Сценарии будущего нашей экономики

Команда Anthropic по экономике создала модель, чтобы исследовать возможное влияние ИИ на рабочие места, рост экономики и безработицу в США в ближайшие годы. Она основана на техническом докладе «Экономические сценарии для трансформирующего ИИ» (Economic Scenarios for Transformative AI; Коринек и соавторы, 2026) и позволяет изучить возможное будущее экономики по мере того, как ИИ становится способнее.

В сценариях от привычного хода событий до роста экономики примерно вдвое быстрее обычного безработица остаётся в историческом диапазоне. Зарплаты при этом могут не меняться или расти — в зависимости от отрасли. Если же экономика будет расти быстрее, чем когда-либо прежде, зарплаты и перспективы трудоустройства специалистов умственного труда могут ухудшиться. В таких сценариях общество в целом станет намного богаче, и главной задачей будет широко распределить полученные выгоды.

Сначала пользователь видит обзор влияния ИИ на экономику, затем задаёт ожидания о способностях ИИ и масштабах его будущего применения. Модель показывает, какой может стать экономика в 2030 году, если эти предположения сбудутся, и сравнивает их с ответами других людей.

В модели задачи делятся на четыре группы:

Экономика состоит из задач

Модель представляет все виды работы в экономике как наборы задач. ИИ может помогать выполнять конкретную задачу лучше или быстрее, автоматизировать её, никак на неё не влиять или приводить к появлению новых задач.

Любую профессию можно представить как набор работы одного человека. Медсестра обходит палаты и проверяет состояние пациентов, берёт кровь, распределяет поступающих пациентов по срочности, записывает показатели жизненных функций и заказывает припасы для отделения — и это только часть её задач.

Перечень задач для каждой профессии составлен на основе классификации O*NET Министерства труда США.

Одни задачи исчезают из набора — например, сегодня почти никто не заполняет бумажные карты пациентов от руки. Другие появляются: 30 лет назад никто не следил за пациентами удалённо. Набор задач постоянно меняется, вместе с ним меняется и сама работа.

ИИ может помогать медсестре составлять инструкции при выписке, удалённо следить за пациентами и планировать график ухода на смену. Он также может записывать показатели жизненных функций пациента или заказывать припасы для отделения.

Новые технологии и раньше создавали задачи для работников. Медсестре, например, может понадобиться проверять, насколько хорошо ИИ распределяет пациентов по срочности, или оценивать предложенный им план лечения.

Когда медсестра использует ИИ в своей работе, она может контролировать и выполнять больше задач. У неё остаётся больше времени на разговоры с пациентами и объяснение диагнозов. Производительность растёт.

Одна задача — миллионы раз в день

Медсёстры работают в каждом отделении и на каждой смене. Чем больше из них используют ИИ, тем выше доля случаев, в которых ИИ помогает выполнять каждую из миллионов ежедневных задач.

Если сложить все задачи, которые в США выполняют люди и используемые ими машины и программы, получится экономика страны. За последний год она создала стоимость более чем на 30 триллионов долларов. То, как ИИ повлияет на будущую экономику, зависит от его воздействия на эти задачи, от новых задач, которые он создаст, и от скорости, с которой он возьмёт работу на себя.

Будет ли ИИ чаще помогать людям выполнять задачи или автоматизировать их? Насколько он повысит производительность и как быстро его начнут применять работники и компании? Ответы напрямую влияют на ВВП, рынок труда и долю экономических благ, которая достаётся работникам.

Три возможных сценария

Будущее зависит от развития возможностей ИИ и от того, как работники и отрасли будут их применять. В модели рассмотрены три сценария с разными последствиями.

В умеренном сценарии влияние ИИ трудно различить в общих экономических показателях: оно примерно сопоставимо с влиянием интернета. В существенном сценарии влияние ИИ оказывается больше, чем у интернета или железных дорог. В крайнем сценарии ИИ радикально меняет экономику, создавая беспрецедентные условия. Такой вариант, вероятно, потребовал бы систем ИИ, способных многократно улучшать самих себя, и быстрого распространения ИИ.

