ИИ обостряет глобальное экономическое неравенство - выводы МВФ 2025

В настоящем столетии мировое неравенство не сокращается и не исчезает — оно меняет свой характер, превращаясь в проблему вычислительных мощностей, алгоритмов и доступа к данным. Подтверждение этому предоставляется в исследовании Международного валютного фонда (МВФ), опубликованном в апреле 2025 года, в котором впервые на таком уровне заявляется: искусственный интеллект (ИИ) может усилить экономическое неравенство как между странами, так и внутри них.

В последнее время все больше внимания уделяется вопросу влияния искусственного интеллекта на мировую экономику. Результаты исследования МВФ показывают, что новые технологии могут усилить неравенство между странами, открывая дорогу к высоким темпам роста для развитых регионов, но угрожая социальной эрозией для других.

Эксперты, под руководством Эудженио Черутти, использовали сложные экономические модели для анализа влияния автоматизации и доступа к данным на экономическое развитие. Они пришли к выводу, что преимущества от применения искусственного интеллекта будут распределены неравномерно: богатые страны, уже имеющие развитые цифровые индустрии, получат значительные выгоды, в то время как экономически отсталые государства смогут достичь гораздо меньших результатов.

Основные движущие силы этого процесса — высококвалифицированный труд, доступ к большим объемам информации, совершенствованная инфраструктура и способность компаний быстро адаптироваться к новшествам. В развивающихся странах эти факторы либо отсутствуют, либо недостаточно развиты. По расчетам МВФ, около 40% рабочих мест в мире под угрозой автоматизации, причем в богатых странах это число еще выше — 60%, благодаря легкости внедрения технологий в цифровую среду.

Однако стоит отметить парадоксальный факт: в богатых странах есть больше профессий, где искусственный интеллект способен обогатить, а не заменить труд человека. В бедных странах доля работ, где ИИ может дать положительное воздействие на труд, вдвое меньше, чем тех, где риск автоматизации значительно выше.

Исследование обращает внимание на денежную политику. В отличие от известного эффекта Балассы—Самуэльсона, при котором рост производительности в экспортных отраслях укрепляет национальную валюту, искусственный интеллект повышает продуктивность главным образом во внутренних, неконкурентоспособных секторах. Сфера услуг оказалась наиболее чувствительной к внедрению искусственного интеллекта — именно здесь происходят основные технологические преобразования, связанные с обработкой информации и автоматизацией рутинных операций. Это, по оценке МВФ, может привести к снижению реального обменного курса в странах, столкнувшихся с соответствующим эффектом.

В конечном итоге возникает замкнутый круг: у развитых стран больше вероятности извлечь выгоду из искусственного интеллекта, что приводит к росту ВВП и инвестиций, увеличивая их превосходство над другими странами мира.

У развивающихся стран, наоборот, ограниченный доступ к технологиям снижает эффективность, делая экономику менее привлекательной для инвестиций. Автоматизация внутри страны ударит по наиболее уязвимым слоям, особенно в странах с низким уровнем образования и цифровой инфраструктурой.

Основная опасность заключается не только в уменьшении доходов, но и в утрате человеческого достоинства. Где искусственный интеллект замещает людей в принятии решений, а не помогает им, усиливаются процессы лишения профессионального статуса, потери автономии и дешевизны труда. Когда алгоритмы все чаще становятся «новыми начальниками», сохранить доверие к институтам становится все сложнее.

На уровне государств цифровое запаздывание означает уязвимость — зависимость от иностранных технологий, утрату суверенитета в ключевых секторах (здравоохранение, финансы, образование) и неспособность формировать собственную технологическую политику. Зависимость от мировых поставщиков технологий и инженерной экспертизы означает дополнительную уязвимость: в случае санкций, нарушений в поставках или усиления протекционизма экономика стран без своей технологической основы окажется в положении заложника.

МВФ подчеркивает и потенциальные плюсы: хорошо интегрированный в экономику искусственный интеллект способен повысить эффективность, снизить трансакционные издержки, автоматизировать рутинные операции, улучшить эффективность государственного управления, оптимизировать налоговые системы, ускорить медицинскую диагностику, дать стимул к инновациям в образовании, персонализировать услуги и глобально ускорить НИОКР.

Подобно другим технологиям, ИИ не представляет собой ни добра, ни зла. Ключевой вопрос заключается в том, кто получает плоды такого высокотехнологичного прогресса? Если они достаются определенной группе инвесторов без должной компенсации для тех, кто страдает, технологическое развитие может стать источником общественной нестабильности. Отчет МВФ свидетельствует о том, что без вмешательства искусственный интеллект сделает богатых еще богаче, бедных — беднее, а неравенство станет системным.

Раздел «что делать» в докладе МВФ, как это часто бывает у международных организаций, достаточно предсказуем. Во-первых, предлагается укреплять политику перераспределения: ввести прогрессивное налогообложение (до налогообложения использования ИИ), снизить налоговую нагрузку на труд, вложить в социальную защиту. Во-вторых, реформировать образование, сосредоточившись на переподготовке и цифровых навыках. В-третьих — что звучит практически утопически,— установить трансграничное сотрудничество и обеспечить более справедливый доступ к данным и ИИ-инфраструктуре. Проблема заключается в том, что для реализации этих мер необходима политическая воля, доверие к институтам и долгосрочное планирование. А именно в этом в большинстве уязвимых стран дела обстоят хуже всего.

Наиболее тревожным остается вопрос регулирования. Сегодня большинство решений о том, как именно будет внедряться ИИ, принимается не в национальных парламентах, а в офисах крупных технологических компаний.

Они определяют, какие модели развиваются, какие данные используются, какие ошибки считаются допустимыми. В этом контексте государства с низкой технологической суверенностью рискуют не просто отстать, а потерять способность к управлению собственной цифровой инфраструктурой.

Однако за пределами технократических решений встает этический вопрос: какова должна быть сама логика технологического развития? Сторонники альтернативной повестки, отстаивающие этику технологий и регенеративные модели экономики, предлагают другой взгляд на будущее и инструменты его достижения. В их логике ИИ не инструмент ускорения ради ускорения, а возможность для перестройки систем: от логистики и городского управления до образования и здравоохранения. В этой модели акцент смещается с максимизации прибыли на восстановление человеческих связей, справедливости доступа, локальной устойчивости.

Для этого необходима смена логики: от гонки за технологиями к созданию справедливых и инклюзивных цифровых экосистем, в которых инновации работают на восстановление, а не на расширение. Потенциал существует. Но чтобы ИИ стал средством регенерации, а не разрушения, потребуется не только технический, но и этический прогресс. И вопрос не в том, успеет ли экономика адаптироваться, а в том, на какие цели она будет нацелена.

Примеры проектов такого характера встречаются повсеместно — как на Западе, так и в странах Глобального Юга. Это конкретные образцы, действующие в условиях ограниченных ресурсов, политической нестабильности и цифрового неравенства. Их главное достоинство заключается в том, что они наглядно демонстрируют: искусственный интеллект обсуждается не только как средство автоматизации, но и как инструмент эмпатии, восстановления и заботы.

Например, испанский проект Digital Future Society — международная инициатива, работающая на стыке технологий, этики и социальной справедливости. Ее цель — способствовать более широкой и справедливой цифровой модернизации. Основное внимание уделено использованию технологий во благо общества, а не только для укрепления доминирования технологических корпораций.

Американская инициатива Data for Black Lives представляет собой одно из наиболее активных движений в области этики искусственного интеллекта и обработки данных в интересах меньшинств. Она борется за то, чтобы алгоритмы не поддерживали и не усиливали расовые и социальные неравенства, а наоборот, способствовали их исчезновению. Еще один проект из США, Algorithmic Justice League, основанный исследовательницей из MIT Джой Буоламвини, раскрывает проблему расовой и гендерной дискриминации в системах распознавания лиц. Инициатива сочетает в себе научные исследования, творчество и активизм, продвигая концепцию "ответственного искусственного интеллекта" и борьбу социальными предвзятостями в мире цифровых технологий.

Мануэль Белтран — художник и теоретик, создатель учреждения, занимающегося изучением "устаревания человека" в эпоху автоматизации, основал Institute of Human Obsolescence в Нидерландах и Испании.

Его проекты подвергают сомнению экономическую модель, при которой человек либо становится излишним, либо превращается в "сырье" для извлечения данных. Это радикальный, но эффективный способ переосмыслить роль человека в эпоху цифрового капитализма.

Аналогичные усилия принимаются и в странах Глобального Юга. Digital Green — некоммерческая организация, сотрудничающая с фермерскими сообществами в Индии, Эфиопии и других регионах, помогает сельхозпроизводителям использовать инновации для обеспечения устойчивого развития, сохраняя при этом свою автономию. Вместо централизации данных они используют видеоматериалы, созданные сельскохозяевами, и алгоритмы искусственного интеллекта не замещают принятие решений, а служат вспомогательным инструментом в условиях изменчивости климата.

Сообщество Masakhane в Африке занимается созданием инновационных моделей для машинного перевода африканских языков с использованием открытого кода. Основная цель проекта — предоставить голос тем, кто был исключен из цифровой сферы и разработки искусственного интеллекта. Kusimame, работающий в Южной Африке, объединяет традиционные методы современных цифровых технологий для развития экологически устойчивой экономики. В данном проекте акцент делается на взаимосвязи между человеком, сообществом и окружающей средой, в рамках которой искусственный интеллект становится неотъемлемой частью экосистемного подхода. Laboratoria, инициатива, направленная на обучение женщин из уязвимых групп в Латинской Америке цифровым навыкам, включая разработку программного кода и дизайн. Проект уделяет особое внимание формированию стабильной профессиональной карьеры и поддержке местного лидерства в цифровой сфере. Datasketch из Колумбии представляет собой открытую платформу, помогающую активистам, журналистам и государственным учреждениям использовать данные и искусственный интеллект для достижения общественных целей, таких как борьба с коррупцией и контроль за климатической политикой. Принципы прозрачности, участия и перераспределения технологических ресурсов в интересах общества являются основополагающими для этого проекта.

В ситуации, когда огромное количество индивидуумов сталкиваются с угрозой потери занятости или значительного дохода из-за автоматизации, идея всеобщего базового дохода (Universal Basic Income, UBI) все чаще рассматривается как возможное средство компенсации утраты финансового благополучия. В докладе Международного Валютного Фонда это концепция не упоминается напрямую, однако о ней обсуждают многие специалисты как потенциальный элемент социального приспособления к эпохе искусственного интеллекта.

Позитивные стороны

• UBI гарантирует людям финансовую стабильность в условиях неустойчивого рынка труда.
• Может поддерживать уровень потребления и смягчать социальные напряжения.
• Позволяет пересмотреть ценность не производственного труда - ухода, волонтерства, творчества.

Негативные стороны

• Высокая стоимость применения: даже базовый UBI требует значительных финансовых средств.
• Риск замещения активной социальной политики бездеятельным распределением средств.
• В странах с несовершенной налоговой системой или слабой институциональной базой UBI может способствовать наращиванию коррупции или быть неэффективным.

На настоящем этапе UBI осуществим в экономически развитых странах с высоким ВВП и эффективной налоговой администрацией (например, Нидерланды, Канада, Южная Корея рассматривают пилотные проекты по его внедрению). В развивающихся экономиках, особенно с высокой пропорцией теневого сектора и внешним долгом, базовый доход скорее всего является утопией без внешней поддержки или масштабной трансформации фискальной системы.

Во многих странах Юга уже проводятся эксперименты с различными подходами:

• целевые выплаты (условные или безусловные), направленные на наиболее уязвимые слои населения;
• социальные выгоды — за счет налогов на добычу ресурсов или использование искусственного интеллекта;
• основные услуги — бесплатное обучение, медицинское обслуживание, доступ к цифровой сфере — в качестве альтернативы денежным выплатам.

Таким образом, базовый доход не является универсальным решением, но одним из инструментов приспособления. Он может применяться успешно при условии встраивания в общий контекст — с прогрессивной системой налогообложения, вложениями в образование и переквалификацию, укреплением местных сообществ и переходом от экономики эффективности к экономике заботы.

Этот материал является частью проекта ИД «Название», посвященного актуальным тенденциям в сфере бизнеса и финансов. Больше аналитических статей по ключевым отраслям российской экономики, экспертных интервью и авторских текстов доступно на странице Review.