CEO Unilever Пол Полман недавно заявил, что никогда прежде инновации не были столь стремительными. С ним солидарен Билл Гейтс. Пятерка самых «дорогих» компаний мира: Apple, Facebook, Amazon, Google и Microsoft — инвестируют значительные средства в развитие ИИ. По данным аналитической компании CBInsights, глобальные инвестиции в частные компании, сфокусированные на ИИ, за несколько лет стремительно возросли: с $589 млн в 2012 году до $5 млрд в 2016.
Искусственный интеллект от Alibaba позаботится о каждой свинье на фермах Tequ
Эти технологии обладают большим потенциалом, но пока положительного влияния на совокупную статистику они пока не оказали. Темпы роста производительности труда уменьшились наполовину по сравнению с прошлым десятилетием. Реальные доходы большинства американцев пребывают в стагнации с конца 1990-х годов. Об этом идет речь в недавно опубликованном отчете Национального бюро экономических исследований (NBER), озаглавленного «Искусственный интеллект и современной парадокс производительности: столкновение ожиданий и статистики».
Почему так происходит
«Парадоксу производительности» есть четыре объяснения:
1
Ложные ожидания
Возможно, новые технологии не будут столь преобразующими, как мы ожидаем, и окажут влияние лишь на некоторые определенные секторы экономики.
При этом совокупное воздействие останется незначительным. Исторический опыт свидетельствует, что ядерная энергия так и не стала дешевой.
Другие планеты не стали ближе, хотя прошло уже 40 лет с момента первого шага человека по поверхности Луны, а пассажирские самолеты так и не летают со сверхзвуковыми скоростями.
2
Некорректные измерения
Несоответствие объема производства и производительности. На практике это означает, что мы уже пользуемся преимуществами новых технологий, но еще не измерили их корректно.
А соответственно снижение темпов в прошлой декаде было иллюзорным
Многие продукты новых технологий, как, например, смартфоны, соцсети, загружаемые медиа и приложения имеют невысокую монетизацию, но потребители очень активно ими пользуются.
3
Концентрация дистрибуции и эффект «золотой лихорадки»
Преимуществами новых технологий может воспользоваться относительно небольшое количество секторов экономики, что создает высокую конкуренцию и провоцирует тех, кто уже добился эффективной отдачи, блокировать доступ конкурентов к преимуществам новых технологий.
4
Задержка в получении отдачи от технологий
Это ключевое объяснение в замедлении темпов роста производительности. Она зависит от двух характеристик:
Степени Трансформационности (СТ) — масштаб экономической трансформации и институциональной рекомпозиции, необходимых для широкого внедрения технологии.
Степени Глобальности (СГ) — широта ее потенциального использования в разных индустриях и областях.
Переход к цифровой экономике основан на тотальной диджитализации за счет технологий с высочайшими в истории СТ и СГ: интернет, смартфоны, облака, интернет вещей и ИИ. СТ и СГ этих технологий столь высоки, что даже сейчас, спустя 45 лет после начала «цифровой революции», они всё еще находятся на стадии проб и ошибок внедрения. Для этого периода характерны колоссальные издержки на эксперименты с новыми бизнес-моделями и спекуляция на новых схемах монетизации.
Метафорически первая стадия внедрений технологии похожа на разгон двигателя авто – расход топлива огромен, а скорость пока что маленькая
С переходом на стадию реального массового внедрения всё изменяется с точностью до наоборот: расход топлива сокращается, а скорость увеличивается.
На пороге изменений
Прогресс ИИ пока еще не оказывает большого влияния на экономику, но по мере распространения это влияние будет все более заметным. И дальнейшая разработка ИИ, и сопутствующие изменения являются дорогостоящими, трудоемкими и требуют много времени для внедрения. Все это ведет к временному снижению продуктивности.
Дальнейшее развитие ИИ окажет влияние не только на сферу человеческих ресурсов и навыков, но поспособствует трансформации существующих бизнес-моделей. Традиционные инструменты для проведения экономических измерений обновятся в соответствии с новыми реалиями.