Человеский капитал в эпоху искусственного интеллекта

Введение

Воздействие технологий искусственного интеллекта на человеческий капитал проявляется по нескольким направлениям. Во-первых, модели ИИ меняют требования к качеству современных рабочих мест. Это проявляется через разную степень воздействия искусственного интеллекта: часть функций одних заменяется технологиями ИИ, в то время как другие рабочие места дополняются возможностями искусственного интеллекта, становясь более производительным. Во-вторых, модели ИИ напрямую влияют на ценность «твёрдых» навыков и «мягких» навыков, которыми сейчас обладает работник на рынке труда. Некоторые из них становятся ненужными, а значение других резко увеличивается. В-третьих, модели искусственного интеллекта создают условия для формирования нового разделения труда как на уровне предприятий, так и на уровне народного хозяйства. Цель статьи: выявить влияние моделей искусственного интеллекта на человеческий капитал сейчас и в будущем.

Человеческий капитал: возникновение концепции и её эволюция

Концепция «человеческого капитала» возникла в 1950-1970-х годах. Хотя ещё знаменитый английский экономист Альфред Маршалл писал в конце XIX века, что самый ценный из всех капиталов — это тот, который вложен в людей [7]. У истоков теории стояли такие экономисты как Джейкоб Минсер (Jacob Mincer) [3], Теодор Шульц (Theodore Schultz) [32], Гэри Беккер (Gary Becker) [14].

Выделим вклад каждого из них в создание концепции человеческого капитала. Вклад Д. Минсера связан с анализом человеческого капитала не только на макроуровне, как фактора экономического роста, но и на микроуровне. Последнего удалось достичь за счёт оценивания эмпирически нормы прибыли от образования, что позволило сопоставлять её с другими видами инвестиций и применять обычный экономический подход «Издержки – Выгоды» [31]. Развивая эту концепцию, Гэри Беккер отмечал, что все формы капитала приносят доход и другие полезные результаты в течение длительных периодов времени, и поэтому расходы на образование, обучение, медицинское обслуживание и т. д. являются инвестициями в капитал. Основной его особенностью является то, что нельзя отделить человека от его или её знаний, навыков, здоровья или ценностей так, как это возможно для перемещения финансовых и физических активов, пока владелец остается на месте [14], [15 ]. Исходя из сегодняшних знаний и ценностей наиболее спорным у Г. Беккера, как активного сторонника неоклассического подхода, являются положения о том, что инвестиции в человеческий капитал являются рациональными ответами на расчёт ожидаемых затрат и выгод, и о стабильных предпочтениях. [14]. Объективный анализ показывает, что человек при принятии экономических решений не полностью рационален, существуют и другие виды рациональности: ограниченная рациональность, неполная рациональность, иррациональность. Выбор индивидуумом место обучения, как показывают опросы автора и, главное, реальность часто не подразумевают расчёта выгод и издержек. Так опросы студентов петербургских ВУЗов, проведенные автором в 2024 году (N = 167) и в 2025 году (N = 193), показали, что три четверти абитуриентов приняли решение о поступлении в данный университет на свою специальность только после сдачи ЕГЭ. А ведь это определяющее решение для создания ценности своего человеческого капитала. С положением Г. Беккера о стабильных предпочтениях при оценивании человеческого капитала нельзя согласиться по следующим причинам. Человеческий капитал, в отличие от обычного капитала, не обладает постоянной ценностью. Его величина постоянно изменяется в зависимости от работы по полученной специальности или нет, от появления новых технологий, от прохождения периодической переподготовки, от состояния здоровья работника – обладателя данного человеческого капитала, от его мотивации осваивать новые знания и получать новые навыки. Человеческий капитал действует определенное время и возможности его передачи, в отличие от обычного капитала, крайне затруднены. Наставничество, как показывает реальный опыт, может решить эту проблему только частично.

