Как ИИ может взорвать экономику
Искусственный интеллект уже приносит значительную выгоду людям. Дженсен Хуанг, соучредитель и генеральный директор компании Nvidia, которая занимает 80% рынка чипов для ИИ в центрах обработки данных, наблюдал, как его собственный капитал вырос с 4 миллиардов долларов пять лет назад до ошеломляющих 83,1 миллиарда долларов по состоянию на 24 марта, благодаря постоянно растущему спросу на продукт его компании.
Сообщается, что производитель ChatGPT, OpenAI, оценивается в 86 миллиардов долларов, в то время как его конкуренты Anthropic и Inflection стоят 15 миллиардов и 4 миллиарда долларов соответственно, согласно последним раундам финансирования. Хотя генеральный директор OpenAI Сэм Альтман утверждает, что он не владеет акциями компании, возможно, что другие основатели и руководители AI уже присоединились к клубу трех запятых, по крайней мере, на бумаге.
Однако некоторые исследователи считают, что это лишь начало. Они утверждают, что ИИ способен не только сделать несколько технических специалистов невероятно богатыми, как это произошло с социальными сетями, смартфонами и персональными компьютерами, но и сделать всё общество гораздо, гораздо богаче, стимулируя экономический рост в невиданных ранее масштабах.
В 2020 году исследователь ИИ Аджея Котра из организации Open Philanthropy, предоставляющей гранты, опубликовала доклад, в котором говорилось, что ИИ, достаточно мощный, чтобы стимулировать всплеск экономического роста до 20-30 процентов в год, уже на подходе и, вероятно, появится до 2100 года. В следующем году её коллега Том Дэвидсон провёл более глубокое исследование потенциала ИИ для ускорения роста и пришёл к выводу, что темпы экономического роста на душу населения до 30 процентов в год в результате ИИ вполне вероятны в этом столетии.
Это чрезвычайно «большое, если верное» утверждение. С тех пор, как вскоре после Второй мировой войны начались хорошие учётные записи, экономический рост в США в среднем составлял 3,2 процента в год. Однако с 2000 года рост стал гораздо более медленным, составив в среднем 2,2 процента. Рост на душу населения, на который влияют как демографические изменения, так и экономические факторы, был ещё ниже.
Ни в Англии во время промышленной революции, ни в Японии в период «удвоения доходов» в 1960-х годах, ни в Китае в последние десятилетия не наблюдалось устойчивого роста в масштабах от 20 до 30 процентов в год. Для сравнения, 30-процентный рост означает, что экономика будет удваиваться каждые 2,5 года или около того. (Исходя из текущих темпов роста, экономика США не удвоится в течение 35 лет.)
Это становится ещё более впечатляющим, когда мы смотрим на это с более долгосрочной перспективы. Экономист из Северо-Западного университета Бен Джонс отметил, что типичный американец сегодня примерно в 100 раз богаче людей, когда начался экономический рост, и мы все жили на грани голода. В системе 30-процентного роста на душу населения через 25 лет мы были бы в 1000 раз богаче, чем сейчас.
Представьте себе всё, чего люди достигли с тех пор, как мы жили в пещерах: колёса, письменность, выплавка бронзы и железа, пирамиды и Великая китайская стена, океанские корабли, механическая жатва, железные дороги, телеграф, электричество, фотография, кино, музыка, стиральные машины, телевидение, интернет, мобильные телефоны. А теперь представьте, что вы совершили бы всё это в 10 раз - всего за четверть века.
Это очень, очень, очень странный мир, который мы рассматриваем. Вполне справедливо задаться вопросом, возможно ли это вообще. Лично я считаю, что 30-процентный рост настолько далёк от человеческого опыта, что мне трудно даже представить, как он может выглядеть.
ИИ может быть ещё одной полезной технологией, сродни стиральной машине. С этой точки зрения, он делает нашу жизнь немного лучше, как и большинство технологических усовершенствований.
Но ИИ также может стать чем-то совершенно иным, что перевернёт наши представления о том, как устроен мир.
Основные аргументы в пользу взрывного роста
В своём отчёте за 2021 год Дэвидсон выдвигает три основных аргумента, объясняющих, почему такой стремительный рост экономики возможен.
Первый аргумент имеет исторические корни. В более раннем отчёте для Open Philanthropy исследователь Дэвид Рудман проанализировал путь развития мировой экономики в долгосрочной перспективе, вплоть до 10 000 года до нашей эры. Он пришёл к выводу, что модель экономического роста, если рассматривать её в столь широком контексте, носит суперэкспоненциальный характер.
Экспоненциальный рост подразумевает, что экономика растёт стабильными темпами каждый год - примерно на 2 или 3 процента, как проценты по вашему сберегательному счёту. Суперэкспоненциальный рост означает, что темпы роста увеличиваются со временем. Рудман утверждает, что именно это и произошло на самом деле.
Рудман подчёркивает, что к его выводам следует относиться с некоторой долей скептицизма. У нас нет достоверных данных о состоянии мировой экономики 10 000 лет назад. Однако мы можем с высокой долей уверенности сказать, что экономический рост был очень медленным на протяжении длительного времени, а затем значительно ускорился с началом промышленной революции.
Это согласуется с суперэкспоненциальной историей, а сверхэкспоненциальный рост в прошлом делает будущее ускорение экономического роста весьма правдоподобным. «Некоторые люди думают о суперэкспоненциальном росте, когда думают о суперэкспоненциальном росте», - сказал мне Дэвидсон в интервью. «А у других людей есть предыдущее утверждение: «Это происходило на протяжении всей истории».
Второй аргумент Дэвидсона основывается на популярных экономических теориях, объясняющих, почему рост ускорился в долгосрочной перспективе. Согласно этим теориям, рост населения способствовал ускорению экономического роста.
«Давным-давно население мира было относительно небольшим, и производительность этого населения при производстве идей была крайне низкой», - объясняет экономист из Стэнфорда Чад Джонс в своей статье 2001 года. «Однако, как только идея была обнаружена, потребление и рождаемость выросли, что привело к увеличению населения. Тогда больше людей стало доступно для поиска новых идей, и следующая новая идея обнаруживалась быстрее».
Или, как резюмирует Дэвидсон: «больше идей → лучшие методы ведения сельского хозяйства (или другие инновации) → больше еды → больше людей → больше идей →...» Эта положительная обратная связь не только приводит к экономическому росту, но и к его ускорению.
Этот тип теории также объясняет, почему рост замедлился в богатых странах по сравнению с тем, где он был в 19 веке. В процессе, известном как «демографический переход», люди в более богатых странах, как правило, по разным причинам предпочитают иметь меньше детей. Это прерывает цикл положительной обратной связи, поскольку больше идей, ведущих к большему количеству еды, больше не обязательно приводит к увеличению населения.
Но теперь представьте, что исследователи могут создавать двуногих роботов с руками и всем остальным, способных выполнять как любую физическую задачу, которую может выполнить человек, так и все, что может сделать человек на компьютере. Здесь мы говорим о полном «Бегущем по лезвию» или «Звёздном крейсере «Галактика» (надеюсь, за вычетом восстания).
Мы могли бы создавать этих роботов гораздо быстрее, чем это требует от человека, и с меньшими затратами. Это позволило бы достичь более быстрого роста населения (или, по крайней мере, увеличения числа работающих роботов) и восстановить механизм положительной обратной связи, который способствовал ускорению экономического роста несколько веков назад. Быстрое увеличение числа роботов позволило бы генерировать и реализовывать новые идеи, способствуя дальнейшему развитию экономики.
Третий аргумент в пользу трансформационного роста опирается на классическую модель, используемую экономистами для изучения роста в среднесрочной и долгосрочной перспективе. Эту модель иногда называют моделью Солоу-Свона, в честь Роберта Солоу и Тревора Свона, которые в 1956 году опубликовали отдельные статьи, развивая ее. (Солоу, к сожалению, недавно ушел из жизни - в декабре 2023 года.)
В этой модели размер экономики, то есть количество товаров и услуг, производимых в течение года, зависит от трех основных факторов: количества труда, количества капитала и производительности. Капитал здесь представляет собой инструменты и собственность, которые можно использовать для производства товаров: машины на заводах, печи и посудомоечные машины в ресторанах, а также товарные знаки и патенты, представляющие идеи, которые можно применить в производстве.
Один из ключевых аспектов этой модели заключается в том, что отдача от дополнительного труда и капитала уменьшается. Это связано с тем, что для создания чего-то полезного необходимо наличие обоих факторов. Например, если у вас есть кофейня с пятью бариста, но нет эспрессо-машин, то первая эспрессо-машина значительно повысит производительность бариста. Однако 200-я машина не даст никакого эффекта, поскольку пять бариста не смогут одновременно управлять 200 автоматами. И наоборот, если у вас уже есть 200 эспрессо-машин, но нет бариста, то первый нанятый бариста будет очень ценным, а 1000-й окажется бесполезным.
Если добавить в эту модель искусственный интеллект человеческого уровня, то могут произойти различные изменения, которые сделают суперэкспоненциальный рост более вероятным. Например, ИИ может сделать доходность капитала постоянной, а не уменьшающейся. Это связано с тем, что всегда можно инвестировать в капитал (роботов или другой искусственный интеллект) вместо рабочей силы и получить тот же эффект, как если бы вы наняли человека.
Вместо этого можно приобрести робо-бариста и заставить все эспрессо-машины работать. Это делает трудовую составляющую роста практически несущественной, что приведет к взрывному росту. Однако поскольку спрос на человеческий труд упадет до нуля, большая часть человечества останется без работы и, вероятно, не сможет участвовать в этом росте. Это вызывает опасения.
Экономисты Филип Траммелл и Антон Коринек рассмотрели около 25 способов включения ИИ в стандартную модель, а также более поздние «эндогенные» модели, которые по-другому трактуют технические изменения. Многие из этих подходов приводят к прогнозированию суперэкспоненциального роста. Продвинутый искусственный интеллект может автоматизировать исследования, что ускорит рост производительности. Это, в свою очередь, увеличит норму прибыли на инвестиции в капитал, сделав его более полезным (теперь у вас есть отличные роботы!), что побудит людей больше сберегать, что приведет к увеличению инвестиций в капитал и так далее. Точный механизм зависит от модели и сценария, но модели легко можно заставить демонстрировать значительное ускорение экономического роста.
Модели, конечно, являются всего лишь моделями, и добавление ИИ выводит их за пределы выборки: они предназначены для сценариев, подобных нынешнему, где автоматизация на уровне человека не существует. Однако это не просто модели: они отражают взаимосвязанные истории и процессы, которые могут привести к взрывному росту. Нетрудно понять, как автоматизация исследований может привести к быстрому совершенствованию технологий с огромными экономическими последствиями.
«Нет недостатка в механизмах, с помощью которых достижения в области автоматизации могут привести к преобразующим последствиям для роста, - заключают Траммелл и Коринек, - как только мы позволим себе их искать».
Основная причина сомневаться в взрыве роста
Если всё вышесказанное кажется вам слишком абстрактным и теоретическим, то это не удивительно. Мы никогда раньше не видели стремительного роста, вызванного искусственным интеллектом, и влияние информационных технологий на рост на сегодняшний день не очень заметно. В США, например, появление персональных компьютеров совпало с заметным замедлением темпов роста производительности, а не с их увеличением. Как однажды сказал Солоу: «Вы можете увидеть компьютерную эру везде, но только не в статистике производительности».
Однако, помимо внешней фантастичности этого повествования, экономисты и другие специалисты высказывают более конкретные сомнения. Многие из них не столько о том, что будет делать ИИ на уровне человека, сколько о том, сможем ли мы достичь такого уровня в ближайшее время.
В предыдущем разделе я попросил вас представить себе робота, как в «Звёздном крейсере «Галактика» или «Бегущем по лезвию», который способен выполнять всю работу, как физическую, так и интеллектуальную, которую может выполнять человек. Но очевидно, что мы ещё очень далеки от создания такого робота. В последние годы робототехника, как правило, отстаёт от программного ИИ, и хотя некоторые наблюдатели предсказывают эти изменения, это не гарантировано.
Поэтому важно учитывать экономическое влияние ИИ, который может выполнять большинство, но не все задачи, которые способен выполнять человек. Есть веские основания сомневаться в том, что в этих сценариях произойдёт стремительный рост, особенно потому, что они сильно напоминают то, что происходило в США и других богатых экономиках в последние десятилетия.
В одной из недавних работ был проанализирован общий рост факторной производительности в США в период с 1950 по 2018 год. Было обнаружено, что в некоторых секторах, таких как сельское хозяйство, производство товаров длительного пользования и оптовая торговля, производительность быстро росла, в то время как в других, например, строительстве, образовании и здравоохранении, а также финансах и страховании, она снижалась.
Это не означает, что экономика США всё больше зависит от сельского хозяйства и производства. На самом деле, занятость в этих секторах значительно снизилась, потому что один работник может производить больше продукции, чем в прошлом, и для удовлетворения рыночного спроса требуется гораздо меньше работников. Автоматизация также привела к падению цен в этих секторах, а их доля в общем объёме производства, в свою очередь, снизилась.