В умеренном сценарии ИИ, как и интернет, приносит реальный экономический эффект, но он остаётся в исторических пределах, обычных для новых технологий, и проявляется постепенно.

В существенном сценарии к 2030 году ИИ способен выполнять половину всей работы умственного труда, причём большую её часть — самостоятельно. Но эта возможность используется не везде: большинство задач по-прежнему выполняются без ИИ. Экономика растёт вдвое быстрее обычного. Зарплаты специалистов умственного труда не повышаются, а другие работники получают прибавку.

В крайнем сценарии ИИ превосходит людей в подавляющем большинстве задач умственного труда. Он почти все их выполняет самостоятельно и практически не создаёт новых задач такого типа для людей. Для этого, вероятно, понадобятся ИИ, способный многократно улучшать себя, и быстрое внедрение ИИ в работу умственного труда.

По мере распространения ИИ годовой рост ВВП достигает 15%, и экономика удваивается каждые 4,5 года. Общество становится богаче, чем когда-либо прежде, но рабочих мест в сфере умственного труда становится намного меньше, а безработица превышает уровни, типичные для рецессий.

Как мощный ИИ может изменить экономику

Как, по-вашему, будет развиваться ИИ в ближайшие годы и что это будет означать для экономики? Anthropic предлагает обдумать эти вопросы и изучить возможные ответы с помощью интерактивной модели.

Ожидания людей о возможностях ИИ

В августе Anthropic опросила более 10 000 американцев. Их спрашивали о нынешних и будущих возможностях ИИ, распространении технологии и о том, насколько легко будет найти новую работу, если придётся сменить профессию.

Типичные ответы соответствуют сценарию «существенных изменений»: к 2030 году ВВП оказывается на 10% выше, чем был бы без ИИ, а общий уровень безработицы поднимается примерно до 5%. Около 10% участников придерживаются взглядов, близких к крайнему сценарию.

В опросе были пять вопросов:

В опросе участвовали 10 980 человек из широкой публики и 32 289 посетителей сайта.

Вы задали возможное будущее экономики

Вывод 1. Рост ВВП

ИИ увеличивает экономику во всех сценариях, но в разной степени. На графике показан ВВП США в 2030 году для каждого сценария, в триллионах долларов. В модели также выделены типы задач: те, которым ИИ помогает, автоматизированные задачи и новые задачи, созданные благодаря ИИ; отдельно учитывается рост производительности.

Но важен не только общий рост. От потенциальных сценариев зависит, какая часть прироста достанется работникам в виде зарплат и скольким людям придётся искать новую работу.

Модель не описывает реальность во всех деталях, но показывает несколько возможных последствий. ВВП страны будет расти, однако большая часть благосостояния может достаться капиталу — ресурсам и технологиям, с помощью которых создаётся дополнительное богатство, — а не работникам. Это возможно, даже если общество в целом станет намного богаче.

В большинстве сценариев смена профессий и безработица остаются в пределах, которые уже встречались в истории. Исключение — крайний сценарий: если ИИ начнёт быстро улучшать самого себя, а его внедрение пойдёт быстро, безработица может достичь исторических уровней.

Вывод 2. Смена профессий

В сценариях, где экономика меняется сильнее, большему числу работников придётся менять профессию. Это может привести к росту безработицы.

Люди и в обычное время теряют работу и находят новую. Для конкретного человека этот процесс может быть болезненным, но в целом экономика обычно справляется с ним достаточно успешно: большинство соискателей довольно быстро устраивается на новое место.

В существенном и крайнем сценариях автоматизация может затронуть многих специалистов умственного труда и вытеснить их с прежних должностей. Например, программистам и операторам кол-центров может понадобиться перейти в профессии, меньше подверженные влиянию ИИ, — электрика или медсестры.

Полностью сменить профессию трудно, а поиск новой работы у многих занимает много времени. Чем большему числу людей нужно сменить сферу, тем больше работников окажется между работами.

На графике распределены работники в 2030 году — в процентах от общего числа: специалисты умственного труда, другие работники и вытесненные с прежних должностей.

С 2026-го по 2030 год число доступных рабочих мест в профессиях, на которые влияет ИИ, — то есть в сфере умственного труда, — сокращается. В профессиях, которых ИИ не затрагивает, рабочих мест становится больше.

Менять профессию сложно по нескольким причинам. Работник может не хотеть уходить из своей сферы, ему может понадобиться освоить новые навыки, а даже после этого найти работу бывает непросто. В крайнем сценарии большие части умственного труда автоматизируются быстрее, и работники, которых это затронуло, могут надолго остаться без работы.

Безработица среди специалистов умственного труда растёт, а среди работников других профессий снижается. На графике отдельно показаны обе группы и общий уровень безработицы.

Вывод 3. Зарплаты

Во всех трёх сценариях средние зарплаты растут, но основная прибавка приходится на профессии за пределами сферы умственного труда.

На графике сравнивается оплата труда по группам профессий с уровнем в такой же экономике без ИИ: отдельно для специалистов умственного труда, других работников и работников в целом.

Вывод 4. Доли работников и капитала

Сегодня из каждого доллара, произведённого экономикой, около 60 центов достаётся работникам, а 40 центов — владельцам капитала. Если экономика растёт, но ИИ автоматизирует больше задач, доля капитала может увеличиться. Это возможно и при значительном росте зарплат всех работников: когда капитал становится полезным для большего числа задач, спрос на него повышается, а вместе с ним растёт и его цена. В результате владельцам капитала достаётся большая часть выгод от роста экономики.

Согласно модели, в существенном и крайнем сценариях доля труда заметно сокращается, а доля капитала растёт. Средние зарплаты повышаются: работники не из сферы умственного труда начинают зарабатывать значительно больше. Зарплаты специалистов умственного труда при этом не меняются или снижаются, а безработица среди них растёт.

В крайнем сценарии выгоды от быстрого роста экономики распределяются неравномерно. Большинство специалистов умственного труда сталкиваются со снижением зарплаты или безработицей, а работники в целом получают меньшую долю более крупной экономической «пирога». К 2030 году общий доход от труда почти не меняется.

Главная задача в этом сценарии — широко распределить выгоды экономического роста и не допустить, чтобы его издержки легли на одни группы сильнее, чем на другие.

В модели доли ВВП, приходящиеся на работников и капитал, распределяются так:

Во всех сценариях общий размер экономики, измеряемый по ВВП, увеличивается. Но по сравнению с зарплатами большая часть прироста достаётся капиталу. Зарплаты в некоторых профессиях заметно растут, однако в целом оплата труда составляет меньшую долю экономического роста страны. В модели также учитываются задачи, которым ИИ помогает, автоматизированные задачи, новые задачи и рост производительности.

То, какой станет экономика в 2030 году, зависит от многих факторов: возможностей ИИ и решений компаний и работников о том, как его применять. Влияет и то, как распределятся финансовые выгоды от этой технологии.

Ограничения модели

Как и любая экономическая модель, эта не охватывает все стороны реальности. Например, в ней нет сценариев, в которых человечество создаёт сверхспособных роботов. Модель опирается на исследования Anthropic и внешнюю оценку; её будут дополнять по мере накопления данных.

Модель вместе с полным портфелем исследований Anthropic будет использоваться для выбора эффективных мер, которые помогут смягчить последствия потрясений на рынке труда. Она также повлияет на предложения компании в области политики. Их цель — сделать так, чтобы экономические выгоды от ИИ широко распределялись в обществе как в США, так и по всему миру.

