Несмотря на все разговоры об искусственном интеллекте, который переворачивает мир, его экономические последствия остаются неопределенными. В ИИ вкладываются огромные средства, но мало ясности относительно того, что он произведет.

Изучение ИИ стало важной частью работы лауреата Нобелевской премии по экономике Дарона Асемоглу. Профессор Массачусетского технологического института Асемоглу долгое время изучал влияние технологий на общество, от моделирования широкомасштабного внедрения инноваций до проведения эмпирических исследований о влиянии роботов на рабочие места.

В октябре Асемоглу также разделил премию Sveriges Riksbank Prize 2024 года по экономическим наукам памяти Альфреда Нобеля с двумя соавторами, Саймоном Джонсоном (Ph.D. ’89) из Школы менеджмента имени Слоуна Массачусетского технологического института и Джеймсом Робинсоном из Чикагского университета, за исследования взаимосвязи между политическими институтами и экономическим ростом. Их работа показывает, что демократии с прочными правами со временем поддерживают лучший рост, чем другие формы правления.

Поскольку значительная часть роста обусловлена ​​технологическими инновациями, то, как общества используют ИИ, представляет большой интерес для Асемоглу, который за последние месяцы опубликовал ряд статей об экономике этой технологии.

«Откуда возьмутся новые задачи для людей с генеративным ИИ?» — спрашивает Асемоглу. «Я не думаю, что мы их пока знаем, и в этом-то и проблема. Какие приложения действительно изменят то, как мы что-то делаем?»

Каковы измеримые эффекты ИИ?

С 1947 года рост ВВП США в среднем составлял около 3% в год, а рост производительности — около 2% в год. Некоторые прогнозы утверждали, что ИИ удвоит рост или, по крайней мере, создаст более высокую траекторию роста, чем обычно. Напротив, в одной из статей «Простая макроэкономика ИИ», опубликованной в августовском номере Economic Policy, Асемоглу оценивает, что в течение следующего десятилетия ИИ даст «скромный рост» ВВП от 1,1% до 1,6% в течение следующих 10 лет с ежегодным ростом производительности примерно на 0,05%.

Оценка Асемоглу основана на последних оценках того, сколько рабочих мест затронуто ИИ, включая исследование 2023 года, проведенное исследователями OpenAI, OpenResearch и Пенсильванского университета, которое показало, что около 20% рабочих задач в США могут быть подвержены влиянию возможностей ИИ.

Исследование 2024 года, проведенное исследователями из MIT FutureTech, а также Productivity Institute и IBM, показывает, что около 23% задач компьютерного зрения, которые могут быть в конечном итоге автоматизированы, могут быть выполнены с прибылью в течение следующих 10 лет. Ещё больше исследований показывают, что средняя экономия затрат от ИИ составляет около 27%.

Что касается производительности, «я не думаю, что мы должны принижать 0,5% за 10 лет. Это лучше, чем ноль», — говорит Асемоглу. «Но это просто разочаровывает по сравнению с обещаниями, которые дают люди в отрасли и в технической журналистике».

Конечно, это лишь оценка, и могут появиться дополнительные приложения ИИ: как пишет Асемоглу в своей статье, его расчеты не включают использование ИИ для прогнозирования форм белков, за что другие учёные впоследствии разделили Нобелевскую премию в октябре.

Другие наблюдатели предположили, что «перераспределение» работников, уволенных ИИ, создаст дополнительный рост и производительность, превышающие оценку Асемоглу, хотя он не думает, что это будет иметь большое значение. «Перераспределение, начиная с фактического распределения, которое у нас есть, обычно приносит лишь небольшие выгоды», — говорит Асемоглу. «Прямые выгоды — это большое дело».

Он добавляет: «Я старался написать статью максимально прозрачно, указав, что включено, а что нет. Люди могут не согласиться, заявив, что либо то, что я исключил, имеет большое значение, либо цифры по включенным вещам слишком скромны, и это совершенно нормально».

Какие работы?

Проведение таких оценок может обострить наши интуиции относительно ИИ. Во многих прогнозах относительно ИИ его описывают как революционный; другие анализы более осмотрительны. Работа Асемоглу помогает нам понять, в каком масштабе можно ожидать изменений.

«Давайте перенесемся в 2030 год», — говорит Асемоглу. «Как вы думаете, насколько изменится экономика США из-за ИИ? Вы можете быть полным оптимистом ИИ и думать, что миллионы людей потеряли бы работу из-за чат-ботов, или, возможно, что некоторые люди стали сверхпроизводительными работниками, потому что с ИИ они могут делать в 10 раз больше дел, чем раньше.

«Я так не думаю. Я думаю, что большинство компаний будут делать примерно то же самое. Некоторые профессии будут затронуты, но у нас по-прежнему будут журналисты, у нас по-прежнему будут финансовые аналитики, у нас по-прежнему будут сотрудники отдела кадров».

Если это так, то ИИ, скорее всего, применим к ограниченному набору задач «белых воротничков», где большие объёмы вычислительной мощности могут обрабатывать множество входных данных быстрее, чем это могут сделать люди.

«Это повлияет на ряд офисных работ, связанных с обобщением данных, визуальным сопоставлением, распознаванием образов и т. д.», — добавляет Асемоглу. «А это, по сути, около 5% экономики».

Хотя Асемоглу и Джонсона иногда считали скептиками в отношении ИИ, они считают себя реалистами.

«Я стараюсь не быть медвежьим», — говорит Асемоглу. «Есть вещи, которые может сделать генеративный ИИ, и я искренне в это верю». Однако он добавляет: «Я считаю, что есть способы, которыми мы могли бы лучше использовать генеративный ИИ и получить большую выгоду, но я не вижу их в качестве приоритетной области отрасли на данный момент».

Полезность машины или замена работнику?

Когда Аджемоглу говорит, что мы могли бы лучше использовать ИИ, он имеет в виду нечто конкретное.

Одной из его важнейших проблем в отношении ИИ является то, примет ли он форму «машинной полезности», помогая работникам повышать производительность, или же он будет направлен на имитацию общего интеллекта в попытке заменить человеческие рабочие места. Это разница между, скажем, предоставлением новой информации биотехнологу и заменой работника службы поддержки клиентов автоматизированной технологией колл-центра. Он считает, что до сих пор компании были сосредоточены на последнем типе случаев.

«Я утверждаю, что в настоящее время мы выбрали неверное направление для ИИ», — говорит Асемоглу. «Мы слишком много используем его для автоматизации и недостаточно для предоставления экспертных знаний и информации работникам».

Асемоглу и Джонсон подробно изучают этот вопрос в своей нашумевшей книге 2023 года «Власть и прогресс» (PublicAffairs), в которой есть простой наводящий вопрос: технологии создают экономический рост, но кто фиксирует этот экономический рост? Элиты или рабочие получают свою долю в прибылях?

Как ясно дают понять Асемоглу и Джонсон, они отдают предпочтение технологическим инновациям, которые повышают производительность труда, сохраняя при этом занятость людей, что должно лучше поддерживать рост.

Но генеративный ИИ, по мнению Асемоглу, фокусируется на подражании целым людям. Это даёт то, что он годами называл «посредственной технологией», приложения, которые в лучшем случае работают лишь немного лучше людей, но экономят компаниям деньги. Автоматизация колл-центров не всегда более продуктивна, чем люди; она просто обходится фирмам дешевле, чем работники. Приложения ИИ, которые дополняют работников, кажутся, как правило, на заднем плане у крупных технологических игроков.

«Я не думаю, что дополнительные способы использования ИИ появятся чудесным образом сами собой, если только отрасль не выделит на них значительное количество энергии и времени», — говорит Асемоглу.

Что говорит история об ИИ?

Тот факт, что технологии часто разрабатываются для замены рабочих, стал темой ещё одной недавней статьи Асемоглу и Джонсона «Уроки Рикардо и Томпсона: машины и труд в начале промышленной революции и в эпоху ИИ», опубликованной в августе в Annual Review of Economics .

В статье рассматриваются текущие дебаты по поводу ИИ, особенно утверждения о том, что даже если технология заменит рабочих, последующий рост почти неизбежно принесёт пользу обществу в широком смысле с течением времени. Иногда в качестве примера приводится Англия времен промышленной революции. Но Асемоглу и Джонсон утверждают, что распространение преимуществ технологий не происходит легко. В Англии 19 века, утверждают они, это произошло только после десятилетий социальной борьбы и действий рабочих.

«Зарплаты вряд ли вырастут, если работники не смогут добиться своей доли роста производительности », — пишут Асемоглу и Джонсон в своей статье. «Сегодня искусственный интеллект может повысить среднюю производительность, но он также может заменить многих работников, одновременно ухудшая качество работы для тех, кто остается на работе. … Влияние автоматизации на работников сегодня сложнее, чем автоматическая связь между более высокой производительностью и лучшей заработной платой».

Название статьи отсылает к социальному историку Э. П. Томпсону и экономисту Дэвиду Рикардо; последний часто рассматривается как второй по влиянию мыслитель дисциплины после Адама Смита. Асемоглу и Джонсон утверждают, что взгляды Рикардо прошли собственную эволюцию по этому вопросу.

«Дэвид Рикардо сделал и свою академическую работу, и свою политическую карьеру, утверждая, что машины создадут этот удивительный набор улучшений производительности, и это будет полезно для общества», — говорит Асемоглу. «А затем в какой-то момент он изменил своё мнение, что показывает, что он мог быть действительно открытым. И он начал писать о том, что если машины заменят труд и не будут делать ничего другого, это будет плохо для рабочих».

Асемоглу и Джонсон утверждают, что эта интеллектуальная эволюция говорит нам сегодня нечто важное: не существует сил, которые неумолимо гарантируют широкомасштабные выгоды от технологий, и мы должны так или иначе следовать доказательствам влияния ИИ.

Какова оптимальная скорость внедрения инноваций?

Если технология помогает генерировать экономический рост, то быстрые инновации могут показаться идеальным вариантом, поскольку обеспечивают рост быстрее. Но в другой статье «Регулирование преобразующих технологий» из сентябрьского выпуска American Economic Review: Insights Асемоглу и докторант Массачусетского технологического института Тодд Ленсман предлагают альтернативную точку зрения. Если некоторые технологии содержат как преимущества, так и недостатки, лучше всего внедрять их более размеренными темпами, пока эти проблемы смягчаются.

«Если социальные потери велики и пропорциональны производительности новой технологии, более высокие темпы роста парадоксальным образом приводят к более медленному оптимальному принятию», — пишут авторы в статье. Их модель предполагает, что в оптимальном случае принятие должно происходить медленнее сначала, а затем со временем ускоряться.

«Рыночный фундаментализм и технологический фундаментализм могут утверждать, что вы всегда должны двигаться на максимальной скорости ради технологий», — говорит Асемоглу. «Я не думаю, что в экономике есть какое-либо подобное правило. Более обдуманное мышление, особенно для того, чтобы избежать вреда и ловушек, может быть оправдано».

Эти вред и ловушки могут включать ущерб рынку труда или безудержное распространение дезинформации. Или ИИ может нанести вред потребителям в таких областях, как онлайн-реклама и онлайн-игры. Асемоглу рассматривает эти сценарии в другой статье «Когда большие данные позволяют манипулировать поведением», которая будет опубликована в American Economic Review: Insights ; она написана в соавторстве с Али Махдуми из Университета Дьюка, Азарахшем Малекяном из Университета Торонто и Асу Оздаглар из Массачусетского технологического института.

«Если мы используем его как инструмент манипуляции или слишком много занимаемся автоматизацией и недостаточно предоставляем работникам экспертные знания и информацию, то нам следует скорректировать курс», — говорит Асемоглу.

Конечно, другие могут утверждать, что у инноваций меньше недостатков или они достаточно непредсказуемы, чтобы мы не применяли к ним никаких ручных тормозов. А Асемоглу и Ленсман в сентябрьской статье просто разрабатывают модель принятия инноваций.

Эта модель является ответом на тенденцию последнего десятилетия с лишним, когда многие технологии расхваливаются, считаются неизбежными и празднуются из-за их разрушительности. Напротив, Асемоглу и Ленсман предполагают, что мы можем разумно судить о компромиссах, связанных с конкретными технологиями, и стремятся стимулировать дополнительные дискуссии по этому поводу.

Как достичь нужной скорости внедрения ИИ?

Если идея заключается в том, чтобы внедрять технологии более постепенно, как это будет происходить?

Прежде всего, говорит Асемоглу, «государственное регулирование играет эту роль». Однако пока неясно, какие долгосрочные руководящие принципы для ИИ могут быть приняты в США или во всем мире.

Во-вторых, добавляет он, если цикл «ажиотажа» вокруг ИИ пойдет на спад, то и ажиотаж вокруг его использования «естественным образом замедлится». Это может оказаться более вероятным, чем регулирование, если ИИ не начнёт приносить фирмам прибыль в ближайшее время.

«Причина, по которой мы движемся так быстро, — это шумиха со стороны венчурных капиталистов и других инвесторов, потому что они думают, что мы приблизимся к общему искусственному интеллекту», — говорит Асемоглу. «Я думаю, что эта шумиха заставляет нас плохо инвестировать в технологию, и многие компании слишком рано поддаются влиянию, не зная, что делать. Мы написали эту статью, чтобы сказать: смотрите, макроэкономика этого принесёт нам пользу, если мы будем более обдуманными и поймем, что мы делаем с этой технологией».

В этом смысле, подчеркивает Асемоглу, шумиха является ощутимым аспектом экономики ИИ, поскольку она стимулирует инвестиции в определенное видение ИИ, которое влияет на инструменты ИИ, с которыми мы можем столкнуться.

«Чем быстрее вы едете и чем больше вокруг вас шумихи, тем менее вероятна такая коррекция курса», — говорит Асемоглу. «Очень сложно, если вы едете со скоростью 200 миль в час, сделать поворот на 180 градусов».

Мастер пера, обрабатывает новостную ленту.