Человеческий мозг как процессор: технологии, последствия и будущее без работы

Представьте себе мир, где границы между биологией и технологией окончательно стираются, а живые нейроны человека становятся вычислительными элементами компьютеров. Это не сюжет фантастического романа — передовые лаборатории по всему миру уже создают биокомпьютеры на основе клеток человеческого мозга. Одновременно человечество стоит на пороге беспрецедентной технологической революции, когда искусственный интеллект и роботы могут лишить работы до 90% населения. Эти две тенденции — биокомпьютинг и массовая автоматизация — рисуют неоднозначную картину будущего, где вопросы этики, идентичности и человеческого достоинства выходят на первый план.

Биокомпьютинг: когда нейроны становятся процессорами

Технологии: от органоидов к вычислениям

Биокомпьютинг представляет собой радикально новый подход к вычислительным технологиям, использующий живые клетки человеческого мозга для обработки информации. В отличие от традиционных кремниевых процессоров, где память и вычислительные блоки физически разделены, нейроны объединяют обе функции в одной клетке. Эта особенность делает мозг чрезвычайно энергоэффективным: человеческий мозг с его 86 миллиардами нейронов потребляет всего 0,3 киловатт-часа энергии в день, тогда как для обучения одной большой языковой модели типа GPT-3 требуется 10 гигаватт-часов — эквивалент годового потребления 6000 европейских граждан.

Ключевой технологией биокомпьютинга стали органоиды мозга — трехмерные структуры из нейронов, выращенные из плюрипотентных стволовых клеток человека. Эти “мини-мозги” способны имитировать архитектуру и функции реального мозга, демонстрируя колебательное поведение нервной системы и мозговые волны, подобные тем, что наблюдаются у недоношенных детей.

Несколько прорывных проектов уже демонстрируют потенциал технологии:

Brainoware (США, 2023) — система, соединяющая органоид мозга с микросхемами через массив из тысяч электродов. Она способна преобразовывать звуки в электрические сигналы и с помощью машинного обучения распознавать речь. Более того, Brainoware превзошла искусственные нейронные сети в задаче предсказания хаотического поведения отображения Эно.

CL1 (Cortical Labs, Австралия, 2025) — первый коммерческий биологический компьютер, объединяющий живые нейроны с кремниевым оборудованием. Система формирует “жидкие нейросети”, способные к самообучению и адаптации, потребляя всего 850-1000 Вт энергии. Платформа предоставляет удаленный доступ исследователям через облачный сервис “Wetware-as-A-Service”.

Neuroplatform (FinalSpark, Швейцария, 2024) — платформа, использующая 16 органоидов мозга, каждый из которых может функционировать до 100 дней. За три года работы система обработала более 18 терабайт данных от более чем 1000 органоидов.

Технологический процесс создания биокомпьютеров включает несколько этапов:

1. Культивирование нейронов из стволовых клеток с использованием малых молекул или генной активации
 2. Размещение на микроэлектродной матрице (MEA) с тысячами контактных точек
 3. Стимуляция электрическими импульсами для передачи входных данных
 4. Регистрация активности специальными датчиками
 5. Декодирование сигналов с помощью алгоритмов машинного обучения

Критическая проблема — поддержание жизнеспособности органоидов. Клетки требуют точно контролируемых условий инкубации, и с увеличением размера “мини-мозга” сложность его поддержания экспоненциально возрастает. Исследователи отмечают печальные моменты, когда органоиды демонстрируют всплеск активности в последние секунды перед “смертью”, что поднимает не только технические, но и этические вопросы.

Преимущества и области применения

Биокомпьютеры обещают революционные преимущества в нескольких направлениях:

Энергоэффективность. Биологические нейроны в миллион раз эффективнее искусственных с точки зрения энергозатрат. Биопроцессор из 16 органоидов FinalSpark выполняет задачи распознавания образов, расходуя энергию, сравнимую с обычной лампочкой. Это критически важно в контексте растущего энергопотребления ИИ, которое уже вынуждает технологические компании рассматривать возможность использования ядерной энергии.

Скорость обучения. Органоиды демонстрируют удивительную способность к обучению без больших затрат энергии. Система DishBrain от Cortical Labs научилась играть в видеоигру Pong всего за пять минут, что значительно превосходит возможности традиционных нейросетей при аналогичных энергозатратах.

Параллельная обработка данных. Нейроны передают сигналы не дискретно, как цифровые схемы, а плавно, аналоговым способом, что позволяет мозгу обрабатывать множество процессов одновременно.

