Экономическая революция на основе ИИ

Время на прочтение: 3 мин

В конце 2023 года в журнале Foreign Affairs опубликована статья «Грядущая экономическая революция искусственного интеллекта: может ли искусственный интеллект отменить снижение производительности?».

Авторы Джеймс Маньика (старший вице-президент по исследованиям, технологиям и обществу в Google) и Майкл Спенс (лауреат Нобелевской премии по экономике 2001 года) полагают, что быстрое развитие ИИ, потенциальное применение различных систем ИИ и создаваемого им контента во всех сферах экономики и областях деятельности человека могут стать ведущим фактором глобального процветания. Это позволит обеспечить изменения в долгосрочном снижении роста производительности в странах с развитой экономикой.

Однако экономической революции на основе ИИ потребуется новая политическая основа для продуктивного использования ИИ, повышения человеческого капитала и изобретательности. Такая политика, по мнению авторов, должна способствовать развитию технологий в нескольких направлениях:

расширение человеческих возможностей, а не замена их ИИ; поощрение широкого внедрения внутри и между секторами экономики (особенно в областях с низкой производительностью); обеспечить процессуальные и организационные изменения для эффективного использования потенциала ИИ.

Авторы выделяют ключевые аспекты влияния ИИ на развитие экономики:

«великое замедление» предполагает ускорение прогресса ИИ при общем замедлении роста экономики. В период последних трех десятилетий технологический прогресс и рост производительности развивались в противоположных направлениях. В частности, общее количество патентов, выданных с 1990 по 2010 годы, выросло с 99 тыс. до 208 тыс., при этом 80% прироста приходится на долю патентов в области ИКТ и электроники. Кроме этого, 75% мирового экономического роста приходится на страны, в которых рост рабочей силы ограничивается старением населения. В Китае, Японии, Южной Корее и Италии численность рабочей силы сокращается, а в ближайшие годы это количество стран увеличится.

Таким образом, без новой силы, способной повысить производительность, мировая экономика будет сдерживаться медленным ростом, сокращением рабочей силы, перманентной угрозой инфляции и повышенной стоимостью капитала для производства;

«другая» цифровая революция характеризуется разрушением ограничений ранних форм цифровых технологий искусственным интеллектом. Интернет-революция 1990-ых годов привела к переходу индустриальной экономики к цифровой. Однако автоматизация ограничилась теми видами деятельности, которые можно описать набором правил и запрограммировать. Сегодня революция ИИ вышла за пределы задач, основанных на правилах и программном обеспечении. Стало возможным решение задач, которые невозможно запрограммировать, потому что они не поддаются кодификации. Достаточное количество данных и вычислительных мощностей позволяет решать задачи, связанные с распознаванием образов и речи, классификацией и обнаружением заболеваний и пр.;

быстрота исследований согласно авторам, особенности генеративного ИИ позволяют предположить его беспрецедентное экономическое воздействие. Среди них: универсальность, то есть способность больших языковых моделей (далее – LLM) реагировать на подсказки в различных областях, от поэзии до науки, обнаруживать эти области и перемещаться от одной к другой без явных инструкций; мультимодальность заключается в способности LLM работать с различными типами входных данных. Это означает возможность предоставления платформы для создания приложений практически для любого конкретного использования; доступность заключается в увеличении потенциальных вариантов практического применения по сравнению с предыдущими технологиями.

Наиболее перспективными для будущего использования LLM авторы считают цифровых помощников для таких задач, как создание проекта документа или ПО, и системы окружающего интеллекта, которые реагируют на физическое воздействие, включая системы автоматизации на основе данных и системы распознавания голоса, например, для генерации медицинской карты, путем обобщения разговоров между пациентом и врачами;

творческий подход означает направленность на решение проблем, связанных с ИИ. В частности, проблемы предвзятости в наборах данных, галлюцинации, оценке масштаба потери рабочих мест. Например, в 2018-2020 гг. рабочая группа Массачусетского технологического института по исследованию профессий будущего выявила отсутствие убедительных корреляций между технологическими достижениями и безработицей. Ожидается, что в промышленно развитых странах будет больше вакансий, чем людей на эти вакансии. Соответственно, автоматизации и робототехника должны способствовать устранению этого дисбаланса. Вместе с этим, изменятся наборы доступных рабочих мест и навыки;

«с нами, а не против нас» означает предотвращение неправильного использования и опасных последствий и продвижение ИИ, который реально приносит пользу людям и помогает обществу решать насущные проблемы путем обеспечения широкого распространения и поощрения использования таких приложений.

Таким образом, авторы приходят к выводу, что потенциал ИИ может принести пользу человеку и экономике, равно как и нанести вред. При этом, наиболее вероятный риск заключается не в цивилизационной катастрофе, которую спровоцирует ИИ, а в серьезном негативном влиянии на занятость и усугублении экономического неравенства. Для нивелирования этого и других рисков недостаточно рассматривать ИИ с точки зрения экзистенциальных угроз и оценки потенциального ущерба. Решения потребуют позитивного видения ИИ, эффективных мер по воплощению этого видения и руководства в области инноваций.