Тимур Аитов, председатель Комиссии по финансовой безопасности ТПП РФ, разбирает предложения Билла Гейтса по регулированию ИИ, объясняет, почему налог на технологии может не подойти России, и предлагает альтернативные механизмы.
Билл Гейтс недавно опубликовал большой манифест об эпохе ИИ. Суть: технология либо станет великим уравнителем, либо создаст сильное неравенство. Чтобы этого избежать, Гейтс предлагает ввести налог на роботов и использование ИИ, а также создать «заповедники» для человеческого труда — сферы, где ключевые задачи должны оставаться за людьми.
Постановка проблемы у Гейтса правильная. Под ударом не только грузчики и кассиры. Юристы, программисты, врачи-диагносты — все в зоне риска. Goldman Sachs еще в 2023 году оценил: в США и Европе под угрозой автоматизации находится около 300 млн рабочих мест — это примерно пятая часть всей рабочей силы в этих регионах. Речь не о том, что все эти профессии исчезнут. Большинство будет не заменено, а лишь дополнено ИИ. Но масштаб грядущих изменений сопоставим с промышленной революцией. А скорость — в разы выше всех предыдущих трансформаций.
А вот рецепт Гейтса — налог на ИИ — это как совет тушить пожар, открывая краны с водой в соседних домах. Гейтс, справедливости ради, предлагает налог не на весь ИИ, а только там, где идет замещение труда — там, где машина заменяет человека. Но и в таком виде для России принять такой налог — стратегическая ошибка. У нас свои задачи. Мы строим суверенные модели, нам нельзя тормозить.
Почему налог на ИИ — это тормоз
Я много лет наблюдаю за проектом цифрового рубля. Когда его только анонсировали, казалось, что вот она, прозрачность, контроль, эффективность. А потом на днях в кулуарах ПЛАС-Форума ко мне подошел региональный банкир и сказал: «Тимур Науфальевич, вы же понимаете, у нас все не как у больших. По данным НРА, малые банки потеряют 0,8 млрд депозитов на каждый 1 млрд прироста цифрового рубля, а крупные — только 0,3 млрд. Я вот и опасаюсь, что внедрение новой российской валюты усилит и конкуренцию, и ускорит консолидацию сектора. А выживут ли после этого такие, как мы, — большой вопрос». Он не против технологии. Он против того, что никто не посчитал, сколько таких малых банков просто закроется.
С налогом на ИИ будет то же самое: сначала введем, потом будем разбираться с последствиями.
Допустим, есть два производителя на одном рынке. Первый внедряет ИИ — добивается успехов: снижает издержки вдвое, опускает цену, «забирает» рынок под себя. Второй, который без ИИ, ему проигрывает — тратит больше, продукты дороже, он разоряется.
Теперь представим, что вводится налог «по Гейтсу» на использование ИИ. Первая компания становится менее конкурентоспособной, вторая получает некоторое преимущество. Однако в долгосрочной перспективе обе могут оказаться в проигрыше: на рынок способен выйти иностранный игрок, например из Китая, где подобного налога нет, и предложить более конкурентоспособные условия. В результате экономика рискует одновременно потерять рабочие места, бизнес и технологические компетенции.
Да, у Гейтса есть сильный аргумент. Налоговая система сегодня сама подталкивает бизнес к замене людей машинами. За работника платятся налоги, а покупку робота можно списать как издержки. Перекос есть. Но из него не следует, что правильный ответ — это новый налог.
Есть более аккуратные механизмы. Например, инвестиционные налоговые кредиты для тех, кто внедряет ИИ, но при этом сохраняет штат и вкладывается в переобучение. Или налог на сверхприбыль от автоматизации — если она появилась. Встанет вопрос: как ее считать? Но это принципиально другая философия: не наказывать за технологию, а справедливо распределять ее плоды.
Про администрирование
Создание системы учета для миллионов компаний — колоссальные затраты. Они перекроют любой собранный налог. В Южной Корее в 2017 году обсуждали так называемый налог на роботов. Речь шла не о прямом налоге, а о сокращении налоговых вычетов на инвестиции в автоматизацию. Компании боялись потерять конкурентоспособность. Шли дискуссии и от идеи в исходном виде отказались. Прежде чем вводить налог, нужно доказать, что он не будет мертворожденным. Особенно у нас — когда любая новая отчетность имеет свойство обрастать инструкциями и превращаться в отдельную отрасль.
