Искусственный интеллект - это вручную разработанная система, которая обладает способностью автономного восприятия и принятия решений на основе искусственно разработанных алгоритмов и данных. Искусственный интеллект может помочь или даже заменить людей, чтобы закончить работу, которая ранее требовала человеческого интеллекта.
Автоматизация - это процесс, с помощью которого машина или система достигают желаемых целей, поставленных людьми, посредством автоматического обнаружения, обработки информации, анализа, оценки и контроля при минимальном участии человека.
Таким образом, автоматизация является лишь отраслью искусственного интеллекта. Но на самом деле немногие ученые четко различают искусственный интеллект и автоматизацию, большинство рассматривают их как замену друг другу.
По отношению к рабочей силе искусственный интеллект можно разделить на две категории:
- альтернативные;
- дополнительные.
С одной стороны, искусственный интеллект начал заменять многие рабочие места, и ожидается сохранение этой тенденции. Например, беспилотные транспортные средства могут ускорить транспортировку, 3D-принтеры могут производить узкоспециализированные детали, изделия и готове продукты.
С другой стороны, искусственный интеллект может помочь людям повысить эффективность работы. Например, компьютеры Watson со встроенной системой ИИ, разработанные фирмой IBM, включают более 300 медицинских журналов и различные клинические руководства, которые могут помочь врачам ставить диагнозы и составлять подробные отчеты.
Есть два способа изучения теоретического влияния искусственного интеллекта на экономический рост. Искусственный интеллект включен в производство как новый фактор в обоих направлениях:
- улучшение неоклассической производственной функции;
- расширение модели, основанное на задачах.
Улучшение неоклассической производственной функции (ПФ)
Важнейшей особенностью неоклассической ПФ является включение эластичности замещения между трудом и капиталом. Компьютерный капитал и труд дополняют друг друга, в то время как машинный интеллект оказывает влияние на рабочую силу, а широкое использование интеллектуальных машин сильно стимулирует экономический рост. Однако такая модель не учитывает создание новых рабочих мест, поэтому недооценивает влияние интеллектуальных машин на экономику.
Французский экономист Филипп Агийон улучшает ПФ CES и анализирует изменения в доле автоматизированных товаров, исследуя изменения в эластичности замещения. Модель объясняет стоимость болезни Баумоля, которая указывает на то, что, когда производительность сектора автоматизации повышается, его доля в ВВП снижается.
Некоторые исследования объединяют функцию Кобба-Дугласа с функцией CES для объяснения поляризации рынка труда, неравенства в оплате труда и безработицы. Другие исследования используют вложенную производственную двухуровневую функцию CES, чтобы обсудить влияние экономического роста на заработную плату и структуру труда. Данная функция при замене капитала искусственного интеллекта больше не фокусируется исключительно на факторе производства, но также обращает внимание к эластичности замещения между капиталом искусственного интеллекта и двумя производственными факторами.
Таким образом, улучшение неоклассической ПФ зависит от введения эластичности замещения, чтобы связать технологию с занятостью. Использование ПФ Кобба-Дугласа или ПФ CES для улучшения неоклассической ПФ является простым и удобным методом, однако такой подход не является достаточно общим и игнорирует традиционный капитал.
Продолжение читайте в следующей части...
