Билл Гейтс правильно поставил проблему. Под ударом действительно оказываются не только грузчики и кассиры, но и юристы, программисты и даже врачи-диагносты. Еще в 2023 году в Goldman Sachs утверждали, что в ближайшем будущем автоматизация угрожает 300 млн рабочих мест в США и Европе. Речь, конечно, идет не о полном их исчезновении, а о замещении части функций средствами ИИ, однако ожидаемый масштаб новаций сопоставим с полноценной промышленной революцией. Предложенный Биллом Гейтсом налог на ИИ, хотя и выглядит логично, но вряд ли поможет: он смахивает на совет тушить пожар, открывая водопроводные краны в домах вокруг.

Почему налог — тупик?

Представим двух производителей. Первый внедряет ИИ, снижает издержки вдвое, опускает цену и захватывает рынок. Второй работает по-старому — его продукты значительно дороже, он теряет клиентов и разоряется. Если введем налог на использование ИИ, первый станет менее конкурентоспособным, второй получит искусственное преимущество. Но все это — лишь отсрочка: через год на рынок придет китайский игрок, у которого такого налога нет, и выдавит обоих. Итог — потеряны и рабочие места, и бизнес, и технологии. Кому от этого легче? Билл Гейтс, конечно, уточнил, что налог не должен затрагивать те сферы, где ИИ используется как помощник для созидания, не приводит к сокращению штата и т.д. Но торможение-то все равно присутствует.

Часто слышим аргумент: любая налоговая система сама подталкивает к замене людей машинами — за работника платятся взносы, а робот списывается как издержки. Перекос в налогах действительно есть, но эффективный ответ на этот вызов заключается не в новых налогах, а в использовании более гибких механизмов. Например, ими могут стать инвестиционные налоговые кредиты для компаний, которые внедряют ИИ и сохраняют штат, либо налог на сверхприбыль от автоматизации.

Все это принципиально иная философия — не наказывать за использование технологии, а справедливо распределять ее плоды. Такой подход и звучит более зрело, и не позволяет давить отрасль на корню.

Что предложить вместо: три механизма

Чтобы не оставаться только критиками, дадим конкретику. Эти параметры и проценты схем я обсуждал с коллегами — они взяты не с потолка, но правки конкретных цифр возможны.

Налоговый кредит. Если компания внедряет ИИ, два года сохраняет численность персонала и направляет минимум 10% экономии на переобучение, то такая компания получает инвестиционный вычет — до 30% затрат на внедрение. Это не просто поблажка: если бизнес платит за социальную устойчивость, то государство поддерживает тех, кто не «выбрасывает проблему на улицу». Конечно, добровольность таких решений будет под вопросом, но хотя бы стимул появится.

Налог на сверхприбыль от автоматизации. Если внедрение ИИ привело к росту чистой прибыли более чем на 20% за год, разница облагается по ставке, скажем, 25% вместо стандартных 20%. Что важно: это не налог на технологию ИИ, а налог на выгоду от нее — почувствуйте разницу. Государство получает долю от прогресса, но сам прогресс не тормозит.

Сертификаты на переобучение. Каждому уволенному из-за внедрения ИИ выдается сертификат на 300 тыс. рублей сроком на два года — использовать его можно в любом аккредитованном центре. Модель работает в Финляндии и Сингапуре, причем в Сингапуре такие сертификаты применяются не только для ИИ, но и для смежных отраслей, что делает систему универсальной. Модель не мешает развитию ИИ и смягчает социальные последствия.

Сроки и деньги: конкретика вместо обещаний

Переобучение и налоговые кредиты можно запустить уже в следующем, 2027 году, «пилот» по базовому доходу — к 2028-му, а полноценная система социальной адаптации реально может появится к 2030–2032 годам. Это не абстрактный перенос «на потом», а вполне обозримые даты, которые можно внести в дорожную карту.

Затраты в масштабах страны мизерны. Программа переобучения на 100 тыс. человек в год требует около 30 млрд рублей, что составляет всего 0,07% федерального бюджета. Субсидии и налоговые кредиты — еще около 50 млрд. Итого 80 млрд в год. Если пересчитать на каждого занятого в экономике, получится примерно 1200 рублей на человека в год — сумма небольшая, но именно она может стать подушкой безопасности для тысяч семей. Для сравнения: это меньше, чем тратится на некоторые наши национальные проекты, но эффект сопоставим с программой переквалификации.

