Superintelekto ekonomika

„Didelę istorijos dalį saugiausia prognozė buvo ta, kad viskas tęsis taip, kaip yra. Tačiau kartais ateitis yra neatpažįstama. Silicio slėnio technologijų vadovai teigia, kad žmonija artėja prie tokio momento, nes vos po kelerių metų dirbtinis intelektas (DI) visose kognityvinėse užduotyse bus geresnis už vidutinį žmogų. Nereikia daug prognozuoti, kad jie teisūs, kad suprastum, jog jų teiginį reikia gerai apgalvoti. Jei jis išsipildytų, pasekmės būtų tokios pat didelės, kaip ir bet kas pasaulio ekonomikos istorijoje.

 

Nuo, beveik prieš dešimtmetį įvykusių, proveržių DI galios ne kartą ir įspūdingai pranoko prognozes. Šiais metais dideli kalbos modeliai iš „OpenAI“ ir „Google DeepMind“ laimėjo auksą Tarptautinėje matematikos olimpiadoje, 18 metų anksčiau, nei ekspertai prognozavo 2021 m.

 

Modeliai vis didėja, juos skatina ginklavimosi varžybos tarp technologijų įmonių, kurios tikisi, kad nugalėtojas viską gaus, ir tarp Kinijos bei Amerikos, kurios bijo sisteminio pralaimėjimo, jei liks antros. Iki 2027 m. turėtų būti įmanoma apmokyti modelį, naudojant 1000 kartų daugiau skaičiavimo išteklių, nei buvo sukurtame GPT-4, kuris slypi už šiandien populiariausio pokalbių roboto.

 

Ką tai sako apie DI galias 2030 ar 2032 metais? Kaip aprašėme viename iš dviejų šios savaitės pranešimų, daugelis baiminasi pragaro peizažo, kuriame, DI valdomi, teroristai kuria biologinius ginklus, kurie žudo milijardus žmonių, arba „nesuderintas“ DI išslysta iš pavadžio ir pergudrauja žmoniją. Nesunku suprasti, kodėl šios uodegos rizikos sulaukia tiek daug dėmesio. Vis dėlto, kaip paaiškina mūsų antrasis pranešimas, jos išstūmė mintis apie tiesioginį, tikėtiną, nuspėjamą – ir lygiai taip pat stulbinantį – neapokaliptinio DI poveikį.

 

Iki 1700 m. pasaulio ekonomika vidutiniškai augo 8 % per šimtmetį. Kiekvienas, kuris būtų prognozavęs, kas nutiks toliau, būtų atrodęs pamišęs. Per ateinančius 300 metų, kai įsigalėjo pramonės revoliucija, augimas vidutiniškai siekė 350 % per šimtmetį. Tai lėmė mažesnį mirtingumą ir didesnį vaisingumą. Didesnė populiacija sukūrė daugiau idėjų, o tai lėmė dar spartesnę plėtrą. Dėl poreikio pridėti žmonių talentų, ciklas buvo lėtas. Galiausiai, didesnis turtas lėmė, kad žmonės turėjo mažiau vaikų. Tai padidino gyvenimo lygį, kuris nuolat augo maždaug 2 % per metus.

 

 

Nuo vos vos išgyvenimo iki silicio

 

 

DI nesusiduria su tokiu demografiniu apribojimu. Technologai žada, kad jis sparčiai pagreitins atradimų tempą. Samas Altmanas, „OpenAI“ generalinis direktorius, tikisi, kad DI kitais metais galės generuoti „naujas įžvalgas“. DI jau padeda programuoti geresnius DI modelius. Kai kurie teigia, kad iki 2028 m. jie patys prižiūrės savo tobulėjimą.

 

 

Todėl yra antrojo ekonomikos augimo sprogimo galimybė. Jei skaičiavimo galia leis technologinę pažangą be žmogaus indėlio, o pakankamai atsipirkimo bus reinvestuota į dar galingesnių mašinų kūrimą, turtas gali kauptis precedento neturinčiu greičiu. Ekonomistai jau seniai žino apie negailestingą matematinę idėjų atradimo automatizavimo logiką. Remiantis neseniai optimistinės idėjų kalvės „Epoch AI“ prognoze, kai DI galės atlikti 30 % užduočių, metinis augimas viršys 20 %.

 

 

Tikri tikintieji, įskaitant Elonas Muskas daro išvadą, kad, savarankiškai tobulėjanti, dirbtinė intelektinė intelekto sistema sukurs superintelektą. Žmonija gautų prieigą prie visų įmanomų idėjų, įskaitant ir geriausių robotų, raketų bei reaktorių kūrimą. Prieiga prie energijos ir žmonių gyvenimo trukmė nebekeltų apribojimų. Vienintelis ekonomikos apribojimas būtų fizikos dėsniai.

