ЭКОНОМИКА КАЧЕСТВА В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: НОВЫЕ МЕТРИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

THE ECONOMICS OF QUALITY OF LIFE IN THE AGE OF AI: NEW METRICS AND FORECASTING

Lapshova Elizaveta Nikolaevna

Student, Department of Measuring and Computing Systems, Ulyanovsk state Technical University,

Russia, Ulyanovsk

Filippova Irina Alksandrovna

Scientific supervisor, candidate of Sciences in Economics, associate professor, Ulyanovsk state Technical University,

Russia, Ulyanovsk

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается проблема несоответствия традиционных экономических показателей качества жизни реалиям цифровой эпохи, характеризующейся глубоким проникновением искусственного интеллекта (ИИ) во все сферы деятельности. Обосновывается, что рост производительности, обеспечиваемый ИИ, сопровождается снижением субъективного благополучия, что требует пересмотра методологии измерений. Предложена авторская система метрик «цифрового благополучия», включающая показатели когнитивной нагрузки, автономии труда и качества информационной среды. Обоснована необходимость использования гибридных прогнозных моделей, объединяющих методы машинного обучения и агент-ориентированного подхода для учёта нелинейных эффектов взаимодействия человека и ИИ.

ABSTRACT

The article examines the problem of the inconsistency of traditional economic indicators of the quality of life with the realities of the digital age, characterized by the deep penetration of artificial intelligence (AI) into all spheres of activity. It is substantiated that the increase in productivity provided by AI is accompanied by a decrease in subjective well-being, which requires a revision of measurement methodology. The author proposes a system of «digital well-being» metrics, including indicators of cognitive load, labor autonomy, and the quality of the information environment. The necessity of using hybrid forecasting models combining machine learning methods and agent-based approach to account for the nonlinear effects of human-AI interaction is substantiated.

Ключевые слова: качество жизни; искусственный интеллект; цифровое благополучие; субъективное благополучие; прогнозирование; когнитивная нагрузка; автоматизация труда.

Keywords: quality of life; artificial intelligence; digital well-being; subjective well-being; forecasting; cognitive load; labor autonomation.

Современный этап технологического развития характеризуется глубинным проникновением систем искусственного интеллекта во все сферы человеческой деятельности. Если промышленные революции прошлого трансформировали преимущественно физический труд, то ИИ впервые в истории начинает системно замещать когнитивные функции человека. Парадоксальность текущего момента заключается в том, что беспрецедентный рост вычислительных мощностей и производительности (особенно в секторах, активно внедряющих генеративные модели) совпадает с фиксируемым исследователями снижением уровня субъективного благополучия в развитых странах. Как показывают свежие опросы общественного мнения, уровень тревожности относительно будущего и дискомфорта от взаимодействия с технологиями достиг исторического максимума, сменив эйфорию 1990-х годов на настороженность и усталость [1, с. 45].

Традиционные индикаторы качества жизни, такие как валовый внутренний продукт (ВВП) на душу населения, реальные располагаемые доходы или даже индекс человеческого развития, оказываются нечувствительны к этим изменениям. Они фиксируют материальную сторону вопроса, но упускают из виду трансформацию повседневного опыта, рост информационной перегрузки, размывание границ между рабочим и личным временем. Как отмечается в современной экономической литературе, «ориентация на сугубо материальные показатели благосостояния привозит к формированию иллюзии прогресса при реальной деградации человеческого потенциала» [2, с. 112]. Цель данной работы ̶ предложить концептуальные основы для расширения понятного аппарата экономики качества жизни с учётом новых реалий и наметить подходы к прогнозированию благополучия в условиях тотальной цифровизации.

Внедрение ИИ порождает специфические факторы, напрямую влияющие на качество жизни, но слабо коррелирующие с классическими экономическими переменными. Их можно классифицировать следующим образом:

Когнитивная перегрузка и дефицит внимания. Современная цифровая среда, управляемая рекомендательными алгоритмами, превратилась в экономику внимания, где главным ресурсом становится способность человека к концентрации. Исследования в области нейроэкономики фиксируют устойчивое снижение средней продолжительности удержания внимания на одной задаче. Постоянная необходимость переключения между информационными потоками, называемыми ИИ-ассистентами и уведомлениями, приводит к состоянию, которое можно назвать «цифровым истощением». Экономические потери от снижения когнитивной производительности и роста ошибок, связанных с усталостью, уже сегодня исчисляются миллиардами, однако эти издержки не вычитываются из ВВП, а напротив, могут его увеличивать за счёт роста потребления стимуляторов или услуг психологов [3, с. 22].

Автономия и контроль. Второй критически важный аспект ̶ трансформация трудовых отношений. Систем ИИ всё ещё используются не только как инструменты помощи, но и как средства тотального контроля и оценки эффективности работников (алгоритмический менеджмент). С одной стороны, это может повышать прозрачность процессов, с другой  ̶ ведёт к росту стресса, снижению удовлетворительности трудом и утрате чувства автономии. Человек перестаёт быть субъектом трудового процесса, превращаясь в придаток алгоритма, что является прямым вычетом из качества жизни, не фиксируемым в статистике заработных плат.

