Искусственный интеллект и изменение трудовых ценностей, влияние автоматизации на восприятие работы

Революция искусственного интеллекта, провозглашавшая освобождение человечества от монотонного труда, обнажила парадоксальный кризис: автоматизация, оптимизируя производственные процессы, одновременно подрывает традиционные системы трудовых ценностей. Согласно отчету McKinsey [1], к 2030 году до 800 млн работников столкнутся с

Новоселов Демид Олегович - аспирант кафедры социологии и управления персоналом Санкт-Петербургского государственного экономического университета

• D. Novoselov - Postgraduate student of the Department of Sociology and Human Resource Management. St. Petersburg State Economic University

  © Новоселов Д.О., 2025

необходимостью смены профессии из-за внедрения алгоритмов, при этом 30% задач в 60% профессий уже поддаются автоматизации. Однако технологический прогресс сопровождается не только экономическими, но и экзистенциальными сдвигами. Если в индустриальную эпоху ключевым конфликтом была борьба за сокращение рабочего дня, то в эпоху генеративного ИИ дискурс смещается к вопросу о сохранении «человеческого» в труде — креативности, автономии, социального признания. Труд перестает быть исключительно инструментом выживания, трансформируясь в механизм самореализации [2], но алгоритмы, замещая рутинные операции, ставят под сомнение саму антропоцентрическую природу профессии.

Современный мир труда переживает эпоху радикальных перемен, обусловленных внедрением искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации. Эти технологии не просто оптимизируют производственные процессы, но и трансформируют сами основы трудовых ценностей, переопределяя роль человека в профессиональной деятельности. Данная статья посвящена исследованию влияния технологического прогресса на восприятие работы, анализируя смещение акцента с рутинных задач на креативность, критическое мышление и эмоциональный интеллект.

Проблема исследования заключается в противоречии между декларируемыми преимуществами автоматизации и её скрытыми социокультурными издержками. С одной стороны, ИИ обещает «освобождение от рутины», с другой — ведет к поляризации труда: высококвалифицированные специалисты усиливают контроль над алгоритмами, тогда как низкоквалифицированные работники сталкиваются с феноменом «цифрового отчуждения» [3]. Ярким примером служит увольнение 4000 сотрудников IBM в 2023 году, где ИИ-менеджеры проектов не только оптимизировали рабочие потоки, но и перераспределили властные полномочия, минимизируя человеческое участие в принятии решений. Существующие исследования концентрируются на экономических эффектах автоматизации (продуктивность, занятость), игнорируя трансформацию ценностных ориентиров — утрату автономии, переопределение креативности, эрозию социальной значимости труда.

Цель данной работы — выявить, как внедрение ИИ переопределяет систему трудовых ценностей, формируя новые паттерны профессиональной идентичности в условиях когнитивной автоматизации. Для этого решаются три задачи:

• 1.    систематизация теоретических подходов к понятию «трудовая ценность» в цифровую эпоху;

• 2.    анализ кейсов трансформации восприятия работы в секторах с разным уровнем автоматизации (логистика, креативные индустрии);

• 3.    формулировка сценариев адаптации трудовых ценностей к алгоритмическому управлению.

Научная новизна исследования заключается в следующих аспектах. Во-первых, ИИ рассматривается не как пассивный инструмент, а как автор, перераспределяющий агентность в системе «человек-машина». Во-вторых, вводится концепт «цифрового отчуждения ценностей» — процесса, при котором алгоритмы присваивают смыслообразующие аспекты труда (например, креативность в случае художников, взаимодействующих с Midjourney). В-третьих, применяется междисциплинарная методология: количественный анализ данных OECD о динамике «осмысленной работы» сочетается с качественным исследованием нарративов работников, перешедших от выполнения задач к контролю за ИИ (на примере банковского сектора).

Когнитивная автоматизация понимается как замена не только физического, но и интеллектуального труда алгоритмами, способными к принятию решений (например, ИИ-диагносты в медицине или нейросети, генерирующие юридические документы).

Концептуальные рамки:  трансформация трудовых ценностей в условиях алгоритмической революции. Анализ влияния искусственного интеллекта (ИИ) на трудовые ценности требует синтеза классических и современных подходов. В рамках марксистской парадигмы: отчуждение труда трансформируется: если в индустриальную эпоху работник терял контроль над продуктом труда, то в цифровую — над смыслом труда. Алгоритмы присваивают креативные и когнитивные функции, оставляя человеку роль «корректора ошибок», что порождает экзистенциальный кризис. Теория человеческого капитала, акцентирующая инвестиции в навыки, сталкивается с вызовом стремительного устаревания компетенций: 67% IT-специалистов отмечают «синдром обесценивания» знаний уже через два года после их освоения (OECD, 2023).

Современные модели, такие как «Замещение–Восполнение», объясняют автоматизацию через баланс двух процессов:

• -    замещение (вытеснение задач, например, ИИ-диагностами в медицине);

• -    восполнение (создание новых ролей, например, аналитиков данных).

Однако эти модели игнорируют ценностный диссонанс: восполнение часто сопровождается потерей профессиональной идентичности. Так, операторы колл-центров, переведенные на контроль ИИ-чатов, описывают свой труд как «надзор за машинами» [4] что подрывает социальную значимость их работы.

Типология трудовых ценностей в эпоху ИИ

Трудовая ценность реконцептуализируется как многомерный конструкт, интегрирующий:

• -    инструментальные ценности (зарплата, безопасность) — под ударом из-за гиг-экономики (36% работников США заняты на нестабильных позициях, [1]);

• -    экзистенциальные ценности (автономия, креативность) — коммодифицируются ИИ (пример: художники, обучающие Midjourney);

• -    социальные ценности (статус, признание) — замещаются алгоритмическими рейтингами (курьеры Glovo);

• -    алгоритмические ценности (прозрачность, контроль) — новый запрос эпохи (требования врачей к объяснимости диагнозов IBM Watson);

• -    цифрово-этические ценности (справедливость, защита данных) — ответ на скрытую дискриминацию.

В таблице 1 автор расписывает типологию трудовых ценностей с определением и примерами воздействия искусственного интеллекта.

Когнитивная автоматизация, в отличие от традиционной (замена физического труда), характеризуется передачей алгоритмам функций, требующих принятия решений, креативности и эмоционального интеллекта. Это порождает «кризис исключительности»: профессии, считавшиеся «уникально человеческими» (врач, художник), теряют монополию на смыслопорождение.

Интегративная модель трансформации ценностей

Влияние ИИ реализуется через три взаимосвязанных механизма:

• -    Редукция агентности

  Алгоритмы ограничивают свободу выбора, превращая труд в выполнение инструкций. Пример: водители Uber, следующие ИИ-маршрутам, демонстрируют снижение автономии на 40% (Deloitte, 2023). Метрика: шкала Hackman & Oldham.

• -    Коммодификация креативности

Креативность становится ресурсом для ИИ. Дизайнеры, генерирующие эскизы для Stable Diffusion, теряют авторство, превращаясь в «поставщиков данных».

• -    Поляризация значимости

Раскол профессий на «защищённые» (ИИ-этики) и «уязвимые» (модераторы контента).

Индекс алгоритмической уязвимости [6] прогнозирует риски для 47% профессий.

Таблица 1. Типология трудовых ценностей

Категория	Определение	Примеры воздействия ИИ	Метрики	Источники данных
1. Инструментальные	Экономические и материальные выгоды: зарплата, безопасность, стабильность.	Гиг-экономика  (Uber): алгоритмы   заменяют долгосрочные контракты          на нестабильные задачи.	Уровень дохода, доля временных контрактов,   индекс стабильности занятости.	OECD Employment Outlook, национальные статистические отчёты.
2. Экзистенциальные	Самореализация, креативность, автономия, профессиональная идентичность.	Художники, использующие Midjourney: креативность становится   "сырьём" для обучения ИИ.	Индекс       "work meaningfulness" (Gallup), результаты глубинных интервью.	Опросы Gallup, качественный анализ нарративов.
3. Социальные	Признание,     статус, вклад   в   общество, коллективная солидарность.	Учителя: авторитет подрывается ИИ-тьюторами (кейс Khan Academy).	Социометрические рейтинги,   уровень участия            в профсоюзах.	World Values Survey, данные компаний.
4. Алгоритмические	Требования к прозрачности, контролю над ИИ, праву на "вето".	Врачи, требующие объяснений диагнозов от ИИ-систем (IBM Watson).	Количество запросов на объяснение решений ИИ, судебные иски против ИИ.	Отчёты GDPR-комплаенс, кейсы      из юридической практики.
5.Цифрово-этические	Справедливость алгоритмов,    защита данных,     избегание дискриминации.	Системы оценки сотрудников Amazon: скрытые критерии, ведущие к увольнениям.	Индекс доверия к ИИ (Edelman), частота утечек данных.	Исследования PwC,  отчёты Cybersecurity Ventures.

Когнитивная автоматизация: новая парадигма трансформации труда

В контексте исследования влияния искусственного интеллекта (ИИ) на трудовые ценности принципиальное значение приобретает разграничение традиционной и когнитивной автоматизации, определяющее качественные различия в их воздействии на профессиональную деятельность.

Традиционная автоматизация, характерная для индустриальной эпохи, предполагала замену физического труда человека машинами, выполняющими предсказуемые, алгоритмизируемые операции. Её объектом становились рутинные задачи, требующие механической точности: конвейерная сборка, обработка данных, складская логистика. Человек в этой системе сохранял роль оператора, контролирующего процесс, а ключевым следствием автоматизации выступала угроза инструментальным ценностям труда — стабильности занятости, безопасности. Пример: роботизация заводов Tesla [7], где внедрение сварочных роботов сократило травматизм, но спровоцировало кризис профессиональной идентичности у рабочих.

Когнитивная автоматизация, напротив, связана с передачей алгоритмам функций, традиционно считавшихся исключительной компетенцией человека:

• -    интеллектуальных (анализ данных, диагностика заболеваний);

• -    креативных (генерация текстов, дизайнов, музыкальных композиций);

• -    управленческих (распределение задач, оценка эффективности сотрудников).

Её отличительная черта — способность ИИ работать в условиях неопределённости, обучаясь на больших данных и принимая решения, не заложенные в явном виде программистами. Это радикально меняет роль работника: из творца он превращается в

Традиционная автоматизация укладывается в парадигму технологической безработицы, где машины заменяют «мускулы» человека, а когнитивная автоматизация требует новых концепций, таких как «посттрудовая экономика», [5] где ИИ становится «обобщённым интеллектом», а труд — опциональным элементом системы. В таблице 2 представлены примеры традиционной и когнитивной автоматизации.

Таблица 2. Сравнительный анализ автоматизации

Критерий	Традиционная автоматизация	Когнитивная автоматизация
Объект замены	Физический труд, рутинные операции	Интеллектуальный и творческий труд
Роль человека	Контроль процессов	Корректировка решений ИИ, поставка данных
Ценностный     фокус кризиса	Инструментальные          ценности (стабильность)	Экзистенциальные ценности (автономия)
Примеры профессий	Рабочие, кассиры	Врачи,    журналисты,    менеджеры, художники

Последствия когнитивной автоматизации:

• -    кризис исключительности: ИИ оспаривает представление о «уникальности» человеческого интеллекта. Например, алгоритмы AlphaFold решают задачи белковой фолдинга, ранее считавшиеся прерогативой учёных-биохимиков. Это ставит под сомнение саму идею профессиональной экспертизы;

• -    коммодификация креативности: креативность становится ресурсом для обучения ИИ. Художники, чьи работы используются для тренировки моделей типа Stable Diffusion,

лишаются авторских прав на генерируемые алгоритмами изображения;

• -    этическая дилемма агентности: алгоритмы присваивают себе право принятия

решений, но не несут ответственности за ошибки. В медицине ИИ-диагносты, такие как IBM Watson, допускают погрешности, однако юридические последствия ложатся на врачей, утверждающих диагноз.

В заключение, исследование демонстрирует фундаментальное влияние ИИ и автоматизации на трудовые ценности. Переход от рутинной к когнитивной автоматизации кардинально меняет требования к сотрудникам, смещая фокус на креативность, критическое мышление и эмоциональный интеллект. Анализ кейсов и теоретических подходов подчеркивает двойственность эффекта: рост продуктивности и новые возможности сопровождаются рисками дезориентации и неравенства. Ключевым фактором адаптации становится разграничение типов автоматизации, определяющее специфику воздействия на профессиональную деятельность и необходимость переосмысления трудовых ценностей в цифровую эпоху.