Экономические аспекты искусственного интеллекта: ключевые направления исследований

Анна Сытник

doi:10.17323/2949-5776-2026-4-2-41-57

Анна Сытник АНО «Колаборатория»; СПбГУ https://orcid.org/0000-0002-6853-6253

DOI: https://doi.org/10.17323/2949-5776-2026-4-2-41-57

Ключевые слова: искусственный интеллект, производительность, рынок труда, неравенство, инфраструктура

Аннотация

Статья посвящена анализу ключевых направлений исследований экономических аспектов искусственного интеллекта и выявлению их взаимосвязи в контексте структурных изменений современной экономики. Актуальность работы определяется тем, что в существующей литературе экономические последствия ИИ нередко рассматриваются фрагментарно — через производительность, рынок труда, неравенство, инфраструктуру или государственную политику по отдельности, — тогда как их внутренняя связь в рамках единой политико-экономической трансформации раскрыта недостаточно. Цель статьи состоит в формировании целостного представления об экономических эффектах ИИ. Показано, что ИИ следует рассматривать не только как инструмент повышения эффективности, но и как фактор более глубокой перестройки хозяйственных отношений, механизмов распределения, инфраструктурных основ развития и глобальных экономических иерархий. Анализ свидетельствует, что потенциал ИИ как технологии общего назначения не реализуется автоматически: между локальным ростом эффективности и устойчивым повышением производительности сохраняется институциональный и организационный разрыв. Воздействие ИИ на рынок труда проявляется прежде всего через перераспределение трудовых функций, изменение спроса на навыки и усиление дифференциации между различными группами работников. Одновременно распространение ИИ сопровождается ростом неравенства, концентрацией капитала и усилением платформенной власти. Развитие ИИ опирается на материальную инфраструктуру — вычислительные мощности, дата-центры, энергию и полупроводники, — что придает ему выраженное геоэкономическое измерение. Наконец, показано, что государство выступает не внешним регулятором, а одним из центральных участников ИИ-трансформации. Делается вывод о том, что экономические аспекты ИИ представляют собой взаимосвязанные проявления единого процесса структурной трансформации экономики и требуют комплексного политико-экономического анализа.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биография автора

Анна Сытник, АНО «Колаборатория»; СПбГУ

к.полит.н., доцент, генеральный директор АНО «Колаборатория», доцент кафедры американских исследований СПбГУ

Россия, г. Санкт-Петербург, 6-я Советская ул., 14

Литература

Бучинская О.Н. Цифровая колонизация — новое явление мировой экономики // Экономическая наука современной России. 2024. № 3 (106). С. 78–92.

Базлуцкая М.М., Сытник А.Н. Геополитика центров обработки данных: опыт США и Китая — выводы для России. Российский совет по международным делам (РСМД). М.: НП РСМД, 2025. 88 с.

Зиновьева Е.С., Булва В.И. Цифровой суверенитет Европейского союза // Современная Европа. 2021. № 2. С. 40–49.

Колотаев Ю.Ю. Суверенитет как сервис, или Дилеммы построения независимой цифровой инфраструктуры в Северо-Восточной Азии. Международный дискуссионный клуб «Валдай», 2025. Режим доступа: https://ru.valdaiclub.com/a/highlights/suverenitet-kak-servis-ili-dilemmy-postroeniya/

Лексин В.Н. Искусственный интеллект в экономике и политике нашего времени. Искусственный интеллект как новая экономическая и политическая реальность // Российский экономический журнал. 2020. № 4. С. 3–30.

Лукичев П.М. Влияние искусственного интеллекта на рынок труда в парадигме неравенства // Экономика труда. 2025. Том 12. № 3. С. 267–282.

Пороховский А.А. Искусственный интеллект сегодня и завтра: политико-экономический подход // Экономическое возрождение России. 2020. Tом 3. № 65. С. 4–11.

