"Masačusetso technologijos instituto profesorius Daronas Acemoglu, neseniai laimėjęs Nobelio ekonomikos premiją, nerimauja, kad dirbtinis intelektas (AI) padidins pajamų nelygybę ir nepadarys daug įtakos produktyvumui. Jo draugas ir kolega Davidas Autoras yra labiau tikintis, nes mano, kad dirbtinis intelektas galėtų padėti ir daryti kaip tik atvirkščiai.
Nauji MIT doktoranto Aidano Tonerio-Rodgerso tyrimai meta iššūkį ir Acemoglu pesimizmui, ir Autoro optimizmui. Abu profesoriai tuo džiaugiasi.
„Tai fantastiška“, – sakė Acemoglu.
„Išvertė iš klumpių“, – sakė Autoras.
Nei Autoras, nei Acemoglu nekeičia savo nuomonės apie AI. Tačiau 26 metų Toner-Rodgers atliktas tyrimas yra žingsnis, siekiant išsiaiškinti, ką AI gali padaryti darbo jėgai, tiriant AI poveikį realiame pasaulyje.
Daugelis ekonomistų, įskaitant Autorą ir Acemoglu, nagrinėjo, kaip ankstesnės technologijos pakeitė darbo rinką. Tačiau nors šis praeities supratimas yra svarbus kontekstas, sunku išsiaiškinti, kaip dirbtinis intelektas paveiks ekonomiką: ar tai bus, kaip benzinu varomas vidaus degimo variklis, kuris pakeitė ištisas pramonės šakas, skatindamas augimą, sukurdamas daugybę naujų darbų ir pakeldamas milijonus amerikiečių į naujus, produktyvesnius, geriau apmokamus, darbus? Arba 1920-ųjų ir 1930-ųjų cepelinai, kurie, žmonių manymu, turėjo pakeisti pasaulį, o dabar yra tik nostalgija?
Kad išsiaiškintų, kur dirbtinis intelektas gali tikti, ekonomistai turi kruopščiai ištirti jo naudojimą šiandieninėje darbo vietoje. Toner-Rodgers popierius tai daro. Jo darbe tiriamas atsitiktinis AI įrankio įdiegimas 1018 mokslininkų medžiagų mokslo tyrimų laboratorijoje.
Naujų medžiagų atradimas ir kūrimas – nuo bakelito išradimo XX a. XX a. iki Kevlaro septintajame dešimtmetyje – istoriškai buvo, daug laiko reikalaujantis, bandymų ir klaidų procesas. Mokslininkai, išsiaiškinę, kokias savybes norėtų turėti junginiui, sugalvoja, kaip galėtų atrodyti naujo junginio cheminė struktūra. Tada jie pradeda bandyti junginius, tikėdamiesi rasti tokį, kuris veikia.
AI įrankiai, kurie buvo apmokyti apie esamų medžiagų struktūrą, gali žymiai sutrumpinti ir atpiginti atradimo procesą. Mokslininkai nurodo savybes, kurias jie norėtų turėti junginiui, o AI įrankis sukuria receptus, kuriuos mokslininkai gali įvertinti.
„Galbūt, įdomiausias dalykas, susijęs su AI, yra tai, kad jis gali paspartinti mokslinius atradimus ir naujoves“, – sakė Toner-Rodgers. – "Tai būtų didžiulė nauda."
Dviejų Kalifornijos mokyklų mokytojų vaikas Toner-Rodgers, būdamas pirmakursis, pirmą kartą pateko į ekonomikos klasę ir užsikabino. Po darbo Niujorko Federaliniame rezervų banke jis įstojo į MIT 2023 m.
Laboratorija, kurią tyrė Toner-Rodgers, atsitiktine tvarka suskirstė tyrėjų grupes, kad pradėtų naudoti įrankį trimis bangomis, pradedant 2022 m. gegužę. Kai Toner-Rodgers kreipėsi į laboratoriją, ji sutiko dirbti su juo, bet nenorėjo, kad būtų atskleista jos tapatybė.
Tai, ką nustatė Toner-Rodgers, buvo stulbinantis: po to, kai buvo įdiegtas įrankis, mokslininkai atrado 44% daugiau medžiagų, jų patentų paraiškų skaičius išaugo 39%, o naujų gaminių prototipų skaičius išaugo 17%.
Toneris-Rodgersas pats buvo kiek nustebęs. Jis manė, kad, geriausiu atveju, tai būtų tiesiog neatsilikę nuo naujų atradimų mokslininkų. „Galėjai sugalvoti daugybę nevykusių medžiagų, kurios iš tikrųjų nėra naudingos“, – sakė jis.
Šie mokslo naujovių pasiekimai gali duoti naudos kitur, nes nauji išradimai gali paskatinti netikėtus pokyčius.
Acemoglu sakė esąs „šiek tiek nustebęs“, kad laboratorija patyrė tokį ryškų produktyvumo padidėjimą, kuris, jei pakankamai kartotųsi visoje ekonomikoje, prieštarautų jo pesimistiškam požiūriui.
Laboratorija yra tik vienas konkretus pavyzdys. Acemoglu pažymi, kad skirtingai nuo didelių kalbų modelių, tokių, kaip „ChatGPT“, kuriuos žmonės bando taikyti plačiai, laboratorijos AI įrankis buvo sukurtas specialiai medžiagų atradimui.
Acemoglu vis dar nerimauja, kad dirbtinis intelektas gali padidinti pajamų skirtumus. Toner-Rodgers dokumentas siūlo vieną būdą, kuris gali atsitikti.
Jis išsiaiškino, kad mokslininkams, kuriems jau ir taip sekėsi atrasti junginius, dirbtinio intelekto įrankis buvo dar sėkmingesnis, o kiti mokslininkai neturėjo tokios naudos.
Autoras vis dar mano, kad dirbtinis intelektas galėtų sumažinti pajamų nelygybę tol, kol darbuotojai bus tinkamai apmokyti.
Paskutinis dalykas, kurį Toner-Rodgers atrado apie laboratorijos AI įrankį: mokslininkams tai labai nepatiko, nes 82% pranešė, kad sumažėjo pasitenkinimas jų darbu.
Mokslininkai manė, kad tai atėmė dalį jų darbo – naujų junginių sugalvojimmo – kuri jiems patiko labiausiai. Vienas mokslininkas pastebėjo: „Negaliu nesijausti, kad didžioji mano išsilavinimo dalis dabar yra bevertė.“ [1]
1. U.S. News: New Study Shows AI Made Some Workers More Productive. Lahart, Justin. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 30 Dec 2024: A3.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą