Хассабис: рост продуктивности ИИ нельзя решать массовыми увольнениями

Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис накануне презентации Gemini 3.5 Flash на Google I/O заявил, что повышение продуктивности благодаря ИИ не должно приводить к массовым сокращениям и предлагает перенаправлять ресурсы на новые проекты.

Демис Хассабис, глава Google DeepMind, в преддверии анонса Gemini 3.5 Flash на конференции Google I/O прямо раскритиковал идею массовых увольнений из‑за внедрения ИИ: по его словам, повышение эффективности не должно служить поводом для сокращения штата, а скорее для расширения объёма работ и проектов. Это важно для инженеров и компаний, поскольку, по мнению Хассабиса, неправильная реакция на рост продуктивности может лишить индустрию возможностей для новых разработок и исследований.

На I/O Google представила Gemini 3.5 Flash — модель, обученную для агентных задач кодирования: перевод больших кодовых баз между языками, поиск и исправление глубоких багов и даже генерация операционных систем с нуля. Рядом показали инструмент кодирования Antigravity; компания утверждает, что Gemini 3.5 Flash демонстрирует передовые способности к рассуждению и кодированию при большей скорости и меньшей стоимости по сравнению с конкурентами. По данным демонстрации, более мощная версия Gemini 3.5 Pro должна выйти следующим месяцем.

Помимо моделей для кодинга, Google продемонстрировала агентного ассистента Spark, развёрнутого в Google Cloud с доступом к приложениям Google и ограниченным доступом к персональным данным для повышения безопасности. Аналогичные демонстрации включали Android с встроенным агентом и обновлённый поиск, который способен «на лету» сгенерировать сайт или приложение в ответ на запрос — шаги, которые показывают стремление автоматизировать сложные рабочие процессы и интегрировать ИИ в оперативные инструменты бизнеса и разработчиков.

Хассабис подчеркнул, что кодирование стало одним из коммерчески значимых применений современных моделей: по результатам опроса Stack Overflow 2025, Anthropic и OpenAI лидируют по внедрению среди разработчиков со своими инструментами Claude и Codex. В то же время некоторые компании, включая Amazon, Salesforce и Block, связывали недавние волны увольнений с использованием ИИ, а отдельные руководители высказывали пессимистичные прогнозы относительно потери рабочих мест в IT.

В ответ на такие утверждения Хассабис отвергает сценарий немедленной замены людей машинами и называет его проявлением недостатка воображения: если инженеры станут в три‑четыре раза продуктивнее, он предлагает делать в три‑четыре раза больше проектов, а не сокращать штат. По его словам, Alphabet может перенаправить освободившиеся ресурсы на такие задачи, как открытие новых лекарств или разработка игр, и попытки массовой замены разработчиков «могут оказаться большой ошибкой».

руководитель DeepMind признаёт технические ограничения текущих систем. Он считает возможным появление самосовершенствующихся цепочек изменений и «сверхчеловеческого» ИИ, но не в ближайшей перспективе: для прорывов потребуется более глубокое понимание физического мира и способность к экспериментам в нём. Хассабис также отмечает, что модели пока не создали успешного полноценного приложения или игры без значительного человеческого участия, что указывает на существующие пробелы в современных системах.