Acemoglu D. et al. Artificial intelligence and jobs: Evidence from online vacancies // Journal of Labor Economics. 2022. Vol. 40. No. S1. P. S293–S340.

Acemoglu D. The Simple Macroeconomics of AI. Economic Policy // Economic Policy. 2025. Vol. 40, No. 121. P. 13–58. Режим доступа: https://doi.org/10.1093/epolic/eiae042.

Acemoglu D., Johnson S. Learning from Ricardo and Thompson: Machinery and Labor in the Early Industrial Revolution, and in the Age of AI. NBER Working Paper No. 32416. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2024. Режим доступа: https://doi.org/10.3386/w32416.

Acemoglu D., Restrepo P. Artificial intelligence, automation, and work // The economics of artificial intelligence: An agenda. University of Chicago Press, 2018. P. 197–236.

Aghion P., Jones B. F., Jones C. I. Artificial intelligence and economic growth. National Bureau of Economic Research, 2017. No. w23928.

Aldasoro I., Doerr S., Rees D. Financing the AI boom: from cash flows to debt. Bank for International Settlements. 2026. 7 Jan. No. 120. Режим доступа: https://www.bis.org/publ/bisbull120.htm

Andreoni A., Roberts S. Governing digital platform power for industrial development: towards an entrepreneurial-regulatory state // Cambridge Journal of Economics. 2022. Vol. 46. No. 6. P. 1431–1454.

Bick A., Blandin A., Deming D. J., Fuchs-Schündeln N., Jessen J. Mind the Gap: AI Adoption in Europe and the U.S. // NBER Working Paper. 2026. No. 34995. Режим доступа: https://doi.org/10.3386/w34995.

Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. Generative AI at work // The Quarterly Journal of Economics. 2025. Vol. 140. No. 2. P. 889–942.

Brynjolfsson E., Rock D., Syverson C. Artificial intelligence and the modern productivity paradox: A clash of expectations and statistics. National Bureau of Economic Research, 2017. No. w24001.

Cazzaniga M., Jaumotte F., Li L., Melina G., Panton A. J., Pizzinelli C., Rockall E. J., Mendes Tavares M. Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work. IMF Staff Discussion Note No. 2024/001. Washington, DC: International Monetary Fund, 2024. Режим доступа: https://doi.org/10.5089/9798400262548.006.

Challapally A., Pease C., Raskar R., Chari P. GenAI Divide: State of AI in Business 2025. Cambridge, MA: MIT Project NANDA, 2025. Режим доступа: https://nanda.media.mit.edu/ai_report_2025.pdf.

Couldry N., Mejias U. Data colonialism: Rethinking big data’s relation to the contemporary subject // Television & new media. 2019. Vol. 20. No. 4. P. 336–349.

Dell’Acqua F. et al. Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality // Harvard business school technology & operations mgt. Unit working paper. 2023. No. 24-013.

Eren E., Krohn I., Todorov K. Financing the AI Infrastructure Boom: On- and Off-Balance Sheet Borrowing // BIS Quarterly Review. 2026. March. Режим доступа: https://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt2603u.htm.

Fan R.Y., Nguyen H.M. Aggregate Gains from AI and Their Distribution: Global Evidence from Usage Data. IMF Working Paper No. 2026/147. International Monetary Fund, Washington, DC, 2026. URL: https://doi.org/10.5089/9798229051279.001

Filippucci F., Gal P., Jona-Lasinio C., Leandro A., Nicoletti G. The Impact of Artificial Intelligence on Productivity, Distribution and Growth: Key Mechanisms, Initial Evidence and Policy Challenges // OECD Artificial Intelligence Papers, No. 15. Paris: OECD Publishing, 2024. Режим доступа: https://doi.org/10.1787/8d900037-en.

Filippucci F., Gal P., Schief M. Miracle or Myth? Assessing the Macroeconomic Productivity Gains from Artificial Intelligence // OECD Artificial Intelligence Papers, No. 29. Paris: OECD Publishing, 2024. Режим доступа: https://doi.org/10.1787/b524a072-en.

