28/06/2026 06:39 - Tecnologia
Десять лет назад совет был прост: «изучай программирование». Сегодня эта рекомендация кардинально изменилась.
По данным Федерального резервного банка Нью-Йорка за 2024 год, 7% выпускников компьютерных наук в США были безработными, против только 5,1% среди философов. Эти цифры раскрывают глубокую трансформацию технологического рынка труда, где способность к критическому мышлению ценится выше чисто технических навыков.
«Студенты получают предложения о работе ещё до выпуска», — утверждает Лучано Флориди, философ из Йельского университета, который описывает масштаб ухода философов в частный сектор как «кровотечение» талантов.
В середине апреля 2026 года Генри Шевлин, философ из Кембриджского университета, объявил в своём профиле LinkedIn о переходе в Google DeepMind — ведущую исследовательскую лабораторию искусственного интеллекта компании Alphabet.
Шевлин продолжит работу в Кембридже на условиях частичной занятости, сохраняя исследования и преподавание в Центре Леверхалма за будущее интеллекта, но его роль в технологическом гиганте будет определяющей: работа над сознанием машин, отношениями человек-ИИ и подготовкой к общему искусственному интеллекту.
«Это редкая привилегия — работать над вопросами, над которыми я размышлял всю карьеру, теперь с ресурсами и срочностью, которые даёт пребывание в одной из важнейших лабораторий ИИ мира».
Один из ценных вкладов философии в ИИ — классическое мышление. Сократовский метод, описанный Платоном, использует притворное незнание и последовательность вопросов для прояснения значений, обнаружения противоречий и выявления следствий.
Ёрг Ноллер, эксперт по философии и ИИ из Мюнхенского университета Людвига Максимилиана, объясняет, что модели, обученные этому подходу, менее склонны к лести и более ориентированы на поиск истины.
Реализация смирения относительно собственных знаний помогает ограничить избыточную уверенность — распространённый недостаток, который Ноллер называет «незрелостью ИИ».
Джейсон Гэбриел, старший философ Google DeepMind, связывает общее снижение галлюцинаций в отрасли с этими философскими усилиями.
Философы ИИ сосредоточились на двух основных этических рамках:
Вдохновлена Кантом, накладывает строгие правила, запрещающие ложь, принуждение и отношение к людям как к средствам, а не целям.
Примеры: Claude (Anthropic) и Pi (Inflection AI).
Взвешивает затраты против выгод для принятия решений. Создан для производства «вероятных общих выгод, существенно превышающих предвидимые риски».
Примеры: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), беспилотные автомобили (Waymo).
Anthropic, лаборатория ИИ из Сан-Франциско, разработала революционный подход — конституционализм ИИ, предполагающий построение моделей вокруг структуры правил из философских текстов.
Конституции моделей Claude включают материалы:
Последняя версия под руководством философа Аманды Аскелл опубликована 21 января 2026 года. Сотрудники называют её «документом души Claude».
Серия моделей «Granite» от IBM включает элементы управления, позволяющие корпоративным клиентам согласовывать результаты со своими философиями.
Франческа Росси, руководитель направления ответственного ИИ в IBM, объясняет, что пользователи могут выбирать баланс между:
Консеквенциалистские алгоритмы критически важны в беспилотных автомобилях. Крис Гердс, старший инженер Waymo, указывает, что программы вождения становятся более консеквенциалистскими: если аварии не избежать, нужно выбрать наименее трагический вариант.
Консеквенциализм также централен в системах ИИ-оружия. Джек Шанахан, бывший глава Объединённого центра искусственного интеллекта, объясняет необходимость взвешивания военных целей против возможных жертв среди гражданского населения.
Стефан Хек, философ и директор Nauto (системы безопасности для грузовиков на ИИ), ставит этически сложные вопросы: было бы морально допустимо приоритизировать молодых пешеходов над пожилыми?
Критики опасаются, что если компьютеры будут принимать всё больше этических решений, люди могут стать менее склонными к собственным суждениям.
Роман Ямпольский, теоретик ИИ из Луисвиллского университета, утверждает, что мораль «исторически нестабильна, культурно вариативна, стратегически манипулируема и часто читается только ретроспективно».
В мире, где искусственный интеллект проник повсюду, способность критически мыслить, сомневаться и понимать стала самым ценным навыком для разработки технологий, глубоко влияющих на общество.
Источники: The Economist через Infobae, National Geographic
Alfredo S. Quiroga
