Telegram-канал «Свинское чаепитие». Когда искусственный интеллект изменит экономику?

Хорошо известно, что прогнозы относительно экономического воздействия технологий заведомо ненадежны. Примеров таких прогнозов хоть отбавляй. В 2013 году двое сотрудников Оксфордского университета опубликовали широко цитируемую статью, в которой предполагалось, что автоматизация может уничтожить до 47% рабочих мест в Америке в течение следующего десятилетия или около того. Ошиблись ребята мальца.

С искусственным интеллектом история примерно такая же. Прогнозов много, но что произойдет в итоге, неясно.

Однако пару моментов все же хочется прояснить.

История показывает, что для того, чтобы ощутить значимые экономические эффекты от ИИ, потребуется больше времени, чем многие люди, по-видимому, ожидают. Паровые железные дороги были введены в эксплуатацию в 1825 году, но стали обычным явлением только в конце XIX века. Автоматическая телефонная система (без участия оператора или телефонисток) была изобретена в начале 1890-х годов. Но только в 1921 году компания Bell System установила свой первый полностью автоматизированный офис. А профессия телефонных операторов (в основном) не исчезала до 1980-х годов, спустя девять десятилетий после изобретения.

Справедливости ради надо сказать, что ИИ потребуется гораздо меньше времени, чтобы завоевать рынок труда: LLM (большие языковые модели) просты в использовании. Достаточно посмотреть на то, как быстро Chatgpt внедряется в повседневную жизнь.

Кроме того, мы видим, что персональный компьютер получил широкое распространение уже через 20 лет после его изобретения, мобильные телефоны стали повсеместными в течение десятилетия, а интернет — менее чем за 10 лет.

График 1 показывает задержку, с которой внедрялись различные технологии (сколько лет на это ушло).

Аналогичная ситуация и с производительностью труда. Гордон Мур (основатель Intel) однажды предсказал, что количество транзисторов на компьютерном чипе будет удваиваться каждые два года. Так появился закон Мура. Однако долгое время экономический эффект от этого потрясающего роста вычислительной мощности был на удивление неуловимым. На графике 2 показан долгосрочный рост производительности труда (производительность в час в несельскохозяйственном секторе), измеряемый как годовой темп роста за предыдущие 10 лет.

В течение по меньшей мере двух десятилетий после вступления в силу закона Мура в Америке не было никакого бума производительности, а напротив, наблюдалось длительное снижение производительности. Бум начался только в 1990-х годах.

Ключевой проблемой большинства оценок ИИ является предположение о том, что все экономики будут затронуты в равной степени. Это не так. На практике успех, с которым страны внедряют новые технологии и адаптируются к ним, сильно различается (даже среди развитых стран). Как видно из графика 3, революция в области информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) стала благом для Соединенных Штатов в 1990-х годах, но оставила рост производительности в Германии и Франции в целом неизменным.

Короче говоря, ChatGPT и все, что последует за ним, вероятно, являются экономической историей для 2030-х годов, а не для следующих нескольких лет.

Telegram-канал «Свинское чаепитие»