Gmyrek P., Berg J., Kamiński K., Konopczyński F., Ładna A., Nafradi B., Rosłaniec K., Troszyński M. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. ILO Working Paper No. 140. Geneva: International Labour Organization, 2025. Режим доступа: https://doi.org/10.54394/HETP0387.

Gmyrek P., Viollaz M., Winkler H. Disruption without Dividend? How the Digital Divide and Task Differences Split GenAI’s Global Impact // ILO Working Paper No. 166. 2026. Режим доступа: https://doi.org/10.54394/00033147.

Green A. Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market // OECD Artificial Intelligence Papers, No. 14. Paris: OECD Publishing, 2024. Режим доступа: https://doi.org/10.1787/88684e36-en.

Haddad V., Ho P., Loualiche E. Bubbles and the Value of Innovation // Journal of Financial Economics. 2022. Vol. 145. No. 1. P. 69–84.

Hui X., Reshef O., Zhou L. The short-term effects of generative artificial intelligence on employment: Evidence from an online labor market // Organization Science. 2024. Vol. 35. No. 6. P. 1977–1989.

IEA. Energy and AI. Paris: International Energy Agency. 2025. Режим доступа: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

Karp A. C., Zamiska N. W. The Technological Republic: Hard Power, Soft Belief, and the Future of the West. New York: Crown Currency, 2025. 320 p.

Key Questions on Energy and AI. International Energy Agency. IEA, Paris, 2026. URL: https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai.

Korinek A., Vipra J. Concentrating intelligence: scaling and market structure in artificial intelligence // Economic Policy. 2025. Vol. 40. No. 121. P. 225–256.

Lokshin M. M. Cheap Energy Might Not Be Enough: A Trade Model of AI Compute Services // World Bank Policy Research Working Paper No. 11426. Washington, DC: World Bank, 2026. Режим доступа: https://doi.org/10.1596/1813-9450-11426.

Luitse D. Platform power in AI: The evolution of cloud infrastructures in the political economy of artificial intelligence // Internet Policy Review. 2024. Vol.13. No. 2. P. 1–44.

Narayan D. Platform capitalism and cloud infrastructure: Theorizing a hyper-scalable computing regime // Environment and Planning A: Economy and Space. 2022. Vol. 54. No. 5. P. 911–929.

Noy S., Zhang W. Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence // Science. 2023. Vol. 381. No. 6654. P. 187–192.

OECD (2026a). AI and Skills: What We Know So Far. Paris: OECD Publishing, 2026. Режим доступа: https://doi.org/10.1787/f843b352-en.

OECD (2026b). Recent Policy Developments on AI in the Labour Market // OECD Artificial Intelligence Papers, No. 63. Paris: OECD Publishing, 2026. Режим доступа: https://doi.org/10.1787/c0ffced7-en.

OECD/BCG/INSEAD. Adoption of Artificial Intelligence in Firms: New Evidence for Policymaking. Paris: OECD Publishing, 2025. Режим доступа: https://doi.org/10.1787/f9ef33c3-en.

Papyshev G., Yarime M. The state’s role in governing artificial intelligence: development, control, and promotion through national strategies // Policy Design and Practice. 2023. Vol. 6. No 1. P. 79–102.

Stanford HAI. The 2026 AI Index Report. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. Stanford: Stanford University, 2026. Режим доступа: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report.

Sytnik A. The World Majority’s Social Media versus Data Colonialism // Russia in Global Affairs. 2025. Vol. 23. No. 2. P. 71–74.

UNCTAD. Technology and Innovation Report 2025: Inclusive Artificial Intelligence for Development. Geneva: United Nations, 2025. Режим доступа: https://unctad.org/publication/technology-and-innovation-report-2025.

World Bank. Digital Progress and Trends Report 2025: Strengthening AI Foundations. Washington, DC: World Bank, 2025. Режим доступа: https://doi.org/10.1596/978-1-4648-2264-3.