Напротив, доля рабочих мест в тех отраслях, которые находятся в состоянии стагнации и не становятся более продуктивными, растёт. И поскольку менее производительные отрасли становятся всё большей частью экономики, общий рост производительности замедлился.
Эта тенденция, известная как «болезнь издержек Баумоля», была названа в честь покойного экономиста Уильяма Баумоля. Она ограничивает возможности автоматизации по ускорению экономического роста.
Даже если мы массово автоматизируем определенные отрасли - а если вы недавно были на ферме или автомобильном заводе, вы, вероятно, заметили, что эти предприятия в значительной степени полагаются на сложные сеялки, комбайны и промышленных роботов для автоматизации многих задач - этот процесс приведёт к тому, что эти отрасли станут менее значимыми в экономике, а те, где прогресс даётся труднее, станут более важными.
Применительно к искусственному интеллекту (ИИ), можно представить, что ИИ полностью или почти полностью автоматизирует некоторые задачи. Возможно, он заменит фронтенд-инженеров, создающих сайты и приложения, или даже инженеров-программистов в массовом порядке. Или же он автоматизирует графический дизайн и 3D-анимацию настолько хорошо, что большинство компаний перейдут на использование моделей ИИ вместо людей. А может быть, он даже заменит журналистов-людей. (Я бы предпочёл не беспокоиться, но у меня есть свои опасения.)
Однако до тех пор, пока существуют другие профессии, такие как повара, воспитатели детей и строители, где ИИ не приводит к значительному росту производительности - возможно, потому что мы ещё не можем создать полезных роботов, способных внедрить этот ИИ в физический мир - результатом этого процесса не будет взрывного роста. Занятость и цены в автоматизированных секторах упадут, эти сектора станут менее важными в общей экономике, а экономический рост в целом по-прежнему будет ограничен секторами, где рост производительности труднодостижим.
Джонс, экономист из Северо-Западного университета, который смоделировал влияние ИИ на траектории роста, ожидает, что такие узкие места предотвратят взрывной рост из-за ИИ, по крайней мере, в ближайшей перспективе. Подумайте о том, какой технический прогресс произошёл в вычислительной технике за последние 70 лет. «Закон Мура почти абсурден», - отметил он в интервью. «Это на 10^17 флопов [показатель вычислительной производительности] на доллар, чем 70 лет назад. Это невероятно».
Но наша способность манипулировать атомами не идёт ни в какое сравнение с нашей способностью манипулировать программными битами, поэтому с момента появления интегральных схем в 1958 году экономический рост в США и других богатых странах не был взрывным. Есть и другие отрасли, где производительность не растёт, и они сдерживают нас.
«Если вы сфотографируете ресторан сейчас и в 1950 году, это будет то же самое», - говорит Джонс в качестве примера. «Они принимают ваш заказ, кто-то относит его на кухню, кто-то приготовит его, используя капитальное оборудование и рабочую силу». Сейчас это может быть немного дешевле; духовки и посудомоечные машины стали немного более эффективными. Но это не то, что мы видели с компьютерами, и это означает, что общий рост был скромным.
Кто прав?
Сторонники теории взрывного роста утверждают, что подобные модели искусственного интеллекта (ИИ) не отражают его истинный потенциал. Прошлые технологические достижения, которые обеспечили устойчивый, но не ускоряющийся рост за последние столетие, «приняли форму технологий, автоматизирующих небольшие сегменты производства, предлагая скромные преимущества, но требуя при этом многочисленных дорогостоящих синхронизированных изменений в экономике», - отметил Тамай Бесироглу, экономист и теоретик взрывного роста, в ходе недавних дебатов на эту тему. «Напротив, если ИИ способен на все, что может сделать человек, мы потенциально можем автоматизировать множество задач одновременно, с меньшим количеством дорогостоящих обновлений существующих процессов».
Следует отметить, что Бесироглу предполагает наличие ИИ, способного на все, что может выполнять человек. Однако это не является обязательным условием для сценария взрывного роста. «Говорить о полной автоматизации упрощенно, но я думаю, что мы могли бы достичь взрывного роста без буквальной полной автоматизации», - говорит Дэвидсон. Нам не обязательно автоматизировать такие вещи, как уход за больными, обучение или хирургия: «Если вы можете полностью автоматизировать исследования и разработки и капитальные вложения, это запускает цикл обратной связи, который приводит к очень быстрому росту».
