Когда появляется новая машина, спор почти неизбежно начинается с самой машины. Одни видят в ней угрозу рабочему, другие — освобождение человека от тяжёлого труда. Маркс ставит вопрос иначе. Для него недостаточно установить, что новая техника способна производить быстрее, дешевле и с меньшими затратами человеческого труда. Необходимо исследовать, в какие производственные отношения эта машина входит, кому принадлежат средства производства и каким образом возросшая производительная сила используется капиталом. В первом томе «Капитала» Маркс проводит принципиальное различие между машиной как производительной силой и её капиталистическим применением. Он прямо пишет, что машины сами по себе не ответственны за лишение рабочего средств существования. Более того, машина увеличивает количество продукта и уменьшает количество труда, необходимого для его производства. Противоречие возникает не из технического устройства машины, а из общественной формы её применения. Это различие имеет решающее значение и для разговора об искусственном интеллекте и было бы ошибкой начинать анализ с утверждения, будто искусственный интеллект сам по себе является врагом рабочего ибо такой вывод противоречил бы марксизму. Сначала необходимо отделить производительную силу от общественных отношений, внутри которых она применяется. Особенно наглядно Маркс показывает это на истории машинного прядения. Машины Jenny, Throstle и Mule резко увеличили производство пряжи и сделали её значительно дешевле, первоначальный результат оказался парадоксальным: ручные ткачи получили огромное количество дешёвой пряжи, смогли работать полное время, их доход на определённом этапе вырос, а сама отрасль стала притягивать новых работников. Маркс пишет о 800 тысячах ткачей, которых развитие этих прядильных машин фактически «вызвало к жизни». Но затем следующий технический переворот сопровождавшийся распространением механического ткацкого станка уже ударил по этой огромной массе работников.
Поэтому история машины — это не простая схема «машина появляется — рабочий исчезает». Рост производительности в одном звене способен вызвать расширение производства в другом, увеличить потребность в сырье, оборудовании и транспорте, породить новые профессии и временно увеличить число занятых. Маркс прямо доказывает, что распространение машин увеличивало производство средств производства, расширяло добывающие отрасли и создавало новый вид рабочих — производителей самих машин. Но именно здесь начинается главное. Возросшая производительная сила развивается не в общественном вакууме, она включена в процесс производства капитала. Поэтому нужно исследовать не только то, сколько труда машина экономит, но и то, что капитал делает с этой экономией труда.
В этом и заключается кажущееся противоречие, которое Маркс раскрывает особенно резко. Машина сама по себе сокращает необходимое для производства рабочее время, но её капиталистическое применение способно вести к удлинению рабочего дня; сама машина облегчает труд, а её капиталистическое применение напротив — повышает его интенсивность; сама машина увеличивает производительную силу труда и массу производимых потребительных стоимостей, однако в капиталистическом производстве результат этого роста принимает форму результата принадлежащего капиталу процесса производства. Следовательно, вопрос собственности здесь нельзя понимать только юридически: кому принадлежит конкретный станок, сервер или программа, нужно смотреть на отношения: Кто располагает средством производства? Кто соединяет его с рабочей силой? Кто определяет цель производства? И кому в конечном счёте принадлежит произведённая прибавочная стоимость? Именно поэтому капиталистическое применение машины способно превратить техническое средство освобождения труда в средство усиления власти капитала над трудом. Маркс показывает это непосредственно: когда машины сделали физическую силу менее необходимой, капитал использовал эту техническую возможность не просто для облегчения существующего труда, он расширил доступную ему массу рабочей силы, вовлекая в непосредственное господство капитала женщин и детей. Маркс поэтому называет женский и детский труд «первым словом капиталистического применения машин».
Здесь находится исходная точка для анализа искусственного интеллекта.
ИИ также представляет собой развитие производительной силы общества, он способен сокращать время, необходимое для обработки информации, принимать на себя часть операций, прежде выполнявшихся умственным трудом человека, автоматизировать повторяющиеся операции и резко увеличивать объём работы, который может быть выполнен за определённый промежуток времени. Но из этого ещё ничего не следует о его общественном результате. Чтобы понять этот результат, необходимо поставить тот же вопрос, который Маркс ставил перед машинным производством XIX века: в чьих руках находится новая производительная сила и в каких производственных отношениях она применяется? Если система искусственного интеллекта находится под контролем частного капитала, то сокращение количества труда, технически необходимого для выполнения определённой работы, само по себе ещё не означает сокращения рабочего времени человека. Повышение производительности само по себе не означает, что произведённое благодаря ему дополнительное богатство перейдёт работнику, а исчезновение части прежних функций не означает простого и одновременного исчезновения труда вообще. Как показывает история Jenny у Маркса, новая производительная сила способна сначала расширить целые области деятельности и создать новые категории работников, а затем новая ступень той же технической революции способна вновь изменить их положение. Поэтому было бы столь же ошибочно объявлять искусственный интеллект причиной будущего освобождения человека, как и объявлять его причиной будущей безработицы.
Машина не устанавливает отношения собственности.
Машина не присваивает прибавочную стоимость.
Машина не определяет продолжительность рабочего дня.
Машина не решает, кому достанется результат роста производительности.
Всё это определяется общественными отношениями, внутри которых она действует.
Современная вычислительная система не возникла рядом с прежней системой машин как нечто принципиально отделённое от неё; она выросла из неё в результате последовательного технического переворота, в ходе которого механическое управление сменялось электрическим и электронным, отдельная машина включалась во всё более крупные автоматизированные комплексы, производство соединялось с вычислением и передачей информации, а сама обработка информации превратилась в непосредственный элемент производственного процесса.
Искусственный интеллект представляет собой дальнейшую ступень этого движения, поскольку машина получает возможность выполнять уже не только заранее установленную последовательность механических операций, но и часть операций, которые прежде требовали непосредственного интеллектуального труда человека: анализировать большие массивы информации, распознавать закономерности, создавать текст и изображение, управлять процессами, сопоставлять варианты и выдавать результат в течение времени, несопоставимого с затратами человеческого труда на выполнение той же массы операций.
Однако рост производительной силы означает одновременно рост материальных условий, необходимых для её применения. Чем больше операций передаётся вычислительной системе, чем сложнее становятся модели и чем шире область их применения, тем больше требуется вычислительных мощностей, специализированных процессоров, центров обработки данных, электроэнергии, сетей и обслуживающей инфраструктуры, вследствие чего техническое развитие машины сопровождается не исчезновением её материальной основы, а её расширением и концентрацией.
Здесь возникает противоречие между всё более общественным характером производства и частным владением материальными средствами его осуществления. Алгоритм может быть разработан небольшой группой исследователей, программный код может распространяться свободно, научное открытие может становиться достоянием миллионов людей, однако возможность превратить накопленное общественное знание в постоянно действующую производительную силу определяется доступом к вычислительным мощностям, специализированным процессорам, энергетической и сетевой инфраструктуре, крупномасштабное создание которых требует уже значительно большей массы капитала, чем само возникновение отдельной идеи.
Поэтому открытость технологии ещё не означает равенства экономических возможностей. Предприятие может располагать собственной моделью и собственным продуктом, сохраняя при этом зависимость от владельца вычислительной инфраструктуры, поскольку для обучения, доработки и обслуживания своей системы оно вынуждено приобретать вычислительную мощность как условие собственного производства.
В результате возникает структура, при которой множество капиталов сохраняют формальную самостоятельность и конкурируют между собой, но сама эта конкуренция разворачивается на материальной основе, принадлежащей значительно меньшему числу собственников. Чем больше развивается нижестоящий рынок, тем больше вычислений он потребляет; чем больше вычислений он потребляет, тем больше средств получает собственник инфраструктуры для её расширения; чем крупнее становится инфраструктура, тем выше становится капитал, необходимый для создания сопоставимой системы, а следовательно, развитие конкуренции на одном уровне способно одновременно усиливать концентрацию на другом.
Малый капитал поэтому не обязательно уничтожается крупным непосредственно. Он может существовать, расти и даже успешно конкурировать, одновременно сохраняя зависимость от владельцев той инфраструктуры, доступ к которой выступает необходимым условием его собственного производства, поскольку часть авансируемого им капитала постоянно принимает форму платежей за вычислительные мощности и другие необходимые средства производства, тогда как условия доступа к этим средствам определяются их собственниками. Тысячи самостоятельных предприятий в таком случае не опровергают концентрацию капитала: экономическая множественность может сохраняться на поверхности рынка одновременно с концентрацией материальных условий производства в руках значительно меньшего числа капиталов.
Именно поэтому концентрация вычислительных средств имеет значение, выходящее далеко за пределы самой технологической отрасли. По мере того как вычислительные системы проникают в промышленность, транспорт, финансы, связь, медицину, научные исследования и государственное управление, контроль над вычислительной инфраструктурой постепенно становится контролем над одним из общих условий функционирования множества других отраслей, вследствие чего собственник такой инфраструктуры занимает уже не просто место одного из производителей на рынке, а положение поставщика средства производства для других капиталов.
На этой ступени вопрос об искусственном интеллекте окончательно перестаёт быть вопросом о программе или отдельной машине: техническая революция приводит к росту производительной силы, рост производительной силы требует расширения её материального основания, расширение этого основания увеличивает массу капитала, необходимого для его крупномасштабного применения, и при определённых условиях ускоряет концентрацию и централизацию капитала, вследствие чего контроль над вычислительными средствами способен превращаться в экономическую власть над условиями производства других капиталов.
К середине 2025 года развитие искусственного интеллекта в Соединённых Штатах уже перестало выступать исключительно как дело отдельных технологических компаний, поскольку достигнутый масштаб вычислительного производства связывал дальнейшее расширение этой отрасли не только с накоплением отдельных капиталов, приобретением оборудования и наймом рабочей силы, но и с такими общими условиями производства, как энергетическая система, производство полупроводников, транспортная и сетевая инфраструктура, подготовка рабочей силы, государственный заказ и внешнеторговый режим, распоряжение которыми непосредственно отдельному капиталисту не принадлежит.
В июле 2025 года это отношение получило законченное политическое выражение в America’s AI Action Plan, где развитие искусственного интеллекта было поставлено в связь с экономической конкурентоспособностью, национальной безопасностью и международным положением Соединённых Штатов, а технологическое превосходство страны — с экономическими преимуществами, военной мощью и возможностью влиять на формирование мировых стандартов; Eastern Post уже подробно рассматривал содержание этой программы в отдельном материале — America’s AI Action Plan 2025, поэтому здесь существенно не повторение предусмотренных ею мероприятий, а то общественное отношение, которое за ними обнаруживается.
Отдельный капитал располагает принадлежащими ему средствами производства, покупает рабочую силу, привлекает кредит, расширяет предприятие и вступает в конкурентную борьбу с другими капиталами, однако даже самый крупный частный собственник не располагает государственной властью как своей частной собственностью: он не может собственным решением изменить законодательство, перестроить национальную энергетическую систему, определить режим экспорта полупроводников, распределить федеральные средства, установить порядок государственных закупок или посредством административной власти изменить условия деятельности целых территорий. Но отсюда вовсе не следует, что экономическая власть капитала существует отдельно от политической власти и лишь на некоторой поздней ступени развития обращается к ней за помощью; напротив, капиталистическое производство с самого начала существует внутри определённого общественного и политического порядка, охраняющего соответствующие ему отношения собственности, тогда как развитие и концентрация капитала увеличивают масштаб тех условий его воспроизводства, которые организуются уже не отдельным предприятием, а государством.