Качество информационной среды. Алгоритмическая фильтрация информации создаёт эффект «информационных пузырей», искажая картину мира и повышая уровень социальной тревожности. Парадокс заключается в том, что обилие доступной информации оборачивается дефицитом достоверного знания. Кроме того, генеративные модели начинают активно продуцировать контент, засоряя информационное пространство и требуя от человека дополнительных когнитивных усилий для верификации данных. Это создаёт принципиально новый вид издержек ̶ издержки на поддержание когнитивного суверенитета. Риски благополучия, связанные с внедрением ИИ, с описанием экономического проявления и влиянием на качество жизни населения представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Риски благополучия, связанные с внедрением ИИ

Для адекватного измерения качества жизни в новых условиях традиционная система индикаторов должна быть дополнена блоком метрик, которые можно объединить понятием «цифровое благополучие». Предлагается выделить три группы показателей:

Метрики когнитивной нагрузки и времени:

• индекс цифровой усталости (рассчитываемый на основе данных с носимых устройств о вариабельности сердечного ритма и частоте переключений между приложениями);
• доля «глубокого» времени (периодов непрерывной концентрации на одной задаче) в общем времени бодрствования;
• коэффициент фрагментации досуга (соотношение непрерывного отдыха и отдыха, прерываемого уведомлениями и проверкой устройств).

Метрики автономии и контроля:

• индекс алгоритмического управления (доля рабочих решений, принимаемых или жёстко регламентируемых системами ИИ);
• уровень субъективного контроля на рабочем месте (измеряемый через регулярные опросы удовлетворённости трудом);
• степень проницаемости границ «дом-работа» (фиксируемая через активность в рабочих чатах в нерабочее время).

Метрики информационной безопасности и доверия:

• индекс достоверности информационной среды (доля синтетического контента в общем потоке потребляемой информации);
• уровень доверия к алгоритмическим рекомендациям (в здравоохранении, финансах, выборе контента);
• степень защищённости персональных данных (частота утечек и субъективное восприятие этой угрозы).

Внедрение таких метрик требует тесной интеграции экономической науки с данными поведенческой психологии и компьютерных наук, а также развития новых форм статистического наблюдения, включая использование Больших данных и панельных исследований.

Традиционные методы прогнозирования качества жизни, основанные на экстраполяции трендов доходов и потребления, неприменимы в условиях, когда ключевые факторы благополучия становятся нелинейными и тесно связанными с технологической средой. Взаимодействие человека и ИИ порождает сложные обратные связи, которые невозможно описать простыми регрессивными моделями.

Перспективным представляется гибридный подход, сочетающий методы машинного обучения и агент-ориентированного моделирования (АОМ).

Машинное обучение может быть использовано для обработки больших массивов неструктурированных данных (посты в соцсетях, поисковые запросы, данные трекеров активности) с целью оперативного выявления изменений в коллективном эмоциональном фоне и раннего предупреждения о росте социальной напряжённости или массового выгорания.

Агент-ориентированные модели позволяют симулировать поведение множества гетерогенных индивидов, каждый из которых взаимодействует с ИИ-системами. В таких моделях можно задавать различные сценарии технологического развития (например, сценарий тотального контроля против сценария «дополненного интеллекта») и наблюдать, как на микроуровне формируются агрегированные показатели качества жизни. Это даёт возможность увидеть точки бифуркации, где дальнейшее наращивание технологической мощности ведёт не к росту, а к падению совокупного благополучия.

Интегральный индекс цифрового благополучия определяется следующей формулой:

W_t = αC_t + βA_t + γI_t + δY_t                                                                                                 (1)

 W_t   — интегральный индекс цифрового благополучия в момент времени t;

 C_t  — индекс когнитивной нагрузки в момент времени t;

 A_t  — индекс автономии труда;

 I_t  — индекс качества информационной среды;

 Y_t  — традиционные экономические показатели (доход, занятость, уровень потребления и др.);

α, β, δ, γ — весовые коэффициенты, определяемые экспертным путём или на основе эмпирических данных.

Экономическая структура стоит перед необходимостью концептуального обновления. Эпоха ИИ требует расширения традиционного понимания качества жизни за пределы материального благосостояния. Включение в анализ метрик когнитивной нагрузки, автономии и информационной безопасности позволит не только точнее диагностировать состояние общества, но и разрабатывать более эффективную политику, направленную не на стимулирование потребления любой ценой, а на сохранение человеческого потенциала. Переход к гибридным методам прогнозирования, способным учитывать сложную природу взаимодействия человека и алгоритмов, является необходимым условием для того, чтобы технологический прогресс случил росту подлинного, а не иллюзорного благополучия. Дальнейшие исследования должны быть направлены на эмпирическую валидацию предложенных метрик и построение работающих прогнозных моделей на базе реальных данных.

Список литературы:

1. Кларк А.Е., Флеш С., Лэйард Р., Паудхави Н., Уорд Дж. Истоки счастья: наука о благополучии на протяжении жизненного пути. // Princeton University Press, 2019. —  400с. (на англ. яз.