Хоча такі інструменти, як ChatGPT, можуть витіснити мільйони працівників, вони також можуть забезпечити зростання продуктивності, необхідне для підвищення доходів та рівня життя. Але для того, щоб гарантувати, що ця потужна технологія приносить широкі спільні переваги, ми повинні прислухатися до уроків останньої хвилі цифрових інновацій.
З тих пір, як OpenAI випустила свого чат-бота ChatGPT в минулому році, все більше аналітиків прогнозують, що генеративний штучний інтелект витіснить мільйони працівників і викличе масштабні економічні потрясіння. Але як саме генеративний ШІ вплине на світову економіку?
Останні оцінки свідчать про наближення дестабілізації ринку праці. Наприклад, економісти Goldman Sachs очікують, що в результаті останніх проривів штучного інтелекту може бути автоматизовано до 300 мільйонів робочих місць з повною зайнятістю, а дві третини працівників у Європі та США можуть піддатися автоматизації на основі штучного інтелекту. Робочий документ дослідників з OpenAI показує, що приблизно 80% робочої сили США могли б побачити принаймні деякі свої завдання автоматизованими шляхом впровадження великих мовних моделей (LLM), таких як ChatGPT. А деякі юридичні фірми та маркетологи вже почали використовувати генеративні інструменти штучного інтелекту.
Але досі неясно, чи підвищать нові штучні інтелекти продуктивність існуючих співробітників, знявши рутинні завдання з їхніх рук, або просто зроблять працівників технологічно зайвими. Звичайно, багато білих комірців були б раді, якби інструменти штучного інтелекту могли брати на себе нудні завдання, такі як ведення протоколів під час зустрічей, відповіді на звичайні запити або подання претензій на витрати. Але багато хто вірить – як Дарон Аджемоглу і Саймон Джонсон нещодавно посперечалися – що нинішня гонка озброєнь генеративного штучного інтелекту спрямована на зниження витрат шляхом заміни працівників алгоритмами, а не використання потужності цих технологій для збільшення людської праці.
Інша можливість, однак, полягає в тому, що більшість компаній будуть повільно впроваджувати цю потужну технологію через відсутність навичок і ноу-хау. Це також не обов’язково заспокоює. Хоча нові технології часто руйнують засоби до існування та промисловість, вони також можуть призвести до зростання продуктивності, необхідного для підвищення доходів та рівня життя. Після майже двох десятиліть надзвичайно повільного зростання продуктивності в більшості розвинених економік генеративний ШІ з’явився саме тоді, коли нам це потрібно. Але для того, щоб гарантувати, що він приносить широкі переваги, ми повинні прислухатися до уроків попередньої хвилі цифрових інновацій.
За останні 20 років такі інновації, як смартфони та комунікаційні технології, такі як бездротові мережі 4G та 5G, змінили повсякденне життя, що призвело до створення нових секторів та бізнес-моделей. Станом на 2021 рік середній американець проводив приблизно вісім годин на день в Інтернеті, що більш ніж удвічі перевищує показник 2011 року. Галузі хмарних обчислень та електронної комерції швидко зросли, відображаючи ринок праці, на якому цифрові навички все частіше стають необхідною умовою для отримання високооплачуваної роботи. Проте, незважаючи на ці технологічні досягнення, зростання продуктивності було похмурим з середини 2000-х років.
Чим пояснюється ця економічна загадка? Хоча цілком можливо, що цифрові технології просто не дуже продуктивні, їх широке впровадження говорить про зворотне. Більш правдоподібне пояснення полягає в тому, що потрібен час, щоб з’ясувати, як краще використовувати нові технології. В результаті лише невелика меншість компаній у США та Великобританії змогла використовувати цифрові інструменти для підвищення своєї продуктивності та просування вперед.
У своїй книзі «Нові Голіафи» 2022 року Джеймс Бессен з Бостонського університету досліджує, чому компанії мають проблеми з адаптацією до цифрових технологій. Складність передового програмного забезпечення, стверджує він, надає перевагу найбільшим і найбільш технологічно складним компаніям, тому що тільки вони мають ресурси і ноу-хау, необхідні для впровадження таких інструментів і отримання вигоди від них.
Враховуючи величезну (і дорогу) обчислювальну потужність, необхідну для використання та підтримки генеративних інструментів штучного інтелекту, здається неминучим, що ця нова технологія піде аналогічним шляхом. Якщо кілька домінуючих компаній використовувати алгоритми глибокого навчання, такі як GPT-4 від OpenAI, для створення нових послуг і продуктів, вони могли б підвищити свою ринкову владу і звести непереборні бар’єри для входу.
Але справжній потенціал цих нових технологій виходить за рамки їх здатності дозволити кільком компаніям стати більш ефективними або розробляти нові продукти. Щоб забезпечити широке підвищення продуктивності та створити реальну цінність, генеративні моделі штучного інтелекту повинні змінити спосіб виробництва речей. Зрештою, найбільш стійкі буми продуктивності за останні 200 років були результатом нових технологій, які змінили та перебудували наші економічні системи.
Розглянемо, наприклад, як впровадження змінних деталей у дев’ятнадцятому столітті революціонізувало виробництво, або як конвеєр Генрі Форда розширив поділ праці всередині фабрики на початку двадцятого століття. У 1980-х роках революція точно в строк зменшила потребу в масових запасах, а глобалізація ланцюгів поставок протягом 2000-х років дозволила збільшити спеціалізацію. Ці процесні інновації, що стали можливими завдяки появі нових енергетичних та комунікаційних технологій, сприяли економічному зростанню, змінюючи не тільки те, що виробляли компанії, але й те, як вони виробляли.
Перш ніж довгострокова корисність генеративного ШІ стане очевидною, ажіотаж – і паніка – повинні вщухнути. Якими б не були його недоліки, його впровадження явно являє собою вражаючий технологічний стрибок. Щоб гарантувати, що це принесе користь усім нам як працівникам, споживачам та підприємцям, ми повинні надати всім підприємствам доступ до цих революційних інструментів, а не передавати ключ до наступної великої економічної трансформації кільком великим чинним президентам і сподіватися, що вони не заблокують усіх інших.
Автор: Дайан Койл – професор публічної політики Кембриджського університету, є автором книги «Гвинтики і монстри: що таке економіка і якою вона повинна бути» (Princeton University Press, 2021)
Джерело: Project Syndicate, США
