Капитал, который научился трудиться: производительные силы, производственные отношения и статус искусственного интеллекта

Почему производственные отношения снова отстали от производительных сил, кто сегодня работник, кто эксплуататор – и чем на самом деле является искусственный интеллект

1. Паровая машина опаздывает на полвека

В 1784 году Джеймс Уатт запатентовал универсальную паровую машину. К этому моменту в Англии уже стояли фабрики, уже крутились прядильные станки, уже сходились в промышленные города вчерашние крестьяне. А вот законы, по которым жила страна, всё ещё были написаны для мира гильдий, аренды земли и подмастерьев. Первый закон, хоть как-то ограничивший детский труд на фабриках, появился только в 1802 году. Профсоюзы легализовали в 1824-м. Всеобщее избирательное право для рабочих – ещё почти столетие спустя.

Иными словами: машина уже была, а правила жизни с машиной – ещё нет. Этот зазор длиной в два-три поколения люди прожили внутри него, и прожили тяжело: шестнадцатичасовой рабочий день, работные дома, луддиты, разбивающие станки кувалдами.

Карл Маркс, наблюдавший всё это с близкого расстояния, вывел из увиденного формулу, которая пережила и его самого, и большинство его прогнозов: производительные силы развиваются быстрее, чем производственные отношения. Сначала появляется новый способ производить – и лишь потом, с опозданием и со скрипом, перестраивается система ролей: кто нанимает, кто нанимается, кто владеет, кто получает, кто за что отвечает. Пока перестройка не завершена, общество живёт в состоянии натянутой пружины.

Сегодня эта пружина натянута снова – и, возможно, сильнее, чем когда-либо. Производительные силы совершили за одно десятилетие скачок, на который раньше уходило столетие: машины научились писать, считать, проектировать, диагностировать и убеждать. А производственные отношения – трудовые кодексы, налоги, профсоюзы, само понятие «рабочее место» – остались по большей части из эпохи заводского гудка.

Эта статья – попытка  разобрать, что именно разъехалось, и предложить гипотезу о том, как этот разрыв будет закрываться.

2. Насколько велик разрыв

Начнём с масштаба. По оценке Международного валютного фонда, опубликованной в начале 2024 года, искусственный интеллект в той или иной степени затронет около 40 процентов рабочих мест в мире, а в развитых экономиках – до 60 процентов. «Затронет» – не значит «уничтожит»: примерно в половине случаев речь идёт о дополнении человеческого труда, а не о замещении. Но и вторая половина – это не абстракция.

Первые измеримые следы уже видны. Исследование на данных американского платёжного провайдера ADP, проведённое в Стэнфорде в 2025 году, показало: занятость работников 22–25 лет в профессиях, наиболее открытых для ИИ, снизилась примерно на 13 процентов с 2022 года – при том, что у их старших и менее «экспонированных» коллег занятость держалась. Молодым сегодня труднее всего не потому, что они хуже, а потому, что ИИ лучше всего заменяет именно стартовые, рутинные ступени карьеры – те самые, с которых люди раньше начинали путь в профессию.

Аналитики Goldman Sachs оценивают, что в базовом сценарии широкое внедрение ИИ займёт около десяти лет, и за этот переходный период вытесненными окажутся 6–7 процентов работников. Цифра кажется скромной, пока не вспомнишь, что за ней – десятки миллионов людей, и что вытеснение придётся не равномерно на всех, а концентрированно: на конкретные профессии, города и возрастные группы.

Причём удар приходится не туда, куда ждали. Экономисты десятилетиями описывали «поляризацию» рынка труда: автоматизация выедала середину – конторские и конвейерные профессии, – оставляя вершину (аналитиков, юристов, программистов) и основание (уборщиков, сиделок, водителей). Нейросети сломали эту схему: теперь под давлением оказалась именно вершина, работа со словом, числом и изображением, а водопроводчик и электрик внезапно оказались в числе самых защищённых профессий. Это первый случай в истории, когда машина пришла в первую очередь не за мускулами, а за дипломами.

Есть и ещё одно измерение разрыва – скорость. Электричеству понадобилось около сорока лет, чтобы дойти до половины американских домохозяйств; телефону – примерно столько же. Персональному компьютеру – около двадцати. Сервису ChatGPT, по оценке аналитиков банка UBS, хватило двух месяцев, чтобы набрать сто миллионов пользователей, – это был самый быстрый старт потребительской технологии в истории. Общественные институты в принципе не умеют перестраиваться с такой скоростью: парламентский цикл, судебный прецедент, коллективный договор – всё это механизмы с шагом в годы. Технология с шагом в месяцы соревнуется с правом, у которого шаг в десятилетия.

При этом заметьте: ни в одной стране мира не существует трудового кодекса, в котором было бы написано, что делать, если ваш работодатель заменил вас нейросетью. Нет ни «пособия по алгоритмическому увольнению», ни обязательной переквалификации за счёт того, кто внедрил модель, ни хотя бы юридического определения того, что такое «работа, выполненная ИИ». Силы – уже здесь. Отношения – ещё там.

История подсказывает: такой разрыв не рассасывается сам. Он закрывается либо реформами, либо кризисами, либо – чаще всего – кризисами, которые заставляют провести реформы. Чтобы понять, какие реформы понадобятся, нужно сначала ответить на вопрос, который звучит наивно, а является центральным: кто сегодня, собственно, работник и кто эксплуататор?

3. Куда исчез наёмный работник

В классической картине XIX века всё было наглядно. Вот пролетарий: у него нет ничего, кроме рабочих рук, он продаёт своё время фабриканту и получает зарплату, которая меньше созданной им стоимости. Вот капиталист: он владеет станками и зданием, присваивает разницу и на неё богатеет. Между ними – проходная фабрики, по которой граница классов проведена почти физически.

Попробуйте провести эту границу сегодня – и она начнёт расползаться под пальцами.

Возьмём курьера сервиса доставки. Формально он не наёмный работник, а «самозанятый партнёр платформы»: сам себе начальник, сам выбирает смены. Фактически его рабочий день, маршрут, расценки и даже допустимое время на подъём по лестнице определяет алгоритм, у которого нельзя попросить прибавку и с которым нельзя поспорить. У него нет ни отпуска, ни больничного, ни трудового стажа в старом смысле. Он свободнее фабричного рабочего ровно настолько, насколько свободен человек, которому никто ничего не должен.

Британский экономист Гай Стэндинг ещё в 2011 году дал этому растущему слою имя – прекариат, от слова precarious, «шаткий»: люди без устойчивой занятости, без предсказуемого дохода, без коллективной защиты. С тех пор слой только разросся. Штатная работа, удалёнка, подработка через приложение, фриланс под конкретный проект – всё это теперь сосуществует не только в одной экономике, но нередко в жизни одного и того же человека в течение одного и того же месяца.

Дальше – интереснее. Немецко-корейский философ Бён-Чхоль Хан заметил, что современный человек всё чаще выступает «предпринимателем самого себя»: никакой надсмотрщик над ним не стоит, он эксплуатирует себя сам – добровольно, увлечённо, с горящими глазами, отвечая на рабочие сообщения в полночь и превращая хобби в «личный бренд». Эксплуатация не исчезла – она интериоризировалась, переехала внутрь головы.

У этой пирамиды есть и совсем тёмное основание. Чтобы нейросети стали вежливыми и безопасными, кто-то должен часами читать и размечать самый токсичный контент интернета – насилие, ненависть, худшее, что производит человечество. Журналистские расследования 2023 года показали, что эту работу для ведущих ИИ-компаний выполняли подрядчики в Кении за сумму порядка двух долларов в час. Получается парадоксальная лестница: на вершине – триллионные капитализации, у подножия – цифровые батраки, чей труд невидим для пользователя настолько, что сама индустрия предпочитает о нём не говорить. Промышленная революция начиналась похоже: блеск витрин лондонских магазинов держался на шахтах, о которых покупатели предпочитали не думать.