Т. Шульц раскрыл две составные части в прогрессе человеческого капитала. Часть «капитала» основана на предположении, что определенные типы расходов (жертв) создают продуктивные запасы, воплощенные в человеке, которые предоставляют услуги в течение будущих периодов. Другая часть основана на распределении «времени», что привело к экономической трактовке широкого спектра нерыночных видов деятельности [33, р. 2]. На этой основе он формулирует строго экономическое определение человеческого капитала, который представляет форму капитала, потому что он является источником будущих доходов, или будущего удовлетворения, или того и другого. Он человеческий, потому что является неотъемлемой частью человека [33, р. 5].

В последующие десятилетия концепция человеческого капитала дополнилась теорией человеческих возможностей нобелевского лауреата Амартии Сена (Amartya Sen), которая преодолевает «производственный» взгляд, подразумеваемый в теории человеческого капитала. Он, в частности, отмечал, что даже при том же уровне дохода человек может получить выгоду от образования, от чтения, общения, споров, от возможности делать более осознанный выбор, от того, что другие будут воспринимать его более серьёзно и … таким образом, преимущества образования превосходят его роль человеческого капитала в товарном производстве [34, p. 1959]. Тем не менее, нельзя не согласиться с Сильвией Леони (Silvia Leoni), которая отмечает, что сегодня доминирующая теория человеческого капитала не учитывает важные социальные аспекты [27, p. 241]. Таким образом, мы можем сделать вывод, что концепция человеческого капитала рассматривается сейчас исследователями экономики образования преимущественно в «узком смысле» с ориентацией на рост производительности труда, и в «широком смысле» с учётом положительных внешних эффектов от образования.

Концепция «человеческого капитала» получила широкое распространение в мире, включая современную Россию. Достаточно отметить, что в РИНЦ на март 2025 г. существовало 48 954 публикации по этой теме [11 Человеческий капитал]. В них были раскрыты различные аспекты темы, включая роль в наукоёмкой экономике [9], управление человеческим капиталом [8], региональные аспекты [12].

В данной статье рассматривается национальный человеческий капитал. Под этим термином автор подразумевает совокупность индивидуальных человеческих капиталов трудоспособных граждан страны. Национальный человеческий капитал составляет сейчас основное конкурентное преимущество страны. Из-за обострения борьбы между крупнейшими экономиками мира после начала «тарифной войны» администрацией США в апреле 2025 г. усиливается значение снижения зависимости страны от внешних поставок, укрепление тренда на технологический суверенитет и, как следствие, - на улучшение национального человеческого капитала России.

В целом, влияние основных факторов, воздействующих в XXI веке на национальный человеческий капитал, показано на рисунке 1.

Рис. 1. Факторы, воздействующие на национальный человеческий капитал (составлено автором).

В терминологии макроэкономики национальный человеческий капитал представляет собой запасы, которые есть у народного хозяйства страны. На него воздействуют, изменяя его объём и структуру, три основных вида потоков: образование, трудовая миграция, искусственный интеллект. Развитие системы образования и применение технологий искусственного интеллекта повышают ценность национального человеческого капитала. Влияние трудовой миграции крайне противоречиво. С одной стороны, трудовые мигранты, как внутренние, так и внешние, помогают заполнить незанятые, особенно в связи с «постарением» трудоспособного населения России и развитых стран, рабочие места в народном хозяйстве. С другой стороны, «утечка мозгов» ослабляет потенциал развития национальной экономики.

В данной статье акцент будет сделан на новом вопросе темы: влиянии моделей искусственного интеллекта на роль и значение человеческого капитала в современной экономике. Исследовательский вопрос: нужно ли развивать человеческий капитал в эпоху искусственного интеллекта?

Воздействие искусственного интеллекта

на качества человеческого капитала

С момента появления ChatGPT в ноябре 2022 года начинается современный этап влияния ИИ на рынок труда. Это воздействие перешло из плоскости фантастики в сферу реальности. Само существование моделей искусственного интеллекта и прогресс с каждым месяцем их возможностей влияет на положение персонала компаний. И работодатели, и отдельные работники, и общество в целом должны учитывать широкие экономические последствия, вытекающие из внедрения ИИ, как-то: различия в производительности труда персонала из-за применения моделей искусственного интеллекта, взаимодополняемости человеческого труда и технологий ИИ, подверженности замене труда работников моделями искусственного интеллекта [4].

Как конкретно технологии искусственного интеллекта воздействуют на современный рынок труда? Исследователи разделяются на «техно-пессимистов» и «техно-оптимистов». Последние, как например А. Биркбек, Л. Роу (Birkbeck A., Rowe L), утверждают, что хотя некоторые рабочие места находятся под угрозой сокращения, чистый выигрыш в сторону более квалифицированной рабочей силы уже очевиден. Руководители семейного бизнеса должны быть готовы адекватно реагировать на ускоряющуюся войну за таланты, реализуя стратегию расширения прав и возможностей человеческого капитала [16].

Воздействие искусственного интеллекта на современный рынок труда происходит как по количественным параметрам, так и по качественным параметрам. Характеризуя первое, выделим долговременное исследование И. Хуана (Huang Y., 2025), в котором было обнаружено, что за период с 2010 по 2021 год в зонах поездок на работу с более высоким принятием ИИ наблюдалось более сильное снижение соотношения занятости к численности населения. Более того, этот негативный эффект занятости в первую очередь ощущается в секторах производства и услуг с низкой квалификацией, работниках средней квалификации, не-STEM-профессиях и людях на двух концах возрастного распределения. Неблагоприятное воздействие также сильнее выражено у мужчин, чем у женщин [25]. Напомним, что четыре области, которые формируют английскую аббревиатуру STEM – это наука, технологии, инженерия, математика.

Для характеристики второго направления была введена комплексная мера «оттока» рынка труда, которая позволяет измерять и систематически сравнивать изменения в структуре занятости на рынке труда США за длительные периоды времени [18]. Национальный человеческий капитал, характеризуемый с точки зрения группировки специальностей по оплате труда, под воздействием технологий ИИ эволюционирует в направлении увеличения более квалифицированных рабочих мест с более высокой оплатой труда. Результаты данного исследования показали следующее. Во-первых, рынок труда больше не поляризуется — занятость в низко- и среднеоплачиваемых профессиях снизилась, в то время как высокооплачиваемая занятость выросла. Во-вторых, рост занятости в низкооплачиваемых рабочих местах в сфере услуг остановился. В-третьих, доля занятости в STEM-профессиях увеличилась более чем на 50 процентов с 2010 года, чему способствовал рост в профессиях, связанных с программным обеспечением и компьютерами. В-четвертых, занятость в сфере розничной торговли сократилась на 25 процентов за последнее десятилетие, вероятно, из-за технологических усовершенствований в онлайн-торговле [18]. Зарубежный опыт и, в частности, опыт США показывает те изменения рынка труда под влиянием технологий искусственного интеллекта, которые произойдут в России в ближайшие годы и к которым народное хозяйство страны должно быть готово.

В современной же России расширение применения технологий искусственного интеллекта «тормозится» нехваткой квалифицированных специалистов. Так, по данным компании Cloud X, рынок РФ испытывает нехватку специалистов, особенно в области разработки ИИ-моделей, MLOps, облачной ИИ-инфраструктуры и применения искусственного интеллекта в области кибербезопасности. При этом, в ближайшие годы стоит ожидать появления новых отраслевых требований, регулирующих ИИ, включая работу с большими данными, управление рисками и безопасность персональных данных, защита которых должна выйти на новый уровень в связи с возможностями искусственного интеллекта по идентификации субъектов персональных данных на основе относительно небольших наборов данных [10].

Влияние технологий искусственного интеллекта на человеческий капитал происходит на нескольких уровнях: 1) уровне национальной экономики, 2) уровне фирмы, 3) уровне отдельного работника.

Характеризуя первый, отметим исследование Международного валютного фонда, которое выявило многообразные последствия воздействия технологий искусственного интеллекта на современный рынок труда, сгруппировав их по четырём каналам:

1. Вытеснение рабочей силы: смещение задач с человеческого труда на капитал ИИ, что снижает трудовой доход.

2. Взаимодополняемость: добавленная стоимость смещается в профессии, дополняющие искусственный интеллект, увеличивая спрос на рабочую силу для этих профессий и сокращая его для других.

3. Рост производительности: общий экономический рост потенциально компенсирует потери трудового дохода.

4. Повышение дохода от капитала: применение ИИ приводит к увеличению отдачи капитала, что ещё больше увеличивает доход от капитала [17 Cazzaniga M, 2024].

Для анализа второго уровня целесообразно, по нашему мнению, использовать модель, разработанную М. Хэмпол и др. (Hampole M. et al., 2025). В этой модели трудовая деятельность «разбивается» на ряд задач, которые должен решить работник в рамках своей профессии. Изменение спроса на рабочую силу в фирме под воздействием искусственного интеллекта можно охарактеризовать двумя статистическими показателями. Во-первых, средняя подверженность ИИ задачам профессии в целом отрицательно связана со спросом на эту профессию. Во-вторых, дисперсия подверженности искусственного интеллекта профессиональным задачам увеличивает спрос на рабочую силу для этой конкретной профессии, сохраняя среднюю подверженность постоянной. [24]. Примером воздействия первого служит снижение спроса на агентов-людей по обслуживанию клиентов фирмы за счёт использования чат-бокса (чат-окна). Примером второго является автоматизированная система создания отчётов о расходах, которая позволяет работникам перераспределять свои усилия на другие задачи внутри фирмы.

Главное здесь, по нашему мнению, что воздействие технологий искусственного интеллекта не уничтожает ту или иную профессию, а видоизменяет ценность выполнения задач, из которых складывается та или иная профессия. У работника и у работодателя появляется время для адаптации к изменившимся условиям, которая может быть достигнута за счёт переподготовки персонала. Наряду с рыночными мерами адаптация потребует создания государственных программ перераспределения рабочей силы, поскольку не всё может быть решено на уровне отдельного предприятия. Следует согласиться с авторами модели [24], что для конкретной фирмы негативный или позитивный общий эффект зависит от результирующего увеличения производительности фирмы из-за внедрения ИИ.

Появление «Агентов искусственного интеллекта» стало катализатором воздействия ИИ на профессиональные задачи персонала компаний. Например, Manus ai — система, построенная на основе существующих моделей, может взаимодействовать с Интернетом и выполнять последовательность задач, не обращаясь за разрешением к человеку-пользователю. В ближайшей перспективе она может создать рекламную сеть аккаунтов в социальных сетях, провести исследование и написать стратегический документ или забронировать билеты и гостиницы для конференции [22]. Это пример того, как Агенты ИИ заменяет некоторые профессиональные задачи, за которые раньше отвечали офисные сотрудники. В то же время Агенты ИИ могут усилить человеческий потенциал определенных специалистов, например программистов. Согласно исследованиям, на данный момент Агенты ИИ повышают ежедневную производительность разработчиков в реальных бизнес-условиях на 10–30 процентов. В KPMG, бухгалтерской и консалтинговой фирме, разработчики, использующие GitHub Copilot, экономят в среднем 4,5 часа в неделю и сообщают, что качество их кода улучшилось, согласно опросу фирмы [28]. Кроме того, их применение позволяет решить проблему «наставничества», - одну из самых острых проблем, особенно для компаний в сфере ИКТ. Так, в KPMG используют помощника по программному обеспечению в качестве своего рода автоматизированного инструктора для быстрого введения новых членов команды разработчиков в курс дела. В целом, применение «Агентов искусственного интеллекта» в ближайшие годы расширится позитивно меняя структуру рынка труда за счет сокращения рутинных операций персоналом компаний и, в то же время, это технологическая инновация усилит неравенство как между странами, так и между фирмами [6]