Закон об ИИ: рамочный, но с дырами

Принятый летом Закон № 243-ФЗ о поддержке развития технологий ИИ — рамочный, но не «пустой»: впервые введены понятия суверенной и национальной моделей, убрана обязательная маркировка, акцент смещен с ограничений на меры поддержки разработчиков. Однако незакрытых вопросов остается много — это агентный ИИ, кадровая проблема, отсутствие «песочниц» и четкой ответственности за ошибки (см. подробнее наш текст здесь). Осенью Госдума заслушает доклады о реализации, и тогда увидим, наполнится ли закон реальным содержанием или останется красивой декларацией.

Отдельная тема — кадры

ИИ не только вытесняет специалистов, но и создает новые профессии — например, промпт-инженеров. Их квалификация определяет, решит ли модель задачу за секунду или будет генерировать ошибки часами. Но есть и тревожная обратная сторона: некорректные запросы порождают «мусор» в данных, который другие системы воспринимают как истину. Википедия порой замусоривается статьями, сгенерированными нейросетями на базе старых текстов. Поэтому без инвестиций в подготовку кадров и контроль качества промптов мы рискуем захлебнуться в цифровом шуме, так и не создав по-настоящему суверенные модели.

«Заповедники»: красиво, но кто решит?

Идея Билла Гейтса оставить человеку профессии, связанные с эмпатией (сообщение диагнозов, уход за пожилыми, психотерапия), кажется гуманной. Но кто будет определять «заповедные» сферы?

Технологии сегодня развиваются экспоненциально: то, что выглядит исключительно человеческим, через пять лет может стать рутиной для ИИ.

Жесткое предварительное закрепление профессий за людьми создаст рынок труда, «законсервированный» в прошлом. Скажем, молодежь пойдет учиться на психологов (без ИИ), а через десять лет обнаружится, что работа там уже не нужна — ведь ИИ научится справляться с эмпатией лучше среднего специалиста. Что с этими специалистами делать? Но возможно, все и к лучшему: по крайней мере, переквалификация будет востребована. Что предлагаю? Вместо законодательных запретов рынок и общество должны сами решать, где человек незаменим. Конечно, для этого нужен гибкий механизм периодического пересмотра ограничений (такого механизма пока нет) — иначе опять наши конкуренты из Китая и США просто монополизируют эти рынки, пока мы будем философствовать.

Координация: подождем или проиграем?

Билл Гейтс призывает к скоординированным действиям. Но признаем честно: договориться о едином налоге на ИИ для США, Китая, Европы и России — задача малореальная и по срокам требующая десятилетий. Вспомним хотя бы глобальный налог на цифровые корпорации: обсуждение началось в 2018 году, соглашение подписали в 2021-м, а вводят его только с 2024-го в ЕС, Японии и Корее.

Россия не может позволить себе ждать — если мы будем сидеть и ждать мирового консенсуса, то рискуем оказаться в роли догоняющих, а тогда разговор пойдет уже не о налогах, а о выживании всей нашей ИИ-отрасли.

Главный риск: остаться на бумаге

Есть также опасения, что альтернативные механизмы так и останутся на бумаге — у налога на ИИ могут появиться лоббисты. И если не предложить конкретную рабочую альтернативу, есть риск, что будет принят понятный налог в смысле, который вкладывал в эту идею Гейтс. Хотя даже с этим налогом не все понятно: скажем, как реализовать налог на AI‑токены технически? Токен плохо описывает вычислительную стоимость, а количество текста (токены) не совпадает с реальными усилиями компьютера (вычислениями), которые нужны для его обработки. Но технологические тонкости все же можно скорректировать, а вот ошибка в появлении самого налога на ИИ обойдется гораздо дороже. Важно строить систему, которая не тормозит прогресс, а направляет его в социально ответственное русло. Чтобы потом не удивляться, почему наши разработчики уехали в Китай. Я хочу этого избежать.