Пессимисты и оптимисты все активнее спорят о том, станет ли внедрение искусственного интеллекта повсеместным, и способен ли он по-настоящему изменить жизнь большинства людей, как это сделал в свое время, к примеру, интернет. Энтузиазм, порожденный появлением бота ChatGPT, и ростом рыночной капитализации производителя чипов Nvidia до феноменальных $3,3 трлн, не учитывает тот факт, что пока ИИ еще далек от того, чтобы стать экономически выгодным продуктом. Он не сможет заметно повысить производительность труда и стимулировать экономический рост, а процесс его обучения чем дальше, тем будет становиться сложнее, предупреждают пессимисты. «Дайте время – и все получится», – отвечают оптимисты.
«Искусственный интеллект ни в коем случае не гарантирует, что принесет людям пользу, и мы должны учитывать его негативное влияние на занятость и социальные потрясения, которые он может вызвать», – предупреждала в 2023 году первый заместитель директора-распорядителя МВФ Гита Гопинат на лекции, посвященной 300-летию со дня рождения Адама Смита. Основная идея самой известной книги Смита «Исследование о природе и причинах богатства народов» заключается в том, что богатство нации определяется уровнем жизни ее населения, а повысить его можно за счет роста производительности труда, напомнила Гопинат: «С учетом того, что рост производительности в мире замедляется уже больше десятилетия, эта идея сегодня особенно актуальна».
Повысить производительность
«Повышение производительности позволяет гораздо успешнее решать проблемы, связанные с дефицитом бюджета, бедностью, здравоохранением, окружающей средой. Возможно, именно оно представляет собой самую важную экономическую задачу для всего мира», – подчеркивают в работе «Макроэкономика искусственного интеллекта» Эрик Бриньолфсон и Габриэль Унгер, руководитель и постдокторант Стэнфордской лаборатории цифровой экономики в Институте человекоцентрированного ИИ Стэнфордского университета.
Но у ИИ нет предопределенного будущего, и его развитие может идти разными путями, указывают экономисты: он способен как повысить производительность труда, так и не оказать на нее серьезного воздействия. В первом случае искусственный интеллект дополняет деятельность работников, у которых появляется время для нестандартной, творческой, изобретательской деятельности. ИИ можно интегрировать с роботами, благодаря чему связанный с ним прогресс охватит значительно больше сегментов экономики и позволит добиваться того, что казалось невозможным, например, в сфере медицинских исследований. В результате производительность не просто повышается, но и постоянно демонстрирует более высокие темпы роста.
Однако может оказаться, что ИИ не так уж практичен, как предполагалось. В этом случае он разделит судьбу таких недавних технологических инноваций, как самоуправляемые автомобили или виртуальная реальность, отмечают Бриньолфсон и Унгер. Поначалу тоже казалось, что они радикально изменят мир или по крайней меры связанные с ними секторы, причем весьма скоро. Facebook даже переименовали в Meta Platforms, чтобы показать, в каком направлении будет развиваться бизнес компании. Виртуальной реальностью занялись такие технологические гиганты, как Alphabet и Apple, а та же Alphabet, а еще Tesla, Uber и «Яндекс» работают над проектами беспилотных автомобилей. Но пока еще далеко до того времени, когда они станут массовым явлением на дорогах общего пользования. Экономически выгодных продуктов, которые можно было бы масштабировать, трансформируя целые отрасли, пока не появилось.
Так и в случае с ИИ: его экономическая специализация еще очень узка и сводится во многом к сокращению трудозатрат, предупреждают экономисты. И если он будет не дополнять, а заменять работников, многие станут переходить на менее производительную и творческую работу, подрывая долгосрочный рост производительности.
Чем уже сейчас полезен ИИ
И все-таки ИИ способен уже сейчас повысить производительность труда, автоматизировав некоторые когнитивные задачи и дав людям возможность заняться решением новых, более производительных и творческих, считает Гопинат. Она привела в пример исследование работы клиентской службы одной компании вместе с разговорным помощником, использующим генеративный искусственный интеллект. ИИ-ассистент отслеживал разговоры с клиентами и предлагал сотрудникам варианты ответов, благодаря чему производительность труда, а именно число решенных за час проблем клиентов, выросла на 14 %.
