Автор Ирвинг Владавски-Бергер
«Грядущая экономическая революция искусственного интеллекта: может ли искусственный интеллект обратить вспять замедление производительности?» была недавно опубликована в журнале Foreign Affairs Джеймсом Маникой и Майклом Спенсом, двумя авторами, которыми я давно восхищаюсь. Джеймс Маньика — старший вице-президент по исследованиям, технологиям и обществе в Google. После этого он занимал пост председателя и директора Глобального института McKinsey с 2009 по 2022 год.
Майкл Спенс, со-лауреат Нобелевской премии по экономике 2001 года, профессор экономики и бизнес в Школе бизнеса Стерна Нью-Йоркского университета, а ранее был профессором менеджмента и деканом Стэнфордской высшей школы бизнеса.
«К началу следующего десятилетия переход к искусственному интеллекту может стать ведущим фактором глобального процветания», — пишут авторы. «Перспективные выгоды для мировой экономики проистекают из быстрого развития ИИ, который теперь расширяется за счет генеративного ИИ, или ИИ, который может создавать новый контент и его потенциальное применение практически во всех аспектах человеческой и экономической деятельности. Если эти инновации удастся использовать, ИИ сможет обратить вспять долгосрочное снижение роста производительности, с которым сейчас сталкиваются многие страны с развитой экономикой».
«Эта экономическая революция не произойдет сама по себе», — добавили они. Для развития экономики, основанной на искусственном интеллекте, потребуется новая политическая основа, которая будет способствовать наиболее продуктивному использованию искусственного интеллекта и повышению человеческого потенциала и изобретательности. «Эта политика должна способствовать развитию технологий, которые расширяют человеческие возможности, а не просто заменяют их; поощрять максимально широкое внедрение ИИ как внутри, так и между различными секторами, особенно в областях, которые, как правило, имеют более низкую производительность; и обеспечить, чтобы компании и отрасли претерпели необходимые процессуальные и организационные изменения и инновации для эффективного использования потенциала ИИ».
Позвольте мне суммировать ключевые моменты в каждом из шести разделов статьи.
Великое замедление: «Ускоряющийся прогресс ИИ происходит в поворотный момент в мировой экономике».
За последние три десятилетия технологический прогресс и рост производительности двигались в совершенно разных направлениях. Общее количество патентов, выданных в период с 1990 по 2010 год, выросло с 99 000 до 208 000, при этом на долю патентов в области ИКТ и электроники пришлось 80% прироста. И хотя совокупнаяая факторная производительность (СФП), которая обычно считается основным источником роста ВВП, выросла в США на 1,7% в период с 1997 по 2005 год, ее рост был минимальным, всего около 0,4% с 2005 года. Всего при 0,16% рост производительности был особенно анемичным в секторе услуг экономики, который в настоящее время составляет почти 80% занятости в США.
Кроме того, старение населения в странах, на долю которых приходится более 75% мирового экономического производства, ограничивает рост рабочей силы. В некоторых странах, таких как Китай, Япония, Южная Корея и Италия, численность рабочей силы уже сокращается, и ожидается, что в ближайшие годы список стран с сокращением рабочей силы увеличится.
«Короче говоря, без мощной новой силы, повышающей производительность, мировая экономика будет продолжать сдерживаться медленным ростом и сокращением предложения рабочей силы, постоянной угрозой инфляции, более высокими процентными ставками, сокращением государственных инвестиций и повышенной стоимостью капитала для производства». обозримое будущее».
Другая цифровая революция: «Революция искусственного интеллекта разрушила ограничения более ранних цифровых технологий».
Интернет-революция 1990-х годов положила начало переходу от индустриальной экономики предыдущих двух столетий к новому типу цифровой экономики XXI века. Хотя автоматизация в ходе цифровой революции была обширной, она ограничивалась теми видами деятельности, которые вполне можно было описать набором правил и, таким образом, можно было явно запрограммировать в программном обеспечении.
Революция искусственного интеллекта теперь расширила влияние технологических инноваций за пределы задач, основанных на правилах, и программного обеспечения. Теперь ИИ можно применять для решения многих задач, которые мы не умеем программировать, поскольку они не поддаются кодификации. Имея достаточно данных и вычислительной мощности, наши цифровые машины теперь можно применять для решения задач, связанных с распознаванием образов, таких как распознавание изображения кошки. За последнее десятилетие достижения искусственного интеллекта достигли или превзошли человеческий уровень производительности во все большем количестве задач, включая распознавание изображений и речи, классификацию рака кожи, обнаружение рака молочной железы и победу на уровне чемпионата по Го.
Быстрые исследования: «Генераторный ИИ имеет несколько особенностей, которые позволяют предположить, что его потенциальное экономическое воздействие может быть необычайно большим». К ним относятся:
Универсальность. Большие языковые модели (LLM) способны реагировать на подсказки во многих различных областях, «от поэзии до науки и права, а также обнаруживать различные области и переходить от одной к другой, не нуждаясь в явных инструкциях».
Мультимодальность. Помимо слов, LLM могут работать с различными типами входных данных, включая аудио, изображения, видео и программное обеспечение. «Их способность гибко работать в различных дисциплинах и режимах означает, что эти модели могут предоставить широкую платформу для создания приложений практически для любого конкретного использования».
Доступность. LLM имеют гораздо больше потенциальных применений, чем предыдущие цифровые технологии. Их могут легко использовать люди, которым не хватает технических навыков, поскольку они предназначены для реагирования на обычный язык и другие распространенные виды ввода. «Все, что нужно, — это немного попрактиковаться в создании подсказок, вызывающих эффективные ответы». Кроме того, они способны приобрести опыт практически в любой области знаний.
В статье упоминаются две важные области будущего использования LLM: цифровые помощники для таких задач, как создание первого проекта документа или программного обеспечения; и системы окружающего интеллекта, которые реагируют на физические воздействия, такие как системы домашней автоматизации на основе датчиков и системы распознавания голоса, которые могут генерировать черновик медицинской карты пациента путем записи и обобщения разговора между пациентом и врачами.
Креативное обучение: «Несмотря на многообещающие возможности ИИ, большая часть общественных дебатов о нем сосредоточена на его спорных аспектах и его потенциале причинения вреда».
Много было написано о том, что LLM могут быть ненадежными, отражая расовую и гендерную предвзятость в наборах обучающих данных, создавая ошибочный материал и так называемые галлюцинации, которые звучат правдоподобно, но не отражают реальность. «Исследователи изо всех сил стараются решить эти проблемы, в том числе используя отзывы людей и другие средства для получения результатов, но требуется дополнительная работа».
Еще одна серьезная проблема заключается в том, что ИИ может добиться массовой автоматизации многих секторов, что приведет к масштабной потере рабочих мест. В статье отмечается, что примерно 10% всех профессий, вероятно, сократятся, в то время как другие новые и существующие профессии будут расти. «Но наибольший эффект ИИ на экономику в целом, охватывающий около двух третей профессий, будет заключаться в изменении способа выполнения работы, поскольку некоторые составляющие задачи — в среднем около трети — дополняются ИИ. Профессии в этих областях не исчезнут, но они потребуют новых навыков, поскольку люди будут выполнять свою работу в сотрудничестве с профессиональными машинами».
Точно так же двухлетняя (2018-2020 гг.) целевая группа Массачусетского технологического института по работе будущего пришла к выводу, что: «Нет убедительных исторических или современных доказательств того, что технологические достижения ведут нас к будущему безработицы. Напротив, мы ожидаем, что в ближайшие два десятилетия в промышленно развитых странах будет больше вакансий, чем рабочих, способных их заполнить, и что робототехника и автоматизация будут играть все более важную роль в устранении этих пробелов. Тем не менее, влияние робототехники и автоматизации на работников не будет благоприятным. Эти технологии в сочетании с экономическими стимулами, политическими решениями и институциональными силами изменят набор доступных рабочих мест и навыки, которые они требуют».
С нами, а не против нас: «Несмотря на огромные перспективы, ИИ вряд ли вызовет скачок производительности в масштабах всей экономики или поддержит устойчивый и инклюзивный рост, если его использование будет оставлено на усмотрение рыночных сил».
«Достижение величайших потенциальных преимуществ ИИ потребует активного двустороннего подхода. Нужно предвидеть и, насколько это возможно, предотвращать неправильное использование или вредные последствия технологии. Другой — продвигать использование ИИ, которое в наибольшей степени помогает и приносит пользу людям, питает экономику и помогает обществу решать самые насущные возможности и проблемы — делая его более доступным, обеспечивая его широкое распространение и поощряя его наиболее повышающие производительность приложения».
Настоящая проблема ИИ: «ИИ, включая его последнее дополнение, генеративный ИИ, потенциально способен обеспечить значительный и решительный рост производительности и экономического роста в тот момент, когда глобальная экономика отчаянно в этом нуждается».
«Развитие ИИ достигло решающего момента», — написали в заключение Маньика и Спенс. «Потенциал этой технологии, способный принести огромную человеческую и экономическую выгоду, но также и нанести весьма реальный вред, становится все более очевидным. Но для того, чтобы использовать возможности ИИ во благо, потребуется нечто большее, чем просто сосредоточение внимания на экзистенциальных угрозах и потенциальном ущербе. Это потребует позитивного видения того, на что способен ИИ, и эффективных мер по воплощению этого видения в реальность. Наиболее вероятный риск, который ИИ представляет сегодня миру, заключается не в том, что он вызовет какую-то цивилизационную катастрофу или огромный негативный шок для занятости. Скорее, речь идет о том, что без эффективного руководства инновации в области ИИ могут разрабатываться и внедряться таким образом, что они просто увеличат нынешнее экономическое неравенство, а не приведут к укреплению глобальной экономики для будущих поколений».