Третий уровень ощущается работниками не непосредственно от взаимодействия с моделью искусственного интеллекта, а через восприятие работодателей. Последние, как показал опрос слушателей программы МВА БГТУ «ВОЕНМЕХ» им. Д. Ф. Устинова, проведенный автором 7 декабря 2024 г., высказывают большую озабоченность отсутствием «мягких» навыков, таких как адаптивность к меняющимся условиям, желание учиться, желание совершенствовать свой потенциал; лидерство; умение работать в команде; слабое развитие у выпускников ВУЗов навыков эффективной коммуникации (последствие онлайн-детства). Недостающие «твёрдые» навыки в условиях борьбы за привлечение кадров фирмы могут «до настроить», «до обучить» до необходимого сегодня уровня. Ликвидировать нехватку «мягких» навыков – гораздо сложнее.

Результаты исследования Всемирного экономического форума показывают, что хотя опасения замены физической и ручной работы машинами снизились, ожидается, что рассуждение, общение и координация – качества, имеющие сравнительные преимущества для современных людей – в будущем станут более автоматизированными. Ожидается также, что искусственный интеллект, ключевой фактор потенциального вытеснения, будет принят почти 75% опрошенных компаний и, вероятно, приведёт к высокому оттоку сотрудников: 50% организаций ожидают, что он приведёт к росту рабочих мест, а 25% ожидают, что он создаст потери работы [19], Это означает, что человеческий капитал должен меняться по мере развития технологий искусственного интеллекта, чтобы соответствовать требованиям современного рынка труда. Сфера образования должна учитывать эти изменения и вносить коррективы в образовательный процесс. Как конкретно должны происходить эти изменения?

По мнению респондентов Future of Jobs Survey, две пятых (39%) существующих наборов навыков будут преобразованы или устареют в период 2025–2030 годов. Однако этот показатель «нестабильности навыков» замедлился по сравнению с предыдущими выпусками отчета: с 44% в 2023 году и до пика в 57% в 2020 году после пандемии. Этот вывод может быть потенциально связан с увеличением доли работников (50%), прошедших обучение, переподготовку или повышение квалификации, по сравнению с 41% в выпуске отчета 2023 года [21]. По нашему мнению, это показывает роль образования в подготовке и переподготовке персонала, которая позволяет «отремонтировать» (обновить) наборы знаний, умений и навыков работников. То есть система образования играет роль буфера между воздействием технологий искусственного интеллекта на рынок труда и сокращением персонала компаний.

Дридакис Н. (Drydakis N.) вводит новый термин «капитал искусственного интеллекта», который определяется как «вектор знаний, навыков и возможностей, связанных с технологиями, всю ИИ, которые могут повысить производительность, занятость и доходы людей» [20]. То есть он определяется как сумма знаний и навыков об искусственном интеллекте, обладая которыми выпускник получает конкурентное преимущество при трудоустройстве.

Данные статсборника «Индикаторы образования 2025» показывают значительное увеличение внимания в Российской Федерации к студентам и выпускникам университетов в области искусственного интеллекта. Отметим первое появление специального раздела – 3.3. «Подготовка специалистов в области искусственного интеллекта» [3, с. 109–130]. Основные характеристики обучения представлены в Таблице 1.

Таблица 1. Приём на обучение, численность и выпуск студентов по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры по профилю «искусственный интеллект» (2023 г.) (Составлено автором на основе 3, с. 109–116]

Нельзя не отметить «технологический уклон» в подготовке в университетах России бакалавров, специалистов, магистров по профилю «искусственный интеллект», в которой выделяются освоение технологий компьютерного зрения, технологий обработки звуковых данных, включая распознавание и синтез речи; технологий обработки текста; технологий интеллектуальной поддержки принятия решений и управления. Это, вместе с введённым с 1 января 2024 года ГОСТом Р 70949–2023 «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Применение искусственного интеллекта в научно-исследовательской деятельности. Варианты использования» [2], означает что Российская Федерация находится только на первом, - «технологическом», - этапе освоения «грамотности в области искусственного интеллекта». В мире данный этап существовал до 2021 года и был сменён «современным» этапом [5], отличительной чертой которого является переход от ориентации на технологии ИИ к междисциплинарному подходу, включая необходимость освоения поведенческой экономики, этики искусственного интеллекта и других дисциплин, раскрывающих особенности взаимодействия работников и искусственного интеллекта. Для прохождения второго этапа необходимо освоить всю систему компетенций грамотности в сфере искусственного интеллекта [30].

