Что на самом деле продаётся. Исследования в области политической экономии GenAI выделяют два типа извлечения:
☑️ Поведенческое извлечение — продолжение «капитализма слежки»: запись состояний пользователя для предсказания и формирования поведения;
☑️ Когнитивное извлечение — запись «телеологического труда» (усилий пользователя, заставляющего модель делать то, что ему нужно) и превращение его в продукты ИИ-способностей.
Бесплатный чат — это интерфейс наблюдения. Каждое взаимодействие фиксируется, анализируется и монетизируется — либо через рекламу (которую OpenAI ввёл в ChatGPT в 2026 году), либо через корпоративные контракты, либо через обучение следующих версий моделей на ваших данных. Как формулирует одно из исследований: «Бесплатность иллюзорна, поскольку экономический обмен не исчезает, а смещается с денег на передачу личных и поведенческих данных, превращая пользователя в непрерывный источник ценности для платформ».
Иными словами, платой за «бесплатный» ИИ является ваш когнитивный профиль — то, как вы думаете, выбираете и реагируете. Это и есть сырьё для следующего поколения систем, которые будут управлять не только информацией, но и поведением.
Вместо заключения
ИИ не является нейтральным инструментом. Он перестраивает экономику, вытесняя исполнительский труд и оставляя стратегические позиции за теми, кто контролирует алгоритмы. Он homogenizes культуру, превращая творчество в слоп и выравнивая человеческие предпочтения к статистической середине. И он встроен в структуры, где граница между государством, разведкой и корпорацией стирается — а «бесплатность» служит механизмом извлечения когнитивных данных.
История, начавшаяся в Дартмуте с наивной веры в то, что машину можно заставить «имитировать интеллект», привела к системе, которая имитирует выбор — и в этом имитации человек постепенно утрачивает то, что делало его непредсказуемым, разнообразным и свободным.
4. Культура: эпоха «слопа»
Количество вместо качества. Merriam-Webster признал слово «slop» (низкокачественный AI-контент) словом 2025 года. К 2025 году более 50% новых статей в интернете генерируются ИИ (сразу после запуска ChatGPT их доля составляла 39%). С мая 2025 года 52% новых англоязычных веб-документов написаны ИИ. На YouTube 21% видео, рекомендуемых новым пользователям, — AI-генерация, а ещё 33% — «brainrot»: повторяющийся, бессмысленный контент, созданный для удержания внимания.
Экономика слопа. Каналы, производящие AI-мусор, зарабатывают миллионы на рекламе. Индийский канал Bandar Apna Dost с 2 млрд просмотров оценивается в $4 млн в год; испанские AI-каналы имеют более 20 млн подписчиков; южнокорейские — 8,45 млрд просмотров. Как формулирует исследование Springer: «Сегодняшний генеративный ИИ — это не просто копирование. Это сброс. Не массовая культура, а корм для свиней. Не творчество, а слоп».
Гомогенизация личности. Исследование Columbia Business School (2025) на 110 000 реальных выборов показало: когда люди делегируют решения AI-агентам, их предпочтения становятся более похожими на чужие и менее разнообразными во времени. Обобщённые агенты делают всех более одинаковыми; персонализированные делают каждого более предсказуемым. В обоих случаях человеческая вариативность «выравнивается». ИИ не просто предлагает контент — он структурирует желание в сторону статистической середины, подменяя идеалы «оптимизированным средним».
Культурная эрозия. ИИ-модели гомогенизируют письменность в сторону западных норм, стирая нюансы, отличающие культурное выражение. 66% европейцев опасаются, что алгоритмы сокращают культурное разнообразие. Генеративные системы «ускоряют сходимость и сужают культурное разнообразие», а в культурном наследии «срывают нюансы, искажают память и распространяют гомогенизированные или неточные версии прошлого».
5. «Глубинное государство»: Palantir и военно-информационный комплекс
Одним из самых ярких примеров сращивания технологий, разведки и власти является Palantir Technologies. Компания основана в 2003 году Питером Тилем и Алексом Карпом при первоначальном финансировании со стороны In-Q-Tel — венчурного подразделения ЦРУ. Она выросла на контрактах Пентагона, ЦРУ и АНБ, разрабатывая инструменты массовой слежки, прогнозной аналитики и поддержки военных операций.
В академической литературе «глубинное государство» определяется как симбиоз правительственных структур и верхушки крупных технологических компаний, способный фактически управлять государством и влиять на политические процессы в собственных интересах. Palantir описывается как «составляющее звено» этого симбиоза, занимающееся сбором разведывательных данных и поддержкой национальной безопасности.
В апреле 2026 года Palantir опубликовала манифест из 22 тезисов под названием «Технологическая республика». Среди ключевых пунктов: «Кремниевая долина в долгу перед страной, которая сделала её процветание возможным»; «Вопрос не в том, будет ли создано оружие с искусственным интеллектом, а в том, кто его создаст и с какой целью». Критики называют это «манифестом технофашизма» и указывают, что за словами стоят не только миллиардные контракты, но и реальная власть над данными и алгоритмами — включая системы предиктивного правосудия, определяющие «потенциальных преступников» до совершения преступления.
