Конкурентные преимущества и риски узкой специализации

Нюанс в том, что даже при нынешнем далеко не совершенном развитии нейросетей разрабы уже слабо понимают как это всё работает «под капотом». Так что условный оператор никогда не сможет полностью контролировать нейросеть. Вот например я уже кучу материалов видел на тему, как разрабы пытались что-то блокировать (те же ответы на остро-политические вопросы), а пользователи легко это всё обходили.

А ещё есть моё личное наблюдение, что пока что «женщину вынули, автомат засунули» можно видеть почему-то именно в тех областях, где важно сохранить именно человека — например всякие техподдержки

Спасибо за подробный комментарий! Я вроде не писал про полную повсеместную замену человека, но вашему примеру с Васей можно привести контрпример: Маск почему-то инвестирует в создание робоВаси — Tesla bot (Optimus).

В этом посте я хотел сказать, что в специализации с развитием прогнозирования можно перейти от реактивной диверсификации (если припрёт) к проактивной (скоро припрёт, давайте заранее). Например, Рокфеллер, будучи нефтяным королём, вовремя не перепрофилировался с производства керосина на бензин, а современные нейросети смогли бы заметить растущий спрос на него до того, как это стало очевидным. Прогнозирование многомерных временных рядов даже смотрело бы глубже, не только на бензиновый спрос, но и спрос на появившиеся автомобили. Машинное обучение очень хорошо справляется с выявлением скрытых корреляций и обобщением зависимостей.

В прошлом плановая экономика страдала от недостатка вычислительных мощностей. Но сегодня, когда нейросети способны обрабатывать миллиарды транзакций, поведенческих паттернов и логистических цепочек в динамике, мы стоим на пороге НЕ возврата к советскому Госплану, а появления кибернетического мета-координирующего слоя, способного заменять рыночные сигналы на более точные и мягкие формы регулирования.

В майнинге криптовалют, например, сейчас заняты огромные вычислительные мощности, которые по сути тратятся на «бесполезное» вычисление хэшей. Представьте подобный майнинг, где нахождение очередного блока условного биткоина связано с решением задач оптимизации, прогнозирования и планирования.

Ваш комментарий также вызвал желание порассуждать, как цифровизация и повышение уровня автоматизации влияет на классы и страты наёмных работников и нанимателей.

Во-первых, автоматизация размывает границы между производителем и потребителем. Платформенные решения делают возможной занятость без принадлежности к классу наемных работников в привычном смысле — фрилансеры, водители агрегаторов, авторы цифрового контента становятся микро-предпринимателями, но без доступа к капиталу. Возникает новая прекаризация — форма зависимости без прямой эксплуатации, но с тотальным алгоритмическим контролем.

Во-вторых, производственные цепочки укрупняются и централизуются, но при этом логистика и кастомизация становятся гиперлокальными благодаря on-demand производству. Это приводит к возникновению новой страты — технических медиаторов, т.е. тех, кто настраивает цепочки, связывает потребности и мощности. Они заменяют классических инженеров или финансистов и формируют инфраструктурный слой будущей экономики.

В-третьих, цифровой ИИ-плановик — это не «большой брат», а распределённый агент, встроенный в каждую ячейку производства и потребления: от кофемашины до системы управления городом. Такие системы уже сегодня меняют расстановку сил: доступ к данным становится важнее, чем владение заводом. Класс капиталистов может трансформироваться в класс операторов алгоритмов, а класс рабочих — в класс пользователей и управляемых систем.

В-четвёртых, в условиях сверхавтоматизированных цепочек растёт важность эмоционального, смыслового, гуманитарного труда: воспитание, культура, уход, терапия. Это может радикально изменить иерархию социальной ценности профессий.