Наука-2050: дивный новый мир
НАУКА / #2_2026
Текст: Максим ГРЕВЦЕВ / Фото: Nano Banana AI
Футурологию трудно назвать наукой, но благодаря Институту будущего (Institute for the Future) и Римскому клубу доклады-прогнозы стали частью мирового интеллектуального ландшафта. Обе организации были созданы в 1968 году — реакция на глобальную нестабильность. Сегодня ощущение стремительных перемен вернулось. Нам захотелось пофантазировать о том, какой станет наука через четверть века. Несколько исследователей из разных научных сфер ответили на ряд наших вопросов. Мы проанализировали их ответы и выделили ключевые идеи, описывающие научный мир 2050 года.
«Быстрая», «дорогая», «коллективная», «междисциплинарная», «полезная" — так характеризуют науку 2050 года современные исследователи. Сильный И И (AGI) не только ускорит все процессы, но и подвергнет ревизии профессии многих ученых. Для того чтобы добиться успеха, узким специалистам придется расширить диапазон навыков. Конференции и профильные журналы уступят место открытым онлайн-хранилищам научных статей и материалов. Медицина станет персонализированной, исследовательский фокус сместится с лечения на профилактику. Главным инвестором станет частный сектор, в результате наука окажется более прикладной и технологичной, но столкнется с дефицитом непредсказуемых открытий. Ученые смотрят в завтрашний день не со страхом, а с любопытством, и значит — впереди открытия и технологии, о которых мы даже не догадываемся.
«Будущее науки, как и любое будущее, напоминает суперпозицию состояний в квантовом мире. Пока оно не зафиксировано наблюдениями, остается множество возможных вариантов развития. Только взаимодействие наблюдателя с системой способно привести ее к определенному состоянию. Этот процесс похож на знаменитое уравнение Шредингера: состояние квантовой системы непрерывно эволюционирует, пока акт измерения не зафиксирует одно из решений. Таким образом, каждый новый эксперимент, каждая публикация и даже обсуждение гипотез становятся актами наблюдения, способствующими формированию научного будущего. К счастью, оно непредсказуемо, но очень интересно», — говорит Дмитрий Чермошенцев, руководитель научной группы «СП "Квант»", старший научный сотрудник Российского квантового центра.
«Будущее науки, как и любое будущее, напоминает суперпозицию состояний в квантовом мире. Пока оно не зафиксировано наблюдениями, остается множество возможных вариантов развития. Только взаимодействие наблюдателя с системой способно привести ее к определенному состоянию. Этот процесс похож на знаменитое уравнение Шредингера: состояние квантовой системы непрерывно эволюционирует, пока акт измерения не зафиксирует одно из решений. Таким образом, каждый новый эксперимент, каждая публикация и даже обсуждение гипотез становятся актами наблюдения, способствующими формированию научного будущего. К счастью, оно непредсказуемо, но очень интересно», — говорит Дмитрий Чермошенцев, руководитель научной группы «СП "Квант»", старший научный сотрудник Российского квантового центра.
«Быстрая», «дорогая», «коллективная», «междисциплинарная», «полезная» — так характеризуют науку 2050 года современные исследователи.
ИИ сегодня: интуиция VS алгоритмы
В ноябре 2025 года Microsoft выпустила отчет о распространении ИИ. Лидерами его внедрения оказались ОАЭ (59,4 % работающих используют ИИ), Сингапур (58,6 %), Норвегия (45,3 %), Ирландия (41,7 %) и Франция (40,9 %). Россия — внизу списка (лишь 7,6 % работающих россиян пользуются ИИ; однако высока вероятность того, что из-за систем обхода блокировок были учтены не все россияне).
Распространенный сценарий использования ИИ описывает Анна Сахоненкова, научный сотрудник лаборатории технологий медицинских изотопов Радиевого института им. В. Г. Хлопина: «Мы постоянно используем ИИ в работе. Во-первых, для статистического анализа (когда данных очень много). Во-вторых, для поиска литературных источников. В-третьих, для выявления ошибок в расчетах. ИИ заметно упростил и ускорил нашу работу. Но мы знаем: ИИ-помощникам нужно давать очень четко и подробно сформулированные запросы, оформленные особым образом. Поэтому пока ИИ не может заменить исследователя».
Химия и материаловедение, физика и астрономия, биология и фармакология, метеорология и климатология, математика и информатика — во всех этих дисциплинах ИИ стал реальным научным инструментом, анализирующим огромные массивы данных и ускоряющим работу ученых. «Искусственный интеллект, предсказывающий состав, структуру и свойства неизвестных веществ, когда-то казался далеким будущим. Теперь он стал реальностью. Так что вскоре работа химиков перестанет быть слепыми поисками нужных веществ и станет их целенаправленным созданием», — уверен Евгений Буланов, заведующий кафедрой неорганической химии ННГУ им. Н. И. Лобачевского.
ИИ — уже сегодня хороший помощник медиков, считает Татьяна Кобякова, сотрудник Лаборатории радиационной медицинской физики НИИЯФ МГУ: «Например, он помогает по результатам рентгена грудной клетки разделить пациентов на две категории: а) точно здоров, б) врач, посмотри, возможна патология. Также И И может перевести аудиоконсультацию в текстовый файл и составить по нему краткую памятку».
Однако существующие модели искусственного интеллекта имеют фундаментальное ограничение: они не субъекты, а в лучшем случае ассистенты. «ИИ — очень полезный инструмент, но его переоценивают. Он не открывает новое, лишь ускоряет поиск в существующем пространстве. Для меня это огромная разница. Когда я смотрю на AlphaFold [система искусственного интеллекта Google DeepMind, с высокой точностью предсказывающая трехмерную структуру белков на основе их аминокислотной последовательности; в 2024 году ее создатели получили Нобелевскую премию по химии. — Прим. ред.], я вижу: это блестяще, это экономит месяцы работы. Но ИИ не задаст вопрос: „А почему этот белок себя так ведет?“ Подобные вопросы задаю я, ученый. Значит, ИИ пока не партнер исследователя, он лишь очень умный ассистент при грамотной настройке. У ИИ нет интуиции, а ведь именно она в экспериментальной науке рождает прорывы», — объясняет Даниил Гладких, научный сотрудник лаборатории биохимии нуклеиновых кислот ИХБФМ СО РАН.
Все респонденты солидарны в одном: полагаться на ИИ нельзя. Он похож на аспиранта, инициативного и смышленого, но неопытного. «Ему можно поручить решение задачи, но за ним нужно несколько раз перепроверить», — уверен Егор Плахотнюк, руководитель проекта в лаборатории геномных технологий и тканевой инженерии Научно-производственного центра медицинских изделий и клеточных продуктов «НИИТФА».
В ноябре 2025 года Microsoft выпустила отчет о распространении ИИ. Лидерами его внедрения оказались ОАЭ (59,4 % работающих используют ИИ), Сингапур (58,6 %), Норвегия (45,3 %), Ирландия (41,7 %) и Франция (40,9 %). Россия — внизу списка (лишь 7,6 % работающих россиян пользуются ИИ; однако высока вероятность того, что из-за систем обхода блокировок были учтены не все россияне).
Распространенный сценарий использования ИИ описывает Анна Сахоненкова, научный сотрудник лаборатории технологий медицинских изотопов Радиевого института им. В. Г. Хлопина: «Мы постоянно используем ИИ в работе. Во-первых, для статистического анализа (когда данных очень много). Во-вторых, для поиска литературных источников. В-третьих, для выявления ошибок в расчетах. ИИ заметно упростил и ускорил нашу работу. Но мы знаем: ИИ-помощникам нужно давать очень четко и подробно сформулированные запросы, оформленные особым образом. Поэтому пока ИИ не может заменить исследователя».
Химия и материаловедение, физика и астрономия, биология и фармакология, метеорология и климатология, математика и информатика — во всех этих дисциплинах ИИ стал реальным научным инструментом, анализирующим огромные массивы данных и ускоряющим работу ученых. «Искусственный интеллект, предсказывающий состав, структуру и свойства неизвестных веществ, когда-то казался далеким будущим. Теперь он стал реальностью. Так что вскоре работа химиков перестанет быть слепыми поисками нужных веществ и станет их целенаправленным созданием», — уверен Евгений Буланов, заведующий кафедрой неорганической химии ННГУ им. Н. И. Лобачевского.
ИИ — уже сегодня хороший помощник медиков, считает Татьяна Кобякова, сотрудник Лаборатории радиационной медицинской физики НИИЯФ МГУ: «Например, он помогает по результатам рентгена грудной клетки разделить пациентов на две категории: а) точно здоров, б) врач, посмотри, возможна патология. Также И И может перевести аудиоконсультацию в текстовый файл и составить по нему краткую памятку».
Однако существующие модели искусственного интеллекта имеют фундаментальное ограничение: они не субъекты, а в лучшем случае ассистенты. «ИИ — очень полезный инструмент, но его переоценивают. Он не открывает новое, лишь ускоряет поиск в существующем пространстве. Для меня это огромная разница. Когда я смотрю на AlphaFold [система искусственного интеллекта Google DeepMind, с высокой точностью предсказывающая трехмерную структуру белков на основе их аминокислотной последовательности; в 2024 году ее создатели получили Нобелевскую премию по химии. — Прим. ред.], я вижу: это блестяще, это экономит месяцы работы. Но ИИ не задаст вопрос: „А почему этот белок себя так ведет?“ Подобные вопросы задаю я, ученый. Значит, ИИ пока не партнер исследователя, он лишь очень умный ассистент при грамотной настройке. У ИИ нет интуиции, а ведь именно она в экспериментальной науке рождает прорывы», — объясняет Даниил Гладких, научный сотрудник лаборатории биохимии нуклеиновых кислот ИХБФМ СО РАН.
Все респонденты солидарны в одном: полагаться на ИИ нельзя. Он похож на аспиранта, инициативного и смышленого, но неопытного. «Ему можно поручить решение задачи, но за ним нужно несколько раз перепроверить», — уверен Егор Плахотнюк, руководитель проекта в лаборатории геномных технологий и тканевой инженерии Научно-производственного центра медицинских изделий и клеточных продуктов «НИИТФА».
ИИ завтра: инструмент или конкурент?
2050 год еще далеко, и респонденты осторожно высказываются о перспективах сильного ИИ. Отчасти дело в том, что этот термин не имеет фиксированного значения; разработчики, пиарщики и журналисты наделяют выражение разными смыслами. Например, OpenAI (разработчик ChatGPT) называет сильным ИИ «высокоавтономные системы, превосходящие человека при выполнении большинства экономически ценных работ», а его конкурент Google DeepMind готов назвать AGI систему, превосходящую 100 % людей в решении широкого спектра задач (включая те, которые человек еще не научился решать). Некоторые эксперты (например, в IBM) включают в определение элементы самосознания и понимания контекста на уровне человека. Трудно не увидеть в трактовках критически важных расхождений, которые не могут не сказаться на прогнозируемых сроках появления AGI.
Сэм Альтман (OpenAI), Илон Маск (xAI), Дарио Амодей (Anthropic) и Дженсен Хуанг (NVIDIA) совсем недавно утверждали: сильный ИИ может появиться уже в 2028 году; а Демис Хассабис (Google DeepMind) готов увидеть его в 2031‑м. «Может быть, в ближайшие пять лет сильный ИИ и появится, но без человека он не будет способен работать. Нужна внешняя верификация расчетов и предсказаний — эксперименты. А их пока могут проводить только люди», — уверен Е. Буланов.
Основанием для сомнений в скором появлении сильного ИИ служит также отсутствие соответствующей инфраструктуры. «Для разворота ИИ нужны мощности и подготовленная информация как основа его обучения, а с этим еще предстоит поработать», — полагает Александр Багдатьев, руководитель группы по операционной эффективности компании «РЭНЕРА».
Однако большинство опрошенных считают, что появление сильного ИИ не за горами, но оно принесет ряд проблем. Д. Гладких скорее с любопытством, чем со страхом ожидает пришествия компьютерного сверхразума: «Возникает большой вопрос доверия. Как узнать, что система не ошибается, если она априори вне моего понимания? Это как доказательство abc-гипотезы Синити Мотидзуки: оно настолько сложное, что лишь несколько математиков смогли даже не опровергнуть эти вычисления, а лишь указать на проблемное место в них. Остальные просто ничего не поняли в этих 500 страницах. Бонусом идут вопросы к системе контроля, этике и понимание последствий работы сильного ИИ». «Мое поколение выросло на фильмах о Терминаторе, и я настороженно отношусь к появлению сильного ИИ. Не хотелось бы пошатнуть положение человечества. Верю в то, что бесконтрольного роста могущества ИИ не произойдет и мы сможем упростить свою жизнь, переложив часть забот на искусственный разум», — добавляет Е. Плахотнюк.
В целом преобладает технооптимистичный взгляд: ученые видят в ИИ прежде всего возможности, а не угрозы. «Прогресс не остановить, нет смысла его бояться, нужно ловить волну», — уверена Маргарита Гольдберг, кандидат технических наук, старший научный сотрудник Института металлургии и материаловедения РАН.
Задачи для сильного ИИ уже есть. Анастасия Куница, специалист по морским млекопитающим, допускает, что удастся расшифровать язык китообразных, слонов и приматов, и это проложит путь к межвидовой коммуникации. А. Багдатьев даже готов разделить с ИИ сферу управления. Вот каких прорывов он ожидает: «ИИ в системах принятия решений. ИИ в проектировании цепей производства и поставок. Полная интеграция ИТ-систем организации в единые решения».
2050 год еще далеко, и респонденты осторожно высказываются о перспективах сильного ИИ. Отчасти дело в том, что этот термин не имеет фиксированного значения; разработчики, пиарщики и журналисты наделяют выражение разными смыслами. Например, OpenAI (разработчик ChatGPT) называет сильным ИИ «высокоавтономные системы, превосходящие человека при выполнении большинства экономически ценных работ», а его конкурент Google DeepMind готов назвать AGI систему, превосходящую 100 % людей в решении широкого спектра задач (включая те, которые человек еще не научился решать). Некоторые эксперты (например, в IBM) включают в определение элементы самосознания и понимания контекста на уровне человека. Трудно не увидеть в трактовках критически важных расхождений, которые не могут не сказаться на прогнозируемых сроках появления AGI.
Сэм Альтман (OpenAI), Илон Маск (xAI), Дарио Амодей (Anthropic) и Дженсен Хуанг (NVIDIA) совсем недавно утверждали: сильный ИИ может появиться уже в 2028 году; а Демис Хассабис (Google DeepMind) готов увидеть его в 2031‑м. «Может быть, в ближайшие пять лет сильный ИИ и появится, но без человека он не будет способен работать. Нужна внешняя верификация расчетов и предсказаний — эксперименты. А их пока могут проводить только люди», — уверен Е. Буланов.
Основанием для сомнений в скором появлении сильного ИИ служит также отсутствие соответствующей инфраструктуры. «Для разворота ИИ нужны мощности и подготовленная информация как основа его обучения, а с этим еще предстоит поработать», — полагает Александр Багдатьев, руководитель группы по операционной эффективности компании «РЭНЕРА».
Однако большинство опрошенных считают, что появление сильного ИИ не за горами, но оно принесет ряд проблем. Д. Гладких скорее с любопытством, чем со страхом ожидает пришествия компьютерного сверхразума: «Возникает большой вопрос доверия. Как узнать, что система не ошибается, если она априори вне моего понимания? Это как доказательство abc-гипотезы Синити Мотидзуки: оно настолько сложное, что лишь несколько математиков смогли даже не опровергнуть эти вычисления, а лишь указать на проблемное место в них. Остальные просто ничего не поняли в этих 500 страницах. Бонусом идут вопросы к системе контроля, этике и понимание последствий работы сильного ИИ». «Мое поколение выросло на фильмах о Терминаторе, и я настороженно отношусь к появлению сильного ИИ. Не хотелось бы пошатнуть положение человечества. Верю в то, что бесконтрольного роста могущества ИИ не произойдет и мы сможем упростить свою жизнь, переложив часть забот на искусственный разум», — добавляет Е. Плахотнюк.
В целом преобладает технооптимистичный взгляд: ученые видят в ИИ прежде всего возможности, а не угрозы. «Прогресс не остановить, нет смысла его бояться, нужно ловить волну», — уверена Маргарита Гольдберг, кандидат технических наук, старший научный сотрудник Института металлургии и материаловедения РАН.
Задачи для сильного ИИ уже есть. Анастасия Куница, специалист по морским млекопитающим, допускает, что удастся расшифровать язык китообразных, слонов и приматов, и это проложит путь к межвидовой коммуникации. А. Багдатьев даже готов разделить с ИИ сферу управления. Вот каких прорывов он ожидает: «ИИ в системах принятия решений. ИИ в проектировании цепей производства и поставок. Полная интеграция ИТ-систем организации в единые решения».
«ИИ — очень полезный инструмент, но его переоценивают. Он не открывает новое, лишь ускоряет поиск в существующем пространстве. У ИИ нет интуиции, а ведь именно она в экспериментальной науке рождает прорывы».
Даниил Гладких
научный сотрудник лаборатории биохимии нуклеиновых кислот ИХБФМ СО РАН
Медицина как инженерная задача
Известные мыслители современности: историк Юваль Ной Харари, технический директор Google Рэй Курцвейл, физик-теоретик Митио Каку, основатель Microsoft Билл Гейтс — не раз утверждали, что в XXI веке в науке на первый план вышли биология и медицина. (Именно поэтому половина опрошенных нами экспертов представляют эти области.) Респонденты выделили ключевые тренды в медицине и сформировали образ будущего в своих сферах. Получилась довольно цельная картина, которую кратко описал футуролог Питер Диамандис, основатель фонда XPRIZE: уже к 2035 году «медицина трансформируется из реактивной и общей в предиктивную (предсказательную) и персонализированную».
«Первое и самое важное — индивидуальная терапия. Сегодня это экзотика, но через 25 лет такова будет стандартная практика, — уверен Д. Гладких. — Второе: большой прорыв произойдет в работе биологов. Специализированные нейросети уже сейчас ускоряют разработку молекул в десятки раз, ужимая циклы с 4−5 лет до года. Мы, конечно, упремся в границы „скорость/цена“ для ИИ, но это все равно будет невероятный прорыв. И третье, самое масштабное: сдвиг от лечения болезней к их профилактике. Например, врачи смогут диагностировать рак на самом раннем этапе, до того как он станет болезнью. Уже существуют разработки, способные проанализировать выдыхаемый человеком воздух и определить, содержатся ли в нем специфичные для некоторых типов онкологии молекулы».
Известные мыслители современности: историк Юваль Ной Харари, технический директор Google Рэй Курцвейл, физик-теоретик Митио Каку, основатель Microsoft Билл Гейтс — не раз утверждали, что в XXI веке в науке на первый план вышли биология и медицина. (Именно поэтому половина опрошенных нами экспертов представляют эти области.) Респонденты выделили ключевые тренды в медицине и сформировали образ будущего в своих сферах. Получилась довольно цельная картина, которую кратко описал футуролог Питер Диамандис, основатель фонда XPRIZE: уже к 2035 году «медицина трансформируется из реактивной и общей в предиктивную (предсказательную) и персонализированную».
«Первое и самое важное — индивидуальная терапия. Сегодня это экзотика, но через 25 лет такова будет стандартная практика, — уверен Д. Гладких. — Второе: большой прорыв произойдет в работе биологов. Специализированные нейросети уже сейчас ускоряют разработку молекул в десятки раз, ужимая циклы с 4−5 лет до года. Мы, конечно, упремся в границы „скорость/цена“ для ИИ, но это все равно будет невероятный прорыв. И третье, самое масштабное: сдвиг от лечения болезней к их профилактике. Например, врачи смогут диагностировать рак на самом раннем этапе, до того как он станет болезнью. Уже существуют разработки, способные проанализировать выдыхаемый человеком воздух и определить, содержатся ли в нем специфичные для некоторых типов онкологии молекулы».
«Прогресс не остановить. Нет смысла его бояться, нужно ловить волну».
Маргарита Гольдберг
кандидат технических наук, старший научный сотрудник Института металлургии и материаловедения РАН
Е. Плахотнюк схожим образом рисует перспективы тканевой инженерии: медицина получит развитую технологию выращивания тканей и органов, а люди — надежные «запчасти». Вот каких прорывов ожидает ученый: «1. Пересадка пациенту функционального эквивалента органа, изготовленного из универсального клеточного материала. 2. Промышленное/индустриальное использование эквивалентных органов и тканей для исследования болезней и лекарств. 3. Формирование полых органов и старт доклинических исследований. Больше не будет очередей за донорскими органами!»
Мечты Е. Буланова, работающего на стыке химии и медицинского материаловедения, выглядят так: «Жду, когда для каждого пациента (а еще лучше — непосредственно в его организме) можно будет быстро выращивать зубы и кости…» М. Гольдберг мечтает о создании новых материалов для инженерии костной ткани: «К 2050 году в наших разработках будет достигнут более высокий уровень междисциплинарности; мы начнем использовать стволовые клетки и остеогенные белки пациентов, применять искусственный интеллект для планирования и моделирования состава в каждом клиническом случае, внедрять новые методы диагностики заболеваний и их терапии».
Наконец, «цифровая медицина» в ответах экспертов — это не про «еще одно приложение», а про снижение стоимости и времени лечения. Т. Кобякова уверена: «Медицина станет еще более высокотехнологичной, и ПО для нее будет кардинально другим. В контексте программирования мы, скорее всего, перейдем на "вайбкодинг»: человек будет не самостоятельно прописывать коды, а ставить соответствующие ТЗ нейросети. Медицина все серьезнее завязывается на технологиях. Уже сегодня банкоматы в торговых центрах измеряют пульс человека и оценивают уровень холестерина в его крови", — утверждает Т. Кобякова.
Мечты Е. Буланова, работающего на стыке химии и медицинского материаловедения, выглядят так: «Жду, когда для каждого пациента (а еще лучше — непосредственно в его организме) можно будет быстро выращивать зубы и кости…» М. Гольдберг мечтает о создании новых материалов для инженерии костной ткани: «К 2050 году в наших разработках будет достигнут более высокий уровень междисциплинарности; мы начнем использовать стволовые клетки и остеогенные белки пациентов, применять искусственный интеллект для планирования и моделирования состава в каждом клиническом случае, внедрять новые методы диагностики заболеваний и их терапии».
Наконец, «цифровая медицина» в ответах экспертов — это не про «еще одно приложение», а про снижение стоимости и времени лечения. Т. Кобякова уверена: «Медицина станет еще более высокотехнологичной, и ПО для нее будет кардинально другим. В контексте программирования мы, скорее всего, перейдем на "вайбкодинг»: человек будет не самостоятельно прописывать коды, а ставить соответствующие ТЗ нейросети. Медицина все серьезнее завязывается на технологиях. Уже сегодня банкоматы в торговых центрах измеряют пульс человека и оценивают уровень холестерина в его крови", — утверждает Т. Кобякова.
Наука: границы стираются
Если вынести за скобки технологии, самые заметные изменения к 2050‑му претерпят процессы научной деятельности. Во-первых, укрепится тренд на коллективность и междисциплинарность исследований, считает А. Игнатова. Д. Гладких уверен: междисциплинарность станет характеристикой не только научного коллектива, но и набора компетенций каждого успешного ученого. «Сильно сократится количество „чистых“ ученых: тот, кто через 25 лет окажется успешен в биологии, будет разбираться в ИИ, больших данных, химии. Не обязательно на глубоком уровне, но на достаточном для полноценного общения с учеными из этих областей. Традиционная модель: узкий специалист всю жизнь изучает один вопрос под одним углом — не исчезнет, но утратит конкурентоспособность. Разумеется, когда-нибудь и "междисциплинарка» упрется в свой предел развития", — рассуждает Д. Гладких.
