Росен Генчев

Статии13 април 2026 г.4 мин четене

Апокалипсисът с ИИ няма да дойде от свръхинтелект — ще дойде от съкращения

Апокалипсисът с ИИ няма да дойде от свръхинтелект — ще дойде от съкращения

Прекарваме ужасно много време, тревожейки се за грешната катастрофа.

Хората, обсебени от екзистенциалния риск, са се вторачили в някакъв бъдещ свръхинтелект-ренегат, който решава, че човечеството е излишно. Добре. Може би някой ден това ще е реален проблем. Но има далеч по-прозаичен апокалипсис, който се разгръща точно сега, в разговорите за тримесечните отчети и в бележките за преструктуриране, и той няма нищо общо с това, че машините стават твърде умни. Има всичко общо с това, че ние сме твърде предвидими.

Ето какво се случва. Block уволнява почти половината си работна сила. Salesforce заменя 4000 агенти по поддръжка на клиенти с ИИ. Goldman Sachs внедрява кодиращи агенти, които позволяват на един старши инженер да върши работата на петима. Над 100 000 технологични работници, съкратени само през 2025 г., като в повече от половината от тези случаи като основен двигател е посочен ИИ. И всеки изпълнителен директор, който наблюдава това, си мисли едно и също: ако не го направя аз, ще го направи конкурентът ми, и тогава съм мъртъв.

Тази логика е локално рационална. И колективно самоубийствена.

Една скорошна статия от Hemenway Falk и Tsoukalas от UPenn и Boston University — „The AI Layoff Trap“ — формализира това с неудобна прецизност. Те изграждат модел, базиран на задачи, в който N симетрични фирми избират степен на автоматизация α. Всяка автоматизирана задача спестява на фирмата s = w − c от разходи за труд. Добре. Но всеки освободен работник е и потребител, а загубеното търсене на освободен работник е ℓ = λ(1−η)w, където λ е пределната склонност към потребление, а η е частта от изгубения доход, възстановена чрез повторно наемане на работа.

Тук нещата загрубяват. Когато фирма i автоматизира, тя получава пълното спестяване на разходи s, но поема само ℓ/N от унищожаването на търсенето. Останалото се стоварва върху конкурентите ѝ. Така степента на автоматизация на всяка фирма, която максимизира печалбата, надхвърля колективно оптималната с клин от ℓ(1−1/N)/k, където k е триенето при интеграция. Повече конкуренция — по-голямо N — влошава проблема, а не го подобрява. Един монополист би интернализирал цялото нещо. Фрагментираният пазар се впуска в надпревара към дъното.

Помислете за това. Същото онова нещо, което възхваляваме — конкурентните пазари — е механизмът, който движи унищожението.

В безфрикционния лимит, където k клони към нула — което означава, че ИИ става тривиално лесен за интегриране — играта се срива до чиста „Дилема на затворника“. Всяка фирма уволнява всички. Не защото са зли. Не защото са глупави. Защото уволняването на всички е строго доминираща стратегия. Дори ако всеки изпълнителен директор в стаята разбира, че колективната сдържаност би повишила печалбите на всички, нито един отделен директор не може да си позволи да бъде този, който се въздържа. Отклонилият се бива смазан.

И загубата не е трансфер от работниците към капитала. Тук хората грешат. Това е чиста загуба. И двете страни губят. Статията доказва това формално: равновесието на Nash е доминирано по Pareto от кооперативния оптимум. Работниците губят доходи. Собствениците губят приходи. Никой не печели. Всички автоматизират. Търсенето се срива.

А сега — какво да кажем за обичайните политически предложения?

  • Безусловен базов доход? Не засяга външния ефект. Той вдига прага на жизнения стандарт, но не променя нищо в стимула за автоматизация на всяка отделна задача. Математически, ББД влиза само чрез константата Π₀, която напълно отпада от условието от първи ред.

  • Данък върху доходите от капитал? Същият проблем. Умножаването на печалбите по (1−t) не променя оптимизацията. Данъкът се съкращава от условието от първи ред. Облагате с данък грешното нещо.

  • Работническо участие в капитала? Приближава се до решението. Разпределението на печалбата връща част от капиталовия доход обратно в търсенето, като намалява ефективното N, пред което е изправена всяка фирма. Но то не може да затвори пропастта, освен ако λε = 1, което изисква споделяне на повече от 100% от печалбите, когато λ < 1. И то няма да възникне доброволно — нулевото разпределение на печалбата само по себе си е доминираща стратегия.

  • Преквалификация и повишаване на уменията? Помага, като повишава η, което намалява ℓ. Но е бавно и не може само по себе си да елиминира клина.

  • Договаряне по Коуз? Проваля се напълно. Външният ефект е многостранен и дифузен. Решенията за автоматизация не могат да бъдат договорени между фирмите. И тъй като автоматизацията е доминираща стратегия, никое доброволно споразумение не е самоприложимо. Не можеш да се измъкнеш от „Дилема на затворника“ с ръкостискане.

Единственият инструмент, който действително работи според модела, е данък „Пигу“ върху автоматизацията — налог за всяка задача, определен на τ* = ℓ(1−1/N), което е точно неинтернализираната загуба на търсене, която всяка фирма налага на останалата част от пазара. Той принуждава всяка фирма да се изправи пред истинската социална цена на своето решение за автоматизация. И ако насочите приходите към програми за преквалификация, които повишават η, данъкът с времето намалява собствената си необходимост. Той е потенциално самоограничаващ се.

Тук има по-дълбок урок и той е такъв, че трябва да обезпокои всеки, който смята, че пазарите се самокоригират по подразбиране. Често го правят. Но не винаги. И не и тук. Конкурентният натиск, който обикновено дисциплинира фирмите да обслужват потребителите, е същият натиск, който ги тласка да елиминират тези потребители. Невидимата ръка, оставена сама на себе си, посяга към собственото си гърло.

Нямаме проблем със свръхинтелект. Имаме проблем със стимулите. А проблемите със стимулите не се решават от само себе си, само защото всички в стаята са достатъчно умни, за да видят пропастта.

На пропастта не ѝ пука колко си умен. Интересува я само дали ще спреш.

По статията „The AI Layoff Trap“ от Brett Hemenway Falk (University of Pennsylvania) и Gerry Tsoukalas (Boston University), март 2026 г. arXiv:2603.20617v1