 

Nereikia eiti į tokį kraštutinumą, kad būtų galima sugalvoti neįtikėtiną dirbtinio intelekto poveikį. Kaip minties eksperimentą apsvarstykite tik laipsnišką žingsnį link žmogaus lygio intelekto. Darbo rinkose skaičiavimo galios panaudojimo užduočiai atlikti kaina ribotų atlyginimą už jos atlikimą: kodėl mokėti darbuotojui daugiau, nei skaitmeninei konkurencijai? Vis dėlto mažėjantis superžvaigždžių, kurių įgūdžiai nebūtų automatizuojami ir galėtų tiesiogiai papildyti dirbtinį intelektą, skaičius gautų didžiulę grąžą.

 

Vieninteliai žmonės, kuriems sektųsi geriau, nei jiems, greičiausiai, būtų su dirbtiniu intelektu susijusio kapitalo savininkai, kuris surytų vis didesnę ekonominės produkcijos dalį.

 

Visi kiti turėtų prisitaikyti prie dirbtinio intelekto gebėjimų spragų ir naujųjų turtuolių išlaidų. Visur, kur yra automatizavimo ir darbo jėgos kliūčių, pasiūla, atlyginimai galėtų sparčiai didėti. Toks poveikis, vadinamas „kaštų liga“, galėtų būti toks stiprus, kad apribotų išmatuoto BVP sprogimą, net ir visiškai pasikeitus ekonomikai.

 

Nauji gausos ir trūkumo modeliai atsispindėtų kainose. Visko, ką galėtų padėti gaminti dirbtinis intelektas – tarkime, prekės iš visiškai automatizuotų gamyklų ar skaitmeninės pramogos – kainos smuktų. Jei bijote prarasti darbą dėl dirbtinio intelekto, bent jau galite tikėtis daugybės tokių dalykų. Visur, kur vis dar reikėjo žmonių, gali kilti kaštų liga. Žinių darbuotojai, perėję prie fizinio darbo, gali pastebėti, kad gali sau leisti mažiau vaikų priežiūros ar mažiau restoranų patiekalų, nei šiandien. Žmonės gali pradėti konkuruoti su dirbtiniu intelektu dėl žemės ir energijos.

 

Šis ekonominis sutrikimas atsispindėtų finansų rinkose. Akcijų kainos gali smarkiai svyruoti, nes paaiškės, kurios bendrovės laimi, o kurios pralaimi „nugalėtojas gauna viską“ konkursuose. Atsiras godus noras investuoti, siekiant sukurti daugiau dirbtinio intelekto galios ir kad infrastruktūros bei gamyklų akcijos neatsiliktų nuo ekonomikos augimo. Tuo pačiu metu noras taupyti ateičiai gali žlugti, nes žmonės – ypač turtingieji, kurie daugiausia taupo – tikėtųsi gerokai didesnių pajamų.

 

Todėl norint įtikinti žmones atsisakyti kapitalo investicijoms, reikėtų daug didesnių palūkanų normų – galbūt, pakankamai didelių, kad ilgalaikio turto kainos kristų, nepaisant sprogstamojo augimo. Mokslininkai nesutinka, tačiau kai kuriuose modeliuose palūkanų normos kyla viena su viena ar daugiau kartų augant. Sprogstamojo scenarijaus atveju tai reikštų, kad skolas reikėtų refinansuoti 20–30 % palūkanų norma. Net skolininkai, kurių pajamos sparčiai augo, galėtų nukentėti; tie, kurių pajamos nebuvo susietos su nevaldomu augimu, būtų sutriuškinti. Šalys, kurios negalėjo arba nenorėjo pasinaudoti dirbtinio intelekto bumu, galėtų susidurti su kapitalo nutekėjimu. Makroekonominis nestabilumas taip pat gali būti bet kur, nes infliacija gali išaugti, žmonėms siaučiant dėl ​​savo laukiamų turtų, o centriniai bankai nepakankamai greitai keltų palūkanų normas.

 

Tai svaiginantis minties eksperimentas. Ar žmonija galėtų susidoroti? Augimas anksčiau paspartėjo, tačiau pramonės revoliucijos metu nebuvo masinės demokratijos; luditai, garsiausi istorijoje mašinų nekentėjai, neturėjo balsavimo teisės. Net jei vidutinis darbo užmokestis išaugtų, didesnė nelygybė galėtų sukelti perskirstymo reikalavimus. Valstybė taip pat turėtų galingesnių priemonių stebėti ir manipuliuoti gyventojais. Todėl politika būtų nepastovi. Vyriausybės turėtų permąstyti viską – nuo ​​mokesčių bazės iki švietimo ir pilietinių teisių apsaugos.

 

Nepaisant to, superintelekto iškilimas turėtų sukelti nuostabą. Dario Amodei, „Anthropic“ vadovas, šią savaitę „The Economist“ sakė manantis, kad dirbtinis intelektas padės gydyti kadaise nepagydomas ligas. Į kitą pagreitį, jei jis ateis, reikėtų žiūrėti, kaip į ilgo stebuklo, įmanomo tik todėl, kad žmonės priėmė perversmą, tęsinį. Žmonija gali pastebėti, kad jos intelektas pranoktas. Jai vis tiek reikės išminties.“ [1]

 

1. The economics of superintelligence. The Economist; London Vol. 456, Iss. 9458,  (Jul 26, 2025): 7, 8.