Время одиночек ушло. Есть мнение, что будет расти сектор гражданской науки. А. Куница приводит такой пример: уже сегодня любой желающий может сфотографировать кита и загрузить картинку в Интернет. ИИ идентифицирует особь, и ученые получат информацию о миграции китов. В будущем, считает биолог, возможностей помогать науке станет намного больше. При этом научное сообщество склонно замыкаться, уверен А. Багдатьев. По его мнению, наука из социального лифта превратится в подобие касты: «Масштабирование неизбежно приведет к падению качества компетенций исследователей и соответственно — их стоимости. В результате многие исследователи перейдут в экономику. Останутся лишь „идейные“ и "потомственные» ученые", — прогнозирует А. Багдатьев.
Отчасти с ним согласна Т. Кобякова: ученый все меньше будет напоминать ходячую энциклопедию, его главной компетенцией станет умение задавать вопросы и думать. «Мы получим науку одновременно демократичную и элитарную. Самые слабые научные сообщества смогут подтянуться благодаря сильному помощнику — ИИ. Но этот помощник сам никогда не напишет сильную статью и не сделает прорыва в науке. Зато в руках профессионалов и талантов ИИ повысит качество их научных работ».
Если вынести за скобки технологии, самые заметные изменения к 2050‑му претерпят процессы научной деятельности. Во-первых, укрепится тренд на коллективность и междисциплинарность исследований, считает А. Игнатова. Д. Гладких уверен: междисциплинарность станет характеристикой не только научного коллектива, но и набора компетенций каждого успешного ученого. «Сильно сократится количество „чистых“ ученых: тот, кто через 25 лет окажется успешен в биологии, будет разбираться в ИИ, больших данных, химии. Не обязательно на глубоком уровне, но на достаточном для полноценного общения с учеными из этих областей. Традиционная модель: узкий специалист всю жизнь изучает один вопрос под одним углом — не исчезнет, но утратит конкурентоспособность. Разумеется, когда-нибудь и "междисциплинарка» упрется в свой предел развития", — рассуждает Д. Гладких.
Время одиночек ушло. Есть мнение, что будет расти сектор гражданской науки. А. Куница приводит такой пример: уже сегодня любой желающий может сфотографировать кита и загрузить картинку в Интернет. ИИ идентифицирует особь, и ученые получат информацию о миграции китов. В будущем, считает биолог, возможностей помогать науке станет намного больше. При этом научное сообщество склонно замыкаться, уверен А. Багдатьев. По его мнению, наука из социального лифта превратится в подобие касты: «Масштабирование неизбежно приведет к падению качества компетенций исследователей и соответственно — их стоимости. В результате многие исследователи перейдут в экономику. Останутся лишь „идейные“ и "потомственные» ученые", — прогнозирует А. Багдатьев.
Отчасти с ним согласна Т. Кобякова: ученый все меньше будет напоминать ходячую энциклопедию, его главной компетенцией станет умение задавать вопросы и думать. «Мы получим науку одновременно демократичную и элитарную. Самые слабые научные сообщества смогут подтянуться благодаря сильному помощнику — ИИ. Но этот помощник сам никогда не напишет сильную статью и не сделает прорыва в науке. Зато в руках профессионалов и талантов ИИ повысит качество их научных работ».
«Уходит в прошлое парадигма, в которой наука развивалась за счет госучреждений и госкорпораций. Основные научные прорывы будут обеспечиваться частными предприятиями, специализирующимися на наукоемких продуктах».
Анна Сахоненкова
научный сотрудник лаборатории технологий медицинских изотопов Радиевого института им. В. Г. Хлопина
Более половины опрошенных считают: в мировом масштабе в ближайшие десятилетия прорывы произойдут в частном секторе (бизнесе, негосударственных фондах и частных университетах). «Уходит в прошлое парадигма, в которой наука развивалась за счет госучреждений и госкорпораций, — говорит А. Сахоненкова. — Думаю, что основные научные прорывы будут обеспечиваться частными предприятиями, специализирующимися на наукоемких продуктах. При этом мне кажется, что научные школы в вузах никогда не распадутся, потому что одна из важных частей образования — работа над научными проектами».
