ИИ меняет карту цифрового неравенства

В отчете используется количественная оценка распространения ИИ: доля людей в возрасте от 15 до 64 лет, которые за отчетный период обращались к генеративным системам. За первый квартал 2026 года этот показатель вырос с 16,3% до 17,8%; в 26 экономиках он превысил 30%, а в ОАЭ достиг 70,1%. Такой подход позволяет сопоставлять страны, а также рассматривать распространение ИИ вместе с данными об инфраструктуре связи, уровне цифровой грамотности и структуре занятости. На этой основе уже сейчас выстраиваются сценарии: где искусственный интеллект станет привычным рабочим инструментом, а где останется в основном экспериментальной технологией.

При этом темпы внедрения заметно различаются между группами стран. В экономиках с более развитой цифровой инфраструктурой генеративный ИИ в начале 2026 года использовали в среднем 27,5% населения, тогда как в странах с ограниченным доступом к надежному электроснабжению, сети и цифровому обучению — около 15,4%. За полгода оба показателя выросли, но быстрее там, где базовые условия уже сложились, и в результате разрыв по охвату увеличился. Отчет подчеркивает, что речь идет прежде всего о различиях в инфраструктуре и навыках, а не о разных «установках» к технологиям. В долгосрочной перспективе именно решения в области связи, доступа к вычислительным ресурсам и массового цифрового образования будут определять, насколько равномерно распределяются эффекты от внедрения ИИ между странами и регионами, включая те, которые обладают мощной научной школой, но сталкиваются с ограничениями по доступу к современным сервисам.

На фоне общего роста особенно выделяется Азия. Двенадцать из пятнадцати стран с самым высоким приростом числа пользователей генеративного ИИ с июня 2025 года находятся в этом регионе; в каждой из них аудитория увеличилась как минимум на четверть. Наибольший рост зафиксирован в Южной Корее, Таиланде и Японии, заметное ускорение отмечено также в Монголии, Иране, Лаосе, Турции, Казахстане, Кыргызстане, Узбекистане, Вьетнаме и Камбодже.

Ключевым фактором такого ускорения названы улучшение поддержки местных языков и переход к более естественным формам взаимодействия, включая работу с изображениями и звуком. Современные модели существенно сократили разрыв между английским и четырнадцатью другими языками по результатам многоязычных тестов; точность ответов на японском, корейском, китайском, хинди и других языках приблизилась к уровню англоязычной версии. На практике это означает, что работать с ИИ можно на родном языке не только в бытовых сценариях, но и в профессиональной среде: для подготовки документов, обучения, анализа данных.

Япония в отчете приведена как показательный пример. За полгода страна поднялась в глобальном рейтинге распространения ИИ с 56‑го на 48‑е место, а за один квартал доля пользователей выросла на 3,4 процентного пункта — более чем втрое быстрее среднемирового темпа. Одновременно заметно выросла точность новых моделей на японских профессиональных экзаменах и специализированных тестах: по отдельным направлениям — с примерно 50% до 80–90%. Это показывает, как повышение качества работы на национальном языке напрямую связано с готовностью специалистов включать ИИ в повседневные задачи.

Отдельная часть отчета посвящена программированию. За год количество изменений кода, загружаемых в GitHub, увеличилось на 78%, число новых проектов — на 45%, а объем изменений, связанных с участием интеллектуальных помощников, вырос более чем в 28 раз по сравнению с серединой 2025 года. Это отражает переход от простых подсказок в редакторе к более сложным системам, которые могут выполнять последовательность действий: писать и исправлять код, предлагать варианты улучшений, формировать запросы на включение изменений в основной проект.

На этом фоне особенно выделяется динамика в странах, где локализованные модели стали существенно лучше работать на национальных языках: например, в Японии рост загружаемых изменений кода на GitHub за год составил 129% при глобальном значении 78%. Для анализа это дает материал, позволяющий связать качество языковой поддержки, поведение разработчиков и объем создаваемого программного обеспечения.

Авторов отчета интересует не только изменение практики разработки, но и связь с рынком труда. Приводятся данные по Соединенным Штатам: в 2025 году в сфере разработки программного обеспечения было занято около 2,2 млн человек, что на 8,5% больше, чем годом ранее; предварительные оценки за март 2026 года показывают еще около 4% роста по сравнению с мартом 2025‑го. Эти цифры согласуются с предположением, что повышение производительности за счет ИИ может сопровождаться расширением круга задач и ростом суммарного объема работы, а не только автоматизацией и вытеснением.

В совокупности эти наблюдения позволяют очертить несколько практических выводов и возможных прогнозов. Во‑первых, степень распространения ИИ становится одним из признаков цифровой зрелости экономики: высокие значения доли пользователей связаны не только с удобством инструментов, но и с готовностью инфраструктуры и системы образования работать с такими технологиями. Во‑вторых, поддержка языков и контекстов выходит на первый план: там, где модели хорошо справляются с задачами на родном языке, внедрение идет быстрее, а набор сценариев использования — шире. Вероятно, через несколько лет качество работы с национальными языками станет одним из ключевых критериев оценки успеха стратегий в области искусственного интеллекта.

В‑третьих, изменения в сфере программирования служат ранним сигналом более широких сдвигов в трудовой практике. Уже сейчас заметен рост объемов кода и числа проектов, в которых человек взаимодействует с интеллектуальным помощником, передавая ему рутинные действия и оставляя за собой постановку задач, контроль результатов и интеграцию решений.

Открытая методика Microsoft, публикация технического отчета и сводных наборов данных создают основу для дальнейших исследовательских работ. Можно ожидать появления новых показателей, учитывающих не только факт обращения к ИИ‑системам, но и тип решаемых задач, вклад в создание новых знаний и влияние на структуру занятости и образования не только в ведущих экономиках, но и в странах с иной инфраструктурной и языковой ситуацией.

 

Материал компании Microsoft