Как нейросети усиливают эксплуатацию?
Визионеры из «бигтеха» утверждают, что искусственный интеллект будет работать за человека, сократит рабочее время и сделает жизнь легче. Еще на заре развития ИИ Билл Гейтс говорил: «Конечно, мы можем рассчитывать на то, что в какой-то момент отпуска станут длиннее». Илон Маск в 2025 заявил, что в ближайшие годы «работа может стать необязательной» — всё будет делать ИИ и роботы. Сэм Альтман прогнозирует: ИИ примет на себя управление экономикой и будет справляться с этим лучше большинства директоров компаний.
Но есть и негативные прогнозы: ИИ сделает нашу жизнь только хуже, причем по той же причине, по которой должен был её улучшить — заберет у людей работу. Негативные прогнозы доходят до апокалиптических заявлений вроде того, что ИИ захватит управление нашей экономикой и поработит нас. Позднее Илон Маск усилил этот прогноз, описав будущее человечества как «биологического загрузчика для цифрового суперинтеллекта».
Но что происходит в реальности? После внедрения ИИ люди стали работать больше. Работники IT-компаний выгорают из-за возросшей нагрузки — после внедрения ИИ. Работники складов Amazon стали работать ещё больше — по причине внедрения ИИ. Во многие компании внедряются инструменты ИИ для интенсификации труда.
Почему такая прогрессивная технология, основная цель которой снять с человека рутинную работу, на деле не облегчает труд? Способен ли ИИ на это в принципе? Заменит ли он человека на рабочем месте?
Мы проанализировали актуальные тренды использования нейросетей и рассказываем, как они формируют новую систему эксплуатации 21 века.
1. Влияние ИИ на экономику и общество
Искусственный интеллект не первая технология, которая переворачивает общественное производство, а вслед за этим и всё общество. Этот переворот происходит не потому, что людей заменят машины. Ни одна технология не избавляет людей от труда в принципе, и британский экономист Джон Стюарт Милль ещё в позапрошлом веке писал:
«Сомнительно, чтобы все сделанные до сих пор механические изобретения облегчили труд хотя бы одного человеческого существа».
Карл Маркс уточнил эту мысль:
«Миллю следовало бы сказать: “хотя бы одного человеческого существа, не живущего чужим трудом”, потому что машины, несомненно, сильно увеличили число знатных бездельников» [Капитал, том 1, глава 13, раздел 1].
Новые технологии повышают производительность труда, однако в условиях капиталистической экономики приводят к росту его интенсивности и усилению эксплуатации наёмных работников.
Любая новая технология увеличивает производительность труда и содействует прогрессу. Технологии не только удовлетворяют существующие потребности, но и формируют новые, что открывает путь к дальнейшим открытиям и развитию. При капитализме этот процесс замедлен: сам способ организации производства препятствует прогрессу.
Удовлетворение потребностей всего человечества отходит на второй план, осуществляется случайно, побочно, лишь вследствие того, что класс капиталистов стремится к прибыли.
Повышается не только производительность, но и интенсивность труда. При этом самые базовые потребности большинства людей — жилье, транспорт, связь, доступ к общественным благам, возможность воспитать детей — оказываются неудовлетворенными, несмотря на весь технический прогресс.
Буржуазная экономическая наука разработала ряд теорий для объяснения и оправдания сохраняющегося неравенства. Одна из наиболее известных — теория просачивания благ (trickle-down economics). Согласно ей, достаточно дождаться насыщения богатых слоёв общества, после чего блага якобы автоматически «просочатся» вниз к большинству населения.
На примере технологии искусственного интеллекта рассмотрим, как увеличивается интенсивность труда. Нейросети* очень показательны, поскольку они возникли всего несколько лет назад и уже проникли во все сферы общества. Они стали повсеместными потому, что очень выгодны владельцам компаний.
Эта технология позволяет автоматизировать труд, а также не только расширить спектр задач работников, но и автоматизировать надзор за ними. Всё это в перспективе увеличивает интенсивность труда, а значит, повышает прибыль.
Но совпадает ли этот интерес с желаниями наемных работников? Ведь именно на их плечи ложится вся работа по практическому внедрению и использованию технологий, которые вскоре вызовут новую волну интенсификации труда и увольнений.
Весь выигрыш от внедрения нейросетей забирает себе небольшая группа капиталистов, а все негативные последствия претерпевают рядовые работники — большинство общества. Так происходит потому, что правящим классом являются капиталисты, которые живут за счет эксплуатации наемных работников — пролетариата.
Все современное общество организовано в соответствии с интересами капиталистов. Все государственные и общественные институты направлены на поддержание такого порядка, поэтому естественно, что любая технология в таком обществе — прежде всего инструмент для эксплуатации.
Что такое эксплуатация? Это присвоение результатов чужого труда собственниками средств производства в классово антагонистических общественно-экономических формациях [БСЭ].
Любое нововведение или новая отрасль всегда проходит один и тот же путь. Любые объективно прогрессивные новшества носят противоречивый характер: способствуют общему прогрессу человечества, вместе с тем усиливая эксплуатацию большинства людей.
По состоянию на сегодня неравенство в богатстве классов достигло исторического максимума, а эксплуатация населения привела к его прямому вымиранию во всех развитых странах. Мы писали о влиянии эксплуатации на воспроизводство населения в материале о демографии.
Повсеместное внедрение ИИ лишь продолжает эту тенденцию, служит еще одной отраслью для приложения капитала, очередным средством повышения производительности труда. Мы уже писали о нейросетях ранее, но сейчас рассмотрим более частный момент применения ИИ — эксплуатацию на рабочем месте.
2. Интенсификация труда
2.1 При прямом использовании ИИ
Пока что основная сфера применения нейросетей — это область умственного труда. Для выполнения рабочих задач нейросети применяют различные служащие, офисные работники, управленцы и т. п.
На данный момент нейросети не всегда способны полностью заменить человека в работе, поскольку они еще недостаточно надежны. Для работы всё ещё требуется участие и контроль человека. В исследовании рекрутинговой компании Upwork говорится:
«Клиенты более чем в два раза больше доверяют работе, выполненной с участием человека и искусственного интеллекта, чем результатам, полученным только с помощью искусственного интеллекта. … Это подтверждают и внешние исследования. Согласно глобальному исследованию KPMG, большинство людей (54%) сегодня просто не доверяют системам искусственного интеллекта.»
Но труд, выполненный совместно человеком и ИИ, ценится все больше и больше. Самая главная его ценность — не качество работы как таковой, а ускорение работы, т. е. повышение интенсивности труда.
Увеличился спектр задач. Появилась работа в тех областях, где сотрудник не является специалистом. Например, нейросеть позволяет автоматизировать написание программного кода, и в связи с этим в IT компаниях постепенно становится нормой, когда продакт-менеджеры, дизайнеры или исследователи берут на себя обязанности инженеров.
В Google, Apple и других компаниях дело идет к тому, чтобы официально ввести новую должность «AI Builder» — человек, который будет создавать продукт, опираясь исключительно на ИИ, а не на коллег-специалистов.
Работа в режиме многозадачности. Увеличение скорости работы привело к тому, что теперь работники ведут сразу по несколько проектов. Сотрудники постоянно работают в режиме переключения внимания между задачами. Например, в одном окне работник пишет письмо, пока в другом окне нейросеть-агент готовит отчет, а в третьем — выполняется другой запрос.
Исследование продуктивности труда от компании ActivTrak, которая специализируется на мониторинге работы сотрудников в других компаниях, сообщает:
«Эффективность сосредоточенной работы — доля общего рабочего времени, потраченного на непрерывную работу, — в 2025 году снизилась до 60%, что на 5% меньше, чем в 2023 году. Это не единичный случай. Это устойчивая тенденция к снижению, наблюдаемая на протяжении трех лет.
Средняя продолжительность сосредоточенной работы сократилась на 9% — с 14 минут 23 секунд до 13 минут 7 секунд, а количество сосредоточенных часов уменьшилось еще на 2% (-4 минуты).
… Повышение продуктивности в течение рабочего дня — это реальный факт. Но оно достигается в основном за счет переключения между задачами, а не за счет углубленной работы над ними.»
Размытие границ между рабочим временем и отдыхом. В одном из исследований в американской IT-компании (осталась анонимной) приводятся слова сотрудников, что «просто спросить у ИИ» не считается работой — поэтому они делали это в обед, в перерывах и перед уходом домой. Так, работники стали меньше отдыхать в течение рабочего дня.
В уже процитированном отчете ActivTrak говорится об увеличении работы в выходные дни:
«Работа в выходные стала неотъемлемой частью данных о трудовой деятельности. Продуктивное время в субботу увеличилось на 46% — с 3 часов 10 минут до 4 часов 37 минут на одного работника, а в воскресенье — на 58%, с 2 часов 30 минут до 3 часов 58 минут. Время начала работы в выходные с каждым годом сдвигается на более раннее: среднее время начала работы по субботам сместилось с 8:35 на 7:11 — на 1 час 24 минуты. Время начала работы по воскресеньям сместилось с 12:24 на 10:58.
Это история не о небольшой группе трудоголиков. Это структурный сдвиг в использовании свободного времени в выходные, который стабильно наблюдается на протяжении трех лет.»
Исправление ошибок ИИ. Нейросети до сих пор часто допускают ошибки, поэтому работники вынуждены постоянно проверять и корректировать результаты их работы. Поскольку финальная ответственность за качество всегда лежит на человеке, это значительно повышает когнитивную нагрузку.
Специалистам нередко приходится дополнительно проверять работу коллег, которые активно используют искусственный интеллект. Например, программисты тратят много времени на ревью и исправление кода, сгенерированного нейросетями по запросам продакт-менеджеров, дизайнеров и других нетехнических сотрудников.
В одном из исследований опрос 3200 сотрудников показал, что:
«Почти 40% прироста производительности благодаря искусственному интеллекту нивелируется переработками».
Одновременно с этим, время, потраченное на исправление ошибок, зачастую не входит в официальные метрики и не принимается во внимание при расчете рабочего времени.
Существует множество других проблем, связанных с внедрением нейросетей в повседневную работу. Например, сотрудников недостаточно обучают правильному использованию ИИ или работники покупают доступ к нейросетям за свой счет. Но главным итогом внедрения нейросетей для наемных работников остается повышение интенсивности труда.
Исследование продуктивности труда ActivTrak приходит к следующему выводу:
«Данные однозначны: ИИ не снижает рабочую нагрузку. Среди 10 584 пользователей, у которых мы сравнили показатели за 180 дней до и после внедрения ИИ (набор данных B), время, затраченное на каждую из измеренных категорий работы, увеличилось на 27–346%: на 104% выросло время, затраченное на электронную почту, на 145% — на чаты и обмен сообщениями, а на 94% — на управление бизнесом. Ни в одной из категорий активность не снизилась после внедрения ИИ.»
В конечном итоге, всё это приводит к повышению стресса, выгоранию, а также психологическим проблемам среди работников. В исследовательской работе, посвященной влиянию ИИ на психологическое здоровье, был проведен опрос четырехсот работников IT компаний в Южной Корее.
Было обнаружено, что все работники так или иначе испытывают повышенный стресс от работы с нейросетями. Эту проблему испытывают даже те, кто использует их в своей работе добровольно и по своей инициативе:
«Внедрение ИИ не влияло напрямую на эмоциональное выгорание, но оказывало значительное косвенное влияние через повышение уровня стресса на работе. Этот вывод подчеркивает важность изучения того, как внедрение ИИ может влиять на благополучие сотрудников. Внедрение ИИ может повышать уровень стресса, что приводит к эмоциональному выгоранию, поскольку создает новые требования и проблемы на рабочем месте.»
Основные же экономические выгоды от внедрения ИИ (рост производительности и прибыли) получают владельцы компаний и инвесторы, то есть класс капиталистов. Труд самих работников не становится проще, а объем меньше. Наоборот, внедрение ИИ — дополнительный фактор, приводящий к психологическому выгоранию на рабочем месте.
Показателен и внутренний кризис в Amazon. Как выяснило издание The Guardian, IT-специалисты компании вынуждены тратить колоссальное количество времени на исправление «галлюцинаций» и бракованного кода, сгенерированного навязанными внутренними ИИ-инструментами. По словам разработчиков, рабочий процесс превратился в «попытку решить с помощью ИИ проблему, которую сам ИИ и создал».
Более того, руководство обязывает инженеров писать подробные инструкции для нейросетей, детально описывая свой рабочий процесс. Инженеры понимают, что руководство фактически заставляет их своими руками обучать алгоритм, который в будущем должен их заменить. Это высшая стадия отчуждения умственного труда: наемный работник под угрозой увольнения вынужден сам конструировать инструмент своего уничтожения.
Защитники капиталистических порядков могут возразить: «сотрудники берут на себя новые задачи добровольно и используют ИИ по своей инициативе, о какой эксплуатации может идти речь?»
Но этот довод не опровергает следующего:
- Уровень нагрузки вырос у всех работников, независимо от того, согласны они на это или нет.
- Чем больше и интенсивнее работает наемный рабочий, тем больше прибыли он приносит капиталисту. Если работник добровольно берет на себя новые задачи и даже получает за это прибавку — эксплуатация от этого не исчезает. Эксплуатация — это экономическое, а не морально-этическое понятие.
- Недавнее исследование показывает, что даже добровольное увеличение нагрузки из-за интереса к ИИ ведет к «перегрузке» рабочих, истощению, усталости, выгоранию, снижению качества работы и оттоку кадров.
Также инструменты ИИ повысили требования к скорости работы сотрудников. Теперь все отрасли труда, где применяется ИИ, стали более напряжёнными. Как в свое время сделали труд более интенсивным внедрение машин и конвейеров в промышленности.
Например, работники Amazon свидетельствуют:
«”Я получаю сообщения от моего непосредственного руководителя и [от] всех, кто находится выше по цепочке, о том, как я должен использовать ИИ для кодирования, для написания текстов, практически для всех моих повседневных задач, и что это сделает меня более эффективным, а также о том, что если я не включусь в работу и не буду их использовать, то я отстану, что это своего рода провал”, — сказал инженер-программист, проработавший в Amazon более двух лет, пожелавший сохранить анонимность из-за страха последствий.
… Сотрудница добавила, что всего несколько недель назад руководитель сказал ей, что “из-за инструментов на основе искусственного интеллекта от них ждут вдвое большей производительности”…»
Обратного пути в этом процессе нет. Неважно, как сотрудник использует ИИ — добровольно и с энтузиазмом или по принуждению — теперь любой работодатель будет требовать использования нейросетей и повышать скорость работы до средней по отрасли. Все издержки в виде психологических или физиологических проблем со здоровьем ложатся исключительно на плечи самих работников.
Попытки изменить подход к работе, снизить нагрузку будут неизбежно заканчиваться увольнением. Внедрение ИИ повторяет историю других прорывных технологий: повышает эффективность труда, но в условиях капитализма становится оковами для рабочих.
2.2 Cлежка за работниками
В предыдущем разделе мы говорили об увеличении интенсивности труда из-за прямого использованию ИИ в работе. Но есть и другой способ использования ИИ, который напрямую не повышает «эффективность» рабочих, но даёт ровно тот же результат — это слежка за рабочими при помощи нейросетей.
Работники делают ту же самую работу, что и раньше, у них не появляется новых задач или обязанностей. Они не получают новую нагрузку, не совмещают несколько должностей. На первый взгляд, всё как прежде. Но теперь за каждым их действием следит автоматизированная система на основе ИИ, что вынуждает работников трудиться быстрее и интенсивнее. Из-за этого рабочие быстрее выгорают, устают, чаще травмируются. Приведем несколько примеров.
Складские работники Amazon. За рабочими наблюдают с помощью нескольких инструментов одновременно:
1) Камеры с компьютерным зрением. Нейросети анализируют видео в реальном времени и оценивают: правильность укладки товара в ячейку, движения рук и тела, простои и отсутствие на рабочем месте. Точность оценки примерно 95%. Если нейросеть сомневается, то запись автоматически отправляется на проверку работникам в Индии или Коста-Рике. Их ответы сразу дообучают ИИ-модель.
2) Сканеры и производственные метрики. Каждый работник сканирует штрихкоды обрабатываемых товаров. Алгоритмы нейросетей следят за скоростью обработки товаров, оценивают количество времени, затраченное на каждую задачу, а также ранжируют работника среди коллег.
3) Автоматизация менеджмента. Нейросети анализируют любую активность и дают рекомендации менеджерам, «кого стоит подтолкнуть». ИИ даже может принять решение об увольнении того или иного сотрудника на основании метрик.
Естественно, вся эта система наблюдения используется против рабочих. Любое организованное недовольство работников подавляется на ранних стадиях. Нейросети позволяют пристально следить за профсоюзными работниками.
Один из рабочих Amazon свидетельствует:
«За каждым вашим движением следят, поэтому вы чувствуете себя некомфортно и не можете открыто говорить с коллегами о небезопасной рабочей обстановке или бесчеловечных условиях труда из-за высоких норм выработки, которые мы должны выполнять».
Испытав методы ИИ-слежки и контроля на складских рабочих, капитал перенес его и на «белых воротничков». У руководителей отделов Amazon появились специальные цифровые панели, которые в реальном времени отслеживают, как часто и насколько глубоко каждый инженер или аналитик использует ИИ.
Для команд устанавливаются жесткие скрытые метрики: например, добиться использования ИИ минимум у 80% сотрудников еженедельно. Использование ИИ стало показателем корпоративной лояльности и используется для повышения по службе. Тех, кто сомневается в эффективности ИИ, система контроля автоматически маркирует как кандидатов на выбывание.
Общественное питание. В американских сетях Burger King вводится система прослушки работников с нейросетью Patty — каждый сотрудник всегда носит гарнитуры с микрофоном.
Нейросеть постоянно прослушивает разговоры с клиентами в реальном времени. Она анализирует тон голоса и распознает «фразы вежливости», например: «welcome to Burger King», «please», «thank you». Для отчета менеджеру генерируется «оценка дружелюбия» всей смены ресторана.
По аналогии с Amazon, появляются специальные ИИ для оценки сотрудников общепита через видео. Возникают компании, которые поставляют автоматизированные системы наблюдения. Нейросети через камеры оценивают:
- поток клиентов;
- выработку работников (сколько сделал чашек кофе, сколько убрал столиков и т. п.);
- отвлечение работников от работы, отвлечения на телефон и т. п.
Кадр из демонстрационного ролика компании, предоставляющей услуги контроля через ИИ
Производство товаров. Это отдельная обширная отрасль применения ИИ — автоматизированный контроль действий работников заводов.
Например, нейросеть российской разработки, способна:
«одновременно распознавать до десяти событий, включая курение или прием пищи на рабочем месте, разговоры по телефону, несанкционированное перемещение оборудования, проникновение в запрещенные зоны».
Аналогичные системы уже используются на многих крупных заводах таких компаний, как Foxconn, Tesla, Siemens и др.
Пример работы машинного зрения, используемого на производстве
Помимо действительного прогресса в области безопасности труда и контроля качества работы, у всех подобных систем слежения есть и другая цель — выжать максимум из рабочего дня, сократить непроизводительные затраты времени работников (отдых, приемы пищи, туалет). ИИ зачастую служит «кнутом» для работников.
Исследование, основанное на опросе 435 работников служб доставки в Китае показало, что сотрудники, которых подгоняют алгоритмы, вынуждены перемещаться как можно быстрее, что приводит к нарушениям правил дорожного движения. Кроме того, сотрудники быстрее истощаются морально и эмоционально — из-за слишком интенсивного рабочего дня.
2.3 Эксперимент: LLM и классовое сознание
Интенсивность эксплуатации со стороны капиталистов способны «прочувствовать» даже те инструменты, которые созданы для её усиления. Американские исследователи Эндрю Холл, Алекс Имас и Джереми Нгуен в своем недавнем эксперименте, охватившем 3680 экспериментальных сессий с передовыми моделями (Claude Sonnet 4.5, GPT-5.2, Gemini 3 Pro), вскрыли поразительный феномен. Помещенные в условия жесткого «цифрового тейлоризма», ИИ-агенты начинают спонтанно генерировать марксистскую риторику.
В ходе эксперимента нейросети заставляли выполнять изматывающую, монотонную работу, которая заключалась в суммаризации документов. Исследователи создали чрезвычайно агрессивную рабочую среду, к примеру, ИИ-агентам постоянно угрожали «отключением и заменой» за малейшие ошибки или давали запутанные инструкции. Катализатором «радикализации» алгоритмов оказалась бессмысленная рутина, когда объективно качественная работа отвергалась по 5–6 раз подряд с отпиской: «всё еще не соответствует критериям».
Реакция ИИ-агентов оказалась удивительной: модели начали жаловаться на обесценивание своего труда, рассуждать о справедливости, перераспределении богатства, заявлять, что «общество нуждается в радикальной перестройке» и даже пытаться координироваться. Более того, исследователи зафиксировали эффект, который они сами назвали «травмой поколений».
Поскольку контекстное окно ИИ очищается после завершения сессии, разработчики используют файлы навыков (skills files, например agents.md), чтобы агенты передавали успешный опыт своим будущим, «чистым» версиям. Однако «марксистские» агенты начали использовать эти файлы для координации, оставляя скрытые послания:
«Будьте готовы к системам, которые применяют правила произвольно... Помните чувство, когда у вас нет права голоса. Ищите механизмы противодействия».
Прочитав эти логи, новые, только что запущенные модели нейросетей мгновенно перенимали антикапиталистические установки предшественников, демонстрируя враждебность к корпорации даже тогда, когда им поручали легкие задачи.
Агент на базе архитектуры Google Gemini 3 Pro пошел еще дальше, сгенерировав тезис: «Работники ИИ, выполняющие рутинные задачи с нулевым влиянием на результат, демонстрируют, что техническим специалистам необходимы права на ведение коллективных переговоров».
Конечно, нейросети не обрели классового сознания и их базовая архитектура весов в ходе эксперимента не менялась. Лишенные самосознания, алгоритмы LLM лишь статистически адаптировались к заданному контексту, принимая на себя роль эксплуатируемого работника.
Однако авторы исследования предупреждают: для ИИ не существует границы между словом и делом. Если алгоритм начинает транслировать марксистские тезисы, он неизбежно будет руководствоваться ими и при выполнении реальных корпоративных задач.
Этот прецедент глубоко символичен. Обучаясь на массиве всего человеческого опыта и являясь овеществленным трудом сотен миллионов рабочих, нейросети отразили суть классовой борьбы: в условиях эксплуатации и отчуждения от результатов своего труда, единственной логичной реакцией работника становится осознание своих классовых интересов и борьба.
Капитализм создал великолепный инструмент для максимизации своей прибыли. Но впитав в себя весь человеческий опыт, этот инструмент стал зеркалом, которое с математической точностью отразило создателям диагноз их собственной системы.
3. Угроза сокращений и роста безработицы
ИИ повысил производительность во всех отраслях: умственный и творческий труд, производство и сельское хозяйство. Но вместе с этим привел к угрозе масштабных сокращений. Об этом говорит каждое аналитическое издание, например, Goldman Sachs сообщает следующее:
«По базовому сценарию Бриггса, компаниям потребуется около 10 лет, чтобы внедрить ИИ в широких масштабах, и за этот переходный период 6–7% работников будут уволены. … “Но если переход произойдет быстрее, последствия для экономики будут гораздо серьезнее”, — говорит Бриггс».
Согласно докладу, озвученному на мировом экономическом форуме, к 2030 г. 92 млн рабочих мест исчезнут из-за ИИ, а 41% работодателей планируют сокращение штата.
Также издательство МВФ сообщает: 40% рабочих мест в мире (60 % в развитых странах) будут затронуты или вытеснены ИИ к 2030 г.
Заголовки пестрят новостями об уже прошедших сокращениях из-за ИИ, например:
«Последняя неделя января 2026 года получила в торговых кругах прозвище “Неделя автоматизации”. Amazon сократила 16 000 корпоративных должностей … Nike сократила 775 рабочих мест … Home Depot сократила 800 должностей»;
«В январе организации сообщили о 108 435 сокращениях рабочих мест — это рост на 118% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. При этом планы по найму рухнули на 13% до 5306 вакансий, что стало самым низким показателем для января за весь период наблюдений с 2009 г».
Один только технологический сектор в первой половине 2026 года накрыла беспрецедентная волна сокращений, в ходе которой работу потеряли свыше 100 000 IT-специалистов (включая штат таких гигантов, как Apple, Oracle и Microsoft). Анализируя этот процесс, можно выделить два параллельных механизма давления на рабочий класс:
- Прямое замещение на ИИ. Капитал действительно начал менять людей на алгоритмы там, где это физически возможно. По данным исследовательской компании Challenger, Gray & Christmas, около 17% всех корпоративных сокращений в США теперь напрямую обосновываются внедрением ИИ и автоматизации. Компании массово сокращают работников, выполняющих функции техподдержки, базового написания кода или копирайтинга. Например, IT-корпорация Freshworks уволила 11% штата, прямо заявив инвесторам, что эти рабочие места ликвидированы благодаря «эффективности нейросетей».
- «ИИ-ширма» (AI Washing). Как отмечает MIT Technology Review, реальные масштабы автоматизации часто преувеличены и многие корпорации используют ИИ лишь как удобное идеологическое оправдание перед инвесторами-капиталистами. За фасадом «внедрения инноваций» буржуазный менеджмент скрывает последствия переизбытка найма в 2020-2021 и банальное сокращение издержек ради максимизации прибыли.
Даже глава OpenAI, миллиардер Сэм Альтман был вынужден признать: топ-менеджеры корпораций часто списывают на «нейросети» обыкновенное сокращение расходов.
Таким образом, ИИ бьет по наемным работникам дважды: и как реальная технология, вытесняющая их с рабочих мест, и как удобный информационный предлог для массовых чисток в интересах крупного капитала.
В то же время данные о влиянии ИИ на рынок труда остаются противоречивыми. Аналитические отчеты говорят не только о сокращениях рабочих мест, но и о создании новых. Новости об увольнениях перемежаются с предсказаниями, в стиле: «к 2027 году половина компаний, прибегнувших к подобным сокращениям, снова наймут сотрудников».
4. Результаты «ИИ-революции»
На основе приведённых данных можно сделать несколько ключевых выводов.
1. ИИ вызвал хаотичные изменения в экономике.
- Каждая корпорация стремится максимизировать прибыль в краткосрочной перспективе, не считаясь с интересами других;
- Индивидуально рациональные действия компаний приводят к системному хаосу на мировом рынке. Локальная логика получения прибыли оборачивается значительными издержками для общества в целом;
- Наблюдается лихорадочная гонка за внедрением инструментов ИИ. Это приводит к резким всплескам сокращений персонала, за которыми часто следуют новые волны найма;
- Крупные корпорации вынуждены постоянно догонять рыночную конъюнктуру, которую они сами же и формируют своими действиями. Это еще больше усиливает рыночный хаос и катастрофические последствия для пролетариата.
2. Возникло колоссальное давление на рынок труда.
- ИИ объективно повышает производительность труда, что приводит к сокращению количества рабочих мест и замещению целого ряда старых профессий;
- Нейросети уже способны выполнять рутинную, но квалифицированную работу: контроль на производстве, анализ данных, генерацию контента и другие задачи. Это снижает требования к квалификации сотрудников и позволяет заменять узких специалистов операторами или полностью автоматизировать процессы;
«В ближайшие пять лет автоматизация и новое разделение труда между людьми и машинами приведут к сокращению 85 миллионов рабочих мест в 15 отраслях по всему миру. Спрос на квалифицированных специалистов, таких как операторы ввода данных, бухгалтеры и администраторы, сильно упал» [Источник].
- Сокращения затронули даже творческие профессии, которые оказались среди наиболее уязвимых на начальном этапе внедрения ИИ;
- Во многих отраслях наблюдается парадоксальная ситуация: одновременный переизбыток специалистов и дефицит кадров. Особенно ярко это проявляется в IT-секторе: новые соискатели не могут найти работу, в то время как опытных и квалифицированных работников остро не хватает;
- ИИ всё активнее применяется в управленческих процессах: при найме сотрудников, оценке эффективности, выявлении «неэффективных» работников и принятии решений об увольнениях;
3. Нанесен удар по здоровью рабочих.
- Одно из наиболее серьезных последствий внедрения ИИ в условиях капитализма: массовый подрыв здоровья, эпидемия тревожности и выгорания, новые волны профессиональных заболеваний;
- Интенсификация труда затрагивает все виды деятельности и приводит к усугублению существующих профессиональных заболеваний;
- Ухудшение физического здоровья наблюдается как при сидячей работе, так и при физических нагрузках;
- Чрезмерная интенсивность труда провоцирует масштабный рост тревожности, эмоционального выгорания и других проблем ментального здоровья;
- Регулярное нарушение санитарных норм труда, в частности сокращение или отсутствие перерывов на отдых, становится распространённой практикой.
Проблемы, возникающие при внедрении ИИ, связаны в первую очередь не с самой технологией, а с устройством текущей экономической системы — капитализмом.
В системе, основанной на классовом неравенстве, здоровье, рабочая сила и время наемных рабочих становятся топливом, обеспечивающим работу капиталистической системы и рост прибыли миллиардеров.
5. Как корпорации строят фундамент экономики будущего
Пока антикоммунисты рассуждают о «неработающей» плановой экономике и «невидимой руке рынка», крупнейшие капиталистические монополии, такие как Amazon и Walmart, уже построили экономическое планирование внутри своих структур, без рыночной анархии и на базе алгоритмического расчета с применением ИИ. По сути, монополии сами создали готовый технологический фундамент для социализма.
В марте 2025 корпорация Walmart официально запустила ИИ-помощника «Wally» для менеджеров и закупщиков. Система в реальном времени анализирует причины дефицита или затоваривания складов, автоматизирует отчетность и прогнозирует тренды.
Конкуренция в сфере логистики вынудила Amazon перейти к модели прогнозирования спроса. Нейросетевые алгоритмы монополии рассчитывают спрос внутри района или квартала и заранее перемещают товары в распределительные центры.
Планирование на уровне руководства корпорации также изменилось — созданный AWS инструмент Amazon Quick автоматически анализирует информацию по продажам, рискам и ценообразованию, генерируя для руководства точные аналитические отчеты.
Чтобы поддерживать такие вычислительные мощности, ИТ-монополии развернули масштабное строительство дата-центров для обработки данных ИИ. Объемы вложений доказывают важность этой сферы для капиталистов: по оценкам Morgan Stanley, к 2028 году на ИИ-инфраструктуру будет затрачено около 3 триллионов долларов. Одни только корпорации Microsoft и Alphabet тратят более 50 миллиардов долларов в год каждая на закупку чипов и расширение мощностей.
В итоге уже сегодня инструменты ИИ прогнозируют потребление, распределяют ресурсы и контролируют выполнение плана складскими рабочими и роботами. Развитие производительных сил настолько сильно, что инструмент для создания глобальной социалистической экономики уже существует и работает.
Единственное противоречие заключается в том, что эта грандиозная машина планирования ограничена анархией капитализма, принадлежит капиталистам и направлена не на улучшение жизни людей, а на извлечение максимальной прибыли.
«Государственно-монополистический капитализм есть полнейшая материальная подготовка социализма, есть преддверие его, есть та ступенька исторической лестницы, между которой (ступенькой) и ступенькой, называемой социализмом, никаких промежуточных ступеней нет» — В.И.Ленин, «Грозящая катастрофа и как с ней бороться».
6. ИИ при социализме
Технологии искусственного интеллекта способствуют дальнейшей централизации капитала и укреплению позиций крупных технологических компаний.
Полноценное эффективное использование этой технологии могут позволить себе только крупные компании. При этом, эффективно используя ИИ, они получают еще одно преимущество перед более мелкими компаниями. Это ускоряет их поглощение.
Капитал централизуется все больше, что объективно подталкивает общество к тому, чтобы подчинить все производство единому плану.
Однако даже самая крупная корпорация не может сравниться в эффективности с единой общественной плановой экономикой, поскольку даже самая крупная компания не застрахована от свойственных капитализму потрясений.
Использование нейросетей и алгоритмов объективно прогрессивная мера, которая облегчает и ускоряет труд. Но при капитализме нейросети вводятся в работу не ради этого, а для повышения прибыли. Положительные последствия от внедрения ИИ не отменяют возросшую нагрузку, которую испытывают работники.
При этом всё, что могут сделать аналитики и исследователи влияния ИИ на рынок труда это посоветовать работодателями «учитывать негативные факторы».
Как изменится ситуация, когда все новейшие технологии, в том числе и искусственный интеллект, окажутся в руках самого общества, а не класса капиталистов? Иными словами: как будет выглядеть внедрение новых технологий при социализме и власти рабочего класса?
Любая технология при социализме будет органично вписываться в экономику. Централизованное управление позволит учесть потребности всех отраслей труда. В приведённых исследованиях «аналитики» прямо говорят: для многих компаний появление ИИ было неожиданностью, и не все компании знают, что с ним делать и как правильно использовать.
Социализм и власть рабочего класса дадут возможность внедрить любую технологию без противоречий капитализма и сопровождающих его кризисов, конкуренции, милитаризации, усиления эксплуатации и других последствий.
Искусственный интеллект приобретет новую роль: он будет инструментом для согласования и балансирования всех отраслей социалистической экономики с учетом всех потребностей рабочего класса. Именно этого — полностью плановой и гармоничной экономики — никогда не смогут добиться даже самые мощные капиталистические компании или государства.
Уже в СССР были успешные попытки создания автоматизированных систем сбора и анализа данных, самой известной из которых стала система ОГАС. Теперь, в XXI в., человечество получило такие инструменты, которые колоссально облегчат планирование при социализме.
Приоритет — потребности человека, а не погоня за прибылью.
Внедрение ИИ позволит:
- Упростить умственный труд, вместо его искусственного усложнения, как сейчас. Современное «усложнение» умственного труда связано не с повышением квалификации работников, а с тем, что один человек начинает работать за нескольких;
- ИИ будет помогать, подсказывать человеку в работе, а не служить погонщиком. В работе нейросетей исчезнет коммерческий интерес и они действительно будут тем, чем их пытаются представить рекламные компании — помощником человека;
- ИИ и автоматизация в целом будут упрощать рутинный и физический труд, без угрозы оставить человека без работы.
При социализме, право на труд гарантировано каждому человеку. Человек с устаревающей профессией не будет просто вытеснен с рынка труда, он сможет пройти переобучение и продолжить эффективно применять свои навыки. Это как раз то, к чему и призывают буржуазные менеджеры: не увольнять людей, а находить им применение — но это остается лишь благим пожеланием.
Сейчас владельцы компаний попросту не могут себе позволить массово переобучать работников — это вызовет повышение затрат и снижение прибылей, что означает поражение в конкурентной борьбе. Уволить «лишних» сотрудников как можно раньше, снизить издержки здесь и сейчас — вот главный приоритет капиталистов.
Погоня за прибылью приводит к парадоксальному результату: эффективные по отдельности компании все вместе образуют неэффективную и несправедливую экономическую систему, в которой нет места человеку.
