Արհեստական բանականությունը հեղափոխում է տնտեսական միջավայրը

Գեներատիվ արհեստական ​​բանականության առաջընթացի ներկայիս տեմպերը դժվարացնում են կանխատեսել, թե ինչպես կազդի տեխնոլոգիան տնտեսության, բիզնեսի և հասարակության վրա: Այնուամենայնիվ, արդեն պարզ է թվում, որ արհեստական ​​բանականության նոր հավելվածները կստեղծեն հաղթողների նեղ խումբ և կհանգեցնեն ավելի փոքր աշխատուժի՝ կանգնեցնելով կառավարություններին քաղաքական մեծ մարտահրավերների առաջ: Այս մասին գրում է հոդվածի հեղինակ Դամբիսա Մոյոն project-syndicate-ում։

Մտածեք, թե ինչպես AI-ն կազդի աճի երեք հիմնական բաղադրիչների վրա՝ կապիտալ, աշխատուժ և արտադրողականություն: Կապիտալի առումով, AI-ի նորարարությունները հզորացնելու համար պահանջվող ներդրումների հսկայական ծավալը երաշխավորում է, որ կլինեն ավելի փոքր, ավելի կենտրոնացված հաղթողների խումբ: Իրենց համապատասխան շուկաներում մենաշնորհ ունեցող խոշոր տեխնոլոգիական ընկերությունները միակն են, որ կարող են իրենց թույլ տալ հսկայական ծախսեր, որոնք կապված են մեծ լեզվական մոդելների (LLM) մշակման, վերապատրաստման և հզորացման հետ:

Այս ծախսերի մեծ մասը գալիս է բարձրակարգ գրաֆիկական մշակման միավորների (GPU) գործարկումից, ինչպես նաև տվյալների հսկայական կենտրոնների սնուցումից և սառեցումից: Multiverse-ի գլխավոր տեխնոլոգիական տնօրեն Սեմ Մուգելը գնահատում է, որ LLM-ների հաջորդ սերնդի վերապատրաստումը շուտով կարժենա առնվազն 1 միլիարդ դոլար: Միայն 2023 թվականին Magnificent Seven-ը՝ Միացյալ Նահանգների առաջատար տեխնոլոգիական ընկերությունները, ընդհանուր առմամբ 370 միլիարդ դոլար է հատկացրել հետազոտության և զարգացման համար: Դա մոտավորապես հավասար է Եվրոպական Միության հետազոտության և զարգացման ընդհանուր բյուջեին (հաշվի առնելով և՛ բիզնեսները, և՛ պետական ​​հատվածը):

Ինչ վերաբերում է աշխատուժին, դեռ վաղ է կանխատեսել հաղթողներին և պարտվողներին, կամ ինչպես կբաշխվեն արհեստական ​​բանականության հետ կապված օգուտներն ու կորուստները տնտեսության մեջ: Մինչ Goldman Sachs-ի 2023 թվականի զեկույցը գնահատում էր, որ AI-ն կարող է «ավտոմատացնել 300 միլիոն ֆուլ թայմ աշխատատեղերի համարժեքը»։ Համաշխարհային տնտեսական ֆորումի հարցումը, որին մասնակցել են 803 ընկերություններ, մատնանշում է շատ ավելի ցածր զուտ կորուստ՝ շնորհիվ կանաչ անցման ներդրումների և կլիմայի փոփոխության հարմարվողականության հետ կապված աշխատատեղերի ստեղծման հետ:

Ամեն դեպքում, շատերը մտավախություն ունեն, որ արհեստական ​​բանականությունը կնպաստի երկարաժամկետ կառուցվածքային գործազրկությանը՝ ստեղծելով գործազուրկների դաս, որը կներառի ինչպես հմուտ, այնպես էլ ոչ հմուտ աշխատողներ: Բայց թեև վերը նշված կանխատեսումները հիմք են տալիս այն բանի, թե ինչ կարող է տեղի ունենալ, այս հարցի վերաբերյալ մեր մտածելակերպը ճշգրտելու լայն հնարավորություն կա: Ի վերջո, խնդրի մասշտաբը կախված կլինի նրանից, թե որ աշխատատեղերը կկորսվեն AI արժեշղթայի տարբեր կետերում:

Մենք դեռ չենք տեսել, թե շղթայի մեկ օղակում աշխատատեղերի կորուստը ինչ կնշանակի տեխնոլոգիական ոլորտում այլուր, էլ չենք խոսում ավելի լայն տնտեսության մասին: Ազդեցությունը աշխատատեղերի վրա կարող է բավականին տարբերվող լինել, քանի որ մենք չիպեր արտադրողներից, AI ենթակառուցվածքից և AI հավելվածներից տեղափոխվում ենք այնպիսի ոլորտներ, ինչպիսիք են առողջապահությունը, կրթությունը և հեռահաղորդակցությունը, որոնք բոլորն էլ պատրաստ են օգուտ քաղել AI նորարարություններից: Տեխնոլոգիայի հիմքում արդեն կա հսկայական աճ և աշխատատեղերի ստեղծում, քանի որ չիպեր արտադրողները (օրինակ՝ Nvidia-ն) կառուցում են արտադրական օբյեկտներ և ներդրումներ են կատարում արտադրական հզորության մեջ, որը կխթանի AI-ի հեղափոխությունը:

Ավելի քիչ պարզ է, թե քանի աշխատատեղ կստեղծվի կամ կկորցվի այլուր, քանի որ ոչ ոք չի կարող կանխատեսել, թե ինչպես կօգտագործվի նոր տեխնոլոգիան, կամ ինչ ազդեցություն կարող է ունենալ այն: Երկարաժամկետ արդյունավետության և արտադրողականության բարձրացման վրա AI-ի ազդեցության վաղ ցուցումները հուսադրող են, գոնե այն աշխատողների համար, որոնք դեռ աշխատանք կունենան: Օրինակ, 2023 թվականին Էրիկ Բրինյոֆսոնի, Դանիել Լիի և Լինդսի Ռ. Ռեյմոնդի կողմից իրականացված 5000 աշխատողների ուսումնասիրությունը ցույց է տվել, որ AI գործիքները բարձրացրել են աշխատողների արտադրողականությունը միջինում 14%-ով և 34%-ով նոր և ցածր որակավորում ունեցող աշխատողների համար:

Տեխնոլոգիական առաջընթացներն ունեն երկար պատմություն առևտրի և հեռահաղորդակցության գլոբալ կապի ամրապնդման, հանրային ապրանքների, ինչպիսիք են առողջապահությունը և կրթությունը, հասանելիությունը ընդլայնելու, խրախուսելու նորարարությունը, բարելավելու կենսամակարդակը և, ի վերջո, խթանելու լայնածավալ տնտեսական աճը: Ոչ մի հիմք չկա մտածելու, որ AI-ն նույնը չի անի:

Ավելին, AI-ն, հավանաբար, կտարածվի ավելի արագ լայն տնտեսությունում, քան նախորդ տեխնոլոգիաները, ինչը նշանակում է, որ AI-ի հետ կապված արտադրողականության և արդյունավետության ձեռքբերումները կարող են տեղի ունենալ ավելի շուտ, քան ուշ: Ավելի վաղ ընդհանուր նշանակության տեխնոլոգիաները (օրինակ՝ գոլորշու շարժիչը, էլեկտրիֆիկացումը և անհատական ​​համակարգիչները) պահանջում էին հսկայական ծախսեր՝ հիմքում ընկած ենթակառուցվածքը կառուցելու համար: Ավելի քան 40 տարի պահանջվեց, որպեսզի էլեկտրաէներգիան լայնորեն հասանելի դառնա քսաներորդ դարի առաջին կեսին, և մոտ մեկ տասնամյակ պահանջվեց, որպեսզի սմարթֆոնները գերազանցեն 90%-ը 2010-ականներին: AI-ն, ընդհակառակը, կարող է տեղակայվել առկա թվային հարթակների և սարքերի միջոցով:

Արդյունքն այն է, որ AI սուպեր ցիկլը, հավանաբար, կբերի արտադրողականության աճ և ավելի ուժեղ տնտեսական աճ (մինչև 2030 թվականը գլոբալ 16 տրիլիոն դոլարի չափով), PwC-ի կանխատեսմամբ: Բայց այս շահույթը մեծ մասամբ կհոսի կապիտալի տերերին, և ավելի քիչ՝ պոտենցիալ կրճատվող աշխատուժին: Ավելի քիչ աշխատուժի աճի դարաշրջանում շատ ընկերություններ և արդյունաբերություններ կհարմարեցնեն իրենց բիզնես մոդելները, մասնավորապես՝ ավելացնելով կապիտալի և զբաղվածության հարաբերակցությունը, և կառավարությունները պետք է վերագնահատեն հարկային և բարեկեցության քաղաքականությունը:

Եթե ​​ավելի մեծ տնտեսական շահույթներ են հոսում կապիտալի սեփականատերերին, հարկերը պետք է համապատասխանաբար փոխվեն:

Մենք պետք է արտացոլենք AI-ի ազդեցությունը անհավասարության վրա ինչպես երկրների ներսում — կապիտալի և աշխատուժի միջև — այնպես էլ երկրների միջև: Տեխնոլոգիաների առաջատարների, ինչպիսիք են ԱՄՆ-ն ու Չինաստանը, և մնացած աշխարհի — հատկապես ամենաաղքատ տնտեսությունների — միջև ընդլայնվող անջրպետը վատ բան է խոստանում առանց այն էլ ծանր աշխարհաքաղաքական միջավայրի համար: