Как 160-летний парадокс объясняет влияние ИИ на рынок труда

Когда в 1865 году Уильям Стэнли Джевонс предсказал, что более экономичный паровой двигатель не уменьшит, а увеличит расход угля, его приняли за оригинала. Спустя 160 лет его правоту вспоминают каждый раз, когда речь заходит об ИИ и рабочих местах. Сейчас парадокс Джевонса — один из главных аргументов в споре о том, отнимет ли искусственный интеллект больше рабочих мест больше чем создаст.

В чем суть парадокса Джевонса

Джевонс — британский экономист викторианской эпохи — пришел к неочевидному выводу: чем эффективнее становится паровая машина, тем больше угля сжигают заводы. Логика проста: снижение издержек делает технологию доступнее, спрос на нее растет, и суммарное потребление ресурса увеличивается, а не падает.

В начале 2025 года к этой идее обратился глава Microsoft Сатья Наделла — поводом стал выход дешевой китайской модели DeepSeek, обрушившей котировки технологических компаний. Рынок испугался, что удешевление ИИ ударит по спросу на мощные чипы и облачную инфраструктуру. Наделла объяснил: дешевле — значит больше, а не меньше.

Сегодня тот же ход мысли экономисты применяют к рынку труда. Если ИИ ускоряет выполнение задач и снижает их стоимость, компании получают возможность масштабироваться: обслуживать больше клиентов, запускать новые продукты, выходить на новые рынки, а значит — нанимать.

Главный экономист Apollo Торстен Слок с конца апреля уже более полудюжины раз (в том числе здесь и здесь) ссылался на парадокс Джевонса в своих ежедневных обзорах. Его вывод: данные не фиксируют никакого масштабного сокращения занятости, которое можно было бы списать на ИИ.

Джеффри Роуч из LPL Financial в мае высказался схожим образом: речь, вероятнее всего, идет не о тотальном уничтожении профессий, а о перераспределении функций. По его словам, спрос будет расти на тех, кто умеет грамотно работать с ИИ, выстраивать процессы и там, где нужно, подключать человеческое суждение. «В этом смысле ИИ воспроизводит логику Джевонса: рост эффективности способен увеличить совокупный спрос на труд», — написал он в своей заметке.

Что говорит статистика

Goldman Sachs Research в недавнем исследовании приходит к осторожному выводу: там, где ИИ вытесняет людей, часть потерь компенсируется приростом занятости в смежных областях, где он выступает инструментом усиления, а не замены. Суммарный эффект пока умеренно отрицательный — за прошедший год ИИ сократил ежемесячный прирост занятых примерно на 16 тыс. человек и добавил около 0,1 п.п. к уровню безработицы. При этом аналитики оговариваются: эти цифры не в полной мере учитывают встречный эффект от строительного бума вокруг дата-центров и сопутствующего спроса на рабочую силу.

Механика расходится в зависимости от характера взаимодействия ИИ с трудом. Там, где технология автоматизирует задачи целиком, занятость, вероятнее всего, снизится. Там, где ИИ работает в связке с человеком — повышая его производительность, — снижение себестоимости может генерировать достаточный спрос, чтобы обеспечить чистый прирост рабочих мест. Это — еще одно подтверждение теории Джевонса.

Morgan Stanley фиксирует схожую картину: текущее воздействие ИИ на занятость остается сдержанным, явных признаков массовых сокращений нет. Наиболее уязвимыми выглядят молодые специалисты в профессиях с высокой долей автоматизируемых операций — хотя масштаб эффекта заметно зависит от того, каким способом измеряется подверженность ИИ-замещению.

Аналитики банка изучили пять крупных технологических волн в американской экономике — от промышленной революции до эпохи интернета. Вывод оказался уверенным: инновации всякий раз перестраивали структуру экономики, меняли географию рабочих мест и механику создания стоимости, однако в итоге дополняли занятость, а не разрушали ее. Пока нет оснований считать, что с ИИ все будет иначе.

Чему это может научить инвестора

История с парадоксом Джевонса — хорошая прививка от консенсусного мышления. Когда вышла модель DeepSeek, большинство участников рынка бросились продавать по низким ценам. Так же большинство комментаторов объясняли, почему ИИ уничтожит занятость. Оба большинства ошиблись. Это не значит, что консенсус всегда неправ — но это хорошее напоминание о том, что популярность взгляда и его обоснованность — разные вещи.