Именно поэтому отношение крупного технологического капитала и государства нельзя свести ни к превращению корпорации в государство, ни к превращению государства в исполнительный комитет какой-либо одной корпорации. Отдельные капиталы сохраняют самостоятельность, конкурируют между собой, требуют различных правил и стремятся получить преимущества друг перед другом; государственная власть, в свою очередь, способна ограничивать один капитал, поддерживать другой, изменять условия конкуренции и преследовать задачи, не совпадающие с непосредственным интересом какого-либо отдельного предприятия, однако всё это происходит внутри такого общественного строя, в котором основные средства производства остаются капиталом, а производство осуществляется как производство и накопление капитала.
America’s AI Action Plan особенно наглядно обнаруживает эту связь, поскольку непосредственными собственниками значительной части средств производства и коммерческими субъектами развития технологии остаются частные компании, тогда как государство организует значительную часть общих условий, необходимых для дальнейшего движения отрасли: энергетическую и вычислительную инфраструктуру, разрешительный режим строительства центров обработки данных, поддержку производства технологических компонентов, подготовку рабочей силы, государственные закупки, научные исследования, военное применение технологии и внешнеэкономические условия распространения американской технологической системы.
Поэтому государственное вмешательство здесь не находится в простом противоречии с провозглашаемой свободой частной инициативы. Свобода капитала никогда не означала отсутствия общественных и государственных условий его существования; напротив, частное распоряжение средствами производства предполагает целую систему правовых, административных и материальных условий, без которых оно не могло бы воспроизводиться. Когда же существующие государственные ограничения начинают препятствовать расширению новой отрасли, объектом изменения становятся сами эти ограничения: America’s AI Action Plan предлагает федеральным ведомствам выявлять и пересматривать нормативные акты, административные решения и руководящие документы, рассматриваемые как необоснованно препятствующие разработке и внедрению искусственного интеллекта, так что государственное регулирование выступает здесь не только как граница движения капитала, но одновременно как средство изменения этой границы.
Та же связь обнаруживается в отношениях федерального центра со штатами, поскольку при распределении определённых федеральных средств предлагается учитывать регуляторный климат конкретного штата и возможность ограничения финансирования там, где установленные нормы рассматриваются как препятствие федеральной политике в области искусственного интеллекта; формальная законодательная компетенция штата при этом не исчезает, однако материальные условия её осуществления оказываются поставлены в связь с централизованной финансовой властью федерального государства.
Поэтому дерегулирование в данном случае означает не уход государства из экономики, а определённое направление его деятельности: чтобы устранить государственное ограничение, требуется государственным же решением изменить норму, разрешительную процедуру, условия финансирования или административную практику. То, что на поверхности выступает как освобождение частной инициативы от государства, осуществляется посредством государственной власти; граница отодвигается не потому, что власть исчезает, а потому, что сама власть передвигает эту границу.
При этом не требуется предполагать ни тайного соглашения между правительством и руководителями технологических компаний, ни полного совпадения интересов различных корпораций. Напротив, конкуренция между капиталами остаётся необходимым отношением капиталистического производства: каждый отдельный капитал стремится расширить собственную долю рынка, получить более выгодный доступ к энергии, вычислительным мощностям, государственному заказу и кредиту, вытеснить соперника или подчинить его себе, причём сама конкуренция по мере развития крупного производства способна ускорять концентрацию и централизацию капитала. Маркс именно поэтому различал накопление, концентрацию и централизацию: увеличение уже функционирующих капиталов может происходить одновременно с появлением новых капиталов, тогда как конкурентная борьба и кредит создают особый механизм притяжения уже существующих капиталов и превращения многих капиталов в меньшее число более крупных.
Конкуренция отдельных технологических компаний, следовательно, не отменяет того обстоятельства, что все они действуют внутри общей материальной структуры, воспроизводство которой требует энергетики, научной базы, системы образования, финансов, инфраструктуры, законодательства и внешней торговли; они могут ожесточённо бороться за распределение этих условий между собой и одновременно быть заинтересованы в расширении самих условий, поскольку без расширения вычислительной, энергетической и производственной основы пределом накопления каждого из них становится предел той материальной основы, на которой оно совершается.
Здесь и обнаруживается действительное содержание кажущегося противоречия между требованием свободы частного капитала и требованием государственной поддержки его дальнейшего развития: частным остаётся распоряжение капиталом и присвоение результатов его движения, тогда как всё большая часть материальных и организационных предпосылок этого движения приобретает общественный масштаб. Энергетические мощности, подготовка специалистов, фундаментальная наука, инфраструктура, государственные закупки, бюджетное финансирование и административный аппарат вовлекаются в создание общих условий расширения отрасли, но само по себе это обобществление условий производства ещё не уничтожает частной формы капитала; напротив, общественно организованное условие способно продолжать функционировать как условие частного накопления.
Поэтому было бы ошибкой видеть в расширении государственного участия автоматическое отрицание частного капитала. Само увеличение общественного масштаба организации производства ещё не означает изменения производственного отношения: Маркс показывает, что капиталистическое развитие само концентрирует средства производства и превращает производство во всё более общественный процесс, не уничтожая тем самым капиталистической формы присвоения; более того, именно крупный масштаб производства создаёт технические и общественные предпосылки предприятий, осуществление которых связано с огромными массами капитала и ускорением его централизации.
Но движение капитала не заканчивается внутри национальных границ, поскольку накопленный капитал должен продолжать своё движение, а расширение производства расширяет и необходимость рынка, сырья, средств производства и сфер приложения капитала. Поэтому соединение развития искусственного интеллекта с внешнеторговой и международной политикой представляет собой не постороннее дополнение к внутренней промышленной политике, а продолжение того же движения на мировом рынке: американские модели, вычислительная инфраструктура, стандарты и связанные с ними технологии начинают выступать не только как товары конкурирующих предприятий, но и как элементы национальной технологической системы, распространение которой за пределами страны поддерживается торговыми, дипломатическими и иными средствами государства.
Именно здесь особенно легко интерес крупного капитала принимает внешнюю форму общего национального интереса: то, что для отдельных предприятий означает расширение рынка, увеличение сферы применения их капитала и укрепление положения в международной конкуренции, в политической форме выступает уже как задача конкурентоспособности страны, национальной безопасности и технологического превосходства. Само это превращение частного экономического интереса в политически сформулированный «общий» интерес не устраняет конкуренции капиталов между собой; оно лишь показывает, что их борьба совершается внутри более широкого классового и государственного отношения. Ленин именно на таком материале замечал, как интересы крупной промышленности начинают отождествляться с интересами «страны», после чего экономическое движение капитала получает продолжение в государственной внешней политике.
В этом и состоит главное содержание произошедшего перехода: развитие и концентрация технологического капитала не уничтожают различия между корпорацией и государством, а делают всё более явной их принадлежность к одной системе общественных отношений, внутри которой частные капиталы продолжают конкурировать между собой, тогда как государственная власть организует, охраняет и изменяет общие условия их воспроизводства; и чем больше дальнейшее развитие искусственного интеллекта зависит от энергетической системы, науки, инфраструктуры, бюджета, государственного заказа и мирового рынка, тем очевиднее становится, что новая производительная сила давно вышла за пределы отдельного предприятия, хотя средства её крупномасштабного применения продолжают функционировать как капитал.
Поэтому America’s AI Action Plan представляет собой значительно больше, чем программу технического развития новой отрасли: частная собственность на концентрированные вычислительные средства сохраняется, общественно организованные материальные условия всё глубже вовлекаются в обеспечение их дальнейшего расширения, а государственный аппарат посредством законодательства, бюджета, закупок, инфраструктурной и внешнеторговой политики организует значительную часть тех правовых, материальных и международных условий, внутри которых происходит дальнейшее движение технологического капитала.
Но отсюда возникает уже другой вопрос, который нельзя непосредственно вывести из собственности на серверы, полупроводники и центры обработки данных, хотя он развивается внутри того же общественного отношения: государственная власть не только организует материальные условия применения новой производительной силы, но посредством законодательства, административных решений и государственных закупок устанавливает также определённые границы её допустимого общественного использования, вследствие чего спор переносится с вопроса о том, кто располагает машиной, на вопрос о том, какие функции этой машины разрешаются или запрещаются, какая информация может предоставляться человеку, какие ограничения должны быть встроены в систему, какие способы её применения признаются опасными и, наконец, кто обладает властью устанавливать эти границы.
Характерное проявление этой борьбы обнаруживается уже в Великобритании, где, как сообщала BBC 14 сентября 2026 года, Объединённый парламентский комитет по правам человека пришёл к выводу, что существующее законодательство не соответствует рискам, возникающим в результате развития искусственного интеллекта, и предложил создать единый независимый орган надзора, установить более строгие требования для наиболее мощных и «высокорисковых» систем на различных стадиях их жизненного цикла, а отдельные способы применения технологии, включая определённые формы «скрытого воздействия», профилирования и использования биометрических данных, запретить полностью.
Однако сама категория «высокого риска» ещё ничего не объясняет, пока не установлено, какое именно общественное отношение скрывается за этой формулой. Машина не объявляет сама себя опасной и не проводит границы собственного допустимого применения; такую границу устанавливают люди и институты посредством права и государственной власти, причём техническая характеристика системы способна определить её мощность, скорость, возможности или вероятность определённого результата, но из самой этой характеристики невозможно вывести политическое решение о том, какие возможности должны быть разрешены, кому они должны быть доступны и при каких условиях их применение должно быть ограничено. Здесь техническая мера заканчивается и начинается общественное отношение.
Именно поэтому ссылка на неприкосновенность частной жизни обнаруживает более широкое противоречие государственной политики, поскольку государство, способное ограничивать определённые способы гражданского применения искусственного интеллекта со ссылкой на сбор, обработку или использование персональных данных, само располагает аппаратами систематического получения и анализа информации, возникшими задолго до нынешней дискуссии о «высокорисковых» моделях и получающими с развитием вычислительной техники всё более мощные технические средства.
Американский опыт в этом отношении особенно показателен: раскрытая в 2013 году программа PRISM являлась частью более широкой системы разведывательного сбора в рамках Section 702, посредством которой американские разведывательные органы получали определённые категории электронных коммуникаций от поставщиков электронных коммуникационных услуг, тогда как сама Section 702 продолжает действовать; следовательно, сбор и машинная обработка больших массивов информации не выступают для государственной власти как нечто безусловно недопустимое само по себе, поскольку допустимость конкретного применения определяется также субъектом, целью и установленным для него правовым режимом.
Ещё отчётливее это различие обнаруживается там, где вычислительная система входит непосредственно в военный и разведывательный аппарат, поскольку государство в этом случае не ограничивает развитие машины вследствие одной только мощности её вычислительных возможностей, а, напротив, способно финансировать их дальнейшее расширение и соединять государственные информационные ресурсы с технологиями частных корпораций. Министерство обороны Соединённых Штатов заключало с Palantir крупные контракты, связанные с Maven Smart System, в рамках которой алгоритмические средства применяются к сенсорным и другим данным для построения оперативной картины, обнаружения объектов и поддержки процессов, связанных с идентификацией и подтверждением целей.
Поэтому простое противопоставление «опасного искусственного интеллекта» государству, которое будто бы находится вне общественных отношений и лишь защищает общество от технической угрозы, недостаточно для понимания происходящего. Ленин как раз подвергал критике представление о государстве как силе, стоящей вне классов и способной по своему усмотрению выбирать между противоположными общественными интересами; политические порядки, указывал он, коренятся в экономических отношениях, выражают их и служат им. Lenin_Sochinenia_Tom_1_Izd_4.pdf Поэтому одна и та же вычислительная возможность способна получать различное правовое и политическое значение в зависимости от того, в какое общественное отношение она включена, кто ею распоряжается и для каких функций она применяется.
Если поэтому расширение возможностей искусственного интеллекта в одной сфере становится предметом ограничения как «высокий риск», тогда как развитие вычислительных возможностей военного или разведывательного аппарата одновременно финансируется и в государственных масштабах расширяется, то перед нами уже не технический вопрос о том, опасна ли машина вообще, а вопрос о различии общественных функций одной и той же производительной силы: почему определённая возможность ограничивается в одном отношении и признаётся необходимой в другом, кто проводит эту границу и посредством какой власти она приобретает обязательную силу.
Ответ нельзя получить из технической характеристики машины, поскольку одна и та же вычислительная способность приобретает различное общественное значение в зависимости от отношения, внутри которого она применяется; поэтому прежде, чем принимать классификацию «высокого риска» как самоочевидное объяснение, необходимо установить, какой конкретно вред обозначается этой категорией, для кого возникает этот риск, кто определяет его меру и почему определённая возможность новой производительной силы ограничивается в одном случае, тогда как в другом её развитие поддерживается государственными средствами.
Особенно показательно, что вопрос о пределах дальнейшего развития искусственного интеллекта ставят уже не только парламентские и государственные структуры. Согласно приведённым материалам BBC, руководитель Anthropic Дарио Амодеи выступил за замедление темпа развития наиболее мощных моделей, независимый контроль за ними в процессе разработки, общеотраслевое регулирование и международную координацию, тогда как руководитель OpenAI Сэм Альтман и Илон Маск публично поддержали существенную часть предложенного подхода; на поверхности возникает парадоксальное положение, при котором представители капиталов, непосредственно участвующих в развитии новой производительной силы, сами требуют установления определённых пределов её дальнейшему движению.
Но противоречие возникает только в том случае, если капиталу приписать целью развитие производительных сил как таковое. Такой цели капитал не имеет: для него производство является одновременно процессом производства продукта и процессом самовозрастания стоимости, причём уже в первом томе Маркс показывает эту двойственность непосредственно — общественный процесс труда подчинён движению капитала и его собственным целям. В третьем томе эта связь выступает ещё определённее: целью капиталистического производства является увеличение стоимости капитала, присвоение прибавочного труда, производство прибавочной стоимости и прибыли.
Поэтому капитал заинтересован в развитии новой производительной силы не безусловно, а постольку, поскольку это развитие может функционировать как движение капитала; новая техника получает мощнейший толчок именно потому, что способна снижать индивидуальные издержки, давать отдельному капиталу конкурентное преимущество, открывать новые области приложения капитала и служить дальнейшему накоплению, однако та же логика означает, что технически возможное развитие не обязано осуществляться немедленно и без всяких ограничений, если конкретные условия его применения угрожают прибыли, собственности, возможности реализации, положению капитала в конкуренции или устойчивости условий его дальнейшего воспроизводства. У Маркса расширение производства определяется не абстрактной потребностью общества в максимальном развитии производительных сил, а условиями производства и реализации прибыли; капиталистическое производство останавливается не там, где исчерпаны технические возможности, а там, где дальнейшее движение перестаёт отвечать требованиям самовозрастания капитала.
Поэтому требование регулировать или даже замедлить отдельные направления развития искусственного интеллекта само по себе ещё не представляет отрицания интереса капитала и тем более не превращает частного собственника новой производительной силы в противника капиталистического развития. Вопрос состоит не в том, требует ли капитал максимальной технической скорости при любых обстоятельствах, а в том, при каких условиях новая производительная сила способна продолжать функционировать как капитал, то есть сохранять частное распоряжение средствами её применения, обеспечивать процесс самовозрастания стоимости и воспроизводить то общественное отношение, внутри которого техническая сила машины выступает как сила принадлежащего собственнику капитала.
Отсюда возникает необходимость различать опасность применения технологии для человека и последствия развития новой производительной силы для существующих общественных отношений, поскольку эти явления способны пересекаться, но тождественными они не являются. Нарушение неприкосновенности частной жизни, незаконное использование биометрических данных, дискриминационное решение или лишение человека процессуальных гарантий представляют собой конкретный ущерб, который может стать предметом общественной защиты; совершенно иное содержание имеет изменение, при котором новая производительная сила сокращает количество труда, необходимого для выполнения определённых интеллектуальных операций, устраняет необходимость в некоторых прежних посреднических функциях или предоставляет значительно более широкому кругу людей доступ к знаниям и средствам деятельности, которые прежде требовали значительных денежных затрат либо принадлежности к специализированному профессиональному институту, поскольку в таком случае изменяются уже не только технические условия выполнения отдельных операций, но существующее разделение труда, положение определённых профессий, распределение доходов и сложившиеся отношения экономической и политической силы.
Поэтому участие руководителей крупнейших технологических компаний в определении будущих правил отрасли приобретает принципиальное значение, поскольку, продолжая конкурировать между собой за рынок, вычислительные мощности, капитал и технологическое превосходство, они одновременно действуют как представители капиталов, существование которых предполагает сохранение частного распоряжения средствами производства и возможность превращения новой производительной силы в средство дальнейшего накопления. Из этого ещё не следует, что различные корпорации должны иметь одинаковый интерес относительно конкретной формы регулирования: одна способна требовать ускорения, другая — ограничения, третья — таких правил, которые дают ей преимущество перед конкурентами; однако сама острота этой борьбы не уничтожает общей системы отношений собственности, внутри которой она происходит, поскольку конкурирующие предприятия остаются самостоятельными капиталами и именно как капиталы противостоят друг другу.
Именно здесь высокопарные категории privacy, safety и high risk перестают быть достаточным объяснением происходящего, поскольку общественная безопасность не может определяться названием, которое государство, эксперт или корпорация дали определённой мере, а требует ответа на материальные вопросы: что именно признано опасностью, кому угрожает предполагаемый ущерб, кто устанавливает его допустимую меру, кто сохраняет доступ к ограничиваемой возможности и каким образом введённое ограничение изменяет действительное распределение экономической и политической силы. Из самого материала BBC нельзя заключить, что британский парламентский комитет или руководители технологических корпораций сознательно стремятся замедлить искусственный интеллект именно ради сохранения собственного господства, поскольку такого мотива они не заявляют, а имеющиеся факты его непосредственно не доказывают; однако политико-экономический анализ и не нуждается в приписывании им тайного умысла, поскольку объективное противоречие существует независимо от субъективных намерений его участников: условия допустимого применения и дальнейшего развития новой производительной силы определяются государственными институтами и крупнейшими капиталами, которые сами действуют внутри существующих отношений собственности и власти.
Поэтому вопрос следует поставить иначе: не только какие риски искусственный интеллект создаёт для общества, но и каким образом существующие отношения собственности, разделения труда и власти воздействуют на установление границ его развития и применения, кто получает возможность представить пересечение определённой границы как общественную опасность и кому принадлежит власть решить, после какой точки дальнейшее развитие или определённое применение машины должно быть замедлено, ограничено или запрещено.
Тогда спор о «высокорисковом искусственном интеллекте» перестаёт быть исключительно спором инженеров о безопасности, поскольку за технической классификацией обнаруживается политический вопрос значительно большего масштаба — кому принадлежит право определять общественно допустимую меру развития новой производительной силы.
Однако право определять общественно допустимую меру развития искусственного интеллекта существует не только в форме закона, запрещающего определённое применение технологии, поскольку значительно более действенным инструментом оказывается государственный заказ: государству вовсе не обязательно запрещать корпорации производить определённую модель, если оно способно установить условия, которым эта модель должна соответствовать для получения доступа к огромному государственному рынку.
Именно такой механизм был заложен в America’s AI Action Plan летом 2025 года. Документ потребовал изменить федеральные правила закупок таким образом, чтобы правительство заключало контракты только с разработчиками передовых больших языковых моделей, обеспечивающими объективность своих систем и отсутствие в них навязанной сверху «идеологической предвзятости»; одновременно Национальному институту стандартов и технологий было предложено пересмотреть систему управления рисками искусственного интеллекта и устранить из неё ссылки на дезинформацию, Diversity, Equity and Inclusion и изменение климата.
Но в данном случае речь не осталась на уровне политической декларации. В тот же день, 23 июля 2025 года, президент Соединённых Штатов подписал отдельный Executive Order «Preventing Woke AI in the Federal Government», которым для закупаемых федеральным правительством больших языковых моделей были установлены два принципа — Truth-seeking и Ideological Neutrality. Согласно указу, модель должна стремиться к фактической истине, исторической точности, научному исследованию и «объективности», признавая неопределённость там, где достоверная информация является неполной или противоречивой, и не манипулировать ответами в пользу политических или идеологических догм. Требование превосходное; остаётся лишь пустяк — выяснить, кто определяет, где заканчивается научное исследование и начинается догма, какая историческая точность достаточно точна для государственного контракта и в какой именно момент политическое суждение перестаёт быть политическим и получает гораздо более респектабельное имя — «объективность».
Именно здесь вопрос приобретает материальное содержание, поскольку государство не ограничивается пожеланием, чтобы машина была правдивой: сформулированное государственной властью представление об объективности переводится в закупочные правила, затем — в условия федерального контракта, а соблюдение этих условий становится одним из требований доступа частного разработчика к государственному рынку. Совершается, таким образом, небольшое административное чудо: философская категория проходит через закупочную процедуру и выходит из неё уже договорным обязательством.
Стоимость контракта можно выразить в долларах, вычислительную производительность — техническими показателями, информационную безопасность — стандартами и испытаниями; значительно хуже поддаётся измерению «идеологическая предвзятость», поскольку её невозможно обнаружить в модели прежде, чем будет установлена та норма, относительно которой ответ признаётся предвзятым. Следовательно, решающим становится уже не слово «нейтральность», а материальный вопрос о том, кто располагает властью устанавливать её меру.
И здесь обнаруживается различие, которое красивое слово «объективность» скорее скрывает, чем объясняет. Научное исследование исходит не из того, нравится или не нравится государству полученный результат, а из действительных отношений, их возникновения, движения и противоречий; оно не обязано признавать существующий порядок естественным только потому, что этот порядок существует. Маркс именно поэтому рассматривал капиталистический способ производства и соответствующие ему отношения производства и обмена как исторически определённый предмет исследования, требующий самостоятельного мышления, а не приспособления результата к предрассудкам общественного мнения.
