Некоторые экономические последствия искусственного интеллекта, Курт Бурнео

(*) Профессор Centrum PUCP, Поскольку искусственный интеллект (ИИ) является, вероятно, самым популярным технологическим инструментом в местной дискуссии о технологическом развитии, решения о нем могут иметь последствия для таких важных экономических переменных, как производительность и концентрация рынка. Что такое искусственный интеллект (ИИ)? Это совокупность алгоритмов, предназначенных для создания машин, обладающих теми же возможностями, что и человек. Еще некоторое время назад эта технология была для нас далекой и загадочной, но теперь она присутствует в нашей повседневной жизни 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, круглый год. Определяя производительность как выход продукции на единицу вводимых ресурсов, я хочу сказать, что при быстром совершенствовании технических возможностей ИИ его внедрение фирмами не только происходит медленно, но и ограничивается крупными компаниями... Я также отмечаю, что экономические выгоды фирм от использования ИИ могут быть мизерными, тем более если они не примут необходимые организационные и управленческие изменения, требуемые для более эффективного использования ИИ. В дополнение к этим факторам, обусловливающим внедрение ИИ, существует институциональная база, которая не готова к новому технологическому контексту, например правовой режим, который может серьезно препятствовать его динамике. Каким образом? В случае с ИИ существует большая неопределенность в отношении сферы действия законов об интеллектуальной собственности, касающихся обучения моделей с миллионами точек данных, которые могут включать защищенную интеллектуальную собственность третьих лиц. В случае с ИИ существует большая неопределенность в отношении сферы действия законов об интеллектуальной собственности, касающихся обучения моделей с миллионами точек данных, которые могут включать защищенную интеллектуальную собственность третьих лиц", Карлос Бессомбес, "Законы об интеллектуальной собственности могут в конечном итоге отреагировать созданием чего-то сродни запутанной "патентной чащи", которая, по сути, ограничит разработчиков от представления моделей с данными, на которые они не имеют четко определенных прав. Кроме того, местные регулирующие органы могут ввести строгие правила, которые замедлят скорость разработки и раскрытия информации об ИИ. На них могут даже оказывать давление ранние акции разработчиков ИИ, стремящиеся защитить свои законные преимущества, полученные в прошлом. Но как сделать так, чтобы ИИ способствовал росту производительности? ИИ может быть применен к значительному проценту задач, выполняемых большинством работников, и существенно повысить производительность их труда. В этом смысле ИИ является самым радикальным технологическим достижением последнего времени. Кроме того, в конечном итоге он дополняет работников, а не заменяет их, и позволяет им тратить больше времени на выполнение разрушительных, нешаблонных, творческих и изобретательских задач. ИИ, чтобы улавливать и внедрять неявные знания, полученные из опыта - но трудно сформулированные - между людьми и организациями, опирается на огромные объемы новых оцифрованных данных. И в этом будущем, благодаря успешной интеграции ИИ с роботами, достижения в области ИИ могут затронуть гораздо большую часть экономики. Таким образом, ИИ позволит обществу не только улучшить то, что оно уже делает, но и разработать и придумать что-то доселе невообразимое. Правильно управляемый ИИ способен помочь самому двигателю творчества и устойчивых научных открытий - математике, науке, новым прорывам ИИ - своего рода повторяющемуся самосовершенствованию, которое когда-то было не более чем научно-фантастическим мысленным экспериментом. А как же ИИ и концентрация рынка? Концентрация рынка измеряется коллективной рыночной долей крупнейших компаний в отрасли; она резко возросла в США и других странах с развитой экономикой. Крупные компании, как правило, более капиталоемкие и технологически развитые, чем их более мелкие коллеги. Концентрация на рынках растет, в основном в результате слияний и поглощений, поскольку компании стремятся производить большие объемы продукции при средних и меньших затратах - эффект масштаба, - однако только самые крупные фирмы интенсивно используют ИИ в своей основной деятельности. ИИ позволяет этим компаниям быть более производительными, прибыльными и крупными, чем их более слабые конкуренты. С другой стороны, разработка моделей ИИ обходится еще дороже, поскольку вычислительные мощности являются важной первоначальной статьей расходов, которую могут позволить себе только крупнейшие компании, а также требуют обучения на огромных массивах данных, которые уже есть у очень крупных компаний благодаря значительному числу клиентов; это не относится к малому бизнесу. Более того, после обучения и создания модели ИИ ее запуск может оказаться дорогостоящим. Например, обучение модели GPT-4 во время ее первоначальной разработки стоило более 100 миллионов долларов США и требовало примерно 700 000 долларов США в день. Между тем средняя стоимость разработки крупной модели ИИ может исчисляться миллиардами долларов; только крупнейшие компании и их аналогичные по размеру коммерческие партнеры будут разрабатывать собственные модели ИИ, как это уже сделали Alphabet, Microsoft и OpenAI, а не более мелкие компании. Это еще раз подтверждает причину, по которой крупные компании становятся еще крупнее. Есть ли в будущем место для связи ИИ с меньшей концентрацией? Да. Для этого у нас есть модели ИИ с открытым исходным кодом, такие как Meta или Koala, Berkeley. Сочетание коммерческих компаний, некоммерческих организаций, ученых и индивидуальных программистов может создать экосистему ИИ с открытым исходным кодом, которая обеспечит широкий доступ к разработанным моделям ИИ. Таким образом, небольшие фирмы получат доступ к передовым производственным технологиям, которые ранее были им недоступны. Возможно, ИИ способствует широкому распространению децентрализованных инноваций, которые лучше внедрять во многих небольших фирмах, чем в одной крупной компании. В результате процесс концентрации может замедлиться, поскольку некоторые мелкие и проворные фирмы смогут сократить или обратить вспять технологическое отставание от своих более крупных коллег и таким образом вернуть себе хотя бы часть доли рынка. Одним словом, на ИИ следует смотреть не только с технологической, но и с экономической точки зрения,