Dirbtinis intelektas (A.I.) gali pakeisti viską, bet, tikriausiai, ne per greitai

 "„Dirbtinis intelektas (A.I.) jau daro didelį poveikį ekonomikai, ir tikimasi, kad jo įtaka artimiausiais metais labai išaugs.... Apskritai AI poveikis ekonomikai priklausys nuo įvairių veiksnių, įskaitant technologijų pažangos tempą, vyriausybės politiką ir darbuotojų gebėjimą prisitaikyti prie naujų technologijų“.

 

     Gerai, kas tai pasakė? Niekas, nebent būsime pasiruošę pradėti vadinti didelius kalbų modelius žmonėmis. Aš paprašiau ChatGPT apibūdinti dirbtinio intelekto ekonominį poveikį; tai tęsėsi ilgai, todėl tai buvo ištrauka.

 

     Manau, kad daugelis iš mūsų, kurie žaidė su dideliais kalbos modeliais, kurie plačiai aptariami dirbtinio intelekto rubrikoje (nors vyksta beveik metafizinės diskusijos, ar turėtume tai vadinti intelektu), buvo šokiruoti, kiek jie dabar. sugeba skambėti, kaip žmonės. Ir gerai, kad jie arba jų palikuonys ilgainiui perims daugybę užduočių, kurias šiuo metu atlieka žmonės.

 

     Kaip ir ankstesni technologijų šuoliai, tai padidins ekonomikos našumą, bet taip pat tikriausiai pakenks kai kuriems darbuotojams, kurių įgūdžiai buvo nuvertinti. Nors terminas „Luddite“ dažnai vartojamas apibūdinti žmogų, kuris tiesiog nusiteikęs prieš naujas technologijas, pirmieji luditai buvo įgudę amatininkai, patyrę realią ekonominę žalą dėl mechaninių staklių ir mezgimo rėmų įdiegimo.

 

     Tačiau šį kartą koks bus šis poveikis? Ir kaip greitai jie atsiras? Į pirmąjį klausimą atsakymas yra toks, kad niekas iš tikrųjų nežino. Prognozės apie ekonominį technologijų poveikį yra labai nepatikimos. Antra, istorija rodo, kad didelis ekonominis A.I. poveikis užtruks ilgiau, nei daugelis žmonių šiuo metu tikisi.

 

     Apsvarstykite ankstesnės pažangos skaičiavimo srityje poveikį. Praėjusią savaitę mirė Gordonas Moore'as, „Intel“, kuri 1971 m. pristatė mikroprocesorių, įkūrėjas. Jis garsėjo savo prognozėmis, kad tranzistorių skaičius kompiuterio mikroschemoje padvigubės kas dvejus metus – ši prognozė pasitvirtino stulbinančiai per pusę amžiaus. Moore'o dėsnio pasekmės yra visur aplink mus, ypač galinguose kompiuteriuose, dar žinomuose išmaniuosiuose telefonuose, kuriuos šiais laikais nešiojasi beveik visi.

 

     Tačiau ilgą laiką šio nuostabaus skaičiavimo galios padidėjimo ekonominė nauda buvo stebėtinai sunkiai suprantama. Pateikiame ilgalaikio darbo našumo – produkcijos per valandą ne žemės ūkio sektoriuje – augimo diagramą, išmatuotą kaip metinį augimo tempą per pastaruosius 10 metų (siekiant išlyginti tam tikrą triukšmą).

 

     Po minutės paaiškinsiu kai ką diagramoje. Tačiau pirmiausia reikia pastebėti, kad mažiausiai du dešimtmečius po Moore'o įstatymo įsigaliojimo Amerika, toli gražu nepatyrusi produktyvumo bumo, kentėjo nuo užsitęsusio našumo sulėtėjimo. Bumas prasidėjo tik 1990-aisiais, ir net tada jis šiek tiek nuvylė, kaip paaiškinsiu po minutės.

 

     Kodėl didžiulis, užsitęsęs skaičiavimo galios padidėjimas užtruko taip ilgai, kad atsipirktų ekonomikai? 1990 m. ekonomikos istorikas Paulas Davidas paskelbė vieną iš mano mėgstamiausių visų laikų ekonomikos straipsnių „Dinamo ir kompiuteris“. Ji nubrėžė paralelę tarp informacinių technologijų ir ankstesnės technologijų revoliucijos – pramonės elektrifikavimo – poveikio.

 

     Kaip pažymėjo Davidas, elektros varikliai tapo plačiai prieinami 1890 m. Tačiau neužtenka turėti technologiją. Taip pat turite išsiaiškinti, ką su juo daryti.