Отсюда возникает гораздо более серьёзная проблема, чем спор вокруг DEI, которое сам указ приводит как пример идеологической догмы. Если исследование собственности, наёмного труда, накопления, государства или самого технологического капитала приводит к выводу, неудобному для существующего порядка, делает ли это исследование неправильным — или вопрос о его «идеологической предвзятости» возникает лишь с той минуты, когда полученный вывод оказывается неудобен тому, кто устанавливает критерий нейтральности? Маркс в своё время сформулировал эту метаморфозу без дипломатических украшений: когда классовая борьба выступила открыто, для буржуазной политической экономии вопрос состоял уже не в том, правильна или неправильна теория, а в том, полезна она или вредна, удобна или неудобна и согласуется ли она с «полицейскими соображениями».
Поэтому особенно примечательно, что та же государственная власть, которая требует от искусственного интеллекта отсутствия политических и идеологических догм, официально объявляет коммунизм угрозой стране, тогда как президент противопоставляет верность Карлу Марксу верности Америке. Речь здесь не о том, чтобы заменить одну государственно одобренную догму другой: марксистский анализ представляет для нас интерес не как предмет веры и не как набор выводов, которые должны приниматься независимо от фактов, а как исследование действительных общественных отношений, их исторического возникновения, классовых противоположностей и движения; его вывод поэтому должен проверяться самим исследуемым общественным процессом, а не тем, насколько этот вывод удобен действующей администрации.
И вот тогда «идеологическая нейтральность» предстаёт в несколько неожиданном свете. Если научный метод приходит к разрешённому выводу, он остаётся объективным; если тот же метод обнаруживает исторический характер существующих отношений собственности и власти, появляется соблазн обнаружить в нём «идеологическую предвзятость». Ничего сверхъестественного здесь, конечно, не происходит: политические взгляды противника продолжают называться политическими взглядами, критический анализ существующего порядка рискует получить название идеологии, а собственные предпосылки государства совершают куда более счастливое превращение — они исчезают как политика и возвращаются уже в качестве нейтральной меры объективности. Но значение этого механизма становится понятным только тогда, когда рядом с юридическим текстом ставятся размеры государственного рынка, на котором этот принцип должен действовать.
Уже в августе 2025 года General Services Administration включила Claude, Gemini и ChatGPT в федеральные закупочные механизмы, после чего были заключены специальные OneGov-соглашения: OpenAI предложила ChatGPT Enterprise участвующим федеральным ведомствам за символический один доллар в течение первого года, Anthropic предложила Claude федеральным органам исполнительной, законодательной и судебной власти также за один доллар, а Google предоставила Gemini for Government по цене 47 центов на ведомство на период действия первоначального предложения.
Разумеется, если смотреть исключительно на выставленный счёт, можно было бы заключить, что крупнейшие технологические компании неожиданно открыли эпоху почти бесплатного искусственного интеллекта для американского государства. Однако последовательность цен — один доллар, ещё один доллар и сорок семь центов — показывает, что перед нами уже не обычная борьба за непосредственную выручку от первоначальной продажи. Разница между одним долларом и сорока семью центами совершенно ничтожна для федерального бюджета и столь же очевидно ничего не говорит о действительном экономическом масштабе моделей, вычислительной инфраструктуры и инженерной организации, необходимых для их функционирования; предметом борьбы становится доступ к значительно более крупной сфере применения технологии.
Государство объединяет прежде раздробленный спрос множества ведомств, противопоставляет нескольким конкурирующим поставщикам собственную централизованную покупательную силу и тем самым получает возможность резко сокращать первоначальную цену доступа, тогда как поставщик может согласиться практически отказаться от непосредственной выручки первого периода, поскольку чрезвычайно дешёвый вход облегчает распространение его системы среди огромного числа потенциальных пользователей. Сорок семь центов поэтому нельзя принимать за действительную экономическую меру Gemini, равно как один доллар не является экономической мерой всей технологической системы OpenAI или Anthropic: перед нами цена одного момента значительно более продолжительного отношения.
Экономический результат первой стадии реален для обеих сторон, однако имеет для них различное содержание. Государство посредством централизации спроса получает возможность сталкивать между собой конкурирующих поставщиков и сокращать собственные расходы; корпорация, напротив, соглашается на чрезвычайно низкую первоначальную цену ради расширения сферы применения собственного продукта. Но расширение этой сферы ещё не является прибылью и само по себе не создаёт новой стоимости: оно лишь создаёт более широкие условия, внутри которых последующее использование технологии может принять экономически значительный масштаб.
Именно здесь один доллар и сорок семь центов перестают быть курьёзными ценниками и становятся исходным пунктом дальнейшего движения. Чем дешевле первоначальный доступ, тем легче массовое внедрение; чем шире внедрение, тем больше пользователей, административных процессов и технических связей возникает вокруг системы; а чем глубже система входит в повседневную деятельность государственного аппарата, тем меньшее значение имеет первоначальная цена лицензии и тем большее значение приобретает объём последующего использования. Государство выигрывает на цене входа, тогда как поставщик получает расширенную сферу потенциальной реализации своих услуг; однако эта возможность ещё должна превратиться в действительный платежеспособный спрос.
К сентябрю 2026 года размеры этой сферы уже становятся видимыми: General Services Administration сообщила, что заключённые ею соглашения в области искусственного интеллекта расширили доступ к соответствующим системам приблизительно для 3,5 миллиона федеральных служащих, тогда как рассчитанная государством экономия по соглашениям в области искусственного интеллекта достигла примерно 1,4 миллиарда долларов; одновременно новый договор с OpenAI уже предусматривает не символический доллар первоначального периода, а 27-месячный режим оплаты использования моделей со скидкой 50 процентов, причём возможность закупки распространяется не только на федеральные органы всех трёх ветвей власти, но также на органы штатов, местного управления и племенные правительства.
Однако прежде чем превращать эти 3,5 миллиона человек в основание какого-либо расчёта, необходимо точно определить содержание самой величины: это не число пользователей искусственного интеллекта в Соединённых Штатах, не американская аудитория OpenAI, Anthropic или Google и даже не окончательный размер государственного рынка этих систем, а значительно более узкая категория — приблизительное число федеральных работников, которым, согласно данным GSA, соответствующие соглашения уже открыли доступ к системам искусственного интеллекта; за её пределами остаются государственные органы штатов и местного управления, племенные правительства, частные предприятия, образовательные и иные учреждения, индивидуальные пользователи и весь зарубежный рынок, причём часть этих сфер вообще не относится к рассматриваемым здесь государственным контрактам, а потому присоединять их к одному расчёту означало бы превращать техническую возможность потребления в платежеспособный спрос ещё до того, как само потребление состоялось.
Именно поэтому мы поступим противоположным образом: вместо того чтобы сначала представить всю возможную аудиторию искусственного интеллекта, а затем объявить её рынком, ограничимся одной уже документально обозначенной федеральной сферой и спросим, какую денежную величину она могла бы принять при определённом уровне действительного использования; тем самым 3,5 миллиона становятся не оценкой американского рынка, а исходной границей нашего условного расчёта.
Если для облегчения арифметики принять среднее потребление услуг искусственного интеллекта одним активным пользователем в размере 100 долларов в месяц — понимая под этой величиной не цену одной подписки, а условную совокупную стоимость потребления моделей, вычислений и дополнительных функций, — и предположить, что все 3,5 миллиона федеральных работников, которым уже открыт доступ, стали активными пользователями с таким средним уровнем потребления, то потенциальный объём оплачиваемых услуг составил бы:
3 500 000 × 100 долларов × 12 месяцев = 4,2 миллиарда долларов в год;
при сохранении тех же условий в течение пяти лет:
4,2 миллиарда × 5 = 21 миллиард долларов.
Если же активной оказалась бы только половина обозначенной федеральной аудитории, то есть 1,75 миллиона человек, соответствующая величина составила бы:
1 750 000 × 100 долларов × 12 месяцев = 2,1 миллиарда долларов в год, или 10,5 миллиарда долларов за пять лет.
Таким образом, для получения величины порядка 4,2 миллиарда долларов ежегодно нам вообще не требуется присоединять к расчёту частный американский рынок, всё население Соединённых Штатов или зарубежную аудиторию: подобный масштаб возникает уже внутри одной документально обозначенной федеральной сферы при принятых нами условиях, тогда как органы штатов, местного управления и племенные правительства, на которые также распространяется новый закупочный механизм, остаются за пределами расчёта; 4,2 миллиарда поэтому являются не оценкой всего американского рынка искусственного интеллекта и не прогнозом государственных расходов, а арифметическим выражением потенциального масштаба оплачиваемых услуг внутри одной определённой сферы применения.
Но именно здесь необходимо остановиться там, где современная финансовая публицистика обычно только начинает разгоняться: ни 4,2 миллиарда, ни тем более 21 миллиард нельзя назвать прибылью технологических корпораций, поскольку это лишь условный объём оплачиваемых услуг при заданных нами предпосылках; из полученной выручки необходимо возмещать расходы на вычислительную инфраструктуру, электроэнергию, охлаждение, сети, центры обработки данных, обслуживание, безопасность, разработку и обновление моделей, рабочую силу и прочие элементы производства, тогда как сам факт предоставления доступа 3,5 миллионам работников ещё совершенно не означает, что все они станут постоянными потребителями и предъявят платежеспособный спрос принятого нами размера.
Следовательно, значение расчёта заключается не в том, чтобы заранее подарить технологическим корпорациям ещё не полученную ими прибыль, а в том, чтобы обнаружить различие между ценой первоначального входа и возможным масштабом последующего отношения: государство получает практически бесплатный первоначальный доступ и рассчитанную им экономию, тогда как перед поставщиком открывается многомиллионная сфера возможного повторяющегося потребления; один доллар не превращается в миллиарды — изменяется не доллар, а масштаб отношения, в котором он первоначально выступил.
Однако расширение этого отношения само по себе ещё ничего не объясняет относительно происхождения прибыли, поскольку вычислительная инфраструктура не начинает создавать новую стоимость оттого, что через неё прошло больше запросов: серверы, ускорители, здания и другие долговременно функционирующие средства труда переносят свою стоимость на производимые с их помощью услуги постепенно, по мере использования и износа; электроэнергия и другие потребляемые элементы должны постоянно возмещаться по мере их расходования; рабочая же сила инженеров, программистов и другого персонала занимает в процессе образования новой стоимости принципиально иное положение. Основной и оборотный капитал поэтому нельзя смешивать с постоянным и переменным: первое различие определяется способом оборота и переноса авансированной стоимости, второе — различной ролью средств производства и рабочей силы в процессе возрастания стоимости.
Для искусственного интеллекта это различие особенно существенно, поскольку сервер не приобретается заново для каждого ответа модели, а уже созданная вычислительная инфраструктура не воспроизводится с нуля для каждого нового пользователя: её стоимость возвращается постепенно через массу производимых посредством неё услуг, тогда как сама она продолжает функционировать на протяжении множества последовательных операций; экономическое преимущество масштаба заключается поэтому не в какой-либо таинственной способности машины самостоятельно производить стоимость, а в возможности использовать уже авансированные средства труда для производства огромной массы услуг.
Но и здесь капитал не получил в подарок вечный сервер: средство труда физически изнашивается, тогда как в высокотехнологической отрасли к физическому износу присоединяется ещё более быстрое моральное обесценение, поскольку новое поколение ускорителей, более производительная архитектура или более эффективный способ вычисления способны сделать существующее оборудование экономически устаревшим задолго до того, как оно физически перестанет работать; та же наука и техника, которая повышает производительную способность уже функционирующего капитала, одновременно способна обесценивать его прежние материальные формы и заставлять владельца снова авансировать средства на их замену.
Поэтому прибыльность подобной системы определяется не стоимостью отдельного сервера и не ценой отдельной подписки, а движением всей совокупности отношений — величиной авансированного капитала, массой производимых и реализуемых услуг, расходами на возмещение потребляемых элементов, износом средств труда, затратами на рабочую силу, скоростью оборота, действительной ценой продажи и масштабом платежеспособного спроса; именно здесь становится понятным, почему один государственный работник перестаёт означать одну подписку, поскольку по мере внедрения искусственного интеллекта его повседневная деятельность способна распадаться для поставщика на последовательность отдельных вычислительных услуг — анализ документа, поиск информации, генерацию текста, программирование, обращение к специализированной модели, обработку массива данных, запуск агента, хранение и извлечение информации, использование дополнительных вычислительных мощностей.
Государство тем самым начинает приобретать уже не просто готовую программу, а возможность постоянно пропускать отдельные операции умственного труда своих работников через принадлежащую частному капиталу вычислительную инфраструктуру; именно поэтому принятые нами условные 100 долларов на работника означают не цену одной лицензии, а усреднённую денежную величину возможной совокупности потребляемых услуг, тогда как увеличение числа функций, сложности операций и интенсивности использования способно увеличивать массу оплачиваемого потребления без какого-либо соответствующего увеличения числа работников.
Экономически существенное расширение рынка начинается, следовательно, не с одного лишь формального предоставления чиновнику доступа к ChatGPT, Claude или Gemini, а по мере того, как документ, поиск, анализ, программный код, агент и обработка данных начинают регулярно проходить через частную вычислительную систему и соответствующие операции приобретают форму постоянно приобретаемых государством услуг; однако и техническая возможность произвести такую массу услуг ещё не обеспечивает их реализации, поскольку между производительной мощностью системы и полученной выручкой остаётся платежеспособный спрос — государство должно действительно приобрести и оплатить соответствующий объём услуг.
Капитал поэтому не получает прибавочную стоимость из обращения просто потому, что сумел выставить больше счетов: посредством продажи произведённая стоимость получает денежную форму и реализуется заключённая в товаре прибавочная стоимость, тогда как сама конкуренция или движение денег не создают её источника; число пользователей, выручка, прибыль и цена финансового титула принадлежат к различным экономическим отношениям, хотя финансовая публицистика обладает замечательной способностью превращать их в одну величину всякий раз, когда миллиардов в результате получается больше.
Но первоначальная экономия государства содержит собственное противоречие: пока поставщики борются за вход, государство находится в чрезвычайно сильном положении покупателя, поскольку располагает бюджетом, централизованным спросом и возможностью противопоставлять одну систему другой; если же определённая система глубоко входит в административные процессы, вокруг неё формируются навыки пользователей, процедуры и технические интеграции, и тогда последующая смена поставщика потенциально означает уже не простую замену одной лицензии другой, а расходы на перенос процессов, переобучение и новую интеграцию.
Отсюда, однако, ещё не следует готовая зависимость: низкая цена входа лишь создаёт возможность будущих издержек переключения, действительная величина которых определяется совместимостью систем, переносимостью данных, характером интеграций, договорными условиями и сохранением реальной конкуренции; более того, отношение способно развиваться в обе стороны, поскольку государственный аппарат может всё сильнее нуждаться в частной технологической мощности, которой сам в необходимом масштабе не располагает, тогда как технологический капитал, получающий крупный и регулярно воспроизводящийся государственный рынок, сам становится заинтересованным в сохранении доступа к государственному бюджету, закупочным механизмам и установленным государством правилам допуска.
Следовательно, перед нами действуют две качественно различные формы общественной силы, которые нельзя ни отождествлять, ни рассматривать как совершенно внешние друг другу: корпорации располагают капиталом, моделями, вычислительной инфраструктурой и организованной рабочей силой, тогда как государство централизует платежеспособный спрос, распоряжается бюджетом, устанавливает правила государственного заказа и располагает административной властью, которой отдельный капитал как частный собственник непосредственно не обладает. Государство способно использовать конкуренцию между поставщиками для снижения цены и изменения условий доступа к государственному рынку, тогда как отдельные капиталы посредством участия в этом рынке расширяют сферу применения принадлежащих им средств производства; их отношение поэтому представляет собой не простое внешнее столкновение государства и капитала, а движение различных сил внутри одной системы экономических и политических отношений.
И здесь конкуренция начинает обнаруживать собственное противоречие: борьба посредством удешевления товаров и услуг предоставляет преимущество капиталу, способному действовать в более крупном масштабе, выдерживать более продолжительное снижение первоначальной цены и распределять затраты между значительно большей массой производства; поэтому конкуренция не только разделяет капиталы, но при определённых условиях ускоряет их концентрацию и централизацию, вытесняя более слабых участников, передавая часть рынка более сильным и соединяясь посредством кредита и финансовой системы с собиранием рассеянных денежных средств в руках крупнейших капиталов.
Получается движение, весьма мало похожее на неподвижную картину «свободного рынка»: государство использует конкуренцию для получения низкой цены, низкая цена становится одним из средств борьбы за расширение рынка, победители этой борьбы способны ещё более увеличить собственный масштаб, а дальнейшая концентрация способна ослаблять именно ту конкуренцию, которой государство первоначально воспользовалось; результат сделки тем самым начинает изменять условия, при которых сама сделка возникла.
Здесь появляется ещё одно превращение, которое необходимо строго отделить от действительной прибыли технологической корпорации: если определённый денежный доход становится регулярным и возникает ожидание его повторения в будущем, право на такой будущий доход, когда оно получает соответствующую финансовую форму, способно приобрести сегодняшнюю капитализированную оценку; однако эта оценка не является ни второй прибылью предприятия, ни вторым экземпляром его действительного производительного капитала.
Действительный капитал функционирует в процессе производства — в средствах производства и купленной рабочей силе, тогда как финансовый титул представляет право на соответствующий доход и приобретает собственную рыночную цену; эта цена способна повышаться потому, что рынок ожидает огромных будущих доходов от искусственного интеллекта и денежный капитал устремляется к соответствующим ценным бумагам, однако из того обстоятельства, что такой титул подорожал на миллиарды, совершенно не следует, что предприятие в тот же момент произвело миллиарды новой стоимости или получило соответствующую сумму чистой прибыли.
Многотриллионные биржевые оценки технологических компаний поэтому ничего сами по себе не доказывают относительно прибыльности рассматриваемых государственных контрактов: действительный авансированный капитал, выручка, реализованная прибыль, финансовый титул и капитализированное ожидание будущего дохода представляют различные экономические величины; цена титула способна двигаться под воздействием ожидаемой доходности, процентной ставки, притока денежного капитала и спекуляции, тогда как действительная прибыль предприятия ещё должна быть произведена и реализована.
На бирже, следовательно, может капитализироваться ожидание будущего дохода, тогда как государству здесь продаётся действительная вычислительная услуга; смешать обе величины было бы особенно удобно именно тогда, когда требуется представить ещё ожидаемое богатство уже произведённым, — финансовая форма вообще обладает замечательной способностью предъявлять настоящему счёт за доход, который будущее ещё только должно доставить.
Первоначальный фокус одного доллара и сорока семи центов раскрывается теперь полностью: государство способно получить совершенно реальную сегодняшнюю экономию — по его собственным расчётам около 1,4 миллиарда долларов по соглашениям в области искусственного интеллекта, — тогда как перед поставщиками одновременно открывается возможность значительно более крупной сферы последующей реализации; при принятом нами условном среднем потреблении в 100 долларов в месяц 3,5 миллиона федеральных работников с уже открытым доступом соответствовали бы, если все они стали активными пользователями, потенциальному объёму оплачиваемых услуг порядка 4,2 миллиарда долларов ежегодно и 21 миллиарда за пять лет, тогда как половина этой аудитории дала бы соответственно 2,1 миллиарда в год и 10,5 миллиарда за пять лет.
Это не прогноз прибыли, не обещание будущих государственных расходов и тем более не оценка всего американского рынка искусственного интеллекта; это лишь арифметическое выражение возможного масштаба отношения внутри одной документально обозначенной федеральной сферы, причём государство в своём расчёте фиксирует сокращение сегодняшних расходов, тогда как капитал оценивает возможность последующего повторяющегося спроса. Никакого чудесного превращения сорока семи центов в миллиарды здесь нет: счёт одной стороны просто заканчивается там, где расчёт другой только начинается.
Ещё отчётливее экономический масштаб соединения государства и частного искусственного интеллекта проявился в военной сфере: в 2025 году Chief Digital and Artificial Intelligence Office Министерства обороны заключил отдельные соглашения стоимостью до 200 миллионов долларов каждое с OpenAI, Anthropic, Google и xAI на разработку прототипов передовых возможностей искусственного интеллекта для решения критических задач национальной безопасности в военной и административной областях; таким образом, совокупный максимальный контрактный предел четырёх соглашений составляет до 800 миллионов долларов — именно потенциальный предел контрактов, а не сумму уже фактически израсходованных государством средств.
Здесь возникает уже весьма своеобразная картина «свободной от государственного вмешательства» технологической отрасли: государство дерегулирует условия развития искусственного интеллекта, содействует строительству его материальной инфраструктуры, использует федеральное финансирование как инструмент воздействия на регуляторную политику штатов, устанавливает критерии допуска закупаемых моделей, открывает им сферу применения среди миллионов государственных работников и одновременно заключает с крупнейшими разработчиками соглашения на сотни миллионов долларов для применения той же производительной силы в сфере национальной безопасности; свобода от государства, по-видимому, достигает своей наиболее совершенной формы именно тогда, когда государство определяет правила, создаёт рынок и оплачивает заказ.
Но и отсюда было бы ошибочно заключить, будто государство просто подчинилось нескольким технологическим корпорациям: оно само обладает огромной покупательной способностью и посредством централизованной закупки способно изменять положение поставщиков, причём General Services Administration сообщала, что уже за первый год OneGov объединил прежде раздробленные закупки федеральных ведомств в двадцать централизованных соглашений с крупнейшими технологическими поставщиками и обеспечил рассчитанную экономию приблизительно в 1,1 миллиарда долларов.
Именно здесь вопрос об «объективности» перестаёт быть отвлечённым, поскольку если государство приобретало бы одну лицензию для одного чиновника, спор о закупочном критерии имел бы весьма ограниченное значение; когда же речь идёт о системах, доступ к которым распространяется приблизительно на 3,5 миллиона федеральных работников, а крупнейшие разработчики одновременно получают соглашения на разработку военных возможностей с максимальными контрактными пределами до сотен миллионов долларов каждый, критерий допуска модели на государственный рынок становится одним из условий массового общественного применения новой производительной силы.
Необходимо поэтому провести различие между двумя требованиями, которые политический язык способен весьма удобно соединять в одно: первое относится к проверяемой достоверности — не выдумывать факты, обозначать неопределённость, правильно передавать содержание документа, не подменять известное предположением, — и здесь ответ может быть сопоставлен с источником или установленным фактом; второе относится к «идеологической нейтральности», однако для проверки последней необходимо прежде решить, что именно должно считаться нейтральной исходной точкой.
Если система неверно сообщает дату закона, ошибка устанавливается сравнением с текстом закона; если она неправильно рассчитывает сумму, результат проверяется арифметикой; если же она объясняет происхождение частной собственности, классовую структуру общества, роль государства, причины войны, отношения капитала и труда или историческую природу существующего общественного порядка, возникает значительно более занимательный измерительный прибор — тот, кто сначала устанавливает норму, а затем обнаруживает отклонение от установленной им нормы.
Американское регулирование тем самым сталкивается с собственным внутренним противоречием: оно требует, чтобы закупаемый государством искусственный интеллект был свободен от навязанной сверху идеологической предвзятости, однако критерий того, что признаётся такой предвзятостью, устанавливается именно сверху — исполнительной властью, затем переводится в административное руководство и, наконец, становится условием государственного договора; государство, следовательно, должно вмешаться достаточно энергично, чтобы гарантировать отсутствие государственного идеологического вмешательства.
Но проблема становится значительно серьёзнее этого сарказма, как только искусственный интеллект перестаёт быть экспериментальным программным обеспечением и входит в повседневную деятельность государственных учреждений, поскольку тогда вопрос о критериях модели непосредственно соединяется с юридическими последствиями решений государственного аппарата: если искусственный интеллект используется для подготовки справки, анализа документа, оценки информации или проекта административного решения, необходимо определить, является ли произведённый им результат официальным государственным документом, вспомогательным материалом или рекомендацией; кто обязан проверить его содержание; может ли гражданин узнать о применении модели; имеет ли он право получить сведения о существенных основаниях решения; кто отвечает за ошибку — государственный служащий, ведомство, подрядчик или разработчик; наконец, каким образом такое решение может быть оспорено, если существенная часть интеллектуальной операции была произведена системой, устройство которой гражданин не контролирует и, возможно, вообще не способен исследовать.
И здесь мы подходим к значительно более опасной границе, чем государственный чат-бот на рабочем компьютере чиновника, поскольку частная система искусственного интеллекта входит уже в ту часть государственного аппарата, которая располагает не только бюджетом и административным полномочием, но непосредственной властью принуждения; вопрос о том, кто сформировал текст, кто проверил его содержание и кто отвечает за содержащуюся в нём ошибку, перестаёт быть академическим именно в тот момент, когда произведённый машиной текст способен стать частью официального документа, непосредственно изменяющего положение конкретного человека.
Полиция.
.
Когда Eastern Post впервые обратился к этой проблеме в 2024 году, https://easternpost.uk/ai-police-reports-risks/ искусственный интеллект уже начал выполнять функцию, которая ещё недавно казалась слишком тесно связанной с личным восприятием и ответственностью государственного служащего, чтобы передавать её машине: Axon Draft One получал звук с нагрудной камеры полицейского и превращал записанное происшествие в первоначальный текст полицейского рапорта, после чего сотруднику оставалось проверить, исправить и подписать произведённое машиной повествование. Тогда мы спрашивали, что может произойти, если генеративная система ошибётся, перепутает говорящих, потеряет контекст или произведёт убедительно звучащую деталь, которой в действительности не было; спустя два года часть ответа уже дала сама практика.
В сентябре 2024 года прокуратура King County в штате Вашингтон сообщила полицейским ведомствам округа, что вообще не будет принимать рапорты, подготовленные с использованием искусственного интеллекта, причём основанием для такого решения послужила уже не отвлечённая возможность «галлюцинации», а обнаруженные ошибки: по данным прокуратуры, система могла неправильно указывать имена свидетелей и сотрудников, а в одном из изученных случаев включила в рапорт полицейского, которого на месте происшествия вообще не было. Для обычного генеративного сервиса такая ошибка могла бы закончиться исправлением строки; для полицейского документа она означала, что сотруднику предстояло своей подписью удостоверить как собственное воспоминание утверждение о событии, которого он не наблюдал, тогда как обнаружение ошибки позднее ставило под сомнение уже не машину — машина, в конце концов, под присягой не свидетельствует, — а достоверность самого полицейского. Прокуратура указывала и на значительно более серьёзное обстоятельство: первоначальная конструкция Draft One не сохраняла ни исходный машинный текст, ни последовательность того, что сотрудник впоследствии исправил или добавил, вследствие чего после утверждения рапорта становилось невозможно восстановить происхождение конкретной ошибки — написала ли её машина и полицейский не заметил, либо соответствующее утверждение внес уже сам сотрудник. Для уголовного процесса это различие имеет совершенно не техническое значение, поскольку исчезновение первоначального машинного текста лишало прокурора, защиту и суд возможности установить происхождение конкретного ложного утверждения. Если ошибку действительно произвела машина, сотрудник мог подписать её, не обнаружив; но существовала и обратная возможность: ложное утверждение мог внести сам сотрудник, после чего отсутствие первоначального Draft One уже не позволяло доказать, что машина этого утверждения никогда не создавала. Машина, таким образом, приобретала весьма удобное свойство, которым сама воспользоваться, разумеется, не могла: на неё можно было возложить происхождение ошибки именно потому, что первоначальный продукт её работы больше не существовал. Именно поэтому проблема состояла не только в способности генеративной системы ошибаться.Человеческий рапорт также способен содержать ошибку и даже сознательную ложь, однако при традиционном порядке автор текста известен и отвечает за собственное утверждение; применение Draft One вводило между событием и подписанным рапортом дополнительную машинную операцию формирования текста, которая сама не является субъектом ответственности, тогда как уничтожение первоначального машинного варианта стирало границу между тем, что первоначально сформировала система, и тем, что впоследствии изменил или добавил человек. Возникала поэтому не просто новая возможность ошибки, а новая возможность утраты возможности установить происхождение конкретного утверждения и определить ответственность за его включение в официальный документ.
И здесь возникло первое превращение, которого в 2024 году мы могли только опасаться: нагрудная камера первоначально должна была создавать дополнительный материальный след происшествия, существующий независимо от последующего рассказа сотрудника, однако теперь эта запись становилась исходным материалом для принадлежащей частной корпорации вычислительной системы, которая производила из неё первоначальное повествование; полицейский получал этот текст, изменял его и своей подписью превращал в собственный официальный рапорт, тогда как первоначальный машинный вариант не сохранялся. В результате между непосредственно зафиксированным событием и окончательным государственным документом возникал промежуточный продукт, который участвовал в формировании последнего, но затем исчезал вместе с возможностью точно восстановить историю внесённых изменений: камера сохраняла то, что произошло перед её объективом и микрофоном, окончательный рапорт сохранял то, что утверждал полицейский, однако установить, что между этими двумя точками первоначально написала машина, а что впоследствии добавил, удалил или изменил человек, становилось невозможно. Тем самым искусственный интеллект создавал не только дополнительную возможность ошибки, но и новый разрыв в цепи установления её происхождения — разрыв, которым сама машина воспользоваться не могла, тогда как человек, несущий ответственность за содержание рапорта, потенциально мог.
К 2026 году Axon предоставила возможность сохранять первоначальный текст, созданный Draft One, и именно эта функция могла бы сделать участие машины в составлении полицейского рапорта значительно более прозрачным: первоначальный машинный текст позволял бы впоследствии сопоставить его не только с записью нагрудной камеры и окончательным рапортом, но и с теми изменениями, которые внёс сам полицейский. Однако здесь обнаружилось то же отношение, которое сопровождает машину на протяжении всей истории её применения: техническая возможность контроля ещё не означает общественного контроля над техникой. Сохранение первоначального Draft One для американских ведомств выключено по умолчанию и должно быть специально включено самой полицией; следовательно, машина способна оставить след собственной работы, но решение о том, будет ли этот след сохранён, принадлежит не гражданину, не защите, не прокурору и не суду, которые впоследствии могут нуждаться в нём для проверки рапорта, а самому полицейскому ведомству, сотрудник которого этот рапорт составляет.Если сохранение не включено, полицейский получает машинный текст, может удалить из него одни сведения, изменить другие, добавить третьи и подписать переработанный результат как собственный официальный рапорт, тогда как первоначального текста, позволяющего позднее установить, что именно сформировала система до вмешательства человека, уже может не существовать.
Представим совершенно гипотетический случай: нагрудная камера фиксирует задержание: человек не оказывает сопротивления, оружия у него нет, а один из полицейских первым применяет силу; Draft One получает запись и создаёт первоначальный текст, в котором именно так и описана последовательность событий. Затем сотрудник открывает машинный черновик, удаляет фразу об отсутствии сопротивления, добавляет утверждение, что задержанный «совершил резкое движение в направлении сотрудника», и указывает, что применение силы последовало уже после этого движения; окончательный текст подписывается и становится официальным полицейским рапортом. Если первоначальный Draft One не был сохранён, перед защитой впоследствии окажутся запись камеры и окончательный рапорт, но не будет документа, способного показать, что сама машина первоначально описала происшествие иначе и что спорное утверждение появилось только после вмешательства полицейского. А если возникнет вопрос, откуда взялась ложная фраза, появляется почти совершенный круг ответственности: полицейский может утверждать, что её предложила машина, машина ничего подтвердить или опровергнуть не способна, а её первоначальный текст, который разрешил бы спор, не существует. Машина здесь ничего не скрыла, ничего не сфабриковала и никого не обманула; весь фокус состоит в значительно более старом искусстве — человек получил возможность изменить документ, тогда как средство, способное показать, что именно он изменил, могло не сохраниться.
Но именно здесь обнаруживается ещё одна, значительно более неприятная сторона произошедшего. Если гражданин хочет оспорить обычный полицейский рапорт, перед ним находится текст, автор которого известен и которого можно спросить, почему он написал именно это; если же первоначальное повествование было создано машиной, затем отредактировано полицейским, а исходный вариант не сохранён, то вопрос об авторстве отдельного утверждения способен оказаться неразрешимым уже технически. Защита видит окончательный результат, видит bodycam и может попытаться сопоставить одно с другим, но промежуточное звено — тот самый машинный текст, который сформировал первоначальную структуру рассказа и тем самым задал человеку исходную последовательность событий, — может отсутствовать.
