Новый план Альтмана: отдать управление OpenAI искусственному интеллекту
Сэм Альтман допускает, что однажды должность гендиректора OpenAI займёт искусственный интеллект. В ноябре 2025 года глава компании заявил, что OpenAI должна первой среди крупных корпораций дойти до управления с помощью искусственного интеллекта (ИИ) на уровне генерального директора. Сам Альтман при этом может никуда не исчезнуть: человеку останется общаться с сотрудниками, инвесторами и публикой, а значительную часть управленческих решений возьмёт на себя программная система.
Первые элементы такой модели уже появляются. Марк Цукерберг разрабатывает персонального ИИ-агента, который помогает ему руководить Meta*. Система пока не заменяет гендиректора и скорее выполняет функции интеллектуального помощника: ищет внутреннюю информацию и позволяет быстрее получать ответы, ради которых руководителю обычно приходится обращаться к нескольким уровням менеджмента. Проект пока находится на ранней стадии, однако Цукерберг уже использует агента в работе.
Идея машинного руководителя появилась намного раньше нынешнего поколения больших языковых моделей. В 2017 году основатель Alibaba Джек Ма предположил, что в течение следующих 30 лет робот может оказаться среди самых успешных генеральных директоров мира и даже попасть на обложку Time как лучший CEO. Тогда массовые генеративные системы ещё не существовали, поэтому прогноз воспринимался скорее как рассуждение о дальнейшей автоматизации бизнеса.
Несколько компаний впоследствии попробовали присвоить ИИ полноценные руководящие титулы. Китайская NetDragon в 2022 году назначила цифрового персонажа Тан Юй сменным генеральным директором. Компания поручила системе задачи, связанные с организационным управлением и выполнением стратегии, а позднее продолжила внедрять ИИ в распределение ресурсов и другие внутренние процессы. Сама NetDragon до сих пор описывает Тан Юй именно как цифрового человека на должности сменного CEO.
Польский производитель напитков Dictador в том же 2022 году представил гуманоидного робота Мику как экспериментального ИИ-гендиректора. Полномочия оказались гораздо уже должности на визитной карточке. Мика искала потенциальных покупателей коллекционной продукции и участвовала в выборе художников для оформления бутылок. Найм, увольнение сотрудников и другие важные решения руководство компании оставило за людьми. Поэтому ранние примеры ИИ-гендиректоров пока скорее показывают отдельные способы автоматизации управленческой работы, чем реальную передачу контроля над компанией машине.
Альтман видит главное препятствие не только в возможностях самих моделей. Компанию уже можно построить так, чтобы программы анализировали показатели, сравнивали варианты, готовили планы и контролировали выполнение решений. Намного сложнее передать алгоритму полномочия, непосредственно затрагивающие людей. Сотрудник может спокойно пользоваться ИИ для подготовки отчёта, но отношение к системе изменится, если программа получит право самостоятельно закрывать подразделения, определять бюджет команды или решать, кого уволить.
Отсюда появляется промежуточный вариант. Человек сохраняет пост руководителя и берёт на себя общение с окружающими, а внутри компании всё больше процессов передают автоматизированным системам. Альтман не исключает, что сам сможет оставаться публичным лицом OpenAI даже при глубокой автоматизации управления.
Исследования алгоритмического управления описывают похожую конструкцию через историю Механического турка, знаменитого шахматного автомата XVIII века. Только принцип работы в современной компании меняется местами. Раньше внутри машины прятали человека, чтобы публика поверила в разум механизма. В будущем человек может находиться на виду и создавать ощущение привычного руководства, пока основную вычислительную и управленческую работу выполняют алгоритмы. Авторы работы об алгоритмическом лидерстве называют эту схему обратной версией Механического турка.
История самого автомата началась в 1770 году. Изобретатель Вольфганг фон Кемпелен представил при дворе Марии Терезии большой деревянный шкаф с шахматной доской. За доской сидела механическая фигура в османской одежде. Кукла передвигала фигуры, реагировала на ходы соперника и регулярно выигрывала партии, поэтому зрителям предлагали поверить в способность сложного механизма самостоятельно играть в шахматы.