Полная автоматизация исследований и разработок (НИОКР), конечно, не является незначительным фактором, и одна из причин быстрого роста в этом сценарии заключается в том, что секторы НИОКР активно работают над устранением узких мест, созданных другими, не автоматизированными секторами.
Чем глубже я погружался в эту дискуссию, тем больше понимал, что именно в этом и заключается суть разногласий. Те, кто верит во взрывной рост, похоже, убеждены, что в течение нескольких десятилетий можно разработать искусственный интеллект и роботов, способных выполнять любую экономически полезную задачу, которую может выполнить человек, или любую задачу, важную для генерации новых идей, стимулирующих производительность и экономический рост.
Скептики, однако, не разделяют эту уверенность. «Эта технология удивительна, она развивается быстро, она важна», - сказал мне Дэвид Отор, профессор экономики в Массачусетском технологическом институте, который изучал влияние искусственного интеллекта на рабочие места. «Но я не думаю, что она приближается к своему завершению».
С этой точки зрения, ИИ, каким бы впечатляющим он ни был, просто не в состоянии заменить весь труд. «ИИ не рассуждает», - продолжает Отор, - что, например, сделало бы невозможным автоматизацию исследований и разработок. Я не думаю, что эта проблема решится сама собой».
В некотором смысле это делает вопрос о том, будет ли ИИ стимулировать взрывной рост, более разрешимым, потому что, похоже, среди экономистов и других аналитиков нет таких разногласий по поводу того, что будет делать ИИ человеческого уровня, если мы его получим. Фактическое состояние технологии кажется самым большим источником неопределенности, а не последствия ее самой экстремальной формы. Искусственный интеллект человеческого уровня, скорее всего, приведет к взрывному экономическому росту - полностью заменив рабочую силу, автоматизировав поиск идей или и то, и другое.
Если вы считаете, что ИИ человеческого уровня неизбежен, это одновременно захватывающе и ужасно. Многие из этих моделей взрывного роста прогнозируют, что спрос на человеческий труд упадет до нуля. Это сценарий массовой безработицы и резкого неравенства между меньшинством людей, которые владеют капиталом и получают прибыль от взрывного роста, и большинством, у которого нет капитала и кто окажется в затруднительном положении. Налоги и другие механизмы могли бы конфисковать часть достижений и перераспределить их в пользу нового безработного большинства, но сценарий с уровнем безработицы, намного превышающим уровень Великой депрессии, был бы довольно уродливым, независимо от того, будет ли это сделано в виде милостыни или нет.
Даже если вы не думаете, что ИИ человеческого уровня возможен или вероятен в ближайшей перспективе, картина все равно может быть интересной. Существует множество сценариев, в которых ИИ не приводит к «взрыву» роста или к суперэкспоненциальному росту, но обеспечивает постоянный рост в течение некоторого времени и более широкое распространение. Например, автор очень оптимистично смотрит на потенциал искусственного интеллекта для повышения производительности именно в тех секторах, таких как здравоохранение и образование, где она была на низком уровне, устраняя узкие места, которые сдерживали экономику в целом.
И поскольку неудовлетворенные потребности в этих областях настолько высоки, он считает, что эта производительность может сосуществовать с высоким уровнем занятости, в отличие от ситуации в сельском хозяйстве и производстве, где высокая производительность сопровождается снижением занятости. Здравоохранение «не будет похоже на сельское хозяйство, где у нас так много работы, что никого не нанимают», - говорит он. «Я не вижу, чтобы это стало менее трудоемким, но гораздо более эффективным».
Взрывной рост - это довольно высокая планка, даже если его теоретики убедительно доказывают, что это, по крайней мере, возможно. Но даже небольшое повышение может в конечном итоге изменить всю нашу жизнь.
Смотрите также:
Основатели OpenAI и Anthropic про будущее ИИ - Обзор новых эссе
Эпоха интеллекта
Искусственный интеллект берет бразды правления:от виртуального помощника до властелина мира за 5 лет
От цифровых людей до ИИ-лидерства: как ИИ-агенты изменят рынок труда к 2030 году
ПОРАЗИТЕЛЬНОЕ ИНТЕРВЬЮ с ген директором Nvidia: "миллионы ИИ агентов заменят людей в 2026"
ЗАПРЕЩЕННОЕ ИНТЕРВЬЮ бывшего ген Директора Google: «Вы даже не представляете, что вас ждет»
Человекоподобные роботы в домах к 2026 году: Питер Диамандис
Экономика изобилия