрії штучного інтелекту та навколо неї. Однак у цій розповіді невидима сила, яка ось-ось змінить наш світ, — це не вірус, що пронесеться крізь населення, а потім згасне. Натомість це інформаційна технологія, яка незворотно трансформує (якщо не знищить) офісну працю, прискорить науковий прогрес, дестабілізує політичні системи та, можливо, призведе до загибелі всіх нас. Звісно, такі апокаліптичні розмови завжди були присутні в дискусіях про штучний інтелект, але останніми тижнями вони стали значно гучнішими.
Цього тижня Метт Шумер, генеральний директор HyperWrite, компанії, що займається підвищенням продуктивності за допомогою штучного інтелекту, опублікував вірусне есе, стверджуючи, що ми стоїмо на порозі “чогось набагато, набагато більшого, ніж COVID”.
Протягом минулого року, як писав Шумер, технічні працівники спостерігали, як ШІ перетворився з “корисного інструменту” на той, що “виконує мою роботу краще, ніж я”, і “це досвід, який ось-ось матимуть усі інші”. Тим часом SemiAnalysis, відоме торгове видання чипової індустрії, минулого четверга заявило, що прогрес у сфері штучного інтелекту досяг “переломного моменту”.
На саміті з питань ШІ компанії Cisco Systems того ж тижня генеральний директор OpenAI Сем Альтман заявив: “Це перший раз, коли я відчув ще один момент ChatGPT – чіткий погляд у майбутнє інтелектуальної праці”. Незадовго до цих зауважень суперник Альтмана, генеральний директор Anthropic Даріо Амодей, написав, що останні прориви чітко показали: ми знаходимося лише за “кілька років” від моменту, коли “ШІ буде кращим за людей практично в усьому”.
У лаконічному підсумку нового світогляду технологічно обізнаних людей письменник-ефективний альтруїст Енді Меслі написав у X: “Я знаю, що всі кажуть, що це дуже схоже на лютий 2020 року, але це дійсно дуже схоже на лютий 2020 року”. Важливо відзначити, що не лише технологічні експерти та керівники вважають, що щось змінилося. Протягом останніх тижнів акції програмних компаній різко впали, оскільки трейдери вирішили, що штучний інтелект незабаром зробить багато з них застарілими.
Основними висновками з цієї ситуації є те, що агенти штучного інтелекту, такі як Claude Code, здатні автономно виконувати складні проєкти, не обмежуючись відповідями на запитання, що робить їх потенційними замінниками для кваліфікованих працівників. Інвестори нині розглядають агентивний ШІ як екзистенційну загрозу для багатьох провідних програмних та консалтингових компаній. Крім того, якщо можливості штучного інтелекту продовжать покращуватися експоненціальними темпами, до 2027 року ситуація може стати надзвичайно незвичною.
Ще нещодавно загальноприйнята думка щодо короткострокових наслідків штучного інтелекту була кардинально іншою. Значну частину минулого року галузеві аналітики та журналісти попереджали, що штучний інтелект став бульбашкою, готовою до розриву.
Зрештою, капітальні витрати великих лабораторій значно випереджали їхні доходи; сам лише OpenAI планував інвестувати 1,4 трильйона доларів в інфраструктуру протягом наступних восьми років, тоді як його річний періодичний дохід становив лише 20 мільярдів доларів.
Ці гігантські інвестиції окупилися б лише за умови різкого зростання попиту на послуги штучного інтелекту, а комерційний потенціал технології виглядав невизначеним. Навіть коли венчурні капіталісти захоплено говорили про трансформаційні можливості ШІ, офіційні економічні дані демонстрували, що його вплив на продуктивність і зайнятість був у кращому випадку незначним.
То що ж змінилося? Чому так багато інвесторів, підприємців та аналітиків, включаючи тих, хто лише кілька місяців тому підтримував тезу про “бульбашку ШІ”, тепер вірять, що штучний інтелект виправдовує свій ажіотаж? Відповідь полягає у трьох словах: “агентивна” революція.
Агенти штучного інтелекту: коротке пояснення
Донедавна загальнодоступні системи штучного інтелекту були принципово пасивними: користувач вводив запитання до ChatGPT, а робот відповідав, очікуючи на наступну інструкцію. Цей досвід нагадував листування з нескінченно великою та підлесливою енциклопедією, здатною впорядкувати презентацію, виправити код, діагностувати висип або підтвердити віру в те, що зловісна змова встановила камеру в принтер вашої матері.
Ці чат-боти мали реальну економічну корисність, проте володіли суворими обмеженнями. Gemini міг створити чернетку електронного листа, але не міг його відправити; Claude міг генерувати код, але не виконувати його, не бачити, що зламалося, не переглядати програму та не робити ще одну спробу. Іншими словами, чат-боти могли автоматизувати завдання, але не складні, трудомісткі проєкти, для завершення яких їм потрібна була людина, щоб, образно кажучи, тримати їх за руку та давати інструкції на кожному етапі процесу.
Потім, минулого року, на ринок вийшли комерційно життєздатні агенти штучного інтелекту. Ці нові системи є більш автономними та динамічними, ніж їхні попередники. Замість того, щоб відповідати на одне дискретне запитання, а потім очікувати подальших розпоряджень, Claude Code або OpenAI’s Codex отримує широку мету – наприклад, “виявити та виправити помилку, що призводить до збою нашого додатка”, “моніторити нормативні документи та виділяти все, що стосується нашого бізнесу” або “створити 3D-літальну гру” – а потім самостійно розробляє план її досягнення.
Інакше кажучи, ці ШІ функціонують менше як вдосконалені пошукові системи, а більше як молодші співробітники. Вони можуть самостійно вирішувати, які кроки робити далі, використовувати інструменти (такі як редактори коду, електронні таблиці або корпоративні бази даних), перевіряти, чи спрацював їхній план, спробувати інший підхід, якщо він не вдався, і продовжувати ітерації, доки завдання не буде виконано.
Чому агентивний ШІ змінює правила гри
Це те, що великі лабораторії давно обіцяли, але не могли реалізувати: машини, які не лише доповнюють висококваліфікованих працівників, а й — принаймні в деяких випадках — значно перевершують їх. Протягом 2025 року агенти штучного інтелекту лише покращували свої можливості. До кінця року обізнаність про потужність цих інструментів поширилася: інфлюенсери без інженерних навичок усвідомили, що можуть “кодувати” цілі вебсайти, додатки та ігри.
Цього місяця CNBC надала особливо яскравий приклад трансформаційного потенціалу нових систем. Два журналісти видання, кожен без досвіду кодування, взялися створити конкурента для Monday.com, платформи управління проєктами, яка на той час оцінювалася в 5 мільярдів доларів. Вони наказали Claude Code дослідити Monday, ідентифікувати її основні функції та відтворити їх. Протягом години вони створили функціональну заміну програмного забезпечення цієї фірми. Відтоді, як минулого тижня була опублікована історія CNBC, ціна акцій Monday.com впала приблизно на 20 відсотків.
Отже, це одна з причин, чому багато технологів і коментаторів прогнозують масштабні, короткострокові руйнування, викликані штучним інтелектом: навіть якщо прогрес ШІ зупиниться сьогодні, впровадження існуючих систем різко знецінить багато підприємств та офісних працівників.
Як зазначив SemiAnalysis щодо останнього: один розробник з Claude Code тепер може зробити те, на що команді раніше потрібен був місяць. Вартість Claude Pro або ChatGPT становить 20 доларів на місяць, тоді як підписка Max – 200 доларів відповідно. Середньостатистичний американський працівник інтелектуальної праці коштує приблизно 350-500 доларів на день з урахуванням усіх витрат.
Агент, який обробляє навіть частину їхнього щоденного робочого процесу за приблизно 6-7 доларів, забезпечує рентабельність інвестицій у 10-30 разів, не враховуючи покращення інтелектуальних можливостей. Більше того, як нещодавно виявила Monday.com, ризику витіснення піддаються не лише працівники економіки знань.
Спочатку інвестори здебільшого припускали, що агенти штучного інтелекту принесуть користь діючим програмним компаніям та консалтинговим фірмам, підвищуючи їхню продуктивність: вони зможуть запускати більше додатків та аудитів з меншою кількістю працівників.
Однак останніми тижнями багато трейдерів усвідомили, що агентивний ШІ може так само легко зробити такі компанії неактуальними: навіщо платити Gartner за дослідницький звіт або Asana за програмне забезпечення для управління роботою, якщо Claude Code може надати обидва за частку вартості? Таке міркування призвело до розпродажу акцій програмного забезпечення та консалтингових послуг, причому Gartner та Asana втратили понад третину своєї вартості за останній місяць.
Водночас агенти ШІ розвіяли побоювання Волл-стріт щодо бульбашки штучного інтелекту: ідея про те, що попит на Claude, ChatGPT та Gemini, а також на центри обробки даних, які їх підтримують, стрімко зростатиме, здається менш надуманою, ніж шість місяців тому.
Коли автоматизація автоматизує себе: на порозі непередбачуваних змін
Проте основним рушієм міленіарної риторики Кремнієвої долини є не існуючі можливості агентивного штучного інтелекту, а його перспективні майбутні здібності. Жодні компанії не впроваджують агентів ШІ так активно, як самі провідні лабораторії. Інженери Anthropic та OpenAI заявили, що майже 100 відсотків їхнього коду тепер генерується штучним інтелектом.
Для деяких це свідчить про те, що прогрес ШІ буде відбуватися не стійким поступом, а скоріше ланцюговою реакцією: оскільки агенти ШІ створюють своїх власних наступників, кожне наступне досягнення прискорюватиме наступне, запускаючи самопідсилюючий цикл зворотного зв’язку, де інновації накопичуються.
За деякими показниками, можливості ШІ вже зростають експоненціально. METR, некомерційна дослідницька організація зі штучного інтелекту, оцінює продуктивність ШІ, вимірюючи довжину завдань кодування, які моделі можуть виконати з 50-відсотковим успіхом. Вона виявила, що ця довжина подвоюється кожні 7 місяців. Людський розум насилу усвідомлює наслідки експоненційних змін.
На початку березня 2020 року кількість випадків COVID у США подвоювалася кожні два-три дні. Проте абсолютна кількість випадків залишалася мізерною на початку місяця; 1 березня по всій країні було лише близько 60 підтверджених випадків. Багато американців тому були заскочені зненацька, коли до 1 квітня понад 200 000 їхніх співвітчизників захворіли на вірус.
Ті, хто оптимістично налаштований щодо прогресу ШІ, вважають, що американці знову не звертають уваги на швидкість та масштаб того, що має настати. Згідно з цим поглядом, якими б вражаючими не були поточні можливості агентів ШІ, вони збліднуть у порівнянні з тими, що будуть доступні кожному, хто має доступ до Інтернету, вже цього грудня. Як і у випадку з пандемією, повні наслідки миттєвої промислової революції неминуче будуть як величезними, так і непередбачуваними.
Робоапокаліпсис (або утопія) не обов’язково є неминучим
Немає сумнівів у тому, що агентивний штучний інтелект змінить економіку офісної праці. Однак, чи привів він нас на поріг нового дивного світу, є менш певним. Існує багато причин вважати, що короткострокові наслідки ШІ будуть меншими та повільнішими, ніж зараз вважають оптимісти (і катастрофісти) Кремнієвої долини.
По-перше, штучний інтелект все ще робить помилки. І ця схильність до помилок, безперечно, обмежує його потенціал для заміни людських працівників тут і зараз. Автономний агент може виконати правильну торгову операцію, надіслати бажаний електронний лист та замінити помилковий рядок коду дев’ять разів із десяти.
Однак, якщо в інший раз він поставить весь капітал вашої фірми на Dogecoin, образить вашого головного клієнта та введе в додаток уразливість безпеки, то, ймовірно, ви збережете значний людський контроль над вашими найважливішими проєктами. По-друге, інституційна інерція, як правило, уповільнює впровадження нових технологій. Хоча генератори стали поширеними наприкінці 19 століття, фабрикам знадобилися десятиліття, щоб реорганізуватися навколо електричної енергії.
Аналогічно, хоча технологічні фірми можуть мати мало проблем з інтеграцією агентивного ШІ у свої робочі процеси, традиційним корпораціям може знадобитися більше часу для адаптації. А в деяких ключових секторах, таких як охорона здоров’я та право, регулювання може додатково обмежувати розгортання ШІ.
Найважливіше, неясно, чи продовжать можливості штучного інтелекту зростати експоненціально. Багато попередніх технологій деякий час демонстрували кумулятивну віддачу, лише щоб потім вийти на плато. Тим не менш, аргументи оптимістів стали сильнішими. Сучасні системи ШІ вже достатньо потужні, щоб трансформувати багато галузей. А завтрашні, безсумнівно, будуть ще більш спроможними. Якщо святкування сингулярності є передчасними, то підготовка до чогось подібного вже давно назріла.
За матеріалами: VOX