И наконец, самый незаметный слой: все мы. Каждый лайк, каждый маршрут в навигаторе, каждый переведённый капчей номер дома – это микроскопический акт труда, создающий данные, на которых обучаются модели. Экономисты Эрик Познер и Глен Вейль назвали это «данными как трудом»: миллиарды людей ежедневно производят сырьё для самой дорогой индустрии в истории – и не получают за это ни цента, потому что юридически их труд оформлен как «согласие с пользовательским соглашением». Фабрика стала невидимой, а рабочая смена – круглосуточной и неоплачиваемой.

Итак, наёмный работник не исчез – он размножился на десятки форм, большинство из которых не покрыто ни одним из старых защитных механизмов. Но если работника стало трудно опознать, то с эксплуататором дело обстоит ещё запутаннее.

4. Куда исчез эксплуататор

Фабриканта из учебника тоже больше нет. У курьера из предыдущей главы нет работодателя, которому можно предъявить претензии: есть приложение, юридическое лицо в другой юрисдикции, фонд, владеющий акциями этого лица, и пенсионеры из третьей страны, чьи накопления вложены в этот фонд. Попробуйте найти в этой цепочке человека в цилиндре и с сигарой.

Греческий экономист Янис Варуфакис в книге 2023 года предложил радикальный диагноз: капитализм в его классическом виде вообще закончился, уступив место тому, что он называет техно-феодализмом. Логика такая: прибыль капиталиста была платой за организацию производства и за риск. Но крупнейшие цифровые платформы зарабатывают иначе – они берут ренту за доступ к своим «облачным владениям»: к маркетплейсу, к магазину приложений, к рекламной системе, к вычислительным мощностям. Продавец на маркетплейсе отдаёт платформе процент не потому, что она что-то произвела, а потому, что мимо неё нельзя пройти – как средневековый крестьянин не мог отказаться от барщины.

С этим диагнозом можно спорить (и многие экономисты спорят: конкуренция между платформами существует, а рента и прибыль всегда переплетались), но одну вещь он схватывает точно: центр тяжести сместился от владения средствами производства к владению средствами доступа. Эксплуатирует не тот, кто владеет станком, а тот, кто стоит на воротах, через которые все обязаны ходить.

Право уже нащупывает эту новую реальность – медленно, вслепую, но нащупывает. В 2021 году Верховный суд Великобритании признал водителей Uber не «независимыми партнёрами», а работниками, имеющими право на минимальную оплату и отпускные: суд посмотрел не на текст договора, а на фактическую власть алгоритма над человеком. Евросоюз в 2024 году принял директиву о платформенной занятости с презумпцией трудовых отношений: теперь не курьер должен доказывать, что он работник, а платформа – что он им не является. Это первые заплатки на старом кодексе. Но заметьте, с чем именно борются суды: они пытаются втиснуть новую реальность в старую пару «работник – работодатель». А реальность в неё уже не помещается, потому что настоящий начальник курьера – не юридическое лицо, а математическая функция, оптимизирующая доставку. Как вручить повестку в суд функции потерь?

И здесь классическая пара «работник – эксплуататор» окончательно теряет очертания. Программист, который днём получает зарплату (работник), вечером сдаёт квартиру (рантье), держит акции технологических компаний в пенсионном портфеле (микрокапиталист) и бесплатно размечает данные, споря с ботами в соцсети (неоплаченный работник данных), – кто он в этой системе координат? Он одновременно на всех сторонах баррикады, и именно поэтому баррикада не строится: классовая борьба буксует там, где классы перемешаны внутри каждой отдельной биографии.

Старая система ролей не просто отстала – она перестала описывать реальность. И в этот момент на сцену выходит главный герой нашего времени, который запутывает всё окончательно.

5. ИИ: новый работник или орудие труда?

Вопрос из заголовка кажется схоластикой, но от ответа на него зависит устройство экономики ближайших десятилетий. Разберём обе версии честно.

Версия первая: ИИ – орудие труда. Так его сегодня трактует право всех стран мира: ни одна юрисдикция не признаёт ИИ субъектом трудовых отношений. Модель не заключает договор, не получает зарплату, не несёт ответственности, не вступает в профсоюз. С юридической точки зрения нейросеть – то же самое, что экскаватор или токарный станок: очень сложное средство производства, принадлежащее владельцу. Экскаватор копает быстрее ста землекопов, но никому не приходит в голову называть его «новым землекопом» и обсуждать его права.