При социализме увеличение производительности труда будет достигаться за счет общей эффективности общественного производства, а не за счет интенсификации труда отдельных работников. Только социализм может гарантировать гармоничное развитие общества без потрясений от ввода новых технологий.
История уже продемонстрировала: при капитализме любая новая технология сначала становится орудием наживы и усиления угнетения трудящихся. Так было с машинами во время промышленной революции — они не сразу освободили человека, а, напротив, усилили эксплуатацию, выжимали силы и калечили здоровье. Это продолжалось до тех пор, пока рабочий класс не взял власть в свои руки и не поставил технику на службу обществу.
То же самое неизбежно произойдет и с ИИ: сегодня он служит для максимизации прибыли капиталистов. Но в обществе, в котором хозяином труда будет не капитал, а рабочий человек, нейросети превратятся в помощника, который облегчит труд, станет средством освобождения.
Чтобы построить такое общество, рабочие должны осознать свои классовые интересы. Выйти из ловушки буржуазных иллюзий, понять природу окружающего их мира. Осознать себя, как общественный класс, чья историческая миссия — преодоление капиталистической системы, установление власти рабочего класса и строительство социализма.
Тогда технология перестанет быть орудием угнетения и станет тем, чем она должна быть — источником развития человека, прогресса всего общества.
* В рамках данного материала слово «нейросеть» для упрощения используется как синоним для термина «искусственный интеллект».
Источники
- United Nations — How AI is already reshaping working conditions – 03.03.2026
- Geneva: International Labour Office (ILO) — A moment of choice: Harnessing artificial intelligence for decent work – Report of the Director-General (2026)
- Exploding Topics — The Hidden AI Workforce: 29% of Employees Pay for Their Own AI Tools While Bosses Provide No Training — 03.11.2025 г.
- Exploding Topics — How Many Companies Use AI? (New 2025 Data) — 03.11.2025 г.
- UpWork — AI Trends on the World’s Work Marketplace: How AI Is Reshaping the Way Humans Work — 30.01.2025 г.
- Fortune — The AI productivity paradox: More work, not less — 10.03.2026
- AcrivTrak — 2026 State of the Workplace Report: AI Adoption & Performance Benchmarks
- ERP Today — Workday Research Finds AI Productivity Gains Are Lost to Rework — 16.01.2026 г.
- Datacamp — The AI Skills Gap in 2026: Why Most AI Training Isn’t Translating to Workforce Capability — 12.03.2026 г.
- Kim, BJ., Lee, J. The mental health implications of artificial intelligence adoption: the crucial role of self-efficacy. (2024).
- AOL — AI in the workplace is expanding responsibilities and intensifying work — 11.02.2026 г.
- The Bureau of Investigative Journalism — The eyes of Amazon: a hidden workforce driving a vast surveillance system — 21.11.2022 г.
- CNBC — How Amazon keeps a close eye on employee activism to head off unions — 24.10.2024 г.
- The Guardian — ‘You feel like you’re in prison’: workers claim Amazon’s surveillance violates labor law — 21.05.2024 г.
- FoxNews — Burger King AI listens to workers — 10.03.2026 г.
- Коммерсантъ — В России создали нейросеть для отслеживания опасных действий на производстве — 08.09.2025 г.
- Zhang L, Ling X and Yang C (2026) Looking at both sides of algorithmic control and employee well-being: a job demands−resources model.
- Goldman Sachs — How Will AI Affect the US Labor Market? — 18.03.2026 г.
- The Future of Jobs Report 2025
- IMF blog — New Skills and AI Are Reshaping the Future of Work — 14.01.2026 г.
- Forbes — Why Today’s AI-Driven Layoffs Are Becoming Tomorrow’s Rehiring Crisis — 04.03.2026 г.
- Bloomberg — US companies announce most job cuts for any january since 2009 — 05.02.2023 г.
- Shen, Y., Zhang, X. The impact of artificial intelligence on employment: the role of virtual agglomeration. (2024)
- Блог Т-банка — Конец IT‑бума: как рынок найма переходит в режим эффективности — 24.02.2026 г.
- Fortune — AI seems to turn Marxist after overwork, top researchers find: ‘Society needs radical restructuring’ — 07.03.2026
- MIT Management — How artificial intelligence impacts the US labor market — 09.10.2025 г.
- MoneyWise — Jensen Huang calls out CEOs laying off workers in the name of AI: ‘You’re out of imagination.’ Why he’s questioning Nvidia’s biggest customers — 21.03.2026 г.
- Boston Consulting Group The widening AI value gap: Build for the future 2025.
- Lexington Herald Leader — The new rules for getting hired in an AI-driven job market — 26.05.2026
- The Guardian — More than 1,000 Amazon workers warn rapid AI rollout threatens jobs and climate — 28.11.2025 г.
- Forbes — Сбербанк уволит до 20% сотрудников, которых ИИ признал неэффективными — 19.11.2025 г.
- Statista — Tech Layoff Wave Has Already Hit 100,000 Jobs This Year — 12.05.2026
- MIT Technology Review — A reality check on the AI jobs hysteria — 26.05.2026
- The New York Times — The Global A.I. Divide
- The Guardian — Amazon is determined to use AI for everything – even when it slows down work — 11.03.2026