Епоха генеративного штучного інтелекту справді настала. Зображення з Midjourney використовують у рекламі та на обкладинках книг. А банки наймають ChatGPT як SMM-менеджера. Але попри це паніка, щодо масового безробіття та втрату робочих місць дуже перебільшена, переконане видання The Economist. SPEKA вибрала головне із аналізу видання. Саме розвиток у сфері ШІ витягує більшість компаній S&P 500 на фоні глобальної рецесії. Його вклад 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 в 2021 році 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.Фінансові ринки показують скромніші результати.
Минулого року 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 з моменту ажіотажу щодо штучного інтелекту, який розпочався у листопаді 2022 року показники довгострокових ставок впали. За історичними стандартами вони залишаються дуже низькими. Дослідники вважають, що фінансові ринки «не очікують високої ймовірності росту, спричиненого штучним інтелектом … принаймні протягом 30–50 років».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 з 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 говорилося, що автоматизація може знищити 47% американських робочих місць протягом наступного десятиліття.Натомість за останнє десятиліття середній рівень безробіття в багатих країнах знизився приблизно вдвічі. Частка зайнятих працездатного віку є найвищою за весь час.Країни з найвищим рівнем автоматизації та роботизації, такі як Японія, Сінгапур і 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». Натомість є й негативний сценарій — робота зникає, коли ШІ автоматизує понад 50% завдань, які вона включає. Це призведе до чистої втрати приблизно 15% робочих місць в США. Поки що історія показує, що знищення робочих місць відбувається набагато повільніше. Автоматичну систему комутації телефонів — заміну людям-операторам — було винайдено в 1892 році.
Лише в 1921 році компанія Bell System встановила свій перший повністю автоматизований офіс. Навіть після цього кількість телефонних операторів продовжувала зростати, досягнувши піку в середині 20-го століття, коли їх було близько 350 тис.У недавньому есе Марк Андрессен з Andreessen Horowitz зазначив, що в частинах економіки, де держава активно бере участь, таких як освіта та охорона здоров’я, технологічні зміни, як правило, відбуваються жалюгідно повільно. Відсутність конкурентного тиску притупляє стимули до вдосконалення. Уряди також можуть мати цілі державної політики, такі як максимізація рівня зайнятості, які несумісні з підвищенням ефективності. У цих галузях також більше шансів бути об’єднаними в 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.Багато робочих місць, яким загрожує штучний інтелект, знаходяться в жорстко регульованих секторах, серед них вчителі. Але тільки найсміливіший уряд замінить вчителів штучним інтелектом. Уявіть собі заголовки. Те ж саме стосується поліцейських та ШІ для боротьби зі злочинністю. Також економіка створює нові типи робочих місць, оскільки інші зникають. Близько 60% робочих місць в Америці не існувало в 1940 році. Робота «технік з нігтів» була додана до перепису у 2000 році. «Електромонтажник сонячних фотоелектричних установок» був доданий лише п’ять років тому. Економіка штучного інтелекту, швидше за все, створить нові професії, які сьогодні неможливо навіть уявити.Помірний вплив на ринок праці, ймовірно, призведе до помірного впливу 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 був винайдений у 1970-х роках. Цього разу підвищення продуктивності відбулося швидше,
але в той час воно все ще було повільним. Офіційні опитування показують, що більше десятої частини американських працівників вже працюють у фірмах, які використовують штучний інтелект, тоді як неофіційні опитування вказують на ще більші цифри. Однак глобальне зростання продуктивності залишається слабким.Хоча прогнозують, що штучний інтелект спростить адміністрування та зменшить бюрократію, є багато речей, недоступних технології. Сільське господарство та будівництво на яке припадає близько 20% ВВП багатих країн.ChatGPT малокорисний для тих, хто збирає спаржу. ШІ може допомогти сантехніку розпізнати кран, діагностувати несправність і порадити алгоритм роботи. Але зрештою, сантехніку все одно доведеться виконувати фізичну роботу. Тож важко уявити, що через кілька років робота «синіх комірців» стане набагато продуктивнішою, ніж зараз. Те саме стосується галузей, де контакти між людьми є невіддільною частиною послуг, таких як сфера гостинності та медичне обслуговування.Разом з тим найбільший фактор, який стримує зростання продуктивності в 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 може мати ваше суспільство, вони функціонально марні, якщо ви не можете створити їх своєчасно. Можливо навіть, що економіка ШІ може стати навіть менш продуктивною. Смартфони дозволяють миттєво спілкуватися, але вони також можуть відволікати. Завдяки електронній пошті ви працюєте цілодобово без вихідних, тому вам важко зосередитися. Що станеться, наприклад, якщо штучний інтелект зможе створювати розваги, ідеально адаптовані до кожного вашого бажання?Крім того, мало хто замислювався над наслідками системи, яка може миттєво генерувати величезну кількість тексту. GPT -4 за п'ять хвилин він 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. 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 факторів: збільшення використання вугілля, посилення прав власності, поява наукового духу і т. д.В 1960-х роках Роберт Фогель опублікував роботу про американські залізниці, яка згодом принесла йому Нобелівську премію з економіки. Багато хто вважав, 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.Звичайно, ніхто не може передбачити ШІ приведе людей, 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. Їхні розрахунки припускають, що кожен із 1,1 млрд офісних працівників у світі купить кілька програм з ШІ, заплативши загалом близько $400.Навіть якщо це станеться, в макроекономічному сенсі ці гроші не змінюють картини. Припустимо, що весь дохід перетворюється на прибуток, що є нереальним, і що всі ці прибутки заробляються в Америці, що трохи реалістичніше. Навіть за таких умов співвідношення прибутку до оподаткування до ВВП США зросте з 12% до 14%.
Це набагато вище середньостатистичних показників, але навіть 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, яку 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 ймовірно, що кілька великих фірм конкуруватимуть між собою, як це відбувається 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 знаходяться у вільному доступі, що 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 з 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 обробки даних.