У частного капитала, помимо средств, есть такое преимущество, как скорость принятия решений. Это свойство дебюрократизированных систем, повышающих эффективность. «Не верю в дееспособность науки в отрыве от производства и рынка. Наука ради науки — странный конструкт, невостребованный и "больной». Верю в дальнейшую интеграцию науки в коммерцию и операционку в формате R&D центров или кластеров", — заявляет А. Багдатьев. Однако эта логика таит угрозу, уверен Д. Гладких: «Я думаю, что самая большая опасность не в том, что корпорации заберут науку, а в том, что они заберут у нее право на ошибку. Наука развивается, проходя через тупики и отвечая на странные вопросы без прикладного смысла — удовлетворяя фундаментальный интерес человека. Корпорация не может себе этого позволить — ей нужен результат. Неизбежно возникнет кризис логики чистой прибыли: станет очевидно, что без фундаментальной науки мы потеряем будущие прорывы».
Примиряет две точки зрения, вселяя надежду, Е. Буланов. Как сотрудник вуза, он напоминает о важном факторе — человеческой психологии: «Наука всегда будет жить в университетах, НИИ, производственных центрах. Но ориентирована она будет по-разному: в университетах исследования будут носить фундаментальный характер, на производстве — прикладной. И не только из-за несопоставимого финансирования и требований к результатам. Дело еще и в особенностях психологии людей, работающих в этих областях. Это разделение, рассредоточение и помогает науке быть разноплановой и выживать в любых условиях».
У частного капитала, помимо средств, есть такое преимущество, как скорость принятия решений. Это свойство дебюрократизированных систем, повышающих эффективность. «Не верю в дееспособность науки в отрыве от производства и рынка. Наука ради науки — странный конструкт, невостребованный и "больной». Верю в дальнейшую интеграцию науки в коммерцию и операционку в формате R&D центров или кластеров", — заявляет А. Багдатьев. Однако эта логика таит угрозу, уверен Д. Гладких: «Я думаю, что самая большая опасность не в том, что корпорации заберут науку, а в том, что они заберут у нее право на ошибку. Наука развивается, проходя через тупики и отвечая на странные вопросы без прикладного смысла — удовлетворяя фундаментальный интерес человека. Корпорация не может себе этого позволить — ей нужен результат. Неизбежно возникнет кризис логики чистой прибыли: станет очевидно, что без фундаментальной науки мы потеряем будущие прорывы».
Примиряет две точки зрения, вселяя надежду, Е. Буланов. Как сотрудник вуза, он напоминает о важном факторе — человеческой психологии: «Наука всегда будет жить в университетах, НИИ, производственных центрах. Но ориентирована она будет по-разному: в университетах исследования будут носить фундаментальный характер, на производстве — прикладной. И не только из-за несопоставимого финансирования и требований к результатам. Дело еще и в особенностях психологии людей, работающих в этих областях. Это разделение, рассредоточение и помогает науке быть разноплановой и выживать в любых условиях».
«Не верю в дееспособность науки в отрыве от производства и рынка. Наука ради науки — странный конструкт. Верю в дальнейшую интеграцию науки в коммерцию и операционку в формате R&D центров или кластеров».
Александр Багдатьев
руководитель группы по операционной эффективности компании «РЭНЕРА»
О чем мечтают ученые?
В 1968 году вышел роман Филипа Дика «Мечтают ли андроиды об электроовцах». Автор был уверен: людей от машин отличают эмпатия и потребность о ком-то заботиться. Правда, в ходе развития сюжета выясняется, что биороботы мечтают о домашних животных. Но важно другое: спустя почти 60 лет исследователи пройдут тест на человечность.
Например, А. Куница мечтает об изобретении специальных приборов для отпугивания морских млекопитающих от сетей: «Запутывание в рыболовных снастях — одна из основных причин смертности морских млекопитающих. Несколько научных команд борются с этой проблемой уже долгие годы, но 100 % результата пока не дала ни одна разработка», — сетует ученый.
А. Сахоненкова продолжает: «Мечтаю, чтобы мои исследования кому-нибудь пригодились, чтобы труды моих коллег не пропали даром, не пылились на полках в архивах». «Каждый человек мечтает о том, чтобы его труд приносил пользу другим, и хочет получать при этом удовольствие от самого процесса», — соглашается А. Игнатова.
«Хочется, чтобы квантовый компьютер по-настоящему стал менять жизнь людей к лучшему, — делится мечтой Д. Чермошенцев. — Чтобы мы справились с болезнями, которых не могли победить столетиями, изобрели новые методы моделирования лекарств. Новые материалы, рассчитанные при помощи квантовых вычислителей, позволили бы сделать более прочными и легкими самолеты; оптимизированные химические реакции меньше загрязняли бы нашу планету. Чтобы транспортные системы работали еще эффективнее, чтобы мы смогли заглянуть за горизонт человеческого знания и сделали новые и удивительные открытия. Возможно, люди даже придумают что-то мощнее, чем квантовый компьютер». А. Багдатьев свою мечту выразил одним словом — "трансгуманизм": вслед за богатейшими людьми планеты (Илоном Маском, Джеффом Безосом и Марком Цукербергом) он верит, что с помощью технологических достижений можно улучшить умственные и физические способности человека, а там и до бессмертия недалеко.
