Прогнозирование экономического воздействия искусственного интеллекта

В мае 2026 года директор Федеральной резервной системы Лиза D Кук выступила с тематической речью в Институте экономической политики Стэнфордского университета, в которой систематически изложила двойственное влияние искусственного интеллекта на экономику и финансовую систему США. В своей речи она учла текущую макроэкономическую ситуацию, сосредоточилась на искусственном интеллекте (AI), объяснила трансмиссионные механизмы, связанные с инвестиционной волной в AI, и их влияние на инфляцию, занятость и рост, проанализировала инновационную ценность и потенциальные риски в финансовой сфере, а также представила практические кейсы внедрения AI в регулирование со стороны Федеральной резервной системы. В своей позиции она придерживается оптимистичного и осторожного подхода, предлагая развитие с параллельным управлением рисками, сочетая макроэкономический обзор и практические рекомендации для отрасли. Основные части исследования были переведены Институтом финансовых технологий Китайского университета народов.

Макроэкономическая ситуация и трансмиссионное влияние искусственного интеллекта

В своей речи Лиза начала с анализа текущего состояния экономики США, рассмотрела влияние AI в контексте двойной мандаты Федеральной резервной системы и на основе этого интерпретировала логику реализации текущей денежно-кредитной политики.

(1) Инфляция: краткосрочный шок и долгосрочное давление

На сегодняшний день проблема инфляции в США остается острой: по состоянию на апрель 2026 года индекс цен личного потребления (PCE, Personal Consumption Expenditures price index) вырос за 12 месяцев на 3,8%, что значительно превышает целевой уровень ФРС в 2%. Исключая волатильные категории продуктов питания и энергии, базовый индекс цен личного потребления (core PCE) вырос на 3,3% в годовом выражении, достигнув нового максимума с 2023 года. Причиной этого роста инфляции стал рост цен на нефтепродукты, вызванный ситуацией в Иране. Теоретически, конфликты по тарифам и геополитические потрясения — краткосрочные факторы, а торговые ожидания на рынке нефти предполагают снижение цен к концу года.

В речи Лиза подчеркнула, что существует риск, что краткосрочный ценовой шок перерастет в средне- и долгосрочную инфляцию. Компании могут начать включать временное повышение цен в постоянные цены, а работники — учитывать текущий уровень цен при переговорах о зарплате, что может привести к спирали зарплат и цен (wage-price spiral). В то же время, масштабные инвестиции в AI усиливают дисбаланс спроса и предложения на рынке. В настоящее время глобальные планы по строительству дата-центров уже превысили 1,5 трлн долларов, при этом большинство проектов находится в стадии подготовки, что продолжает повышать цены на чипы, высокотехнологичное программное обеспечение и оборудование. За последний год зарплаты в специализированных строительных работах выросли заметно, а цены на электроэнергию и воду увеличились примерно на 5%. Помимо дата-центров, инвестиции в AI-оборудование, такое как роботы, продолжают расти, создавая среднесрочный и долгосрочный спрос, поддерживающий рост цен.

**

(2) Рынок труда: внешняя стабильность и внутренние риски

**

Рынок труда в целом остается стабильным: в апреле 2026 года уровень безработицы в США составил 4,3%, что практически не изменилось с прошлого лета и соответствует естественной норме (natural rate). Это говорит о сбалансированности спроса и предложения рабочей силы. Несмотря на новости о сокращениях в компаниях, число заявлений на пособие по безработице остается низким, а ситуация на рынке труда — стабильной. Однако Лиза отметила, что риски снижения рынка труда накапливаются: экономическая неопределенность, вызванная конфликтами на Ближнем Востоке, сдерживает общий спрос, а компании, ожидая ухудшения ситуации, замедляют найм, что проявляется в низком уровне желаний к найму. В долгосрочной перспективе AI может привести к крупнейшей за несколько поколений перестройке структуры занятости. Пока массовых увольнений не наблюдается, но скорость сокращения рабочих мест из-за AI, скорее всего, превысит скорость создания новых вакансий, что усилит мобильность рабочей силы. Согласно данным опроса малых предприятий ФРС 2025 года, большинство малых компаний пока не изменили расходы на персонал из-за AI, однако большинство ожидает, что в будущем AI полностью перестроит бизнес-модели, и изменения в структуре занятости станут неизбежными.

