Разрыв в ожиданиях от ИИ: как разработчики и общество видят будущее технологий к 2030 году

В августе 2026 года исследователи из Anthropic опубликовали результаты опроса, который сравнивает ожидания от развития искусственного интеллекта (ИИ) у двух групп: национально репрезентативной выборки взрослых жителей США и сотрудников самой компании Anthropic. Результаты демонстрируют значительный разрыв в том, как создатели передовых технологий и широкая общественность оценивают будущие возможности алгоритмов, скорость их внедрения и влияние на экономику.

Развитие моделей искусственного интеллекта происходит быстрыми темпами, и возможность создания алгоритмов, способных улучшать самих себя, вызывает множество споров о будущем экономики. Главный вопрос заключается в том, кроются ли разногласия в оценке скорости улучшения самих технологий, или же в том, как быстро эти технологии будут адаптированы в реальном мире.

Согласно данным опроса, обе группы в целом согласны с тем, на что искусственный интеллект способен уже сегодня, особенно когда речь идет о сложных задачах. Однако их взгляды на будущее кардинально расходятся. Например, 91% сотрудников Anthropic ожидают, что к 2030 году ИИ сможет сделать научное открытие уровня Нобелевской премии. Среди взрослых жителей США в это верят лишь 39%. Более того, от 19% до 40% американцев (в зависимости от задачи) считают, что ИИ никогда не сможет выполнять определенные функции на уровне квалифицированного специалиста, тогда как среди сотрудников Anthropic такого мнения придерживаются не более 2%.

Различия в прогнозах касаются и автоматизации собственной работы. В среднем сотрудники Anthropic ожидают, что к 2030 году ИИ сможет выполнять 75% их текущих рабочих задач. Более половины из них полагают, что этот показатель превысит 80%. Для сравнения, американские работники в среднем прогнозируют автоматизацию лишь 28% своих задач, и только 5% ожидают, что ИИ возьмет на себя более 80% их работы.

Интересно, что взгляды на препятствия для внедрения технологий также имеют свои особенности. Жители США ожидают, что к 2030 году ИИ будет использоваться для выполнения 42% задач, с которыми он технически способен справиться, тогда как сотрудники Anthropic прогнозируют этот показатель на уровне 65%. Главным препятствием для внедрения на рабочих местах американцы называют «предпочтение клиентов общаться с живым человеком». За ним следуют «проблемы конфиденциальности и безопасности данных», «недостаточная надежность ИИ» и «законы, регулирование или ответственность». При этом те жители США, которые регулярно используют ИИ на работе, ставят на первое место именно вопросы конфиденциальности данных (42% против 37% у остальных).

Оценка повышения производительности также демонстрирует разрыв. Среди взрослых жителей США, использующих ИИ на работе, 26% отмечают, что выполнение задачи с помощью алгоритма занимает четверть времени или меньше. Среди сотрудников Anthropic о таком же ускорении сообщают 59%. В целом 85% сотрудников компании заявляют, что задачи выполняются как минимум в два раза быстрее.

Подавляющее большинство сотрудников Anthropic считают, что к 2030 году ИИ будет выполнять задачи либо полностью самостоятельно, либо с минимальной проверкой человеком. В то же время 4 из 10 взрослых американцев ожидают, что люди по-прежнему будут выполнять большую часть работы, используя ИИ лишь как помощника.

Несмотря на столь разные оценки технологического прогресса, обе группы демонстрируют схожую логику при оценке экономических последствий. И сотрудники Anthropic, и обычные работники в США, ожидающие большей автоматизации своей собственной работы, прогнозируют более высокий уровень безработицы в будущем. При одинаковом ожидаемом уровне автоматизации обе группы предсказывают примерно одинаковый уровень безработицы.

Данное исследование подчеркивает, что люди, находящиеся на передовой разработки искусственного интеллекта, ожидают гораздо более радикальных и быстрых изменений в экономике и на рынке труда. В то же время, консенсус обеих групп относительно связи между автоматизацией и безработицей указывает на то, что фундаментальное понимание экономических рисков остается общим, независимо от степени погруженности в технологии.