Есть и мечты, отражающие положение ученых в 2026 году: «Мечтаю о двух простых вещах: времени и ресурсах для проведения интересных исследований», — делится Е. Буланов.
«Хочу, чтобы нам наконец-то перестали мешать работать. Бесконечные отчеты, согласования… Просто дайте работать на той скорости, которой требует задача!" — восклицает Д. Гладких. «Я мечтаю, чтобы с ученых сняли финансовые вопросы. Наука — это творчество. Ученый должен быть свободным. К сожалению, когда бо́льшую часть научной жизни ты занят борьбой за финансирование и отчетами, это забирает слишком много ресурсов, которые могли бы быть направлены на решение научных вопросов», — добавляет А. Куница.
В 1968 году вышел роман Филипа Дика «Мечтают ли андроиды об электроовцах». Автор был уверен: людей от машин отличают эмпатия и потребность о ком-то заботиться. Правда, в ходе развития сюжета выясняется, что биороботы мечтают о домашних животных. Но важно другое: спустя почти 60 лет исследователи пройдут тест на человечность.
Например, А. Куница мечтает об изобретении специальных приборов для отпугивания морских млекопитающих от сетей: «Запутывание в рыболовных снастях — одна из основных причин смертности морских млекопитающих. Несколько научных команд борются с этой проблемой уже долгие годы, но 100 % результата пока не дала ни одна разработка», — сетует ученый.
А. Сахоненкова продолжает: «Мечтаю, чтобы мои исследования кому-нибудь пригодились, чтобы труды моих коллег не пропали даром, не пылились на полках в архивах». «Каждый человек мечтает о том, чтобы его труд приносил пользу другим, и хочет получать при этом удовольствие от самого процесса», — соглашается А. Игнатова.
«Хочется, чтобы квантовый компьютер по-настоящему стал менять жизнь людей к лучшему, — делится мечтой Д. Чермошенцев. — Чтобы мы справились с болезнями, которых не могли победить столетиями, изобрели новые методы моделирования лекарств. Новые материалы, рассчитанные при помощи квантовых вычислителей, позволили бы сделать более прочными и легкими самолеты; оптимизированные химические реакции меньше загрязняли бы нашу планету. Чтобы транспортные системы работали еще эффективнее, чтобы мы смогли заглянуть за горизонт человеческого знания и сделали новые и удивительные открытия. Возможно, люди даже придумают что-то мощнее, чем квантовый компьютер». А. Багдатьев свою мечту выразил одним словом — "трансгуманизм": вслед за богатейшими людьми планеты (Илоном Маском, Джеффом Безосом и Марком Цукербергом) он верит, что с помощью технологических достижений можно улучшить умственные и физические способности человека, а там и до бессмертия недалеко.
Есть и мечты, отражающие положение ученых в 2026 году: «Мечтаю о двух простых вещах: времени и ресурсах для проведения интересных исследований», — делится Е. Буланов.
«Хочу, чтобы нам наконец-то перестали мешать работать. Бесконечные отчеты, согласования… Просто дайте работать на той скорости, которой требует задача!" — восклицает Д. Гладких. «Я мечтаю, чтобы с ученых сняли финансовые вопросы. Наука — это творчество. Ученый должен быть свободным. К сожалению, когда бо́льшую часть научной жизни ты занят борьбой за финансирование и отчетами, это забирает слишком много ресурсов, которые могли бы быть направлены на решение научных вопросов», — добавляет А. Куница.
Вместо вывода: 2050 год как экзамен на доверие
Получилась своеобразная карта ожиданий, страхов и надежд. Не список фантастических изобретений, а размышление о том, как сохранить смысл профессии, когда меняются инструменты, институты и скорость жизни. ИИ будет рядом — сильный, быстрый, полезный. При этом ученый останется тем, кто задает важные вопросы, проверяет расчеты и в конечном счете берет на себя ответственность за результат работы. Именно поэтому в мечтах исследователей так мало технологий и так много свободы, времени и смысла: без них лаборатория не станет местом, где рождаются открытия.
Получилась своеобразная карта ожиданий, страхов и надежд. Не список фантастических изобретений, а размышление о том, как сохранить смысл профессии, когда меняются инструменты, институты и скорость жизни. ИИ будет рядом — сильный, быстрый, полезный. При этом ученый останется тем, кто задает важные вопросы, проверяет расчеты и в конечном счете берет на себя ответственность за результат работы. Именно поэтому в мечтах исследователей так мало технологий и так много свободы, времени и смысла: без них лаборатория не станет местом, где рождаются открытия.
ДРУГИЕ МАТЕРИАЛЫ