Финансовая
квинтэссенция Федор
Рогач

Хотя широкое внедрение генеративного искусственного интеллекта, скорее всего, приведет к повышению производительности и более сильному экономическому росту, выгоды будут в основном доставаться владельцам капитала, а не потенциально сокращающейся рабочей силе. Правительствам необходимо будет соответствующим образом скорректировать политику налогообложения и социального обеспечения.

Рассмотрим, как ИИ повлияет на три ключевых компонента роста: капитал, труд и производительность. С точки зрения капитала, огромный объем инвестиций, необходимых для поддержки инноваций в области ИИ, гарантирует, что победителей будет меньше и более сконцентрировано.

Большая часть этих затрат приходится на эксплуатацию высокопроизводительных графических процессоров (GPU), а также на питание и охлаждение огромных центров обработки данных. Сэм Мюгель, технический директор Multiverse, считает, что обучение следующего поколения LLM скоро будет стоить как минимум 1 миллиард долларов. Только в 2023 году «Великолепная семерка» — ведущие технологические компании США — выделила на исследования и разработки в общей сложности 370 миллиардов долларов. Это примерно равно общему бюджету Европейского Союза на НИОКР (с учетом как предприятий, так и государственного сектора).

Что касается труда, то пока слишком рано предвидеть победителей и проигравших, а также то, как выгоды и потери, связанные с ИИ, будут распределены по экономике. В то время как в отчете Goldman Sachs за 2023 год оценивается, что ИИ может «подвергнуть автоматизации 300 миллионов рабочих мест с полной занятостью», опрос 803 компаний, проведенный Всемирным экономическим форумом, указывает на гораздо меньшие чистые потери из-за создания рабочих мест, связанных с инвестициями в «зеленый» переход и адаптация к изменению климата.

Мы еще не предвидели, что потеря рабочих мест в одном звене цепочки будет означать в других частях технологического сектора, не говоря уже об экономике в целом. Влияние на рабочие места может сильно различаться по мере того, как мы переходим от производителей чипов, инфраструктуры искусственного интеллекта и приложений искусственного интеллекта к таким секторам, как здравоохранение, образование и телекоммуникации – все из которых готовы извлечь выгоду из инноваций искусственного интеллекта. В основе этой технологии уже наблюдается огромный рост и создание рабочих мест, поскольку производители чипов (такие как Nvidia) строят производственные мощности и инвестируют в производственные мощности, которые будут стимулировать революцию в области искусственного интеллекта.

Менее ясно, сколько рабочих мест будет создано или потеряно в других местах, потому что никто не может предсказать все способы использования новой технологии или какие побочные эффекты она может иметь. Первые признаки влияния ИИ на долгосрочную эффективность и производительность обнадеживают – по крайней мере, для тех работников, у которых еще будет работа. Например, исследование 5000 работников, проведенное Эриком Бриньольфссоном, Даниэль Ли и Линдси Р. Рэймонд в 2023 году, показало, что инструменты искусственного интеллекта повышают производительность труда в среднем на 14% и на 34% для новых и низкоквалифицированных работников.

Технологические достижения уже давно способствуют расширению глобальных связей в сфере торговли и телекоммуникаций, расширению доступа к общественным благам, таким как здравоохранение и образование, стимулированию инноваций, повышению уровня жизни и, в конечном итоге, обеспечению широкого экономического роста. Нет никаких оснований думать, что ИИ не сделает то же самое.

Более того, ИИ, скорее всего, распространится по всей экономике быстрее, чем предыдущие технологии, а это означает, что повышение производительности и эффективности, связанное с ИИ, может произойти раньше, чем позже. Ранее технологии общего назначения (такие как паровой двигатель, электрификация и персональные компьютеры) требовали огромных затрат на создание базовой инфраструктуры. В первой половине двадцатого века понадобилось более 40 лет, чтобы электричество стало широко доступным, а в 2010-х годах смартфонам потребовалось примерно десять лет, чтобы превысить 90%-ное распространение. ИИ, напротив, может быть развернут через существующие цифровые платформы и устройства.

Если владельцы капитала получают большую экономическую выгоду, налоги должны будут измениться соответствующим образом. Например, может потребоваться гораздо более высокая ставка корпоративного налога, чтобы получить сверхприбыль, полученную в результате автоматизации и меньшей рабочей силы. Что касается благосостояния, угроза роста структурной безработицы из-за ИИ оживит дебаты о до сих пор радикальных предложениях, таких как универсальный базовый доход.

Мы должны задуматься о влиянии ИИ на неравенство как внутри стран – между капиталом и рабочей силой – так и между странами. Растущий разрыв между технологическими лидерами, такими как США и Китай, и остальным миром – особенно беднейшими экономиками – сулит плохие новости для и без того напряженной геополитической среды.

Дамбиса Мойо
— экономист-международник

Источник.