Особенно важны для улучшения национального человеческого капитала проекты университетов и систем переподготовки взрослых. Они могут познакомить с моделями искусственного интеллекта студентов университетов и взрослых работников, не имеющих отношения к компьютерным наукам, например, в области бизнес-исследований, образования и медицины [26], [36]. Это открывает широкие перспективы для массового повышения уровня человеческого капитала за счёт улучшения готовности персонала к применению технологий искусственного интеллекта. В Англии такие проекты стали вводиться с 2021 года. При их успешном внедрении в России это может привести к тому, что технологии искусственного интеллекта быстро станут в РФ технологиями общего назначения (ТОН), что даст конкурентное преимущество всей национальной экономике. Например, университеты могут реально улучшить бизнес-образование, готовя студентов к тому, чтобы стать профессионалами, которые понимают потребности бизнеса и могут интерпретировать анализ данных, выполненный ИИ, чтобы обеспечить принятие решений на основе данных [36]. Здесь возможна аналогия с первым этапом освоения компьютеров, когда они были уделом представителей информационных наук и математиков, и колоссальным экономическим эффектом, который принесло их освоение всеми специалистами на последующих этапах.

Для совершенствования национального человеческого капитала очень важно преодоление предубеждений, существующих у персонала разного уровня. Так, российские руководители компаний-интеграторов роботов склонны экономить на ставках инженеров, которые могут проводить научные исследования внутри организации, поскольку многие интеграторы по-прежнему придерживаются установки, что нужно использовать имеющиеся мировые разработки. Такого рода представления об исследованиях и разработках как периферийноӗ сфере деятельности являются барьером на пути к созданию прорывных технологий [1].

В целом расширение применения в экономике технологий искусственного интеллекта меняет роль и значение системы образования в народного хозяйстве. Если раньше улучшение национального человеческого капитала формировало конкурентное преимущество страны в глобальном экономическом соревновании и создавало базу для развития отраслей с высокой добавленной стоимостью, то сейчас приоритеты изменились. Ведущие экономические державы и, прежде всего США, делают сейчас акцент на прорыве в области ИИ, вкладывая громадные инвестиции в разработку моделей искусственного интеллекта и в связанные с этим отрасли. Улучшение системы образования уходит на «второй план». Началось, по нашему мнению, экономическое соревнование между человеческим капиталом и искусственным интеллектом. Формами его проявления является размер инвестиций, условия труда, внимание в глазах общества и средств массовой информации. Имеет ли смысл в этих условиях увеличивать национальный человеческий капитал для экономического развития страны?

Крайняя точка зрения принадлежит Хамильтону и др. (Hamilton A. et al., 2023). Они считают, что образование сейчас достигло пика [23, p. 3], а дальше, по мере развития возможностей моделей ИИ и создания общего искусственного интеллекта (AGI), потребность в образовании для совершенствования человеческого капитала будет снижаться и стимулы к образованию будут сокращаться. Сегодняшние навыки вычислений, чтения и письма уменьшаются ввиду отсутствия их необходимости в повседневной жизни. Уже сегодня у многих людей ухудшились вычислительные способности в связи с использованием электронных калькуляторов. Способность и необходимость грамотно писать сейчас отмирает с использованием электронных девайсов.

Ответ на исследовательский вопрос будет положительным «да, стоит развивать человеческий капитал в эпоху искусственного интеллекта». Так считают и респонденты автором, и эксперты, опрошенные Всемирным Экономическим Форумом в 2025 году [21]. А обострившаяся «охота за талантами», ведущаяся фирмами развитых стран, только подтверждает это.