Области применения включают:
 • Моделирование неврологических заболеваний (болезнь Альцгеймера, шизофрения, деменция)
 • Тестирование лекарств и оценка токсичности препаратов
 • Персонализированная медицина и клеточная терапия
 • Разработка новых вычислительных парадигм для преодоления ограничений кремниевых систем
 • Исследование механизмов сознания и когнитивных процессов

Этические дилеммы: где граница человеческого?

Проблема сознания и морального статуса: Центральный этический вопрос биокомпьютинга — могут ли органоиды мозга обрести сознание или способность испытывать страдания. Современные органоиды содержат около 10 000 нейронов, в то время как человеческий мозг насчитывает около 100 миллиардов. Большинство ученых считают, что нынешние органоиды слишком просты для развития сознания, но с увеличением сложности эта уверенность ослабевает.

Исследование компании Cortical Labs показало, что органоиды способны имитировать колебательное поведение, характерное для коры головного мозга человека, и эти колебания затухают под наркозом так же, как в живом мозге. Это заставляет задуматься: где проходит граница между простой электрической активностью и субъективным опытом?

Философ Андреа Лавацца утверждает, что если органоиды разовьют хотя бы минимальную форму сознания, им должен быть присвоен моральный статус, гарантирующий защиту от излишних страданий. Группа нейроэтиков из Университета Джонса Хопкинса предупреждает, что современные исследования “опасно близки к пересечению этического Рубикона, а возможно, уже пересекли его”.

Ключевые этические проблемы включают: Согласие доноров. Люди, чьи стволовые клетки используются для создания органоидов, должны понимать, что их клетки будут не только использоваться в медицинских целях, но и выполнять вычислительные функции. Возникает вопрос долгосрочного контроля: должны ли доноры сохранять права на то, как используется их генетический материал?

“Деактивация” органоидов. Если органоид способен к обучению и накоплению опыта, можно ли его отключение приравнять к убийству или это просто удаление данных? Этот вопрос не имеет аналогов ни в работе с животными моделями, ни в программировании.

Вероятность страданий. Даже при отсутствии болевых рецепторов, способность органоидов реагировать на стимулы и демонстрировать паттерны активности, похожие на дистресс, требует разработки протоколов минимизации возможных страданий.

Химеры. Некоторые эксперименты предполагают трансплантацию человеческих органоидов в животных для изучения их развития. Это поднимает вопросы о моральном статусе химер и возможности передачи им человеческих когнитивных способностей.

Непредвиденные последствия

Профессор Томас Хартунг из Университета Джонса Хопкинса отмечает: “Вероятно, не существует технологии, использование которой не связано с возможностью непредвиденных последствий. Риски подобного рода исключить сложно, однако пока люди будут контролировать ввод данных, вывод и реакцию, которую искусственный мозг получает в связи с последствиями своих операций, все будет во власти людей”.

Тем не менее, существуют опасения, связанные с:

• Злоупотреблениями в военной сфере. Австралийский проект DishBrain получил финансирование от военных, что вызывает опасения о создании автономных систем оружия на основе биокомпьютеров.
 • Неравным доступом. Технологии когнитивного усиления на основе биокомпьютинга могут быть доступны только элите, углубляя социальное неравенство.
 • Коммерциализацией человеческих клеток, что ставит под вопрос границы между человеком как субъектом и как объектом.

Будущее без работы: когда 90% останутся без занятости

Масштабы грядущей автоматизации: Параллельно с развитием биокомпьютинга человечество стоит на пороге беспрецедентной волны автоматизации. Прогнозы различаются по темпам, но сходятся в одном: изменения будут глубокими и быстрыми.

Пессимистичные сценарии:

Профессор Роман Ямпольский из Университета Луисвилля предупреждает, что к 2030 году ИИ может оставить без работы 99% работников. Он прогнозирует, что умные системы достигнут человеческих способностей во многих областях уже к 2027 году, что приведет к “невиданному ранее уровню безработицы”. Дарио Амодеи, генеральный директор Anthropic, предсказывает, что ИИ может уничтожить половину всех рабочих мест начального уровня и повысить безработицу до 10-20% в течение ближайших пяти лет.

Умеренные оценки:

Goldman Sachs прогнозирует замену эквивалента 300 миллионов рабочих мест глобально — около 9,1% всех должностей в мире. Всемирный экономический форум предсказывает, что 41% работодателей по всему миру намерены сократить штат в течение следующих пяти лет из-за автоматизации ИИ. McKinsey предсказывает автоматизацию 30% американских ролей к концу десятилетия.

Исследования показывают:

Опрос экспертов по ИИ выявил медианный прогноз: 50% вероятность того, что системы ИИ смогут автоматизировать 90% человеческих задач в течение 25 лет и 99% задач — в течение 50 лет. Для более чем четверти занятости в США ИИ может выполнять от 90 до 99% требуемой работы с минимальным надзором.

Кто под угрозой? Автоматизация затронет практически все сектора, но неравномерно:

Особо уязвимые профессии:
 • Офисные работники начального уровня — 53% задач аналитиков рынка и 67% задач торговых представителей могут быть заменены ИИ
 • Техподдержка и колл-центры — компания Klarna внедрила ИИ-ассистента, заменившего работу 700 штатных сотрудников
 • Младшие разработчики — 25% кода Google уже генерируется ИИ-агентами, Microsoft уволила 6000 сотрудников, из которых более 40% составляли программисты
 • HR и кадровые службы — IBM сократила 8000 сотрудников после внедрения ИИ-агентов в HR-департаменте

Гендерное неравенство: Исследования показывают, что 58,87 миллиона женщин в США занимают должности с высокой подверженностью автоматизации ИИ, по сравнению с 48,62 миллиона мужчин. Это означает, что автоматизация может усугубить существующее неравенство.

Географические различия: В России контекст отличается от мирового. При общей занятости порядка 74 миллионов человек потенциал автоматизации к 2030 году составляет около 11 миллионов эквивалентов занятости. Однако Россия сталкивается со структурным дефицитом рабочих рук — Минэкономразвития прогнозирует спрос на дополнительные 8-10 миллионов работников к 2030 году. Это означает, что ИИ может стать компенсирующим фактором, а не угрозой занятости.

Экономические и социальные последствия

Концентрация богатства. Преимущества автоматизации достанутся владельцам капитала, контролирующим роботов и ИИ-системы. Без перераспределения это приведет к беспрецедентному неравенству. Эксперт Скотт Сантенс отмечает: “Реальное воздействие автоматизации — это не массовая безработица, а ошеломляющее неравенство”.

“Безработное восстановление”. Исследование МВФ показывает, что с середины 1980-х годов почти 90% связанных с автоматизацией потерь рабочих мест в США произошло в первый год рецессий. После мирового финансового кризиса многие фирмы автоматизировали операции вместо повторного найма работников, что привело к самому серьезному “восстановлению без рабочих мест” в истории США и Западной Европы.

Сценарий: биокомпьютинг и массовая безработица

Когда люди становятся “процессорами”

Представим мир 2035-2040 годов, где две тенденции — массовая автоматизация и развитие биокомпьютинга — пересекаются драматическим образом. Около 90% населения остались без традиционной работы. Правительства и корпорации, стремясь решить проблему одновременно с социальной стабильностью и с потребностью в вычислительных мощностях, предлагают новую форму “занятости”: использование человеческого мозга как вычислительного ресурса.

Возможные формы реализации

Неинвазивные интерфейсы. Граждане получают доступ к устройствам типа расширенных BCI (brain-computer interface), которые считывают нейронную активность через EEG или более продвинутые неинвазивные методы. Находясь в специальных “когнитивных центрах” или даже дома, люди выполняют ментальные задачи, которые сложны для традиционных компьютеров, но естественны для человеческого мозга: распознавание сложных паттернов, творческие решения, эмоциональный анализ.

Частично инвазивные решения. Для более сложных задач используются технологии типа Stentrode — BCI, имплантируемые через кровеносные сосуды без традиционной нейрохирургии. Это позволяет достичь более высокой точности и пропускной способности “мозговых вычислений”.

Гибридные биокомпьютерные системы. Органоиды, выращенные из стволовых клеток граждан, объединяются в крупные биокомпьютерные сети. Формально люди остаются “владельцами” своих органоидов, получая плату за их вычислительную работу, хотя юридический статус такой собственности остается туманным.

Механизмы внедрения

“Когнитивный базовый доход”. Вместо или в дополнение к универсальному базовому доходу (UBI) правительства предлагают программы, где граждане получают выплаты за предоставление доступа к своей когнитивной активности. Компенсация варьируется в зависимости от сложности задач и времени “подключения”.

Корпоративные “нейрофермы”. Крупные технологические компании создают центры, где тысячи людей одновременно подключаются к BCI-системам, образуя распределенные “человеческие суперкомпьютеры”. Условия труда варьируются от относительно комфортных до близких к эксплуатации.

Военные и стратегические применения. Правительства используют добровольцев (или призывников) для критических когнитивных задач, требующих человеческой интуиции: принятие решений в сложных стратегических ситуациях, анализ разведданных, управление автономными системами.

Социальные и психологические последствия

Стратификация по когнитивным способностям. Общество делится не на “имущих” и “неимущих”, а на тех, чьи когнитивные способности востребованы, и остальных. Люди с высокими показателями нейропластичности, креативности или эмоционального интеллекта становятся новой элитой.

Потеря автономности и приватности. Постоянное подключение к BCI означает, что внутренние ментальные процессы становятся видимыми для систем. Возникают опасения о “чтении мыслей”, манипуляциях и контроле.

Психологическая деградация. Профессор Ямпольский предупреждает: “При отсутствии продуманной смысловой инфраструктуры изобилие скатится в пагубное безделье”. Люди, чей единственный “вклад” — пассивное предоставление мозговой активности, теряют чувство цели и достоинства.

Эксплуатация уязвимых групп. Бедные, мигранты, заключенные могут оказаться под давлением “добровольно” участвовать в программах биокомпьютинга из-за отсутствия альтернатив.

Этические и правовые вопросы

Согласие и принуждение. Насколько “добровольным” может быть выбор, когда альтернативой является бедность? Получают ли люди достаточно информации о долгосрочных рисках для здоровья?

Права на когнитивный труд. Кому принадлежат результаты “мозговых вычислений”? Если органоид, созданный из клеток человека, делает научное открытие, кто получает признание и прибыль?

Безопасность и хакинг. Манифест 27 научных сотрудников предупреждает, что “нейронные устройства, подключенные к интернету, открывают возможность того, что отдельные лица или организации (хакеры, корпорации или правительственные агентства) отслеживали или даже манипулировали умственным опытом человека”.

Модификация личности. Постоянная стимуляция мозга для повышения вычислительной эффективности может изменить личность, эмоции, ценности человека. Остается ли человек “собой” после таких модификаций?

Заключение: выбор между утопией и дистопией

Человечество находится на развилке. Технологии биокомпьютинга и массовой автоматизации обладают потенциалом как для создания общества изобилия, где люди освобождены от рутинного труда и могут сосредоточиться на творчестве, взаимоотношениях и самореализации, так и для формирования дистопии, где большинство людей превращаются в “лишних”, а немногие владельцы технологий контролируют всё.

Биокомпьютинг, использующий живые человеческие нейроны, демонстрирует удивительный потенциал энергоэффективности и скорости обучения. Однако он поднимает беспрецедентные этические вопросы о сознании, моральном статусе органоидов и границах человеческого достоинства. Параллельно, прогнозы о потере 90% рабочих мест из-за ИИ и роботов к 2030-2040 годам создают картину будущего, где традиционная занятость может стать привилегией, а не нормой.

Сценарий использования безработных людей как “биологических процессоров” — это не неизбежность, а предупреждение. Он показывает, что может произойти, если технологический прогресс будет опережать наши этические рамки и социальные институты. Чтобы избежать этой дистопии, необходимо действовать сейчас:

• Развивать строгие этические рамки для биокомпьютинга, включая пороги безопасности, процедуры согласия и защиту от эксплуатации
 • Внедрять механизмы перераспределения богатства, создаваемого автоматизацией, через UBI, прогрессивное налогообложение или другие инструменты
 • Инвестировать в образование и переквалификацию, помогая людям развивать навыки, дополняющие, а не конкурирующие с ИИ
 • Обеспечить прозрачность и общественное участие в разработке нейротехнологий, чтобы граждане понимали риски и могли влиять на решения
 • Переосмыслить концепцию ценности и труда, признавая вклад людей за рамками традиционной занятости

Как отметил профессор Хартунг: “Пока люди будут контролировать ввод данных, вывод и реакцию, которую искусственный мозг получает, все будет во власти людей”. Ключевой вопрос — сохраним ли мы этот контроль, или передадим его тем, кто владеет технологиями? Ответ определит, станет ли будущее эпохой человеческого расцвета или временем, когда человеческий мозг станет всего лишь еще одним вычислительным ресурсом в глобальной экономике.