Механический турок десятилетиями гастролировал по Европе и США. Среди его соперников были Наполеон Бонапарт и Бенджамин Франклин. Перед сеансом публике показывали внутренности шкафа, где зрители видели шестерни и другие детали. Конструкция специально позволяла открывать разные дверцы, не обнаруживая оператора.
Настоящим шахматистом оставался человек, спрятанный внутри шкафа. Подвижное сиденье позволяло оператору перемещаться, когда демонстратор открывал отсеки. Магниты под доской помогали отслеживать положение фигур, а система рычагов передавала движения руке куклы. Механизм создавал убедительную иллюзию автономной машины задолго до появления компьютеров.
Последним частным владельцем автомата был врач Джон Керсли Митчелл, лечивший Эдгара Аллана По. После уничтожения Механического турка при пожаре его сын Сайлас Митчелл в 1857 году подробно описал секрет машины и работу скрытого шахматиста. Поэтому история автомата хорошо подходит для разговора о современных ИИ-системах: внешняя картина может сильно отличаться от реального распределения работы внутри системы.
В компании с глубокой автоматизацией принцип может перевернуться. Публика увидит живого генерального директора, который выступает на конференциях, разговаривает с сотрудниками и объясняет стратегию. Алгоритмы за кулисами смогут анализировать рынок, рассчитывать финансовые сценарии, распределять ресурсы, оценивать проекты и предлагать решения руководству. При дальнейшем расширении полномочий программы человек рискует превратиться из человека, принимающего решения, в человека, который сообщает решения другим.
Способен ли ИИ после этого действительно выполнять работу генерального директора, зависит от определения самой работы. Если задача руководителя сводится к поиску наиболее эффективного способа достичь измеримой цели, алгоритм получает серьёзные преимущества. Компьютер может быстро обрабатывать большие массивы данных, сравнивать множество вариантов и искать закономерности, которые трудно заметить человеку.
Управление компанией, однако, не ограничивается расчётом наиболее выгодного варианта. Генеральному директору приходится отвечать за последствия решений, разрешать конфликты интересов, объяснять непопулярные действия и выбирать между вариантами, для которых нельзя заранее задать единственную правильную метрику. Сотрудники также ожидают от руководителя понимания человеческих мотивов, личной ответственности и моральной оценки происходящего.
Большая языковая модель способна воспроизводить внешние признаки такого поведения. ИИ может подготовить сочувственное обращение после сокращений, объяснить корпоративные ценности, написать мотивирующее сообщение сотрудникам или подобрать слова для разговора о сложном решении. Модель генерирует подходящий текст на основе закономерностей, изученных во время обучения. Способность подобрать убедительные слова сама по себе не доказывает наличие сочувствия, убеждений или чувства ответственности.
Отсюда возникает ещё одна проблема: люди часто описывают ИИ словами, которые первоначально относились к человеческому мышлению. В повседневной речи модели рассуждают, понимают запрос, ошибаются, обладают характером или придерживаются ценностей. Термины удобны для описания поведения программы, но могут создать ложное впечатление, будто за текстовыми ответами обязательно стоят человеческие психические процессы.
Хороший пример дала Anthropic в январе 2026 года, опубликовав 84-страничную Конституцию Claude. Документ задаёт принципы, которыми модели Claude должны руководствоваться при ответах и принятии решений. Среди требований есть честность, безопасность, этичное поведение, внимательное отношение к последствиям и стремление приносить пользу пользователям. Anthropic также описывает желательные черты Claude через понятия, которые обычно применяют к людям, включая заботливость, рассудительность и хорошие ценности.
Такие правила нужны разработчикам, чтобы направлять поведение модели. Проблема начинается, когда описание поведения превращают в утверждение о внутренних качествах программы. Система может последовательно формировать заботливые ответы, не испытывая заботы в человеческом смысле, и рассуждать об этике без личной моральной ответственности за принятое решение.
Для ИИ-гендиректора различие особенно важно. Программа способна анализировать корпоративные данные, готовить стратегические варианты и убедительно общаться с сотрудниками. Передача реальной власти потребует ответа на другой вопрос: кто отвечает за решение, когда алгоритм выбрал действие, а человек лишь утвердил или озвучил результат. При глубокой автоматизации именно граница между советом машины и решением руководителя определит, кто фактически управляет компанией.
( * Компания Meta и её продукты признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ )