Чому ШІ не забере вашу роботу і як він вплине на економіку — аналіз The Economist
Епоха генеративного штучного інтелекту справді настала. Зображення з Midjourney використовують у рекламі та на обкладинках книг. А банки наймають ChatGPT як SMM-менеджера. Але паніка щодо масового безробіття та втрату робочих місць дуже перебільшена, переконує видання The Economist. SPEKA вибрала головне з аналізу видання.
Як розвиток штучного інтелекту вплине на економіку в майбутньому
Саме розвиток у сфері ШІ витягує більшість компаній S&P 500 із глобальної рецесії. Його внесок у зростання капіталізації компаній оцінюють у 53%. Звісно, багато хто має великі сподівання. Нове дослідження, проведене банком Goldman Sachs, показує, що «широке запровадження ШІ може сприяти збільшенню щорічного глобального ВВП на 7%, або майже на $7 трлн, протягом десяти років».
Дослідження, опубліковане 2021 року організацією Open Philanthropy, яка надає гранти, бачить трохи більше 10% ймовірності «вибухового зростання», тобто збільшення глобального виробництва на 30% на рік у цьому столітті. Кілька економістів лише напівжартома стверджують, що глобальні доходи можуть стати нескінченними.
Який економічний ефект від впровадження штучного інтелекту зараз
Фінансові ринки показують скромніші результати. Торік ціни на акції компаній, які займаються штучним інтелектом, були гіршими, ніж середні світові, хоча за останні місяці вони зросли.
Невтішна ситуація і з відсотковими ставками. Якби люди думали, що технологія завтра зробить усіх багатшими, ставки б зростали, оскільки була б меншою потреба заощаджувати. Але від моменту ажіотажу щодо штучного інтелекту, який розпочався у листопаді 2022 року, показники довгострокових ставок упали. За історичними стандартами вони залишаються дуже низькими.
Як генеративний ШІ вплине на робочі місця
Тайна Елунду з OpenAI та її колеги підрахували, що «приблизно 80% американської робочої сили можуть застосовувати LLM принаймні у 10% своїх робочих завдань». Едвард Фелтен із Принстонського університету та його колеги провели подібні вправи. Юридичні послуги, бухгалтерія та туристичні агенції опинилися на вершині або близько до вершини професій, які найімовірніше зіткнуться з радикальними змінами.
Раніше економісти робили похмурі прогнози. У 2000-х роках багато хто боявся впливу аутсорсингу на працівників багатих країн. У 2013 році двоє співробітників Оксфордського університету опублікували широко цитовану статтю, в якій йшлося про те, що автоматизація може знищити 47% американських робочих місць протягом наступного десятиліття.
Натомість за останнє десятиліття середній рівень безробіття у багатих країнах знизився приблизно вдвічі. Частка зайнятих працездатного віку є найвищою за весь час.
Країни з найвищим рівнем автоматизації та роботизації, як-от Японія, Сингапур та Південна Корея, мають найменший рівень безробіття. Дослідження Американського бюро статистики праці, показало, що в останні роки робочі місця, класифіковані як «під загрозою» через нові технології, «не виявляли жодної загальної тенденції до особливо швидкої втрати роботи».
Підписуйтеся на наші соцмережі
Поки що ліквідація робочих місць відбувається набагато повільніше. Автоматичну систему комутації телефонів — заміну людям-операторам — винайшли 1892 року. Лише у 1921-му компанія Bell System відкрила свій перший повністю автоматизований офіс. Навіть після цього кількість телефонних операторів продовжувала зростати, сягнувши піку у середині ХХ століття, коли їх було майже 350 тис.
Які професії не можна замінити штучним інтелектом
У нещодавньому есе Марк Андрессен з Andreessen Horowitz зазначив, що у тих галузях економіки, де активно залучена держава, як-от освіта та охорона здоров’я, технологічні зміни відбуваються надто повільно. Відсутність конкурентного тиску гальмує стимули до вдосконалення. Уряди також можуть мати цілі державної політики, наприклад, максимізація рівня зайнятості, які несумісні з підвищенням ефективності. У цих галузях теж більше шансів бути об’єднаними у профспілки, які запобігають втраті робочих місць.
Машиністи лондонського метро отримують майже вдвічі більше, ніж у середньому по країні, навіть попри те, що технологія часткової або повної їх заміни існує десятиліттями. Державні установи знову і знову вимагають від вас заповнювати паперові форми з вашою особистою інформацією. У Сан-Франциско, глобальному центрі штучного інтелекту, досі працюють справжні поліцейські, які керують транспортом у години пік.
Також економіка створює нові типи робочих місць, оскільки інші зникають. Майже 60% робочих місць в Америці не існувало у 1940 році. Робота «технік з нігтів» додали до перепису у 2000 році. Електромонтажника сонячних фотоелектричних установок додали ний лише п’ять років тому. Економіка штучного інтелекту ймовірно створить нові професії, які сьогодні неможливо навіть уявити.
Що буде з продуктивністю праці через штучний інтелект
Помірний вплив на ринок праці зумовить помірний вплив на продуктивність. Запровадження електрики на заводах і в домогосподарствах почалося наприкінці 19 століття. Проте не було буму продуктивності до кінця Першої світової війни. Персональний комп’ютер винайшли у 1970-х. Цього разу підвищення продуктивності відбулося швидше, але воно однаково було повільним.
