# Адам Батлер: «ИИ сделает каждого сотрудника выше среднего, но уничтожит рабочие места»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=XiHPIXJ-fc4
Канал: Excess Returns
Опубликовано: 04.01.2024

---

В новом эпизоде подкаста **Excess Returns** ведущие Джастин Карбоно и Джек Форханд обсудили с **Адамом Батлером** (Resolve Asset Management) фундаментальные сдвиги, которые привносит генеративный искусственный интеллект в мир финансов. Адам Батлер, признающийся в «романе» с ChatGPT, уверен: мы стоим на пороге не просто технологической эволюции, а смены самой парадигмы человеческого труда и оценки активов.

## 🤖 Природа LLM: Больше, чем просто предсказание слов
[[JUMP:01:56]]

Адам Батлер характеризует большие языковые модели (LLM) как машины, поглотившие триллионы слов из интернета и публичных репозиториев [02:24]. Хотя технически модель лишь предсказывает следующий «токен» (фрагмент слова), рекурсивный процесс обращения к собственным выводам и накопленным знаниям порождает нечто неожиданное.

По мнению Адама Батлера, ИИ демонстрирует способности к рассуждению и творчеству, которые ранее были невозможны для машин [05:05]. Он выделяет ключевые отличия этой технологии от предшествующих:

*   **Автономность решений:** В отличие от печатного станка, который лишь тиражировал созданное человеком, ИИ может принимать решения и действовать в мире на основе этих решений [05:46].
*   **Креативность:** Технология позволяет писать миллионы уникальных книг, а не просто копировать одну.
*   **Универсальность:** Модель обучается на связях между концепциями, что позволяет ей показывать результаты на уровне 90-го процентиля в медицинских экзаменах, фактически не имея доступа к закрытым медицинским базам данных [10:25].

## 📈 Эффект «озера Вобигон»: Как ИИ меняет рынок труда
[[JUMP:13:13]]

Адам Батлер выдвигает тезис, который он называет «магией 80-го процентиля» [13:27]. Основная идея заключается в том, что ИИ не обязательно должен превосходить узких экспертов высочайшего уровня. Его главная ценность в том, что он мгновенно подтягивает любого среднего сотрудника до уровня выше среднего в любой области.

В подтверждение своих слов гость приводит исследование Boston Consulting Group (BCG), проведенное совместно с Гарвардом и MIT среди 700 консультантов [13:55]:

1.  **Выравнивание навыков:** Консультанты из нижней квинтили производительности после получения доступа к GPT-4 смогли выдавать работу того же качества, что и топ-менеджеры [16:16].
2.  **Рост качества:** У худших сотрудников качество работы выросло на 40%, в то время как у лучших — лишь на 12% [16:57].
3.  **Эффект плацебо (для экспертов):** Адам Батлер отмечает, что многие эксперты отвергают ИИ, так как он не дотягивает до их узких 10% компетенций, полностью игнорируя тот факт, что в остальных 90% областей жизни ИИ делает их значительно сильнее [13:27].

## 🏛️ Угроза для «белых воротничков» и бизнес-модель Microsoft
[[JUMP:17:50]]

По мнению Адама Батлера, мы увидим радикальное сокращение числа высокооплачиваемых специалистов, чья работа связана с обработкой знаний [18:02].

*   **Зоны риска:** Юристы по договорам, паралегалы, инвестиционные аналитики среднего звена и терапевты общего профиля [18:47].
*   **Суть работы:** Большая часть интеллектуального труда — это превращение неструктурированных данных (письма, заметки) в структурированные (таблицы, календари) [23:14]. ИИ делает это идеально.

Интересен взгляд гостя на стратегию Microsoft. Он утверждает, что компания сознательно позиционирует ИИ как «копилота», а не замену сотруднику [20:48]. Причина в выручке: модель Microsoft основана на количестве лицензий («посадочных мест»). Если ИИ заменит 50% штата компаний-клиентов, доходы Microsoft от Windows и Office рухнут. Поэтому они внедряют ИИ ровно настолько, чтобы облегчить жизнь сотруднику, но не уволить его [21:25].

## 🛠️ Новый мир предпринимательства: Компании за $1 млрд с 5 сотрудниками
[[JUMP:25:24]]

Адам Батлер прогнозирует «Кембрийский взрыв» малого предпринимательства [25:50]. ИИ толкает самые мощные технологии на края сети, делая их доступными каждому.

Ключевые тезисы о новом бизнесе:

*   **Программирование на естественном языке:** Больше не нужно нанимать разработчиков интерфейсов или баз данных. Обычных текстовых инструкций достаточно, чтобы создать сложного бота [26:46].
*   **Экономика токенов:** Разработчики могут получать тысячи долларов в месяц, просто создавая качественные промпты (инструкции) поверх платформ вроде OpenAI [27:25].
*   **Эффективность open-source:** Появление моделей типа Mistral Medium, которые сопоставимы с GPT-4, позволяет компаниям разворачивать частные ИИ-инстансы без утечки данных в OpenAI [29:14].
*   **Оптимизация вычислений:** Адам Батлер упоминает научные статьи, фиксирующие рост эффективности моделей в 11–50 раз за короткие промежутки времени [31:01].

## 📊 Использование ИИ в инвестиционном процессе
[[JUMP:37:10]]

В Resolve Asset Management ИИ пока не управляет капиталом напрямую, но активно используется для прототипирования. Адам Батлер описывает «тривиальный» теперь процесс проверки академических гипотез [37:38]:

1.  **Скрапинг данных:** С помощью инструментов типа Marker PDF-файлы научных статей превращаются в код Python [40:33].
2.  **Репликация:** ИИ переводит уравнения из статьи в программный код и пытается воспроизвести результаты на реальных данных.
3.  **Итерации:** Аналитик может на естественном языке попросить ИИ изменить частоту ребалансировки или веса активов (например, на равный риск вместо равных долей) [42:08].

Гость уверен, что в будущем ИИ сможет проектировать инвестиционные стратегии, соблюдая все лучшие практики анализа данных: кросс-валидацию, учет ошибки выжившего и корректировку на множественные гипотезы [47:09]. При этом он признает наличие «алгоритмического отторжения» (algorithm aversion) — психологического феномена, когда люди готовы простить ошибку человеку, но не машине, даже если машина в 100 раз безопаснее [55:05].

## 🔭 Советы инвесторам в эпоху неопределенности
[[JUMP:58:19]]

Адам Батлер честно признает, что сейчас неопределенность будущего выше, чем когда-либо за последние десятилетия [58:45]. Его рекомендации:

*   **Отказ от капитализационных весов:** Традиционные индексы, взвешенные по капитализации, могут быть уязвимы. Гость предпочитает равновзвешенные индексы (например, S&P 500 Equal Weight), чтобы захватить доходность компаний «на краях», где и будет происходить инновационный взрыв [59:25].
*   **Ставка на Compute:** Пока вычислительные мощности дефицитны, гиганты (Microsoft, Amazon, Google) сохранят свои позиции, оправдывая высокие мультипликаторы [1:00:26].
*   **Пересмотр ценности человека:** Адам Батлер считает, что обществу пора перестать оценивать человека исключительно по его способности приносить прибыль, так как в этом соревновании машины скоро победят окончательно [1:02:47].