**

(3) Рост: оптимизм по производительности и дивиденды от знаниявых экономик

**

В части экономического роста Лиза выражает оптимизм. За последний год ВВП США демонстрировал сильный рост, а производительность труда превысила допандемийный уровень, что свидетельствует о высокой деловой активности. Она опирается на теорию внутреннего роста и считает, что AI — это революционная универсальная технология, которая, благодаря долгосрочным инвестициям в знания и инновации, реализуемым с начала века, вызывает концентрированный взрыв инновационных достижений. После системного внедрения AI в производственные процессы, производительность труда получит дополнительный импульс, что обеспечит устойчивый рост экономики США в среднесрочной перспективе.

**

(4) Монетарная политика: осторожное ожидание и склонность к ужесточению

**

Исходя из общего анализа макроэкономической ситуации, Лиза обозначила ключевую стратегию текущей денежно-кредитной политики. В рамках управления рисками наиболее оптимальным является сохранение базовой ставки без изменений. Текущая структура рисков экономики не сбалансирована: основной риск — инфляционное давление. Согласно прогнозам, инфляция в ближайшие месяцы начнет снижаться, рынок труда останется стабильным, и в ближайшее время не потребуется корректировка ставок. Однако, учитывая, что уже пять лет инфляция остается выше целевого уровня, а закрепление высоких цен в ценовых и зарплатных механизмах создает долгосрочные риски, Лиза ясно дала понять, что при недостаточном снижении инфляции ФРС может повысить ставки, а при ухудшении ситуации на рынке труда — снизить их. Все решения будут приниматься гибко, исходя из экономических данных.

Возможности развития финансовой системы с помощью искусственного интеллекта

Лиза отметила, что AI способен значительно повысить производительность, ускорить внедрение инноваций и создать новые рабочие места, что в целом поможет снизить инфляционное давление. Внутри ФРС активно поощряют эксперименты и инновационные подходы, заимствуя опыт Кремниевой долины, создавая исследовательские сети по новым технологиям, делясь результатами и опытом внедрения AI внутри системы, а также поощряя сотрудников к поиску новых приложений AI и допускают ошибки в процессе инноваций. В настоящее время AI уже внедрен в традиционные сферы финансов, связанные с интенсивным использованием ресурсов: автоматизация проверки соответствия, колл-центры, бэк-офисные операции — все это стало более интеллектуальным и эффективным. Инструменты AI позволяют анализировать большие объемы данных быстрее и гибче, решая такие задачи, как обновление устаревших системных кодов и интеграция разнородных систем. Крупные технологические и финансовые компании используют AI для активного поиска уязвимостей в кибербезопасности, укрепляя защиту систем. В перспективе AI может значительно расширить возможности создания индивидуальных финансовых продуктов, адаптированных под потребности клиентов, помочь розничным инвесторам быстрее выявлять рыночные тренды и риски, а также повысить эффективность отрасли, что позволит больше ресурсов направлять в кредитование и инвестиции, активизируя реальный сектор экономики и создавая положительный цикл развития.

Риски и уязвимости финансовой системы, вызванные AI

Лиза также объективно указала, что технологические инновации сопровождаются рисками. Без эффективного регулирования AI может усилить существующие слабости финансовой системы и породить новые угрозы. Основные риски связаны с четырьмя аспектами.

Первый — рыночные риски, связанные с алгоритмической торговлей на базе AI. Традиционные алгоритмы используют фиксированный код и простые правила для высокочастотных сделок, что делает их уязвимыми к автоматизации. Генеративный AI и машинное обучение обладают способностью к самостоятельному обучению, используют исторические данные, текущие рыночные показатели и неструктурированные тексты для динамической корректировки стратегий. Такой подход может привести к синхронности торговых решений, усилению внутреннего сговора и повышению концентрации рынка, что угрожает стабильности и создает риски манипуляций.