Версия модели и отзывы экспертов

Первая версия интерактивной модели экономических сценариев — Version 1.0 — вышла в сентябре 2026 года. Как и любая модель, она сильно упрощает сложную реальность: выделяет несколько ключевых факторов и не учитывает многие другие, которые могут стать важны в ближайшие годы. В частности, в ней нет ответных мер государственной политики, деловых циклов, возможных потрясений совокупного спроса и финансовых рынков, а также катастрофических рисков. Модель продолжат развивать по мере работы команды и развития экономических исследований.

Anthropic благодарит экономистов, которые прочитали ранний вариант технического доклада с описанием основы модели — «Экономические сценарии для трансформирующего ИИ» — и прислали подробные замечания. Это Дарон Аджемоглу, Лукас Альтхофф, Дэвид Автор, Том Каннингем, Лукас Фройнд, Джо Хэзелл, Бен Джонс, Пит Кленоу, Даниал Лашкари, Курт Митман, Бен Молл, Эми Накамура, Паскуаль Рестрепо, Дэвид Ромер, Йон Стейнссон, Крис Тонетти, Людо Висшерс и Дэвид Вайцер.

Их отзывы были подробными и прямыми и уже помогли улучшить модель. Например, несколько рецензентов указали, что развитие ИИ может повысить доходность капитала и увеличить выгоды его владельцев. Другие отметили, что зарплаты работников в профессиях, сильнее всего затронутых ИИ, могут меняться иначе, чем зарплаты людей в профессиях, которых технология почти не коснётся. Оба фактора теперь учтены в сценариях. Внешних рецензентов не просили поддержать выводы Anthropic; за оставшиеся ошибки отвечает сама компания.

Некоторые замечания пока остаются открытыми, и авторы планируют учесть многие из них в будущих версиях. Рецензенты указали, что модель не отслеживает отдельных работников и потому очень приблизительно описывает издержки потери работы. Некоторые усомнились, что профессии, на которые влияет ИИ, обязательно сократятся: они могут и расти. Одни считают, что крайний сценарий правильнее воспринимать как мысленный эксперимент, а не прогноз; другие полагают, что самый умеренный сценарий недооценивает уже заметные изменения.

Несколько рецензентов попросили яснее указать, что модель не учитывает влияние строительства центров обработки данных на совокупный спрос. Более одного эксперта предположили, что авторы могут недооценивать способность ИИ ускорить технологический прогресс. Anthropic согласна, что многое из перечисленного ограничивает нынешнюю модель. Интерактивный обозреватель следует рассматривать как инструмент для размышлений о том, к чему приведут разные варианты развития технологий: реальные результаты могут существенно отличаться.

Экономическую модель и сопровождающий её технический доклад подготовили Антон Коринек, Чад Джонс, Шимон Захер, Тесс Коттер и Питер Маккрори. Статью вместе с ними написал Санти Руис; редакторскую поддержку оказали Сара Поллак и Адам Фарина.

Интерактивный проект разработала и создала Келси Нанан. Визуальное оформление и художественное руководство обеспечили Никки Макаганджар и Моника Туховска. Кайл Тёрман и Шимон Захер создали обозреватель сценариев и руководили переводом модели в интерактивный формат. Фаяз Ашраф и Райан Хеллер участвовали в инженерной работе, а Ким Уити и Мария Гонсалес помогали с производством.

Шимон Захер и Тесс Коттер разработали и провели сопутствующие опросы совместно с Morning Consult при поддержке Бена Фаулера. Питер Маккрори, Антон Коринек и Чарльз Янг координировали проект, а Джек Кларк руководил им на протяжении всей работы. Мириам Чом, Джек Кларк, Саффрон Хуанг, Максим Масенков и Питер Маккрори помогли придумать проект. Отзывы также предоставили Джим Бейкер, Шан Картер, Йоханнес Хермле, Зои Хитциг и Ева Любич.