Офіційні опитування показують, що приблизно десята частина американських працівників уже працюють у фірмах, які використовують штучний інтелект, тоді як неофіційні опитування наводять ще більші цифри. Однак глобальне зростання продуктивності залишається слабким.
Хоча прогнозують, що штучний інтелект спростить адміністрування та зменшить бюрократію, є багато сфер, у яких технології недоступні. Наприклад, сільське господарство та будівництво, на яке припадає майже 20% ВВП багатих країн.
Водночас найбільший чинник, який стримує зростання продуктивності у багатих країнах, — неефективні міста. Коли розмір міст обмежений, а вартість житла висока, люди не можуть жити й працювати там, де вони найбільш ефективні. Незалежно від того, скільки геніальних нових ідей запропонує ваше суспільство, вони функціонально марні, якщо ви не можете створити їх вчасно.
Крім того, мало хто замислювався над наслідками системи, яка може миттєво генерувати величезну кількість тексту. GPT-4 за п'ять хвилин може підготувати добре написану скаргу на 1000 сторінок, яку хтось муситиме розглядати. У світі, де багато юристів, їх стане більше. «У 1970-х роках можна було укласти багатомільйонну угоду на 15 сторінках, тому що передруковувати було неприємно, — каже Престон Бірн з юридичної фірми Brown Rudnick. — ШІ дозволить нам охопити 1000 найімовірніших граничних випадків у першому проєкті, а потім сторони сперечатимуться про це тижнями».
Фактично штучний інтелект може змінити світ так, як сьогодні неможливо уявити. Але шлях у який його застосують та вплив на економіку поки що лише формується.
Чи спричинить штучний інтелект постіндустріальну революцію?
Насправді жодна нова технологія сама по собі навряд чи колись радикально змінила економіку. Наприклад, промислову революцію кінця 1700-х років, багато хто вважає наслідком винаходу ткацького верстата. Проте насправді вона виникла з низки чинників: збільшення використання вугілля, посилення прав власності, поява наукового духу тощо.
В 1960-х роках Роберт Фогель опублікував роботу про американські залізниці, яка згодом принесла йому Нобелівську премію з економіки. Більшість вважала, що залізниця змінила перспективи Америки, перетворивши сільськогосподарське суспільство на індустріальний центр. Фогель виявив, що це мало дуже скромний вплив, оскільки вона замінила технологію річкового судноплавства. Рівень доходу на душу населення, якого Америка досягла до 1 січня 1890 року, був би досягнутий до 31 березня 1890 року, якби залізниці ніколи не були винайдені. Тобто жодна технологія не має фундаментального впливу на економіку.
Хто отримає вигоду в економіці штучного інтелекту?
Звичайно, ніхто не може передбачити ШІ, оскільки технологія доволі непередбачувана. Нова технологія іноді створює невелику групу людей з монополістичною владою. Як Джон Д. Рокфеллер у нафтопереробці, а Генрі Форд з автомобілями, сьогодні Джефф Безос і Марк Цукерберг домінують завдяки технологіям.
Багато експертів очікують, що невдовзі індустрія штучного інтелекту принесе величезні прибутки. Аналітики Goldman оцінюють, що за найкращого сценарію генеративний штучний інтелект міг би додати приблизно $430 млрд до щорічних доходів від корпоративного програмного забезпечення. За їхніми розрахунками, кожен із 1,1 млрд офісних працівників у світі купить кілька програм із ШІ, заплативши загалом приблизно $400.
Навіть якщо це станеться, у макроекономічному сенсі ці гроші не змінюють картини.
Припустімо, що весь дохід перетворюється на прибуток, що нереально, і що всі ці прибутки заробляють в Америці, що трохи реалістичніше. Навіть за таких умов співвідношення прибутку до ВВП США зросте з 12% до 14%. Це набагато вище середньостатистичних показників, але не вище, ніж у другому кварталі 2021 року.
Теоретично прибутки можуть піти одній компанії — OpenAI. Монополії часто виникають, коли галузь має високі постійні витрати або коли важко перейти до конкурентів. Генеративний штучний інтелект має деякі монопольні характеристики. Навчання GPT-4 коштує понад $100, а це сума, яка може «завалятись» лише у деяких компаній. Існує також багато закритих напрацювань та даних.
Однак мало шансів на те, що одна компанія переможе всю галузь. Більш імовірно, що кілька великих фірм конкуруватимуть між собою, як в авіації, продуктових магазинах і пошукових системах.
Жоден продукт штучного інтелекту не є дійсно унікальним, оскільки всі використовують подібні моделі. Значна частина коду та моделі архітектур перебувають у вільному доступі, а це означає, що аматори можуть створювати власні моделі, часто з напрочуд хорошими результатами.
«Сьогодні, здається, немає жодних економічних перепон для генеративного штучного інтелекту», — стверджує команда компанії Andreessen Horowitz. Нещодавній витік інформації, нібито від Google, дозволяє зробити такий висновок: «Бар’єр для навчання та експериментів знизився від великої дослідницької організації до однієї людини, вечора та міцного ноутбука». Проте найбільшим вигодонабувачем нової ери є навіть не компанія, яка розробляє штучний інтелект. Nvidia отримує надприбутки через надання в оренду своїх центрів оброблення даних.