Но применение искусственного интеллекта государственным аппаратом представляет лишь одну сторону происходящего; значительно шире новая машина входит непосредственно в процесс труда. Китайские автоматизированные фабрики хорошо показывают, что именно меняет искусственный интеллект в современном производстве. Промышленные роботы уже способны выполнять значительную часть физических операций, а искусственный интеллект — следить за оборудованием, обнаруживать брак, распределять задания и управлять отдельными участками производства. То, для чего прежде требовались десятки работников, всё чаще может выполнять меньшее число людей, обслуживающих систему машин; тем самым сокращается количество человеческого труда, необходимого для производства данного количества товаров, а за определённое рабочее время может быть произведена значительно большая масса продукции.
Для владельца предприятия смысл очевиден. Если его фабрика благодаря новым машинам производит товар быстрее и дешевле конкурентов, он получает преимущество: может больше продавать, снижать цену или некоторое время получать повышенную прибыль. Но такое преимущество не может долго оставаться исключительным. Конкуренты также устанавливают роботов и системы искусственного интеллекта, вчера одна фабрика производила миллион деталей при помощи тысячи работников, сегодня столько же могут произвести несколько сотен, а завтра подобная организация производства становится обычной для всей отрасли. В результате на производство каждой детали общество затрачивает всё меньше человеческого рабочего времени, и стоимость отдельного товара снижается.
И здесь начинается самое интересное. Машина может изготовить огромное количество вещей, но сама по себе она не создаёт новой стоимости. В неё уже вложен человеческий труд — при изготовлении оборудования, электроники, программ и других элементов системы, — и эта ранее созданная стоимость постепенно переносится на производимые товары, новая же стоимость возникает благодаря живому человеческому труду, поэтому капитал оказывается в своеобразном противоречии: каждый отдельный предприниматель заинтересован заменить как можно больше работников машинами, потому что это даёт ему преимущество перед конкурентами, но когда так поступают все, доля непосредственно применяемого живого труда относительно огромной массы машин уменьшается.
Это вовсе не означает, что по мере распространения машин прибыль предприятий должна немедленно падать, поскольку фабрика, располагающая более производительной техникой, может выпускать в несколько раз больше товаров, расширять рынок, вытеснять менее производительных конкурентов и в результате получать значительно большую массу прибыли; однако массу прибыли необходимо отличать от нормы прибыли, то есть от отношения полученной прибыли ко всему авансированному капиталу, вследствие чего становится возможной лишь на первый взгляд парадоксальная картина: фабрик, машин, роботов и произведённых товаров становится всё больше, производительность труда достигает невиданного прежде уровня, общая масса прибыли может продолжать возрастать, тогда как изменение соотношения между возрастающей массой применяемых средств производства и относительно уменьшающейся массой живого труда создаёт, при прочих равных условиях, тенденцию к понижению нормы прибыли. В этом и обнаруживается одно из противоречий движения капитала: каждый отдельный капиталист, вводя более совершенную машину, стремится получить преимущество перед своими конкурентами и увеличить собственную прибыль, но конкуренция заставляет остальные капиталы следовать за ним, вследствие чего вчерашнее исключительное преимущество превращается в обычное условие производства, а капитал снова оказывается вынужден искать новую машину, новую технологию и новый способ сократить затраты труда на производство товара.
Искусственный интеллект поэтому не отменяет закономерности, обнаружившиеся ещё при развитии машинного производства XIX века, а, напротив, делает их значительно более наглядными: если прежняя машина прежде всего принимала на себя физические движения рабочего, то современная автоматическая система начинает принимать на себя также наблюдение за производственным процессом, расчёт, обнаружение отклонений и часть функций управления, благодаря чему всё большая масса продуктов может производиться при относительно меньшей непосредственной затрате человеческого труда. Технически это означает огромную экономию рабочего времени, однако экономия рабочего времени, необходимого для производства товара, и освобождение времени самого рабочего представляют собой далеко не одно и то же, поскольку, пока производство подчинено накоплению капитала, высвобожденные машиной часы могут принять форму не сокращения рабочего дня, а сокращения числа работников, увеличения массы выпускаемых товаров, усиления интенсивности труда оставшихся работников и новой борьбы за расширение рынка; машина освобождает производство от необходимости применять прежнее количество человеческого труда, но этим она ещё нисколько не освобождает рабочего от необходимости продавать свою рабочую силу, пока средства производства противостоят ему как чужая собственность.
Но та же машина, которая на автоматизированной фабрике принимает на себя часть операций наблюдения, расчёта и управления производственным процессом, входит одновременно в совершенно другую систему общественных отношений — в аппарат военного принуждения, причём здесь масштабы государственного финансирования уже сами показывают, насколько далеко зашёл процесс. Через прямые контракты Министерства обороны, исследовательские программы, CHIPS Act, Defense Production Act, Small Business Innovation Research и ускоренные механизмы Other Transaction Authority государство связывает развитие вычислительных мощностей, микроэлектроники, робототехники, беспилотных систем и искусственного интеллекта с военным заказом; вокруг этой системы располагаются традиционные оборонные концерны — Lockheed Martin, Northrop Grumman, RTX, General Dynamics и BAE Systems, — тогда как новый технологический слой образуют Palantir, Anduril, Microsoft, Amazon Web Services, Google и специализированные производители автономных систем. Иными словами, государство покупает уже не просто оружие: оно финансирует создание целой вычислительной среды, внутри которой разведка, связь, анализ данных, управление войсками и применение вооружений постепенно связываются в единую техническую систему.
Особенно ясно это видно на Palantir и Project Maven. Первоначальная задача Maven состояла в машинной обработке огромных потоков изображений и разведывательных данных, однако дальнейшее развитие подобных систем соединяет уже значительно больше функций: TITAN принимает и объединяет данные спутников и других сенсоров; Army Vantage сводит сведения о силах, снабжении и ресурсах; Global Force Information Management используется для управления силами; DCGS-A и All-Source объединяют различные источники разведывательной информации; Maven Smart System обрабатывает данные разведки, наблюдения и рекогносцировки; JADC2 строится вокруг соединения различных видов вооружённых сил и их информационных систем. Поэтому значение Palantir состоит не в существовании ещё одной программы на военном компьютере, а в том, что частная вычислительная платформа входит между поступающим сигналом и последующим человеческим решением: машина отбирает из массы данных существенное, классифицирует объекты, сопоставляет источники и формирует для оператора уже организованную картину происходящего.
Именно сюда направляются и крупные государственные контракты: расширение Maven связано с контрактом порядка 480 млн долларов, последующее расширение программ Palantir — с новыми сотнями миллионов, тогда как вокруг автономных систем и военной аналитики формируется значительно более широкий поток заказов Anduril, AeroVironment, Lockheed Martin, Northrop Grumman, General Dynamics и других подрядчиков. Но экономическое значение этих расходов заключается не только в их величине. Государственный заказ образует для частного капитала крупную платежеспособную сферу реализации, посредством контрактов финансирует определённые направления разработки технической базы и одновременно превращает государственный аппарат в одного из её крупнейших потребителей; частная корпорация, следовательно, уже не просто продаёт государству готовую машину, а участвует в создании и развитии той инфраструктуры, посредством которой государственный аппарат видит, сопоставляет информацию и организует свои действия.
Отсюда меняется и характер военного контроля. Если прежде масса разведывательного материала должна была последовательно проходить через человеческих аналитиков, то теперь машина способна непрерывно сортировать поступающие изображения, сигналы и сообщения, обнаруживать объекты, устанавливать связи между разными источниками и обновлять общую картину по мере появления новых данных; человек остаётся в цепи решения, однако материал, на основании которого он решает, всё в большей степени предварительно отобран и организован вычислительной системой. Поэтому формула AI Action Plan о «continuous adaptation based on AI net assessments» означает не просто ускорение старой штабной работы: речь идёт о переходе к постоянно действующему протоколу наблюдения, анализа и корректировки, где сокращается время между появлением информации, её обработкой и последующим действием.
И здесь обнаруживается то же противоречие, которое мы только что видели на фабрике, но уже в значительно более опасной форме. Там искусственный интеллект экономит общественное рабочее время, необходимое для производства товара; здесь он сокращает время, необходимое для обработки разведывательной информации и подготовки военного решения. В обоих случаях машина увеличивает производительную силу человеческой деятельности, но общественная форма и результат применения этой силы определяются не машиной: на фабрике средства производства функционируют как капитал и находятся под распоряжением их собственника, тогда как в военной системе та же техническая способность включается в деятельность государственного аппарата, использующего в том числе вычислительную инфраструктуру, модели и другие средства, принадлежащие частным корпорациям. Поэтому конкуренция за более производительную технику, которая внутри отдельной отрасли выступает как борьба капиталов за снижение издержек, расширение рынка и прибыль, на международном уровне соединяется с борьбой государств за вычислительные мощности, полупроводники, модели, энергетическую инфраструктуру и автономные системы, поскольку обладание соответствующей технической базой способно быть превращено не только в экономическое преимущество, но и в средство усиления государственной и военной мощи.
Когда новая производительная сила выходит за пределы отдельного предприятия и становится одним из условий конкурентоспособности целых отраслей, борьба за условия её развития также выходит за пределы отдельного капитала; то, что для отдельной корпорации является вопросом производительности, рынка и прибыли, в движении множества капиталов, связанных общим национальным рынком, кредитной системой, инфраструктурой и государством, соединяется с борьбой за положение на мировом рынке. Преимущество здесь получает уже не просто предприятие, располагающее более совершенной моделью искусственного интеллекта, поскольку крупномасштабное применение этой производительной силы предполагает вычислительные мощности, производство микроэлектроники, энергетическую инфраструктуру, научные кадры, финансовые ресурсы и возможность распространения созданной технологической системы за пределами собственного рынка; поэтому расширение и международная конкуренция крупных капиталов соединяются с деятельностью государства, которое посредством торговой, финансовой, промышленной и внешней политики способно содействовать доступу к рынкам, ресурсам и техническим условиям производства, вследствие чего борьба частных капиталов на мировом рынке переплетается с борьбой государств за экономическое и техническое положение.
Отсюда становится понятным и другое противоречие: государства способны одновременно содействовать возможно более широкому распространению технологий, производимых связанными с их национальной экономикой капиталами, и ограничивать доступ соперников к тем элементам производства, обладание которыми обеспечивает существенное техническое преимущество; частный капитал стремится расширять мировой рынок для своих товаров и услуг, тогда как государственная сила способна использовать торговую, финансовую и промышленную политику для воздействия на доступ конкурирующих экономик к сырью, оборудованию и другим условиям производства. Та же двойственность обнаруживается в отношении сырьевых ресурсов: иностранные источники могут иметь значение не только как условие прибыльного приложения капитала и снабжения собственной промышленности, поскольку контроль над доступом к ним способен одновременно воздействовать на производственные возможности соперников. Поэтому международная конкуренция в области искусственного интеллекта не сводится к красивой картине соревнования лабораторий, где одна группа инженеров пытается создать более совершенную модель раньше другой; за лабораторией постепенно обнаруживается фабрика микросхем, за фабрикой — энергетическая система, за ней — банки и огромные массы капитала, за корпорацией — государственные закупки, субсидии и внешняя политика, а за словами о технологическом лидерстве — совершенно материальный вопрос о том, кто будет владеть средствами новой производительной силы и кто будет вынужден пользоваться ими на условиях владельца. Именно поэтому конкуренция, которая начинается между отдельными капиталами как борьба за снижение издержек и увеличение прибыли, по мере концентрации производства и выхода на мировой рынок способна соединяться с борьбой значительно более крупных экономических комплексов за рынки, ресурсы и условия дальнейшего накопления; машина при этом остаётся машиной — она не знает ни национальных границ, ни конкурентов, ни мирового господства, зато общественные отношения, в которые её помещают, прекрасно знают всё это. И здесь мы подходим уже к последнему вопросу статьи: если машина сама не определяет, кому она принадлежит, зачем применяется и против кого используется, то на неё нельзя переложить и ответственность за последствия её применения.