Манифест Гейтса — это не только его личное мнение. Возникает вопрос, это частная инициатива или часть более широкой международной дискуссии о будущем ИИ. Иногда в подобных случаях говорят о влиянии так называемого «глубинного государства», то есть неформальных центров, способных влиять на политические решения. Я бы не связывал эссе Гейтса напрямую с этой концепцией. Но очевидно, что его позиция выходит за рамки просто частного мнения. Скорее, это предварительный сигнал. Он укладывается в общий тренд, западные интеллектуалы все чаще говорят о жестком регулировании ИИ. Гейтс делает эту идею более легитимной и постепенно вводит ее в публичную повестку.
В России подход иной. Академик Арутюн Аветисян отмечал, что ИИ — сложная, междисциплинарная область, а не атомная бомба. Его нельзя регулировать запретами. Нужна гибкость. Александр Ведяхин из Сбера это подтверждает: российский бизнес и государство не душат ИИ, а адаптируют регулирование под развитие, создавая налоговые послабления и субсидии для отечественных разработчиков. Наш консенсус принципиально иной: не налоги, а развитие и социальная адаптация.
Напомню, летом у нас приняли Федеральный закон
Но многое осталось нерешенным. Я сразу отметил в своей колонке «Семь дней, которые взломали ИИ-регулирование. Что скрывает рамочный закон?», что агентный ИИ не урегулирован, кадровая проблема не решена, нет «песочниц» и четкой ответственности за ошибки ИИ. Осенью Госдума заслушает доклады о реализации — тогда станет ясно, наполнится ли закон содержанием.
ИИ не только вытесняет, но и создает
ИИ не только вытесняет труд — он еще и формирует спрос на новые профессии. Возьмите промт-инженеров. Это люди, которые переводят потребности бизнеса на язык машинных инструкций. От их квалификации напрямую зависит, решит ли ИИ задачу за секунду или будет генерировать ошибки часами. Чем точнее запрос, тем выше качество ответа и меньше затрат времени и вычислительных ресурсов.
С другой стороны, есть еще одна проблема. Некорректные запросы порождают некорректные ответы, и эти ошибки постепенно накапливаются в данных. Другие ИИ-системы могут воспринимать такие результаты как достоверную информацию, использовать их при формировании собственных баз и затем передавать новым пользователям. Возникает замкнутый круг, в котором ИИ начинает обучаться на собственных ошибках. Посмотрите на Википедию — многие отмечают появление новых статей, сгенерированных нейросетями на основе предыдущих генераций, а не первичных источников и реальных знаний. Это уже не полезная экстраполяция человеческого опыта, а самовоспроизводящийся цифровой шум. Поэтому без инвестиций в подготовку кадров и повышение качества запросов к ИИ мы рискуем столкнуться с масштабным накоплением такого контента еще до того, как успеем создать полноценные суверенные модели.
«Заповедники для людей»: красиво, но опасно
Вторая идея Гейтса — Human Reserved, «заповедники для людей». Он предлагает оставить человеку профессии, связанные с эмпатией: сообщение диагнозов, уход за пожилыми, психотерапия. Звучит созвучно нашим дискуссиям о традиционных ценностях. Но реализация и здесь сталкивается с проблемами.
Первая проблема — критерии. Кто и как будет решать, какие профессии должны быть защищены от автоматизации? Технологии развиваются стремительно, и то, что сегодня кажется исключительно человеческим, например юридический анализ или диагностика, через пять лет, возможно, станет рутинной задачей для ИИ. Если жестко зарезервировать определенные профессии только для людей уже сегодня, есть весомый риск создать рынок профессий, законсервированный в прошлом.
Гейтс говорит только о временных защитных механизмах с возможностью их пересмотра. Но даже такие меры создают инерцию. Например, профессию защищают от автоматизации на пять лет, и молодежь идет учиться на психологов. Через пять лет ограничения пересматривают и часть задач разрешают передавать ИИ. Что в таком случае делать этим людям?
Не спорю, кому-то неприятно или унизительно, когда о диагнозе сообщает машина. Я не призываю заменить врача или медсестру в паллиативной медицине. Я немного о другом. Если законодательно закрепляем, что «только человек может делать Х», мы заранее лишаем себя права выбора. Правильно, если рынок и общество решают, где человек нужен, а где и ИИ справится. Нужен гибкий подход — механизм общественного обсуждения и периодического пересмотра таких ограничений. Это требует институтов, которых пока нет.
Международная координация: ждать некогда
Гейтс призывает к международной координации. Координация мало реалистична в обозримом будущем. Договориться о едином налоге на ИИ для США, Китая, Европы и России — это задача на десятилетия. У нас разные экономические модели и разные геополитические интересы. Пока все договариваются, отечественные компании окончательно потеряют конкурентоспособность.
Хороший пример — с глобальным налогом на цифровые корпорации. Его начали обсуждать с 2018 года. Согласовали только в 2021-м — минимальные 15% для компаний с выручкой свыше 750 миллионов евро. И процесс еще идет — нужно, чтобы каждая страна изменила свое внутреннее законодательство. Евросоюз смог запустить Pillar 2 только с 2024 года после долгих внутренних споров. В самих США реформа застряла в Конгрессе из-за политического раскола.
Этот кейс наглядно показывает, что когда сталкиваются суверенные экономические интересы более чем 140 стран, даже самая правильная и логичная идея требует почти десятилетия для реального воплощения. Даже если координация по ИИ займет не 15 лет, а 5 — мы не можем ждать. Китай и США улетят вперед. Вопрос даже не в сроках. Россия просто не может позволить себе быть догоняющей в этой гонке.
Что можно предложить взамен
Если компания внедряет ИИ, штат сохраняет и инвестирует в переобучение — не меньше 10% от экономии — то за это получает инвестиционный налоговый вычет: уменьшение налога на прибыль, скажем, до 30% от затрат на внедрение. Цифры «30» или «25» пусть обоснуют аспиранты — соискатели кандидатских степеней по экономике.
Другой вариант — налог на сверхприбыль от автоматизации. Если внедрение ИИ дало рост чистой прибыли больше чем на 20% за год, тогда разница облагается повышенным налогом. Допустим, 25% вместо 20%. И это не налог на технологию, это налог на выгоду от нее. Государство получает долю от прогресса, а не тормозит его.
С переобучением тоже можно конкретнее. Не «создавать центры», а сертификаты, которые государство выдает каждому уволенному в связи с автоматизацией. Два года на использование, и сумма до 300 тыс. рублей. Потратить в любом аккредитованном центре. Это не абстракция — такая схема уже работает в Финляндии и Сингапуре.
Переобучение и налоговые кредиты — возможен запуск уже в 2027 году. Полноценная система социальной адаптации — горизонт 2030−2032 годов.
Затраты, грубо говоря, невелики: программа переобучения на 100 тыс. человек в год — всего около 30 млрд рублей, это незаметные 0,07% бюджета. Субсидии и налоговые кредиты для бизнеса — около 50 млрд. Итого 80 млрд в год. Вполне реалистично.
Главное — не тормозить, а направлять
Я даю направление, а не окончательные расчеты. Не тормозить налогами, а перераспределять выгоду. Конечно, Гейтс тоже не дает законопроекта, он дает идею. Я даю свою, немного другую идею. Но я уверен, что моя идея более адаптирована для России. Потому что она не тормозит прогресс, а направляет его в социально ответственное русло. Если мы ошибемся в механизмах и процентах — всегда можем их скорректировать. Если ошибtмся в налоге и послушаем Гейтса, то затормозим целую отрасль ИИ на годы.
Как и в любой подобной дискуссии, здесь есть свои риски. Мои альтернативы могут остаться на бумаге. У них пока нет очевидной поддержки, тогда как у идеи нового налога на ИИ сторонники вполне могут появиться. Поэтому я и считаю важным подробно говорить об этом, причем не только здесь. Если альтернативные позиции не будут звучать, в дискуссии может остаться только подход, который предлагает Гейтс.
Уверен, у России должен быть свой весомый голос в этом вопросе. Не потому, что мы умнее или лучше, а потому что у нас другие задачи и условия. Если сейчас не предложить альтернативу, идея налога на ИИ может достаточно быстро войти в повестку. Это создаст прецедент и потребует длительного обсуждения возможных последствий. В итоге часть российских разработчиков может начать искать более благоприятные условия для работы, в том числе в Китае. Я хотел бы избежать такого сценария.
