# Скотт Гэллоуэй и Итан Моллик: «Почему CEO ошибаются в прогнозах по ИИ»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=-xNq_wJHsls
Канал: Prof G
Опубликовано: 12.02.2026

---

В новом выпуске подкаста Prof G Conversations ведущий Скотт Гэллоуэй (Scott Galloway) обсудил с профессором Уортонской школы бизнеса Итаном Молликом (Ethan Mollick) текущее состояние индустрии искусственного интеллекта. Собеседники разобрали, почему корпорации не видят реального использования технологий сотрудниками, как ИИ меняет экономику труда и почему современные оценки ИИ-стартапов могут привести либо к краху рынков, либо к массовым увольнениям.

## 😟 Страх перед будущим: Оптимизм против Катастрофизма
[[JUMP:0:00]]

Дискуссия началась с обсуждения 38-страничного эссе генерального директора Anthropic Дарио Амодеи, в котором тот предупреждает об экзистенциальных угрозах ИИ для общества [0:50]. По мнению Итана Моллика, руководство Anthropic искренне верит в свои прогнозы, балансируя между описанием «светлого будущего» и сценариями «всеобщей гибели» [1:17]. 

Скотт Гэллоуэй выразил более скептичную позицию, предположив, что CEO крупных лабораторий могут намеренно катастрофизировать ситуацию [3:14]. По мнению ведущего, это позволяет:

*   Придать технологии статус «меняющей мир» и почти божественной силы.
*   Оправдывать огромные инвестиционные раунды (например, на $350 млрд).
*   Создавать барьеры для входа конкурентов через требования к жесткому регулированию.

Итан Моллик отметил, что его больше беспокоят не долгосрочные экзистенциальные риски, а «приземленные» проблемы ближайших лет [2:21]. К ним он относит дезинформацию (дипфейки), зависимость общества от алгоритмов и трансформацию рынка труда, где ИИ может не расширять возможности людей, а приводить к их замене [2:49].

## 🤫 «Теневое» использование ИИ: Почему сотрудники молчат
[[JUMP:4:31]]

Одной из центральных тем стала проблема внедрения ИИ в корпоративном секторе. Итан Моллик утверждает, что существует огромный разрыв между официальной отчетностью компаний и реальным поведением сотрудников [4:57].

Согласно исследованиям, проведенным Молликом совместно с Гарвардом и MIT в Boston Consulting Group:

*   Использование ИИ повышает качество работы на 40% [4:44].
*   Скорость выполнения задач увеличивается на 26% [4:44].
*   Около 50% американских рабочих уже используют ИИ в повседневных задачах [4:57].

Однако, по словам Моллика, сотрудники не спешат сообщать об этом руководству. Причина кроется в страхе увольнения: если работник признается, что выполняет задачу в три раза быстрее благодаря ИИ, компания может либо увеличить нагрузку, либо сократить позицию [5:10]. В итоге люди используют личные подписки на ChatGPT или Claude, выглядя «гениями» в глазах начальства, но сохраняя освободившееся время для себя.

## 🗺️ «Рваный фронтир» и природа ИИ-агентов
[[JUMP:7:17]]

Итан Моллик ввел термин «рваный фронтир» (jagged frontier), чтобы описать неравномерность способностей ИИ [7:17]. ИИ может блестяще справляться с написанием сложного кода или анализом данных, но проваливаться в простых логических задачах, которые легко решает человек.

Важным трендом 2024 года собеседники назвали «агентов» (Agentic AI). Моллик дал определение этому понятию:

*   **ИИ-агент** — это модель, имеющая доступ к инструментам (поиск в сети, написание кода, доступ к файлам) и способная автономно достигать поставленной цели, корректируя свои действия в процессе [10:20].
*   В отличие от простого чат-бота, агент может получить задачу «подготовить отчет по гостю подкаста» и самостоятельно провести исследование, структурировать данные и составить список вопросов [10:34].

По мнению гостя, лидеры компаний должны не просто закупать лицензии, а создавать внутренние лаборатории, где эксперты-предметники будут сами находить способы применения ИИ, так как готовых «инструкций» по внедрению технологии еще не существует [8:23].

## 🛠️ Технологический стек ИИ: Рекомендации для профессионалов
[[JUMP:11:15]]

Для тех, кто хочет наверстать упущенное, Итан Моллик предложил базовый набор инструментов. Он подчеркнул, что ИИ сегодня крайне демократичен: обычный студент имеет доступ к тем же мощным моделям, что и сотрудники Goldman Sachs [11:42].

Рекомендованный «стартовый пакет» стоимостью около $20 в месяц включает:

1.  **ChatGPT Plus (OpenAI)** — универсальный инструмент с хорошими способностями к ролевым играм и диалогу [12:10].
2.  **Claude (Anthropic)** — по мнению Моллика, лучшая модель для написания текстов и интеллектуальных дискуссий с высокими этическими стандартами [16:41].
3.  **Gemini (Google)** — сильная модель, обладающая специфической «личностью» (иногда чрезмерно извиняющейся) [17:18].
4.  **Notebook LM (Google)** — бесплатный и эффективный инструмент для глубоких исследований [12:50].
5.  **Claude Code** — передовой инструмент для программирования [13:03].

Моллик утверждает, что для понимания возможностей ИИ человеку необходимо провести минимум 8–10 часов в прямом «общении» с моделью, поручая ей свои реальные рабочие задачи [13:03].