Наибольший ее рост был отмечен у новых и менее квалифицированных работников, но эффект для высококвалифицированных и опытных сотрудников оказался минимальным. Исследователи предположили, что ИИ может способствовать распространению именно среди малоопытных сотрудников знаний более опытных и продуктивных коллег. «Представьте, насколько продуктивной могла бы быть компания, если бы каждый сотрудник работал на уровне ее лучшего специалиста!», – восклицает Гопинат.
Неэффективный ИИ
Экономист Дарон Аджемоглу, профессор Массачусетского технологического института, смотрит на такие оценки скептически. В ближайшее десятилетие, а то и дольше, влияние генеративного ИИ на производительность в США будет ниже, чем многие ожидают, полагает автор (вместе с Джеймсом Робинсоном) таких экономических бестселлеров, как «Почему одни страны богатые, а другие бедные» и «Узкий коридор».
Благодаря ИИ производительность в ближайшие 10 лет дополнительно повысится на 0,5%, а ВВП – на 0,9%, пишет Аджемоглу в работе «Простая экономика ИИ». Пока что, указывает он, ИИ применяется для заданий, которым легко научиться, но затем ему нужно будет учиться выполнять более сложные задачи, где возможны варианты и множество факторов зависит от контекста. Это мешает объективно измерить результат решения, например, таких задач, как обслуживание клиентов, понимание и краткое изложение текста, который ИИ мог бы использовать для дальнейшего обучения, объясняет Аджемоглу.
Пока ИИ может сделать производственные процессы более эффективными лишь за счет автоматизации некоторых задач или повышения производительности работников, добавил Аджемоглу в разговоре с Goldman Sachs. А поскольку количество таких задач не очень велико (около 4,6%, по подсчетам экономиста), то и влияние ИИ на производительность будет небольшим. Так что не стоит в ближайшее десятилетие ждать прорывов при использовании ИИ в таких областях, как научные исследования, инновации, новые продукты и материалы, и так далее, полагает Аджемоглу.
С ним согласен Джим Ковелло, директор по анализу мирового фондового рынка Goldman Sachs. По оценке банка, в ближайшие годы в ИИ-революцию – чипы, дата-центры, инфраструктуру, электростанции и сети – будет инвестировано около $1 трлн. Но в отличие от интернета, который уже в начале своего существования позволил резко сократить расходы (самый яркий пример – онлайн-торговля), ИИ не предлагает низкозатратных решений, указывает Ковелло. Он сомневается, что ИИ будет экономически выгоден в других областях, помимо простой автоматизации, учитывая очень высокие первоначальные затраты и сложность достижения результата.
Создать прибыльный продукт
Коллеги по Goldman Sachs с Ковелло не согласны. Старший глобальный экономист банка Джозеф Бриггс считает, что за ближайшие 10 лет генеративный ИИ сможет в итоге автоматизировать 25% всех задач и повысить производительность труда в США на 9%, а ВВП – на 6,1%. Как это часто бывает с новыми технологиями, затраты с течением времени сократятся, сделав бизнес на базе ИИ экономически более выгодным, полагает Бриггс.
Это подтверждает компания Character.AI, занимающаяся большими языковыми моделями (системами искусственного интеллекта, обученными распознавать и генерировать текст, используя огромные наборы собранных в интернете данных). Стоимость обслуживания таких моделей с момента начала работы в 2022 году сократилась в 33 раза, что открывает возможность за счет масштабирования создать прибыльный ИИ-бизнес в сфере B2C («бизнес для потребителя»), сообщила компания.
Сейчас капитальные расходы на ИИ в виде доли от выручки не превышают вложений в прошлых технологических инвестиционных циклах, указывают аналитики Goldman Sachs по интернету и программному обеспечению. А разработкой ИИ занимаются, прежде всего, крупные компании с низкой стоимостью заимствований, крупными системами дистрибуции и клиентскими базами, что повышает потенциальный доход от инвестиций.
На развитии инфраструктуры для ИИ намерена сосредоточиться нидерландская Nebius Group, бывшая Yandex N.V. – материнская компания «Яндекса». В Nebius перешли уехавшие из России «инженеры, строившие крупную технологическую инфраструктуру» в «Яндексе», сказал Financial Times его основатель Аркадий Волож, который теперь возглавил Nebius: «Мы знаем, как делать это очень эффективно. Знаем, как соединять суперкомпьютеры, как строить действительно большие кластеры».