6. Почему ИИ бесплатны? Бесплатность как механизм извлечения
Бесплатный доступ к ChatGPT, Claude, DeepSeek и другим моделям — не альтруизм, а бизнес-модель извлечения.
Три официальные причины. Эксперты указывают: (1) резкое снижение стоимости обучения и инференса; (2) конкурентное давление — когда открытые модели обеспечивают 80–90% функциональности за 10% стоимости, закрытые экосистемы вынуждены открываться; (3) захват рынка и удержание пользователей — бесплатный доступ позволяет накапливать данные, оптимизировать модели и укреплять рыночную власть.
ИИ как инструмент тотальной перестройки: экономика, культура и скрытые механизмы власти
Искусственный интеллект перестал быть предметом научной фантастики. Сегодня это — измеримая экономическая сила, культурный фильтр и, как утверждают критики, инструмент управления, встроенный в структуры «глубинного государства». Ниже — анализ того, как ИИ перестраивает рынок труда, вытесняет творчество, homogenizes культуру и почему его делают бесплатным.
1. Откуда всё началось: Дартмут и «отцы-основатели»
Термин «искусственный интеллект» появился летом 1956 года на конференции в Дартмутском колледже. Организаторами выступили Джон Маккарти (который и предложил название), Марвин Мински (сконструировавший ещё в 1951 году первую обучающую машину со случайно связанной нейросетью — SNARC), Натаниэль Рочестер (IBM) и Клод Шеннон (Bell Laboratories). Именно тогда была сформулирована ключевая догадка: любой аспект обучения или интеллекта может быть описан настолько точно, что машину можно заставить его имитировать.
В 1958 году Маккарти создал язык Lisp, надолго ставший основным инструментом ИИ-исследований. А в 1959 году Артур Сэмюэл ввёл термин «машинное обучение», показав, что компьютер можно запрограммировать на самостоятельное совершенствование — без участия программиста.
2. Экономика: цифры наступления
Масштаб уязвимости. По оценке МВФ (2026), почти 40% рабочих мест в мире подвержены воздействию ИИ, а в развитых экономиках этот показатель достигает 60% — именно там сосредоточен белый воротничковый труд. Минтруд РФ подсчитал: потенциальные потери от внедрения ИИ в российской экономике могут составить 7,5 млн человек (7,5% рабочих мест); наибольший риск — у служащих (82%).
Вытеснение уже произошло. В 2025 году в США примерно 55 000 увольнений были напрямую связаны с ИИ. Amazon за полгода провёл две волны сокращений, уволив 30 000 сотрудников (10% штата), и гендиректор прямо предупредил: благодаря генеративному ИИ штат офисных сотрудников будет сокращаться и дальше. Microsoft сократил 15 000 из 228 000; IBM заменила ИИ несколько сотен HR-специалистов. Duolingo перестала нанимать фрилансеров на задачи, с которыми справляется ИИ: если на первые 100 курсов ушло 12 лет, то теперь за год запускается 150 курсов.
Молодые — под ударом. Данные Stanford Digital Economy Lab (2025) показывают: занятость среди работников 22–25 лет упала примерно на 6% с конца 2022 по сентябрь 2025 года, тогда как у старших возрастных групп в тех же профессиях она выросла на 6–9%. Входные позиции в разработке ПО сократились на ~20%; в консалтинге, бухгалтерии и юридических услугах — на 15–25% с 2022 года.
Прогнозы. ВЭФ: к 2030 году автоматизация и ИИ вытеснят 92 млн рабочих мест, но создадут 170 млн новых — чистый прирост, требующий смены навыков у почти 40% работников. McKinsey: автоматизационный потенциал в США вырастет с 21,5% до почти 30% отработанных часов к 2030 году. Однако 89% компаний, внедривших ИИ, не отметили измеримого роста производительности за последние три года — парадокс, указывающий, что технология пока служит скорее инструментом сокращения издержек, чем реального развития.
3. Творческие профессии: execution умирает, стратегия выживает
Анализ 180 млн вакансий (Revealera/Bloomberry, 2025) выявил перелом: художники компьютерной графики — минус 32,7%, фотографы — минус 28,1%, писатели и копирайтеры — минус 27,9% за год. Журналисты потеряли 22% позиций.
Ключевое различие — между «творческим исполнением» и «творческой стратегией». AI не убивает креативность — он расколол её. Рутинное производство контента (копирайтинг, VFX, технический дизайн) автоматизируется. А роли, требующие эмпатии, стратегии и сложного суждения, — растут: ML-инженеры +39,6%, директорские позиции +14–23%. Это означает: массовое ремесленное творчество вытесняется, но «кураторская» надстройка над алгоритмами становится привилегированной.