## 📊 Рыночная борьба: Scaling Laws и доминирование США
[[JUMP:13:42]]

Развитие ИИ подчиняется «законам масштабирования» (scaling laws): чем больше данных, вычислительных мощностей и электричества вложено в модель, тем она умнее [13:42]. Это создает ситуацию, где конкурировать могут только гиганты с огромным капиталом.

Текущая расстановка сил, по мнению Моллика:

*   **Лидеры:** OpenAI, Anthropic и Google находятся в режиме постоянного «перепрыгивания» друг друга [15:10].
*   **Догоняющие:** Meta и XAI (Илон Маск) активно инвестируют в масштабирование.
*   **Геополитика:** Китайские компании (например, модель Qwen) и французская Mistral выпускают модели с «открытыми весами» (open weights), которые отстают от флагманов США примерно на 8 месяцев [22:57].

Скотт Гэллоуэй предположил, что Китай может заниматься «ИИ-демпингом», предоставляя мощные модели бесплатно или очень дешево, чтобы подорвать бизнес-модели американских компаний [22:07]. Моллик подтвердил, что модели с открытыми весами действительно позволяют компаниям запускать ИИ на своих серверах без оплаты подписок, что может превратить ИИ в товар (commodity) и лишить разработчиков прибыли [23:10].

## ⚡ Узкие места и экономические риски
[[JUMP:24:31]]

Основными препятствиями на пути к «дивному новому миру» ИИ собеседники назвали инфраструктурные ограничения:

*   **Энергия:** Потребность в электричестве для дата-центров растет быстрее, чем возможности сетей [26:10].
*   **Чипы:** Дефицит оборудования от NVIDIA остается сдерживающим фактором.
*   **Память:** ИИ-модели до сих пор страдают «амнезией» — они не обучаются в процессе диалога и требуют постоянных инструкций заново [25:57].

Гэллоуэй выдвинул тезис о переоцененности ИИ-компаний. По его мнению, текущие мультипликаторы стоимости могут быть оправданы только двумя путями: либо колоссальным ростом доходов, либо радикальным сокращением расходов на персонал [27:04]. Гэллоуэй опасается «уничтожения человеческого капитала» в информационных отраслях ради оправдания капитализации стартапов.

Моллик возразил, что существует сценарий «расширения возможностей» [28:23]. Если один программист благодаря ИИ может писать в 10 раз больше кода, это не обязательно означает увольнение 90% штата. Это может означать, что компания начнет реализовывать проекты, которые раньше были физически невозможны [29:02].

## 🎓 Кризис образования и «смерть» интернатуры
[[JUMP:32:53]]

В академической среде ИИ уже вызвал тектонические сдвиги. Итан Моллик, будучи профессором, отмечает следующие тренды:

*   **Списывание:** Эссе перестали быть надежным способом оценки знаний [33:48].
*   **Крах системы наставничества:** Раньше стажеры (интерны) учились, выполняя черновую работу (написание меморандумов, базовый код). Теперь ИИ делает эту работу лучше и быстрее новичков [35:16]. 
*   **Риск для молодых специалистов:** Менеджеры среднего звена все чаще предпочитают использовать ИИ вместо интернов, потому что ИИ «делает работу и не плачет» [35:28]. Это лишает молодежь возможности пройти путь «подмастерья» и получить реальные навыки.

В области научных исследований Моллик уже использует ИИ как «супер-ассистента», способного находить ошибки в статистических расчетах, которые человек бы не заметил [37:12]. Однако он выразил опасение, что скоро ИИ будет писать статьи для других ИИ-моделей в журналах, которые никто из людей не будет читать [39:08].

## 🧬 Медицина и общественное благо
[[JUMP:39:20]]

Несмотря на риски, Моллик видит огромный потенциал ИИ в здравоохранении:

*   **Диагностика:** ИИ уже показывает отличные результаты в предоставлении «второго мнения» (second opinion), хотя пока уступает людям в анализе медицинских изображений (радиологии) [41:29].
*   **Разработка лекарств:** Компании вроде Moderna активно используют ИИ для ускорения административных и исследовательских процессов [40:52].
*   **Доступность:** ИИ может переводить медицинские инструкции на понятный пациентам язык, что, согласно исследованиям, повышает успешность восстановления после операций [41:04].

Гэллоуэй провел аналогию с вакцинами и персональными компьютерами: эти технологии изменили мир, но не сделали своих создателей бесконечно богатыми (в сравнении с масштабом влияния) [42:44]. По его мнению, велика вероятность, что основную выгоду от ИИ получит общество в целом (stakeholder value), в то время как акционерная стоимость компаний (shareholder value) может пострадать из-за коммодитизации технологии [43:11].

## 👨‍👩‍👧‍👦 Советы родителям и карьерный путь
[[JUMP:45:17]]

В завершение беседы Итан Моллик поделился своим подходом к воспитанию детей в эпоху неопределенности. Он рекомендует:

*   Развивать устойчивость (resilience) и способность к импровизации [47:42].
*   Использовать ИИ в режиме «репетитора», прося модель не давать готовые ответы, а задавать наводящие вопросы и проверять знания [51:16].
*   Выбирать профессии с разнообразным набором задач, чтобы ИИ было сложнее автоматизировать всю роль целиком [46:12].

Сам Моллик прошел путь от консультанта и основателя стартапа (в 1997 году он участвовал в создании одного из первых «пейволлов» [52:16]) до академического исследователя. Его главный совет молодежи: карьера — это длинный путь, и не стоит пытаться спланировать его до мелочей. В мире ИИ гибкость и агентность (способность действовать самостоятельно) становятся важнее дипломов и заранее определенных траекторий [53:22].