У этой версии есть сильный аргумент: у ИИ нет интересов. Работника делает работником не умение работать, а то, что ему нужно есть, что он может отказаться, забастовать, уволиться. Модель не хочет ничего – ей нечего продавать и не за что бороться. Нет интереса – нет субъекта; нет субъекта – нет и работника.

Версия вторая: ИИ – новый работник. У неё аргументы не юридические, а экономические. Орудие труда усиливает человека, но не заменяет его функцию: экскаватор не решает, где копать. Современные же модели выполняют именно то, что всегда считалось монополией наёмного интеллекта: пишут код, готовят договоры, ставят предварительные диагнозы, ведут переговоры с клиентами. Компании считают экономику внедрения ИИ в тех же таблицах, где раньше считали фонд оплаты труда: «один агент заменяет столько-то ставок». Если нечто нанимают вместо работника, оценивают как работника и увольняют людей ради него – экономически оно ведёт себя как работник, что бы ни было написано в законе.

Любопытно, что дискуссия о статусе машин старше нынешних нейросетей. Ещё в 2017 году Европарламент в резолюции о робототехнике предлагал обсудить введение особого правового статуса «электронного лица» для наиболее автономных систем – хотя бы для того, чтобы было с кого спрашивать за ущерб. Идею тогда раскритиковали сотни экспертов: они увидели в ней не защиту людей, а лазейку для производителей, позволяющую переложить ответственность с компании на «саму машину». Показательно, что спор шёл не о том, есть ли у робота душа, а о том, кому платить по счетам. Экономика, как обычно, опережает метафизику.

Обе версии по-своему правы – и обе упускают главное. Вот оно.

Экскаватор сделан из железа. Языковая модель сделана из другого материала – из текстов, изображений, кода и разговоров, созданных сотнями миллионов людей за десятки лет. Обучение больших моделей – это, по сути, конденсация всего оцифрованного человеческого труда в один работающий механизм. У Маркса было понятие «мёртвый труд»: труд прошлых поколений, застывший в станках и зданиях. Живой труд он противопоставлял мёртвому: станок сам по себе мёртв, пока к нему не встанет живой рабочий.

Так вот, главное событие нашей эпохи можно сформулировать в одной фразе: мёртвый труд ожил. Впервые в истории накопленный труд человечества, спрессованный в капитал, научился трудиться сам – без того, чтобы к нему каждое утро приходил живой человек. ИИ – это не новый работник и не старое орудие. Это третья категория, для которой у экономической науки пока нет устоявшегося имени: трудящийся капитал.

И как только мы это имя произносим, картина начинает складываться.

6. Гипотеза: век когнитивной ренты

Сформулирую гипотезу этой статьи явно, чтобы её можно было критиковать.

Первое. Основной осью производственных отношений XXI века станет не противостояние труда и капитала, а вопрос о владении и доступе к трудящемуся капиталу – к моделям, вычислительным мощностям и данным, то есть к средствам мышления. В индустриальную эпоху классовое положение человека определялось тем, владеет ли он средствами производства. В наступающую эпоху его будет определять то, на каких условиях он подключён к средствам мышления: владелец, арендатор или сырьё.

Второе. Доход от трудящегося капитала по своей природе – рента, а не зарплата и не классическая прибыль. Модель, обученная один раз, работает миллионы раз почти бесплатно; её владелец получает поток платежей за доступ, как владелец месторождения – за нефть. Назовём этот поток когнитивной рентой. Гипотеза состоит в том, что доля когнитивной ренты в мировом доходе будет расти, а доля зарплаты – сжиматься. Это не конец работы вообще, но конец эпохи, в которой продажа собственного рабочего времени была главным способом получить долю в общественном богатстве. 

Третье. Производственные отношения будут перестраиваться вокруг одного вопроса: как распределяется когнитивная рента. И у этой перестройки просматриваются три сценария.

Сценарий 1: рентное средневековье. Модели и мощности концентрируются у нескольких корпораций и государств. Остальное человечество платит за доступ к интеллекту, как крестьянин платил за помол зерна, – и постепенно обнаруживает, что без этого доступа не может ни работать, ни лечиться, ни учиться. Зарплаты стагнируют, рента растёт, социальные лифты останавливаются: положение человека определяется не трудом, а близостью к владельцам «когнитивных мельниц». Это мир Варуфакиса, доведённый до конца. (Янис Варуфакис - греческий экономист, политик и публицист).

Сценарий 2: всеобщий дивиденд. Общество признаёт простую вещь: раз модели обучены на труде всех, то и рента с них принадлежит всем – хотя бы частично. Инструменты уже обсуждаются. Билл Гейтс ещё в 2017 году предлагал обложить налогом робота, заменившего работника, – по ставке подоходного налога этого работника. Губернатор Калифорнии в 2019 году поручал проработать «дивиденд на данные» – выплату жителям штата доли доходов, которые компании извлекают из их личной информации. Обсуждаются суверенные фонды, владеющие долями в ИИ-компаниях и выплачивающие гражданам дивиденд, – по образцу нефтяного фонда Аляски, который с 1982 года платит каждому жителю штата долю от сырьевой ренты: нефть считается общим достоянием, почему бы не считать таковым и оцифрованный опыт человечества? Безусловный базовый доход в этой логике – не «пособие для лишних людей», а дивиденд совладельца: каждый из нас вложил свой труд в обучающую выборку. Слабое место сценария известно: рента собирается в нескольких странах, а данные для неё производит весь мир, и глобального механизма перераспределения не существует даже на бумаге. Так что ББД – тоже от лукавого. 

Сценарий 3: артельный гибрид. Самый недооценённый вариант. Открытые модели дешевеют, и небольшие коллективы – врачебные практики, инженерные бюро, творческие артели – получают собственный трудящийся капитал, не спрашивая разрешения у гигантов. Человек в этом сценарии перестаёт быть наёмным работником и становится нанимателем машин: он не продаёт своё время, а управляет маленьким парком ИИ-агентов, как фермер – техникой. Найм выворачивается наизнанку: не капитал нанимает труд, а труд арендует капитал. У истории есть прецедент и для этого: ткацкий станок сначала разорил ткачей-надомников, согнав их на фабрики, но электромотор и дешёвый инструмент век спустя вернули в экономику миллионы маленьких мастерских и семейных фирм. Технологии концентрации и технологии рассредоточения приходят волнами, и совсем не факт, что нынешняя волна – последняя.

Сценарий 4: солидарная экономика. Российский философ Владимир Лепехин с соавторами в книге «Солидарная экономика как новый способ производства» (2022) предлагает ход радикальнее дивиденда: не платить гражданам долю ренты, а сделать их прямыми собственниками национальных активов. Каждому – именная, неотчуждаемая доля в государственных и муниципальных компаниях: её нельзя продать, подарить или унаследовать, зато она даёт и доход, и голос в управлении. Собственность по праву гражданства, а не по праву покупки. От сценария Б это отличается принципиально: дивиденд оставляет человека получателем выплат из чужого капитала, солидарное акционирование делает его совладельцем – миноритарным, но настоящим, с низовым контролем над экономикой. В переводе на язык нашей гипотезы: трудящийся капитал объявляется общенародным достоянием – как недра, – и когнитивная рента распределяется не через налог, а через саму структуру собственности. Цель системы при этом смещается с прибыли на качество жизни большинства, а солидарность понимается не как уравниловка, а как добровольное соединение усилий – Лепехин возводит её к русской общинной и артельной традиции. Критики возражают: неотчуждаемые доли при живом рынке быстро обрастут обходными схемами, распределение «всем поровну» через поколение вновь родит неравенство, а без зрелых институтов управление миллионами микроакционеров достанется тем же чиновникам. И всё же в четвёрке сценариев этот – единственный, где вопрос о ренте решается не перераспределением дохода, а пересборкой самого отношения собственности: то есть именно там, где, по Марксу, и живут производственные отношения.

Реальность, скорее всего, окажется смесью всех четырех сценариев в разных пропорциях по странам и отраслям. Но пропорции – не судьба, а предмет борьбы и договорённостей. Именно они и есть те самые новые производственные отношения, которые сейчас, на наших глазах, с опозданием догоняют производительные силы. А догонять придётся быстро, потому что открытых вопросов накопилось на целую эпоху. На мой взгляд, самое перспективное направление – осмысление роли и места когнитивной ренты в солидарной экономике.   

7. Первые ростки новых отношений

Пока законодатели раскачиваются, новые производственные отношения прорастают сами – явочным порядком, как когда-то фабричный порядок прорастал сквозь цеховые уставы. Вот несколько ростков, за которыми стоит следить.

Первый – смерть рабочего часа. Продажа времени была осью найма двести лет: приди к девяти, уйди в шесть, получи за часы. Но когда между человеком и результатом стоит ИИ, время перестаёт измерять вклад: задача, занимавшая неделю, решается за вечер, и непонятно, что именно оплачено – вечер или неделя экспертизы, позволившая правильно поставить задачу машине. Контракты медленно дрейфуют от «оплаты времени» к «оплате результата» – а это, между прочим, тихий демонтаж самой конструкции наёмного труда, потому что наёмный труд юридически и есть продажа времени под чужим управлением.

Второй – сжатие рабочей недели. Крупнейший британский эксперимент с четырёхдневкой в 2022 году закончился тем, что подавляющее большинство компаний-участниц решили её сохранить: выручка не упала, выгорание снизилось. Тогда это объясняли организационными резервами. Но по мере того как рутину забирают модели, четырёхдневка перестаёт быть щедростью работодателя и становится простой арифметикой: если машина делает треть работы, вопрос лишь в том, кому достанется высвобожденная треть – акционеру в виде сокращения штата или работнику в виде сокращения недели. Это и есть вопрос о распределении когнитивной ренты в миниатюре.

Третий – появление профессии, у которой ещё нет устоявшегося названия: человек в контуре. Оператор ИИ-агентов, проверяющий, направляющий и подписывающийся под их работой. Юридически он работник; фактически – управляющий маленькой фабрикой чужого интеллекта, отвечающий головой за её брак. Старые категории к нему не применимы: он не создаёт продукт руками, но и не руководит людьми. Именно на этой фигуре, вероятно, будут обкатываться трудовые нормы следующего десятилетия – как на фабричном мастере XIX века обкатывались нормы века индустриального.

И четвёртый росток, самый странный: экономика, в которой стороны сделки – вообще не люди. ИИ-агент закупщика уже способен торговаться с ИИ-агентом поставщика и заключать сделку, которую люди лишь постфактум утверждают. Когда обе стороны переговоров – трудящийся капитал, привычные вопросы («кто работник?», «кто эксплуататор?») просто теряют адресата. Право пока отвечает на это единственным доступным способом: считать, что за каждым агентом стоит принципал-человек. Но чем длиннее цепочки машинных решений, тем более условной становится эта фикция.

Ни один из этих ростков сам по себе не тянет на революцию. Но вспомните, как выглядела революция прошлая: не штурмом, а суммой мелочей – фабричный гудок здесь, расчётная книжка там, страховая касса, коллективный договор. Новые производственные отношения всегда приходят в рассрочку.

8. Вопросы, на которые у человечества пока нет ответов

Кому принадлежит модель, обученная на всех? Судебные процессы авторов и издателей против ИИ-компаний – первые залпы этой войны. Если суды признают, что обучение на чужих текстах требует компенсации, у когнитивной ренты появится механизм перераспределения. Если нет – она останется у владельцев моделей целиком.

Что считать рабочим местом – и что защищать? Трудовое право защищает «работника у работодателя». Но кого защищать, когда работник – самозанятый, работодатель – алгоритм, а самая массовая форма труда – неоплаченное производство данных? Понадобится либо радикальное расширение понятия занятости, либо перенос защиты с рабочего места на человека как такового: доход, страховка и переобучение, привязанные не к месту работы, а к гражданству.

Кто отвечает за решения трудящегося капитала? Модель отказала в кредите, поставила неверный диагноз, отсеяла резюме. Работника можно было спросить; с орудия спрос всегда был на владельце. Но владелец всё чаще разводит руками: «модель так решила, мы сами не знаем почему». Ответственность без субъекта – юридическая дыра, в которую уже сегодня проваливаются судьбы.

