Что нужно сделать, чтобы перевести ИИ в реактивный режим (и почему он может помочь создать рабочие места, а не заменить их)

Делать прогнозы сложно, особенно на будущее. В конце 1990-х годов экономист Пол Кругман, впоследствии ставший нобелевским лауреатом, не смог предсказать, что интернет обеспечит не больший рост производительности труда, чем факс. Совсем недавно другой лауреат, Дарон Ачемоглу, утверждал, что ИИ будет способствовать росту производительности труда всего на 0,07 % в год в течение следующего десятилетия, что является очень низким показателем, даже учитывая низкий общий рост за последнее десятилетие - 0,6 % в год. В прошлом месяце Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, написал, что «стоимость использования данного уровня ИИ снижается примерно в 10 раз каждые 12 месяцев, а снижение цен приводит к значительному росту его использования. Закон Мура изменил мир, удваиваясь каждые 18 месяцев; это невероятно сильнее». С противоположной стороны улицы китайский стартап DeepSeek несколько недель назад шокировал мир, сообщив, что создал конкурентоспособную модель всего за 5 % от стоимости и с открытым исходным кодом. Сатья Наделла, генеральный директор Microsoft, подвел итог этому феномену в статье X: «Парадокс Джевонса снова наносит удар! По мере того как ИИ становится все более эффективным и доступным, мы увидим стремительный рост его использования». »Что Джевонс? В XIX веке, находясь в эпицентре первой промышленной революции, британский экономист Уильям Стэнли Джевонс заметил, что, несмотря на более эффективное использование угля, его общее потребление растет, а не снижается. Это явление, известное как «парадокс Джевонса», возникает, когда технология снижает стоимость ресурса, но вместо того, чтобы обеспечить экономию, она стимулирует его использование. «История может повториться для ИИ. То есть, даже если потребуется меньше вычислительной инфраструктуры и энергопотребления на единицу услуги, общий спрос на энергию может сильно возрасти из-за снижения цены ИИ и его массового внедрения в тех областях, где иначе не было бы смысла внедрять инновации». »Но у парадокса есть и второй поворот: парадокс человеческого труда. На протяжении всей истории человечества многие технологии, которые, казалось бы, должны были экономить труд, приводили к увеличению спроса на него. Так было с банкоматами и банковской работой, GPS и шоферами, Excel и административной работой; или, как отметил стэнфордский экономист Эрик Бринйолфссон на заседании Американской экономической ассоциации, реактивными двигателями, которые повысили производительность труда пилотов, снизили стоимость перелетов и вызвали рост спроса на них, что привело к расширению отрасли и увеличению числа пилотов, а не уменьшению их количества. «Доступность - или нехватка - двух ключевых факторов производства, навыков и энергии, будет определять, как и насколько ИИ будет способствовать повышению производительности. Теория направленных технологических изменений, также разработанная Дароном Ачемоглу, гласит, что направление инноваций имеет тенденцию дополнять имеющиеся ресурсы и заменять те, которые являются дефицитными и ограничивают рост. Исторически сложилось так, что когда квалифицированный труд был ограниченным ресурсом (как в Британии, которую изучал Джевонс), технологии развивались таким образом, чтобы заменить дефицитных ремесленников машинами, управляемыми неквалифицированными рабочими. Напротив, в конце XX века, когда начался бум высшего образования, инновации были направлены на повышение профессиональных навыков, создание инструментов, повышающих производительность труда квалифицированных работников. С появлением ChatGPT в ноябре 2022 года использование генеративного ИИ сместилось в сторону дополнения высококвалифицированных работников». Anthropic - стартап, исследующий безопасность ИИ, - изучил более 4 миллионов разговоров на Claude.ai за последний год и обнаружил, что они в основном были посвящены задачам разработки программного обеспечения и технического письма. Кроме того, 57 % бесед были направлены на дополнение работы человека (а не на ее автоматизацию). «Двойной парадокс Джевонса» помогает нам представить, в каком режиме будет продолжаться фильм об ИИ. В идеале мы хотели бы видеть его в «реактивном режиме». ИИ был бы эффективным, а его массовое внедрение сопровождалось бы широкой доступностью квалифицированных работников для его использования и совершенствования. Будут созданы новые рабочие места, отрасли и бизнес-модели, что повысит производительность и качество занятости. «Но могут возникнуть и ограничения по тем или иным ключевым факторам. Если ИИ будет внедряться в «режиме NASA», он все равно будет дорогим, но при этом будет обеспечено достаточное количество квалифицированных специалистов. Поскольку эффективность ИИ все равно будет ограничена, большинство инноваций будет сосредоточено на инструментах, которые улучшают, а не заменяют работу, но их масштаб будет ограничен«. „Или это может произойти в “фордистском режиме». Даже если ИИ станет эффективным, у экономики не будет навыков, чтобы поглотить весь этот интеллект. Инновации будут направлены на стандартизацию и автоматизацию задач, которые стоят дорого, поскольку зависят от дефицитных навыков. Производительность труда поначалу будет расти, но рынок труда при этом будет ухудшаться. «Как задействовать ИИ в реактивном режиме? Все просто: будущее принадлежит тем, кто готовится, а для этого мы должны обеспечить достаточное и устойчивое предложение навыков и энергоресурсов. И как мы это делаем? «В Соединенных Штатах спрос на энергию для центров обработки данных в следующем десятилетии утроится. В краткосрочной перспективе возросший спрос на энергию будет удовлетворяться за счет ископаемого топлива. Они также инвестируют в атомную энергетику, поскольку возобновляемые источники энергии пока не могут удовлетворить спрос. «Трансформация работы также потребует значительных усилий». Эрик Бринйолфссон также отметил, что на каждый доллар, вложенный в ИИ, организации должны потратить еще девять долларов на человеческий капитал и организацию. Со своей стороны, Всемирный экономический форум считает, что к 2030 году 60 % работников придется переобучать. Мы идем наперекор: по данным ОЭСР, расходы на образование сократились во многих странах, упав с 0,2 до 0,1 % ВВП с 2008 года. «Ошибаться - свойственно человеку, внедрять инновации и учиться - тоже». Историческая наблюдательность Уильяма Стэнли Джевонса не предотвратила историческую ошибку: он предсказал, что в Англии закончится уголь для продолжения промышленной революции. Человечество нашло свой путь, внедрив новые источники энергии, которые стимулировали развитие промышленности в последующие десятилетия и дали начало длительному периоду непрерывного и прибыльного обучения работников, который привел нас сюда. «Предсказание - сложная задача, особенно когда речь идет о технологическом будущем. Давайте пока не будем вычеркивать «двойного Джевонса». »