Второй — риски, связанные с трансформацией отраслей и кредитных рынков. Технологические изменения уже проявляются в облигационном секторе: инвесторы ожидают расширения спредов по спекулятивным облигациям, а крупные AI-компании, внедряя новые продукты, вызывают опасения по поводу кредитных активов, что ведет к массовым оттокам средств и снижению ликвидности.

Третий — долговое бремя, связанное с инфраструктурными инвестициями в AI. Множество компаний привлекают кредиты для финансирования дата-центров и оборудования, что увеличивает долговую нагрузку и создает системные риски. Хотя уровень общего долга пока не достиг критических значений, тенденция к неупорядоченному заимствованию требует внимания.

Четвертый — кибербезопасность. Быстрый рост возможностей больших языковых моделей и AI-агентов создает новые угрозы: их использование для обнаружения уязвимостей или, наоборот, для атак. Например, модель Mythos от Anthropic способна выявлять ранее неуловимые уязвимости программного обеспечения, что при неправильном использовании может поставить под угрозу системы и инфраструктуру. Кроме того, снижение порога входа в программирование увеличивает количество кода, что усложняет контроль и повышает риск сбоев и сбоев в работе систем. В то же время, AI также помогает создавать системы защиты, и в целом отрасль находится в состоянии постоянной гонки между атаками и защитой.

Практика внедрения AI в Федеральной резервной системе

Лиза подробно рассказала о практике использования AI внутри ФРС. В настоящее время Комитет по открытому рынку (FOMC) не использует AI для определения денежно-кредитной политики, однако все департаменты активно внедряют AI для мониторинга финансовой стабильности и анализа рисков. Создавая собственные интеллектуальные инструменты, регуляторы могут точнее выявлять новые риски, связанные с AI, и обнаруживать скрытые угрозы, недоступные традиционным методам.

Практика делится на два направления. Первое — формирование специализированных команд, исследующих возможности и риски технологий, таких как кибербезопасность, квантовые вычисления и AI. Эти команды используют большие языковые модели для моделирования и экспериментов, изучая влияние AI-агентов на поведение инвесторов. Результаты показывают, что AI-агенты склонны опираться на данные и логику, что помогает снизить влияние иррациональных факторов и уменьшить вероятность формирования пузырей. Также применяются методы активного знания дистилляции для создания легких моделей, которые сохраняют точность и при этом требуют в 80 раз меньше вычислительных ресурсов, что позволяет эффективно обрабатывать регуляторные документы, финансовые отчеты и новости. Анализ текстов «Бежевая книга» за последние десятилетия подтвердил, что эмоциональный анализ текстов помогает предсказывать экономические спады и повышает качество макроэкономического прогнозирования.

Второе направление — организация практических тренировок для сотрудников ФРС и региональных банков с использованием AI-агентов. Эти системы способны самостоятельно рассуждать, выбирать методы анализа и выполнять сложные задачи, что значительно превосходит традиционные методы. В частности, AI-агенты позволяют быстро выявлять сетевые риски и моделировать сценарии финансовой стабильности, что раньше требовало много времени и ресурсов. Для повышения надежности решений в системе внедрены многоступенчатые проверки, включающие перекрестную проверку несколькими AI-агентами и активное использование обратных связей, а также ручную проверку специалистами — подобный подход заимствован из методов научных исследований, обеспечивая баланс между скоростью и точностью.

Заключение и позиция развития

В завершение Лиза подчеркнула, что развитие AI должно базироваться на экспериментальной базе, нормативных правилах и управлении рисками. В условиях активного внедрения AI в финансы и технологии регуляторам необходимо самостоятельно погружаться в процессы, чтобы точно распознавать угрозы и направлять отрасль в безопасное русло.

AI обладает мощными аналитическими возможностями, расширяет границы человеческой деятельности, однако его преимущества возможны только при наличии надежной системы регулирования. На текущем этапе наиболее эффективным является совместное использование человека и машины, при котором AI усиливает человеческое суждение, а в основе системы заложены механизмы проверки и контроля, позволяющие избегать ошибок алгоритмов и неправильных решений. В условиях технологических перемен Федеральная резервная система сохраняет оптимизм по развитию AI, одновременно придерживаясь принципов осторожности, чтобы обеспечить стабильность макроэкономики и финансовой системы.