Как выглядит профсоюз эпохи алгоритмов? Профсоюз индустриальной эпохи опирался на то, что рабочих много и они в одном цехе: остановил цех – остановил капитал. Курьеры разных платформ, фрилансеры на разных континентах и пользователи, производящие данные, не встречаются в одной проходной. Первые опыты уже есть – ассоциации платформенных работников, коллективные иски, «забастовки данных», когда пользователи организованно отзывают согласие на обработку своей информации. Но настоящий переговорный рычаг эпохи, возможно, ещё не изобретён. Одна из обсуждаемых идей – «профсоюзы данных»: посредники, которые ведут коллективный торг об условиях использования данных своих участников, как профсоюз торгуется о зарплате. Пока это эскизы на салфетке – но и первый профсоюз когда-то был нелегальным кружком в пабе.

Зачем учиться двадцать лет? Система образования построена как конвейер подготовки наёмных работников. Если стартовые ступени профессий заняты ИИ (вспомним минус 13 процентов у молодых), то классическая лестница «стажёр – специалист – мастер» лишается нижних перекладин. Как человеку набрать мастерство, если простую работу, на которой учатся, делает машина? Внятного ответа нет ни у одной страны.

Что будет с ценой труда, который ИИ не заменяет? Есть и обратная сторона: сантехник, сиделка, воспитатель, монтажник – труд, требующий рук и присутствия, автоматизируется хуже всего. Возможно, нас ждёт великая переоценка: физический и заботливый труд, столетие считавшийся «низкоквалифицированным», станет дефицитным и дорогим, а «престижный офисный» – массовым и дешёвым. Социальная пирамида может тихо перевернуться.

И наконец – вопрос о смысле. Труд был не только источником дохода, но и стержнем идентичности: «кто ты?» – «я инженер». Если связь между трудом и выживанием ослабнет (сценарий Б) или труд превратится в управление машинами (сценарий В), человечеству придётся заново отвечать на вопрос, чем занято его время и что делает жизнь осмысленной. Это уже не экономика – но именно экономика впервые за всю историю подводит нас к этому вопросу всерьёз, а не в утопических романах.

9. Пружина всегда распрямляется

Вернёмся в Англию 1800 года. Человеку, стоявшему тогда посреди фабричного Манчестера, будущее казалось однозначно мрачным: машины отбирают хлеб, дети у станков, старый мир рушится. Он не мог знать, что через несколько поколений те же машины – после того как общество с боем перепишет правила – дадут его правнукам восьмичасовой рабочий день, оплачиваемый отпуск и уровень жизни, немыслимый для королей его времени.

Производственные отношения всегда догоняют производительные силы – в этом Маркс не ошибся. Ошибся он в другом: догоняют они не единственным предначертанным способом, а тем, о котором люди сумеют договориться. Зазор между силами и отношениями – это не приговор, а окно: время, когда правила ещё не застыли и их можно писать.

Мы стоим внутри этого окна. Мёртвый труд ожил, капитал научился трудиться, старые роли розданы заново, и вопрос «кто работник, а кто эксплуататор» впервые за двести лет не имеет готового ответа. Значит, ответ будет таким, каким мы его напишем – в законах, в судах, в пользовательских соглашениях, которые однажды всё-таки придётся прочитать.

Пружина распрямится в любом случае. Куда она ударит – пока ещё зависит от нас.

© Гречишников С. Е., канд. филос. наук, консультант по управлению. 

При подготовке статьи использованы оценки МВФ (2024), исследование Стэнфордского университета на данных ADP (2025), прогнозы Goldman Sachs, а также работы Г. Стэндинга («Прекариат: новый опасный класс», 2011), Я. Варуфакиса («Техно-феодализм», 2023), Э. Познера и Г. Вейля («Радикальные рынки», 2018), Б.-Ч. Хана и К. Маркса, а также труды В. А. Лепехина по солидарной экономике. Все прогнозные суждения являются оценками и гипотезами автора, а не установленными фактами.