Введение
Автоматизация — от прядильной машины Дженни до парового двигателя и современных ИИ — развивается уже более двухсот лет. Сегодня искусственный интеллект (ИИ) кажется вершиной этой эволюции, но новый лауреат Нобелевской премии по экономике Филипп Ажьон ещё в 2017 году предупреждал: ИИ — это не катализатор «экономической сингулярности», а лишь очередной инструмент автоматизации, ограниченный фундаментальным экономическим феноменом — «болезнью Баумоля».
Иными словами, несмотря на технологический прогресс, экономический рост не станет бесконечным, поскольку его пределы задают самые трудные для улучшения узкие места.
Нобелевская премия и ИИ: между ожиданиями и реальностью
2024 год называют «годом ИИ в Нобелевке»: Джеффри Хинтон получил Нобелевскую премию по физике, Демис Хассабис и Джон Джампер — по химии за AlphaFold2. Однако экономическая премия досталась Джоэлю Мокиру, Филиппу Ажьону и Питеру Хоуиту за теорию инноваций и их роли в устойчивом экономическом росте.
Ажьон и Хоуит в 1992 году разработали математическую модель «творческого разрушения», согласно которой новые, более качественные продукты вытесняют старые, а компании, не успевающие за инновациями, исчезают. Председатель жюри Нобелевской премии по экономике Джон Хасслер подчеркнул: экономический рост не гарантирован, и если механизмы творческого разрушения нарушатся, общество рискует вернуться к стагнации.
ИИ — продолжение автоматизации, а не «волшебный переключатель»
В своей работе 2017 года Ажьон и соавторы определяют ИИ как способность машин имитировать человеческий интеллект или достигать целей в разнообразных условиях. Они выделяют два ключевых момента:
- ИИ — это последняя ступень в двухвековом процессе автоматизации, который охватывает не только рутинные задачи, но и сложные, требующие высокой квалификации (например, юриспруденция, радиология, научные исследования).
- Влияние ИИ на экономический рост ограничено «болезнью Баумоля» — феноменом, при котором производительность в трудоемких сферах растет медленно, а их доля в экономике увеличивается, что тормозит общий рост.
Это значит, что даже при значительном повышении производительности в большинстве областей, экономический рост будет сдерживаться теми немногими, но критически важными задачами, которые сложно автоматизировать.
Почему рост не равен взрывному скачку
Удивительный рост вычислительной мощности (например, по закону Мура) не привел к пропорциональному ускорению экономического роста. Даже если появится сверхинтеллект, он не сможет преодолеть фундаментальные физические ограничения и экономические барьеры.
Если ключевые этапы инноваций требуют человеческого участия, то сверхмощный ИИ может усилить эффект «отъема бизнеса» (business-stealing), снижая стимулы для человеческих инвестиций в исследования и тем самым замедляя рост.
Кроме того, распространение новых технологий всегда сопровождается значительными задержками. Исторически крупные технологические прорывы (электричество, двигатель внутреннего сгорания, интернет) нуждались в десятилетиях для широкого внедрения. Без соответствующей инфраструктуры и институциональной поддержки ИИ останется локальным феноменом, не способным вызвать взрывной рост.
Рост в эпоху пост-AGI: физический мир диктует правила
Руководитель по политике AGI в DeepMind Себ Криер резюмирует: даже если 99% экономики будет полностью автоматизировано, общий темп роста будет зависеть от оставшегося 1% самых сложных задач. В эпоху AGI эти задачи будут связаны не с мышлением, а с физическими ограничениями — производством энергии, добычей ресурсов, транспортом и производством товаров.
Таким образом, эпоха AGI не означает конец дефицита ресурсов. Стоимость и ценность будут сосредоточены в сферах, ограниченных физическими законами.
Альтернативный взгляд: может ли ИИ преодолеть болезнь Баумоля?
Исследователи из MIT Тамай Безироглу, Николас Эмери-Ху и Нил Томпсон предлагают иной сценарий: если ИИ трансформирует научно-исследовательскую деятельность, делая её более капиталоемкой, а не трудоемкой, то накопление капитала может обеспечить устойчивый рост производительности и удвоение темпов экономического роста.
В отличие от традиционных моделей, где скорость инноваций зависит от количества исследователей, ИИ-усиленные исследования опираются на капитал, который можно наращивать практически без ограничений. Например, CEO DeepMind Демис Хассабис утверждает, что ИИ сократит время открытия лекарств с нескольких лет до нескольких месяцев.
Творческое разрушение и вызовы для ИИ
Согласно теории творческого разрушения, инновации одновременно создают и разрушают. Если существующие игроки будут блокировать инновации, рост замедлится. Для раскрытия потенциала ИИ необходимы:
- Конкурентная и открытая среда;
- Доступность данных и моделей;
- Свободное движение талантов и капитала;
- Инвестиции в инфраструктуру, особенно в энергетический сектор и производство.
Заключение
ИИ способен поднять экономику на новый уровень, но «экономическая сингулярность» — это миф, игнорирующий фундаментальные ограничения:
- Автоматизация — это эволюция, а не революция;
- Самые медленные узкие места определяют скорость роста;
- Физические законы не отменяются скоростью мышления.
Оптимальный путь — сочетать управление узкими местами и масштабирование ИИ-усиленных исследований. Тогда ИИ не принесет бесконечный рост, но обеспечит более устойчивое и высокое развитие экономики.
Источники:
- Philippe Aghion и соавторы, NBER Working Paper
- Séb Krier, X (Twitter) пост
- Tamay Besiroglu и др., arXiv
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
ИИ сегодня — ваше конкурентное преимущество завтра!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru