Рост AI-агентов усугубил несоответствие между возможностями AI и социальными ресурсами

Автор: Мысли о блокчейне Мен Ян

Многие люди, увидев стремительный рост производительности ИИ, с волнением предсказывают, что мир вскоре изменится. На самом деле это недопонимание механизмов функционирования современного общества, или, иными словами, это переоценка важности индивидуального интеллекта и личной производительности.

Вы заметили, что многие высокооплачиваемые рабочие места в крупных компаниях требуют очень высокого уровня образования и интеллекта, но как только человека принимают на работу, он выполняет совершенно обычные задачи, которые могут быть выполнены людьми со средними способностями. Однако даже сегодня явление, когда предпочтение отдается родственным связям и знакомствам, а не способностям, по-прежнему очень распространено. Организации могут выбирать человека с обычными способностями, но с особым социальным статусом и ресурсами, и хотя это может вызывать недовольство, чаще всего такие люди также могут справляться с работой.

Почему так происходит? Многие связывают это с "инфляцией образования", но на самом деле причина более сложная, и я называю это "неэффективным избытком производительности".

Современное общество — это высокоплотная сеть сотрудничества, высококачественная должность представляет собой узел преимуществ в сети распределения социальных ресурсов и власти. Ресурсы и власть, которые представляет этот узел, являются дефицитом для всего общества, но требования к способностям людей на самом деле не высоки, и не требуется, чтобы человек на этой позиции обладал высокой производительностью. Если вам повезло получить такую должность и вы готовы работать усердно, вы вскоре обнаружите, что ваш прирост производительности не нужен этой системе, то есть, даже если ваши способности высоки, эта сеть в них не нуждается. Организации устанавливают такие высокие требования к допуску, потому что, когда многие могут справиться с этой должностью, необходимо выбрать кого-то на основе определенного принципа, и способности часто являются менее спорным принципом, хотя на самом деле не требуется, чтобы у вас были такие высокие способности.

В этой сети сотрудничества каждый человек отвечает только за небольшую часть работы. За исключением очень немногих, большинство людей на самом деле играют роль простого маршрутизатора ресурсов в этой сети, личная производительность должна соответствовать стандартам, и после достижения этих стандартов дальнейшее повышение не дает значительного прироста для всей сети.

Таким образом, как узел в сети сотрудничества, ваш личный интеллект и производительность, даже если они высоки, на самом деле будут неэффективно избыточными, эта сеть не нуждается в них, не использует их и не может их усвоить.

Поэтому сейчас многие люди с большим энтузиазмом заявляют, что благодаря обучению и применению ИИ они повысили свою производительность, но на самом деле вы переоцениваете значение своего интеллекта и производительности. Ваше небольшое повышение производительности, если рассматривать его в контексте всей сети, не имеет большой ценности и не может быть распределено. Ваша организация и сеть сотрудничества на самом деле не нуждаются в вашей избыточной производительности и не могут ее усвоить. Поэтому большинство специалистов по ИИ не хотят говорить о том, что основное значение этих повышений производительности заключается в том, что они могут выделить больше времени для просмотра коротких видео, что не приводит к увеличению доходов, ресурсов и социального статуса.

Сейчас многие люди активно обсуждают OPC (одиночные компании), и это тоже связано с той же проблемой. Узкие места в развитии таких компаний не связаны с внутренней производительностью, а с их внешними ресурсными связями. Учитывая, что большинство OPC находятся в определенном положении в социальной коммерческой сети, их продукты и услуги на самом деле не могут быть проданы, возможно, даже не имеют ценности для самих себя.

Эта проблема очень серьезна, потому что все экономические действия должны завершаться экономическими стимулами, чтобы замкнуть цикл, и только тогда можно продвигать эволюцию экономической системы с помощью положительной обратной связи. Однако сейчас большинство людей, использующих ИИ, получают положительные стимулы, которые на самом деле являются лишь личными эмоциональными стимулами, что не может быть устойчивым.

Как можно быстро создать положительные стимулы? Ключевым моментом является изменение сетевых связей. Это изменение приведет к перераспределению ресурсов и власти. Если у вас, как узла в сети, появится больше связей, то даже если вы совершенно не умеете использовать ИИ, вы сразу почувствуете увеличение доходов, влияния и власти.

Конечно, общее повышение производительности узлов в долгосрочной перспективе, безусловно, приведет к изменениям в сетевых связях. В эпоху ИИ-агентов различия в способности использования ИИ между людьми начинают быстро увеличиваться, и это различие рано или поздно будет воспринято социальной сетью и преобразовано в изменения сетевых связей, даже в изменения топологии сети. Но это займет некоторое время и будет медленнее, чем многие ИИ-инфлюенсеры предполагают. Если вы не осознаете необходимость ускорения связей и просто радуетесь повышению эффективности на своем прежнем месте, счастливы, что у вас больше времени для просмотра видео, то на самом деле вы не получите ранние дивиденды от ИИ.

Кроме того, здесь возникает очень интересное несоответствие.

Сейчас самые активные изучающие ИИ, как правило, являются второстепенными узлами в сети. Программисты, дизайнеры, исследователи, аналитики каждый день изучают агентов, MCP, навыки, рабочие процессы, стремясь увеличить свою производительность в десять раз. Но проблема в том, что вы раньше писали один отчет в день, а теперь можете писать десять, но ваша организация не нуждается в десяти; вы раньше создавали один прототип в неделю, а теперь создаете один в день, но скорость бюджета, принятия решений, продаж, юридических вопросов и закупок не увеличилась в семь раз. Таким образом, значительное количество новой производительности застревает на связанных узлах и не приносит большой ценности для всей системы.

С другой стороны, те, кто действительно контролирует ресурсы, то есть предприниматели, руководители, инвесторы и лидеры различных организаций, изначально имеют больше всего клиентов, капитала, полномочий и социальных связей. Если они смогут увеличить свои способности в ИИ в десять раз, создаваемый ими рычаг может значительно превышать рычаг обычного сотрудника. Но именно у этих людей способность применять ИИ и расстояние до передовых технологий быстро увеличиваются.

Одной из важных причин этого является то, что с начала второй половины 2025 года, когда началась эпоха ИИ-агентов, инновации в применении ИИ все более явно становятся программно-ориентированными.

Ранее ИИ использовался для общения, написания, поиска, рисования, и как CEO, так и программисты могли участвовать в этом. Но на этапе агентов множество новых вещей сначала возникает из программирования ИИ: агенты, MCP, навыки, управление, CLI, API, Git, IDE, различные рабочие процессы и оркестрация. ИИ все меньше похож на программное обеспечение и все больше на систему управления, которую вам нужно самостоятельно строить и управлять.

И тут возникла проблема.

Пятидесятилетний CEO может прекрасно управлять компанией, финансированием и ресурсами, и полностью осознает важность ИИ. Но если вы попросите его открыть терминал, установить кодирующего агента, настроить MCP, заставить несколько агентов работать параллельно, подключить API, GitHub и различные инструменты, он, вероятно, сразу же сдаться.

Это не вопрос интеллекта, а вопрос разрыва в навыках.

Таким образом, сейчас наблюдается очень странная ситуация: те, кто понимает ИИ, не имеют ресурсов, а те, у кого есть ресурсы, не умеют использовать ИИ.

Первая группа людей изо всех сил пытается повысить производительность, но у них нет достаточно большой сети, чтобы усвоить эту производительность; вторая группа людей имеет огромную сеть ресурсов, но не имеет возможности интегрировать новейшую машинную производительность. Это несоответствие, как мне кажется, является особенно важной проблемой, на которую стоит обратить внимание в ближайшие годы.

В Китае есть еще одна дополнительная проблема. Сейчас самые активные два экосистемы применения ИИ — это OpenAI и Anthropic. В материковом Китае по различным причинам невозможно напрямую и стабильно использовать эти две системы, поэтому изолированы не только две модели, но и быстро развивающиеся вокруг них агенты, программирование, инструменты и экосистема разработчиков.

Это влияние может быть более проблематичным, чем разница в моделях. Потому что в эпоху агентов многие знания накапливаются. Другие сегодня переходят от общения к вызову инструментов, завтра от вызова инструментов к оркестрации агентов, послезавтра начинают заставлять агентов разрабатывать инструменты самостоятельно. Если вы опоздаете на полгода, то разница может заключаться не только в нескольких баллах бенчмарка, но и в целой системе рабочих процессов.

Таким образом, действительно интересным будет то, когда это несоответствие начнет разрушаться.

С одной стороны, смогут ли те, кто сейчас находится на второстепенных узлах, но обладает сильными способностями в ИИ, использовать эти способности для получения большего количества клиентов, капитала, внимания и социальных связей, тем самым изменив свое положение в сети. С другой стороны, смогут ли те, кто уже находится в центре сети, действительно овладеть агентами и объединить свои способности по управлению ресурсами с машинной производительностью.

Как только эти два процесса начнут происходить в массовом масштабе, влияние ИИ на общество перейдет от "все работают немного быстрее" к изменениям в организационной структуре, границах компаний и способах распределения ресурсов.

В этом отношении многие влиятельные личности в области ИИ становятся очевидными. Они часто возбуждены новыми технологиями и прорывами и делают сенсационные прогнозы. Если посмотреть на эти прогнозы позже, большинство из них оказывается неверными, но они тем не менее получают много нового внимания и ресурсов. Это умный подход, их настоящая выгода не в навыках ИИ или производительности, а в вашем внимании. В отличие от них, те, кто просто сосредоточен на повышении своих навыков в ИИ, но не увеличивает свои социальные связи, выглядят слишком честными.

Поэтому я думаю, что изменения, которые ИИ принесет в общество, вероятно, пройдут через три этапа.

Первый шаг — изменение узлов. Ваша личная производительность увеличивается в три, пять, десять раз — это то, что происходит сейчас.

Второй шаг — изменение связей. Кто-то получает больше клиентов, капитала, внимания и организационных возможностей благодаря ИИ, и его положение в сети меняется.

Третий шаг — изменение топологии сети. Организация, которая раньше требовала ста человек, теперь может обойтись десятком, а дела, которые раньше нужно было выполнять через компанию, могут быть выполнены несколькими людьми и группой агентов, некоторые прежние промежуточные узлы исчезают, появляются новые суперузлы.

На третьем этапе ИИ действительно преобразует социальную структуру.