Будет ли человеческий капитал развиваться самостоятельно или его развитие будет играть вспомогательную (подыгрывающую) роль по отношению к искусственному интеллекту?

Во многом ответ на этот вопрос зависит от национальной макроэкономической политики. В некоторых странах, как например в США, акцент в развитии делается на технологии искусственного интеллекта. Так, Д. Л. Тайсон, Дж. Зисман (Tyson L. D., Zysman J.) справедливо отмечают [37, p. 266], что влияние искусственного интеллекта на работу определяется не технологически, а зависит от стимулов как тех, кто возглавляет исследования и инновации в области ИИ, так и тех, кто инвестирует в его внедрение. Преобладающая версия, лежащая в основе инноваций и внедрения искусственного интеллекта в деловых и исследовательских сообществах, особенно выраженная в Соединенных Штатах, где решения отражают интересы акционеров, а работники имеют ограниченный голос при принятии бизнес-решений, фокусируется на способности ИИ превосходить людей. а не на создание хороших рабочих мест. Таким образом, улучшение человеческого капитала является вторичным по отношению к развитию технологий искусственного интеллекта.

Отметим, что само развитие моделей ИИ производно от уровня человеческого капитала. Так, если использовать долю сотрудников, связанных с искусственным интеллектом, в качестве меры инвестиций в человеческий капитал ИИ для компаний США с 2005 по 2020 год, то результаты показывают, что более высокие уровни человеческого капитала искусственного интеллекта повышают скорость обработки данных, а ИИ также способствует большей точности в сборе и раскрытии данных компаниями. Вместе с тем, пока искусственный интеллект, как правило, более эффективен в оказании помощи компаниям в обработке рутинной, а не сложной информации [28].

Ещё одним показателем взаимодействия (производности) развития искусственного интеллекта от уровня человеческого капитала является мера инвестиций в технологии ИИ, основанная на человеческом капитале фирм, владеющих навыками искусственного интеллекта. Сильная зависимость ИИ от человеческих знаний делает подход, основанный на человеческом капитале, особенно подходящим в этой ситуации [13]. Таким образом, можно сделать вывод, что не только искусственный интеллект оказывает влияние на качества «человеческого капитала», но и развитие моделей ИИ возможно только под воздействием высокого уровня человеческого капитала. То есть существует двусторонность процесса совершенствования моделей искусственного интеллекта. С одной стороны, - технологическая составляющая, а с другой – улучшение человеческого капитала.

Отметим также, что данные, приводимые в двух последних исследованиях, касаются 2005–2020 гг. и 2010–2018 гг. соответственно, то есть до появления ChatGPT в ноябре 2022 года и начала современного этапа массового применения ИИ в экономике.

Выводы и будущие исследования

Необходимо продолжать исследования взаимосвязи и взаимозависимости между развитием искусственного интеллекта и улучшением человеческого капитала на базе данных современного (после ноября 2022 г.) этапа развития искусственного интеллекта.

Важно объективно понять функцию искусственного интеллекта как работодателя, всё более формирующего спрос (на человеческий капитал) и предъявляющего особые требования только на определённые качества человеческого капитала. Должна ли система образования и повышения квалификации персонала изменяться в соответствии с запросами моделей ИИ, делая неизбежный технологический крен в эту сторону. или формирование знаний, умений и навыков в национальном человеческом капитале должно оставаться самостоятельным, а соревнование между человеческим капиталом и искусственным интеллектом будет вестись на паритетных началах? Каков будет, в связи с этим жизненный цикл работника? Технологии меняются всё быстрей и устаревание «твёрдых» навыков персонала будет происходить всё интенсивнее. Беспристрастен ли ИИ, например, при отборе персонала для компании? Объективные ответы на эти вопросы должны дать будущие исследования. Созданная на их основе макроэкономическая политика определит наилучшее развитие рынка труда будущего.