 

     Norėdami visapusiškai pasinaudoti elektrifikavimo privalumais, gamintojai turėjo permąstyti gamyklų dizainą. Ikielektrinės gamyklos buvo daugiaaukščiai pastatai su ankštomis darbo patalpomis, nes tai buvo būtina, norint efektyviai išnaudoti rūsyje esančią garo mašiną, kuri varo mašinas per velenų, krumpliaračių ir skriemulių sistemą.

 

     Prireikė laiko suvokti, kad kiekviena mašina varoma atskiru varikliu leido turėti išsiplėtusias vieno aukšto gamyklas su plačiais praėjimais, leidžiančiais lengvai perkelti medžiagas, jau nekalbant apie surinkimo linijas. Dėl to didelis našumo padidėjimas dėl elektrifikacijos pasireiškė tik po Pirmojo pasaulinio karo.

 

     Tikrai, kaip iš tikrųjų prognozavo Deividas, 90-ajame dešimtmetyje informacinių technologijų ekonominis pasipelnymas pagaliau prasidėjo, nes dokumentų kabinetai ir diktuojantys sekretoriai pagaliau užleido vietą kubinių ūkiams.

 

     (Ką? Manote, kad technologinė pažanga visada žavinga?) Šio ekonominio atsipirkimo atsilikimas net buvo panašus į atsilikimą dėl elektrifikacijos.

 

     Tačiau ši istorija vis dar kelia keletą galvosūkių. Viena – kodėl pirmasis informacinių technologijų produktyvumo bumas (gali būti ir kitas, jei entuziazmas apie pokalbių robotus bus pagrįstas) buvo toks trumpas; iš esmės tai truko tik apie dešimtmetį.

 

     Ir net kol tai tęsėsi, produktyvumo augimas dėl I.T. bumo nebuvo didesnis, nei per visą kartą trunkantį bumą po Antrojo pasaulinio karo, o tai pasižymėjo tuo, kad neatrodė, kad jį paskatino jokia radikaliai nauja technologija. (Todėl aukščiau esančioje diagramoje jis pažymėtas klaustuku.)

 

     1969 m. garsus vadybos konsultantas Peteris Druckeris išleido knygą „Nutrūkimo amžius“, kurioje teisingai numatė esminius ekonomikos struktūros pokyčius, tačiau knygos pavadinimas, manau, teisingai rodo, kad ankstesnis nepaprasto ekonomikos augimo laikotarpis iš tikrųjų buvo tęstinumo amžius, epocha, per kurią pagrindiniai ekonomikos kontūrai beveik nepasikeitė, net kai Amerika tapo labai daug turtingesnė.

 

     Arba kitaip tariant, didysis bumas nuo 1940-ųjų iki maždaug 1970-ųjų, atrodo, daugiausia buvo pagrįstas technologijų, tokių, kaip vidaus degimo variklis, naudojimu, kurios buvo naudojamos dešimtmečius, o tai turėtų paskatinti mus dar skeptiškiau pabandyti panaudoti naujausius technologijų pokyčius ekonomikos augimui prognozuoti.

 

     Tai nereiškia, kad dirbtinis intelektas neturės didžiulio ekonominio poveikio. Tačiau istorija rodo, kad jis greitai neateis. „ChaptGPT“ ir visa, kas bus toliau, tikriausiai yra 2030-ųjų, o ne ateinančių kelerių metų ekonomikos istorija.

 

     Tai nereiškia, kad turėtume ignoruoti galimo AI skatinamo bumo pasekmes. Dideli kalbiniai modeliai savo dabartine forma neturėtų turėti įtakos kitų metų ekonominėms prognozėms ir, tikriausiai, neturėtų turėti didelės įtakos kito dešimtmečio ekonominėms prognozėms. Tačiau ilgalaikės ekonomikos augimo perspektyvos dabar atrodo geresnės, nei prieš tai, kai kompiuteriai pradėjo taip gerai imituoti žmones.

 

     Ir ilgalaikės ekonominės projekcijos yra svarbios, net jei jos visada klaidingos, nes jos yra ilgalaikės biudžeto perspektyvos pagrindas, o tai savo ruožtu padeda vykdyti dabartinę politiką daugelyje sričių. Ne tam, kad tai būtų labai svarbu, bet kiekvienas, kuris prognozuoja radikalų ekonomikos augimo pagreitį su A.I. – dėl to labai padidėtų mokesčių įplaukos – ir tuo pat metu numato, kad ateina būsima fiskalinė krizė, nebent drastiškai sumažintume „Medicare“ir socialinę apsaugą nebus prasmingas."