▫️Социальная диалектика ИИ

Обзор на статью: Omodeo, “The Social Dialectics of AI”
Monthly Review, Nov 2024

Омодео разбирает ИИ не как техномагию, а как социальный процесс. Машины «учатся» на следах коллективного труда — от фабрик XIX века до цифровых платформ. И если смотреть трезво, ИИ — это не новый разум над обществом, а способ капиталистического присвоения общего знания и управления рабочей силой.

Ключевая мысль проста: техника не ведёт историю за ухо. Напротив, разделение труда, дисциплина и борьба классов задают траекторию машин. Как у Бэббиджа: прежде чем появились вычислители, предприниматели разобрали ремесло на операции и переложили их в железо. Сегодня «глаз хозяина» — это не только наблюдение, но и алгоритмы, которые превращают навыки миллионов в приватные модели.

Почему именно сейчас ИИ кажется всемогущим? Потому что он накрывает сразу два уровня труда. Во-первых, автоматизация восприятия: распознавать образцы, сортировать шум, предсказывать поведение. Во-вторых, дисциплина и интенсификация: метрики, рейтинги, «эффективность»; платформа диктует темп, а человек обучает машину, часто бесславно и дёшево. И чем умнее алгоритмы, тем требовательней менеджмент — от тайминг-трекеров до бесконечных A/B-тестов.

Так рождается иллюзия «бесплатного интеллекта»: будто бы ценность создаёт код. Но без дешёвого электричества, дата-центров, данных из повседневной жизни и труда анотаторов ничего не взлетит. В теории это «общий интеллект» общества; на практике — его огораживание, монополизация и сдача в аренду.

Диалектика тут двойная. ИИ одновременно разукрупняет и укрупняет труд: дробит операции до кликов и склейки меток, а потом собирает их в гигантские модели-концентраторы. Он обещает «заменить» работника, но чаще меняет сам труд: одни навыки обесцениваются, другие (организация, проверка, объяснение) становятся ключевыми. Технологический фетишизм прячет эту материальную кухню.

Отсюда политические выводы. Первое: спорить о «разумности» ИИ бесплодно, важнее говорить о власти и собственности. Кому принадлежат данные, модели и инфраструктура? Кто решает, что оптимизировать — прибыль акционеров или общественные нужды? Второе: нужна демократизация знаний — от открытой науки и библиотек данных до профсоюзного контроля над цифровыми нормами труда. Третье: общественное планирование «интеллектуальной» части производства — иначе нас ждёт новая волна монополий и цифрового феодализма.

Если смотреть так, ИИ не «конец человека», а ещё одно поле борьбы. Его истоки — в истории труда, а его будущее — в том, кто сумеет превратить общий интеллект в общее благо. Задача для левых проста и конкретна: организовывать рабочих ИТ и «облачных пролетариев», добиваться прозрачности алгоритмов, коллективных прав на данные и общественной собственности на ключевую инфраструктуру. Тогда у ИИ появится шанс стать инструментом освобождения, а не надзирателем с цифровым кнутом.

Нейтральности тут нет. Алгоритм — это зашитая политика: какие данные считать «правдой», какие цели оптимизировать, чьи издержки игнорировать. Когда HR-система отбраковывает «неподходящих» или кредитный скоринг режет доступ к деньгам, это не случайность, а перенос старых иерархий в код. И это тоже трудовой вопрос: кто имеет право на апелляцию, на объяснимость, на изменение правил?

Наконец, цена «облака» материальна: литры воды для охлаждения, тонны CO₂, редкоземы и горы электронного мусора. Экология ИИ — это ещё и экология труда: логистика, дата-центры, шахты, в Юго-Восточной Азии и Африке. Капитал соединяет их в общую «машину знания», а прибыль снимает на вершине цепочки. Разорвать это кольцо можно только объединением снизу и политикой сверху: кооперативные платформы, общественные дата-фонды, запрет на приватные «заборы» вокруг общедоступных знаний, сильные права трудящихся на всех участках цифрового конвейера.

🧭 МЕНЮ☭ 🔥 Клёвый чат!