БРЮССЕЛЬ – Как и любая преобразующая тенденция, появление искусственного интеллекта (сокращённо ИИ) создаёт одновременно большие возможности и значительные проблемы. Но, возможно, самыми серьёзными являются совсем не те риски, о которых чаще всего говорят.
По данным нового исследования Глобального института McKinsey (сокращённо MGI), ИИ потенциально может значительно повысить общую экономическую производительность. Даже с учётом затрат на переходный период и последствий для конкуренции, к 2030 году ИИ способен прибавить примерно $13 трлн к общим объёмам выпуска и примерно 1,2% к годовым темпам роста мирового ВВП. Это сравнимо – или даже превышает – экономический эффект предыдущих технологий общего применения, например, парового двигателя в 1800-е годы, индустриального промышленного производства в 1900-е годы, а также информационных технологий в 2000-х годах.
Наверное, самой обсуждаемой проблемой, связанной с ИИ, является перспектива превышения числа рабочих мест, уничтоженных разумными машинами, над созданными ими. Но как выяснилось в ходе исследования MGI, переход на ИИ, возможно, не окажет значительного влияния на чистый размер занятости в долгосрочной перспективе. Дополнительные инвестиции в этом секторе позволили бы увеличить занятость на 5% к 2030 году, при этом дополнительно созданное богатство позволит повысить спрос на рабочую силу, увеличив занятость ещё на 12%.
Но хотя в целом картина является позитивной, не все новости столь уже хороши. И одна из причин этого в том, что, возможно, потребуется время для того, чтобы почувствовать все выгоды ИИ, особенно когда речь заходит о производительности. Более того, исследование MGI позволяет сделать вывод, что в 2030 году вклад ИИ в рост экономики может быть в три или более раз выше, чем в ближайшие пять лет.
Ситуация соответствует так называемому компьютерному парадоксу Солоу: прирост производительности отстаёт от темпов технологического прогресса. Это примечательный феномен эпохи цифровой революции. Отчасти он вызван тем, что на первых порах экономика сталкивается с высокими затратами на внедрение новых технологий и издержками переходного периода. В оценках экономического эффекта ИИ они обычно игнорируются. Модели MGI позволяют сделать вывод, что в ближайшие пять лет сумма этих издержек будут достигать 80% суммы потенциальных валовых выгод ИИ, но они снизятся до одной трети от этой суммы к 2030 году.
Потенциальный элемент революции ИИ, который вызывает больше всего проблем, – это то, что его выгоды вряд ли будут распределяться равномерно. Возникающее в результате «ИИ-неравенство» будет укреплять цифровые барьеры, которые уже усиливают неравенство в экономике и ослабляют конкуренцию. Это неравенство может проявиться в трёх сферах.
The newest issue of our magazine, PS Quarterly: Age of Extremes, is here. To gain digital access to all of the magazine’s content, and receive your print copy, subscribe to PS Premium now.
Subscribe Now
Первый вид неравенства возникнет на уровне компаний. Инновационные, передовые компании, которые полностью перейдут на ИИ-технологии, смогут удвоить свои денежные потоки в период до 2030 года, что, скорее всего, приведёт к найму намного большего количества работников. Эти компании оставят далеко позади тех, кто не захочет или не сможет внедрять ИИ-технологии такими же темпами. Более того, компании, которые вообще не будут внедрять ИИ, могут столкнуться с сокращением своих денежных потоков на 20%, теряя рыночную долю и вынужденно увольняя работников.
Второй вид неравенства связан с профессиональными навыками. Распространение ИИ-технологий приведёт к переключению трудового спроса: вместо работников, выполняющих рутинные задачи, которые значительно легче автоматизировать или передавать на аутсорсинг цифровым платформам, будут требоваться работники, выполняющие социальные или когнитивные задачи. Модели MGI показывают, что число рабочих мест, которым свойственно выполнение рутинных задач и незначительное применение цифровых ноу-хау, может сократиться с примерно 40% от общего количества занятых до почти 30% к 2030 году. Тем временем, доля рабочих мест, где требуются нерутинные виды деятельности или высокий уровень цифровых навыков, по всей вероятности, вырастет с примерно 40% до более 50%.
Такой сдвиг может способствовать увеличению разницы в зарплатах: около 13% общих расходов на зарплаты потенциально будет перенаправлено на нерутинные рабочие места, требующие высокого уровня цифровых навыков, поскольку доходы в этом секторе возрастут. Работники рутинных профессий или с низкими цифровыми навыками могут столкнуться со стагнацией зарплат или даже с их снижением, что приведёт к спаду их доли в общей сумме расходов на зарплаты с 33% до 20%.
Третье ИИ-неравенство – между странами – уже можно наблюдать воочию, и оно явно будет расширяться. Те страны (в основном из развитого мира), которые станут лидерами в сфере ИИ, смогут повысить на 20-25% свои экономические выгоды по сравнению с нынешним уровнем, в то время как развивающимся странам достанутся лишь дополнительные 5-15%.