Отсюда становится понятным и другое противоречие: крупный капитал заинтересован в возможно более широком распространении производимых им технологий и расширении мирового рынка, однако та же международная конкуренция заставляет его стремиться к сохранению преимуществ в доступе к сырью, оборудованию, вычислительным мощностям и другим условиям производства; на определённой ступени концентрации капитала эта борьба уже не остаётся исключительно частным делом отдельных корпораций, поскольку экономическая сила крупнейших капиталов всё теснее соединяется с государственной силой, располагающей средствами торговой, финансовой, промышленной и внешней политики. Поэтому иностранные источники сырья приобретают значение не только как условие снабжения промышленности и прибыльного приложения капитала: контроль над доступом к ним способен одновременно укреплять положение одной группы капиталов и ограничивать производственные возможности её соперников, вследствие чего частный интерес крупного капитала получает возможность выступать уже в политической форме государственного интереса. Международная конкуренция в области искусственного интеллекта поэтому не сводится к красивой картине соревнования лабораторий, где одна группа инженеров пытается создать более совершенную модель раньше другой; за лабораторией обнаруживается фабрика микросхем, за фабрикой — энергетическая система, за ней — банки и огромные массы капитала, за корпорацией — государственные закупки, субсидии и внешняя политика, а за словами о технологическом лидерстве — совершенно материальный вопрос о том, кто будет владеть средствами новой производительной силы и кто будет вынужден пользоваться ими на условиях владельца. Конкуренция, начинающаяся между отдельными капиталами как борьба за снижение издержек, рынки и прибыль, по мере концентрации производства и выхода капитала на мировой рынок тем самым соединяется с борьбой государств за рынки, ресурсы и условия дальнейшего накопления; государство здесь не превращается в отдельную корпорацию, а корпорация — в государство, однако экономическая сила крупного капитала и политическая сила государства действуют уже не как два совершенно внешних друг другу мира, а как связанные стороны существующего порядка, причём конкуренция между отдельными капиталами внутри этого соединения никуда не исчезает. Машина при этом остаётся машиной — она не знает ни национальных границ, ни конкурентов, ни мирового господства, зато общественные отношения, в которые её помещают, прекрасно знают всё это. И здесь мы подходим уже к последнему вопросу статьи: если машина сама не определяет, кому она принадлежит, зачем применяется и против кого используется, то на неё нельзя переложить и ответственность за последствия её применения.
Именно здесь вопрос об ответственности приобретает решающее значение, поскольку во всех рассмотренных нами случаях машина выполняет всё более существенную часть операции, но нигде не становится субъектом тех общественных отношений, внутри которых эта операция совершается: искусственный интеллект может предложить текст полицейского рапорта, отобрать из миллионов изображений представляющий интерес объект, распределить задания на фабрике или подготовить для государственного служащего ответ, однако он не владеет предприятием, не заключает государственный контракт, не устанавливает правила хранения первоначального рапорта, не определяет военного противника и не получает прибыль от собственного применения. Поэтому выражение «решение принял искусственный интеллект», каким бы удобным оно ни оказалось после очередной ошибки, скрывает гораздо больше, чем объясняет: решение о том, какую систему создать, на каких данных её обучать, куда её внедрить, какие полномочия ей передать, какие результаты считать допустимыми и кто будет пользоваться полученной экономией времени, всякий раз принимается людьми и организациями, располагающими соответствующей собственностью и властью; машина может ошибиться, но ответственность за общественные условия, при которых её ошибка превращается в увольнение, полицейский документ или элемент военного решения, машине передать невозможно.
Отсюда следует и предел чисто технического контроля над искусственным интеллектом: можно потребовать сохранять первоначальный машинный текст, регистрировать изменения, раскрывать источники данных, проверять модель и оставлять человека в цепи принятия решения, и всё это действительно способно сделать применение машины более проверяемым, однако ни одна из этих мер сама по себе не отвечает на вопрос, кто определяет цель её применения. Фабричная машина может быть совершенно прозрачной и при этом использоваться для сокращения работников вместо сокращения рабочего дня; полицейская система может подробно регистрировать каждое своё действие, но правила её применения всё равно устанавливает полицейское ведомство; военный алгоритм может безукоризненно показывать происхождение каждого обработанного сигнала, однако это ничего не говорит о том, кто определил военную задачу. Техническая прозрачность поэтому является необходимым средством контроля, но ещё не самим общественным контролем, ибо контролировать машину означает не только видеть, что она сделала, но иметь возможность решать, для чего она вообще должна это делать, где предел её полномочий и кому принадлежит результат увеличенной ею производительной силы.
Именно поэтому вопрос об искусственном интеллекте нельзя разрешить пустой формулой «общественного контроля», не ответив прежде на значительно более простой вопрос: какое общество, какой класс и посредством какой власти должен этот контроль осуществлять? В обществе, разделённом на классы, нет и не может быть особой силы, стоящей над противоположностью труда и капитала и одинаково беспристрастно распоряжающейся их интересами; тот, кто держит в своих руках основные средства производства, располагает не только экономической силой, поскольку без соответствующей политической власти он не мог бы сохранять своего экономического господства, а потому надежда на то, что существующее государство, выросшее на почве этих же производственных отношений, поставит себя над классами и посредством разумного регулирования подчинит капитал интересам всего общества, означает оставить нетронутым самое основание отношения и затем пытаться исправлять его последствия. Можно обязать корпорацию раскрывать устройство системы, сохранять машинные черновики, подвергать алгоритмы проверке, запрещать отдельные способы их применения и учреждать всё новые органы надзора, однако, пока вычислительные мощности, центры обработки данных и остальные материальные средства, посредством которых создаётся и применяется новая производительная сила, функционируют как частный капитал, подобные меры способны изменять условия деятельности собственника, но не уничтожают самого отношения собственности, благодаря которому он остаётся собственником средств производства; можно сколько угодно чинить и штопать существующее отношение, но от этого оно не перестаёт быть тем отношением, которое приходится чинить и штопать.
Тем самым вопрос переносится туда, откуда его постоянно пытаются увести: не к борьбе исключительно с отдельными злоупотреблениями корпораций и не к поиску особенно добросовестных чиновников, которые будто бы сумеют заставить капитал служить противоположному ему интересу, а к борьбе классов, возникающих из самих производственных отношений. Капиталист не является случайным «плохим владельцем» машины, которого достаточно заменить хорошим, точно так же как буржуазия не представляет собой собрание отдельных лиц, случайно присвоивших экономическую власть; она является классом, положение которого постоянно воспроизводится самой системой частной собственности на средства производства, и потому противостоять классу как общественной силе способен только другой класс, материальное положение которого ставит его в противоположное отношение к тем же средствам производства.
Таким классом становится пролетариат — не потому, что ему заранее приписана какая-либо особая нравственная добродетель, а потому, что он лишён собственности на средства производства, вынужден продавать свою рабочую силу и вместе с тем самим развитием крупного производства соединяется, организуется и превращается из множества разрозненных работников в общественную силу; поэтому его борьба, если она доведена до своего основания, направляется уже не против отдельных капиталистов, а против самого порядка, превращающего общественные средства производства в частную собственность капитала. Искусственный интеллект делает это противоречие особенно наглядным, поскольку существование этой производительной силы предполагает труд рабочих, инженеров, программистов, учёных и энергетиков, огромные энергетические и вычислительные системы, мировые производственные цепочки и накопленное поколениями человеческое знание, однако результат этого всё более общественного процесса способен выступать перед создавшими его людьми как принадлежащая капиталу чужая сила, распоряжающаяся их трудом и его результатами.
Сам капитал тем самым создаёт материальные предпосылки собственного отрицания: он концентрирует средства производства, соединяет прежде разрозненный труд и превращает производство во всё более общественный процесс, одновременно увеличивая, объединяя и организуя тот класс, который непосредственно противостоит капиталу, однако общественному характеру производства продолжает противостоять частная форма присвоения его результатов. Но экономическое господство капитала не может быть уничтожено отдельно от той политической власти, посредством которой сохраняются соответствующие ему отношения собственности, а потому борьба пролетариата против частного присвоения общественных средств производства, достигая своего последовательного развития, неизбежно становится борьбой политической, борьбой за власть, без изменения классового характера которой невозможно изменить и общественное отношение, превращающее средства производства в капитал.
Поэтому действительное разрешение этого противоречия состоит уже не в надзоре абстрактного «общества» за частным владельцем, как если бы общество существовало где-то над отношениями собственности и классовой властью, а в экспроприации экспроприаторов, в уничтожении частной собственности капиталистов на основные средства производства и в переходе этих средств в распоряжение самих производителей. Только тогда получает определённое содержание и само выражение «общественный контроль»: его субъектом оказывается уже не воображаемое общество, стоящее над классами, а организованный класс непосредственных производителей, распоряжающийся средствами производства, которые прежде противостояли ему как чужая собственность.
Это не означает, что борьба за прозрачность искусственного интеллекта, сохранение машинных черновиков, ответственность должностных лиц, защиту работников или ограничение отдельных способов применения машины лишена значения до изменения отношений собственности; такие меры способны действительно ограничивать отдельные последствия применения новой производительной силы и изменять непосредственные условия, в которых она используется, однако они не уничтожают самого отношения, внутри которого средства производства продолжают противостоять производителям как чужая собственность. Именно поэтому государственное регулирование отдельной корпорации нельзя принимать за уничтожение власти капитала, точно так же как ограничение отдельного капиталиста ещё не уничтожает того общественного отношения, которое снова и снова производит капиталиста как капиталиста и рабочего как наёмного рабочего.
Поэтому вопрос о власти над искусственным интеллектом в конечном счёте оказывается вопросом не о том, кто будет лучше контролировать владельцев машины, а о том, останется ли у этой производительной силы частный владелец вообще. Машина способна сокращать количество человеческого труда, необходимого для производства материального продукта, обработки информации, управления процессом или выполнения множества умственных операций, но она не способна сама определить общественную форму той экономии времени, которую создаёт; пока эта производительная сила функционирует как капитал, освобождённое ею рабочее время способно превращаться в сокращение работников, увеличение выпуска, расширение рынка и дальнейшее накопление, тогда как уничтожение самого отношения частного присвоения открывает возможность поставить перед машиной совершенно иную общественную задачу — использовать создаваемую ею экономию человеческого труда не для накопления чужого капитала, а для сокращения необходимого рабочего времени самих производителей.
($1 ≈ £0,7475). Справочный курс на 17 сентября 2026 года. Источник: Investing.com.
Illustration / Иллюстрация: Eastern Post.