У развитых стран есть явные преимущества при внедрении ИИ, поскольку они дальше продвинулись, внедряя предыдущие цифровые технологии. Кроме того, у них есть сильные стимулы для перехода на ИИ: низкие темпы роста производительности, старение населения, сравнительно высокая стоимость труда.
Напротив, во многих развивающихся странах нет достаточной цифровой инфраструктуры, а инновационные и инвестиционные мощности, а также база профессиональных навыков, слабы. Прибавьте сюда подрывающий мотивацию эффект низких зарплат, а также обширное пространство для догоняющего повышения производительности, и будет понятно, насколько мала вероятность, что эти страны смогут поспевать за странами развитого мира в переходе на ИИ.
Появление или расширение подобного ИИ-неравенства не является неизбежным. В частности, развивающиеся страны могут применить дальновидные подходы, в том числе укрепляя свой цифровой фундамент и активно стимулируя переход на ИИ. А компании, которым надо гарантировать соблюдение меняющихся требований к рабочим местам, могут взять на себя более активную роль, поддерживая обновление программ образования и содействуя непрерывному обучению людей с низкой профессиональной квалификацией.
Кроме того, упомянутое неравенство необязательно является негативным явлением. Перераспределение ресурсов в пользу компаний с лучшими показателями оздоровляет экономику, потенциально обеспечивая её новыми конкурентными преимуществами относительно других стран.
Впрочем, риски, создаваемые таким неравенством, нельзя недооценивать. Для успеха революции искусственного интеллекта абсолютно необходимы дальновидность и упорство, потому что эта революция принесёт краткосрочные проблемы раньше своих долгосрочных выгод. Если такие проблемы возникнут на фоне разочарования неравенством распределения выгод ИИ, это может спровоцировать недовольство технологиями, которые в ином случае позволили бы создать благотворный круг – повышение производительности, темпов роста доходов и спроса, который способствует увеличению занятости.
To have unlimited access to our content including in-depth commentaries, book reviews, exclusive interviews, PS OnPoint and PS The Big Picture, please subscribe
The 1860 massacre of Christians in Damascus holds useful lessons about what it takes to arrest – and recover from – inter-communal violence. But there is a difference between a pogrom and a genocide, and conflating the two can do more harm than good.
considers what the 1860 massacre of Christians in Damascus can and cannot teach us about preventing genocide.
AI: Hope or Hype?Photo by Nikolas Kokovlis/NurPhoto via Getty Images
Whether generative artificial intelligence will do more harm or good to our families, economies, and societies remains an open question. In devising strategies for harnessing the technology, optimism is undoubtedly warranted, but it should not come at the expense of realism.
БРЮССЕЛЬ – Как и любая преобразующая тенденция, появление искусственного интеллекта (сокращённо ИИ) создаёт одновременно большие возможности и значительные проблемы. Но, возможно, самыми серьёзными являются совсем не те риски, о которых чаще всего говорят.
По данным нового исследования Глобального института McKinsey (сокращённо MGI), ИИ потенциально может значительно повысить общую экономическую производительность. Даже с учётом затрат на переходный период и последствий для конкуренции, к 2030 году ИИ способен прибавить примерно $13 трлн к общим объёмам выпуска и примерно 1,2% к годовым темпам роста мирового ВВП. Это сравнимо – или даже превышает – экономический эффект предыдущих технологий общего применения, например, парового двигателя в 1800-е годы, индустриального промышленного производства в 1900-е годы, а также информационных технологий в 2000-х годах.
Наверное, самой обсуждаемой проблемой, связанной с ИИ, является перспектива превышения числа рабочих мест, уничтоженных разумными машинами, над созданными ими. Но как выяснилось в ходе исследования MGI, переход на ИИ, возможно, не окажет значительного влияния на чистый размер занятости в долгосрочной перспективе. Дополнительные инвестиции в этом секторе позволили бы увеличить занятость на 5% к 2030 году, при этом дополнительно созданное богатство позволит повысить спрос на рабочую силу, увеличив занятость ещё на 12%.
Но хотя в целом картина является позитивной, не все новости столь уже хороши. И одна из причин этого в том, что, возможно, потребуется время для того, чтобы почувствовать все выгоды ИИ, особенно когда речь заходит о производительности. Более того, исследование MGI позволяет сделать вывод, что в 2030 году вклад ИИ в рост экономики может быть в три или более раз выше, чем в ближайшие пять лет.
Ситуация соответствует так называемому компьютерному парадоксу Солоу: прирост производительности отстаёт от темпов технологического прогресса. Это примечательный феномен эпохи цифровой революции. Отчасти он вызван тем, что на первых порах экономика сталкивается с высокими затратами на внедрение новых технологий и издержками переходного периода. В оценках экономического эффекта ИИ они обычно игнорируются. Модели MGI позволяют сделать вывод, что в ближайшие пять лет сумма этих издержек будут достигать 80% суммы потенциальных валовых выгод ИИ, но они снизятся до одной трети от этой суммы к 2030 году.
Потенциальный элемент революции ИИ, который вызывает больше всего проблем, – это то, что его выгоды вряд ли будут распределяться равномерно. Возникающее в результате «ИИ-неравенство» будет укреплять цифровые барьеры, которые уже усиливают неравенство в экономике и ослабляют конкуренцию. Это неравенство может проявиться в трёх сферах.
Secure your copy of PS Quarterly: Age of Extremes
The newest issue of our magazine, PS Quarterly: Age of Extremes, is here. To gain digital access to all of the magazine’s content, and receive your print copy, subscribe to PS Premium now.
Subscribe Now
Первый вид неравенства возникнет на уровне компаний. Инновационные, передовые компании, которые полностью перейдут на ИИ-технологии, смогут удвоить свои денежные потоки в период до 2030 года, что, скорее всего, приведёт к найму намного большего количества работников. Эти компании оставят далеко позади тех, кто не захочет или не сможет внедрять ИИ-технологии такими же темпами. Более того, компании, которые вообще не будут внедрять ИИ, могут столкнуться с сокращением своих денежных потоков на 20%, теряя рыночную долю и вынужденно увольняя работников.
Второй вид неравенства связан с профессиональными навыками. Распространение ИИ-технологий приведёт к переключению трудового спроса: вместо работников, выполняющих рутинные задачи, которые значительно легче автоматизировать или передавать на аутсорсинг цифровым платформам, будут требоваться работники, выполняющие социальные или когнитивные задачи. Модели MGI показывают, что число рабочих мест, которым свойственно выполнение рутинных задач и незначительное применение цифровых ноу-хау, может сократиться с примерно 40% от общего количества занятых до почти 30% к 2030 году. Тем временем, доля рабочих мест, где требуются нерутинные виды деятельности или высокий уровень цифровых навыков, по всей вероятности, вырастет с примерно 40% до более 50%.
Такой сдвиг может способствовать увеличению разницы в зарплатах: около 13% общих расходов на зарплаты потенциально будет перенаправлено на нерутинные рабочие места, требующие высокого уровня цифровых навыков, поскольку доходы в этом секторе возрастут. Работники рутинных профессий или с низкими цифровыми навыками могут столкнуться со стагнацией зарплат или даже с их снижением, что приведёт к спаду их доли в общей сумме расходов на зарплаты с 33% до 20%.
Третье ИИ-неравенство – между странами – уже можно наблюдать воочию, и оно явно будет расширяться. Те страны (в основном из развитого мира), которые станут лидерами в сфере ИИ, смогут повысить на 20-25% свои экономические выгоды по сравнению с нынешним уровнем, в то время как развивающимся странам достанутся лишь дополнительные 5-15%.
У развитых стран есть явные преимущества при внедрении ИИ, поскольку они дальше продвинулись, внедряя предыдущие цифровые технологии. Кроме того, у них есть сильные стимулы для перехода на ИИ: низкие темпы роста производительности, старение населения, сравнительно высокая стоимость труда.
Напротив, во многих развивающихся странах нет достаточной цифровой инфраструктуры, а инновационные и инвестиционные мощности, а также база профессиональных навыков, слабы. Прибавьте сюда подрывающий мотивацию эффект низких зарплат, а также обширное пространство для догоняющего повышения производительности, и будет понятно, насколько мала вероятность, что эти страны смогут поспевать за странами развитого мира в переходе на ИИ.
Появление или расширение подобного ИИ-неравенства не является неизбежным. В частности, развивающиеся страны могут применить дальновидные подходы, в том числе укрепляя свой цифровой фундамент и активно стимулируя переход на ИИ. А компании, которым надо гарантировать соблюдение меняющихся требований к рабочим местам, могут взять на себя более активную роль, поддерживая обновление программ образования и содействуя непрерывному обучению людей с низкой профессиональной квалификацией.
Кроме того, упомянутое неравенство необязательно является негативным явлением. Перераспределение ресурсов в пользу компаний с лучшими показателями оздоровляет экономику, потенциально обеспечивая её новыми конкурентными преимуществами относительно других стран.
Впрочем, риски, создаваемые таким неравенством, нельзя недооценивать. Для успеха революции искусственного интеллекта абсолютно необходимы дальновидность и упорство, потому что эта революция принесёт краткосрочные проблемы раньше своих долгосрочных выгод. Если такие проблемы возникнут на фоне разочарования неравенством распределения выгод ИИ, это может спровоцировать недовольство технологиями, которые в ином случае позволили бы создать благотворный круг – повышение производительности, темпов роста доходов и спроса, который способствует увеличению занятости.