Влияние искусственного интеллекта на экономику и будущее рабочих мест
Трудно поверить, что ChatGPT был запущен в ноябре 2022 года, всего два с половиной года назад. За этот короткий период искусственный интеллект глубоко укоренился в нашей личной и профессиональной жизни, часто выступая в качестве постоянного спутника: отвечая на вопросы, предлагая обратную связь и иногда даже указывая нам новые направления.
Поэтому неудивительно, что многие задаются вопросом о том, что все это означает для будущего. Движемся ли мы к утопии сверхпродуктивных машин и всеобщего изобилия? Или мы неизбежно мчимся к антиутопическому кошмару наподобие «Матрицы», в котором нас поработят машины и контролирующие их олигархи?
История длинна и многообразна, поэтому существует множество примеров, подтверждающих как утопическую, так и антиутопическую точки зрения. Будущее непознаваемо. Однако к настоящему моменту мы многое знаем об инновациях, поэтому у нас есть хорошие модели для вынесения суждений. Когда речь идет о технологиях, рабочих местах и экономике, нам необходимо рассмотреть три эффекта: замещение, производительность и восстановление.
Эффект замещения
С начала промышленной революции технология замещала труд. Луддитское движение в начале XIX века разрушало автоматизированные фабрики, чтобы защитить рабочие места квалифицированных ткачей. В 1900 году 30 миллионов человек в Соединенных Штатах работали на фермах, но к 1990 году это число упало до менее чем 3 миллионов, даже несмотря на то, что население увеличилось более чем втрое.
Очевидно, что ИИ будет иметь аналогичные последствия. Доклад Всемирного экономического форума (World Economic Forum) за 2023 год, анализирующий 673 миллиона рабочих мест, прогнозировал структурный рост рабочих мест на 69 миллионов и снижение на 83 миллиона рабочих мест, что составляет уменьшение на 14 миллионов рабочих мест. Анализ МВФ показал, что под угрозой находится 40% мировой занятости. В интервью Axios генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи сказал, что ИИ может ликвидировать половину всех начальных должностей «белых воротничков» в течение следующих одного-пяти лет.
Темпы автоматизации также, по-видимому, увеличиваются. Опрос финансовых директоров 2024 года, проведенный бизнес-школой Fuqua Университета Дьюка и Федеральным резервным банком Атланты, показал, что в то время как 37% фирм планировали автоматизировать задачи, ранее выполняемые сотрудниками, за предыдущие 12 месяцев, 53% ожидали сделать это в следующие 12 месяцев.
Доклад также показывает резкий контраст между крупными и малыми фирмами. В то время как 55% крупных компаний внедрили ИИ для автоматизации, только 29% малых предприятий сделали это. Такое неравенство может привести к увеличению разрыва в производительности и конкурентоспособности между секторами, возможно, ускоряя долгосрочную тенденцию увеличения концентрации в отраслях.
Ничто из этого не должно удивлять тех, кто хотя бы мимолетно пользовался услугами ИИ. Даже бесплатные версии могут быть невероятно полезными для широкого спектра задач. Более важный вопрос заключается в том, обеспечат ли эти изменения долгосрочные выгоды. Опрос 2025 года, проведенный компанией Orgvue, которая производит программное обеспечение для организационного дизайна, показал, что 55% компаний, которые уволили сотрудников из-за ИИ, теперь сожалеют об этом решении.
Эффект производительности
Технология долгое время оказывала трансформационное воздействие на производительность. В конце XIX — начале XX века сельское хозяйство было преобразовано из отрасли, основанной на сочетании животной силы и изнурительного человеческого труда, в высокомеханизированную индустрию. По оценкам, только в 1940 году тракторы сэкономили 1,7 миллиарда часов человеческого труда.
Технологические гиганты явно верят, что мы находимся на пороге чего-то подобного. CNBC сообщает, что они планируют инвестировать более 300 миллиардов долларов только в 2025 году, причем на Amazon приходится 100 миллиардов долларов из этой суммы. Если учесть, что IBM разработала свой революционный мейнфрейм System 360 в 1964 году стоимостью 5 миллиардов долларов (или около 40 миллиардов долларов в сегодняшних ценах), то начинаешь понимать беспрецедентный масштаб ставок, которые эти фирмы делают на ИИ.
Риторика, если что-то, еще более уверенна в силе ИИ. В интервью Axios Амодеи из Anthropic предположил, что ИИ может вылечить рак и подтолкнуть экономический рост до 10%. На веб-сайте венчурного гиганта Andreessen Horowitz технологический инвестор Аниш Ачарья предсказал, что технология возвестит эру изобилия.
Тем не менее, более обоснованные экономические анализы предполагают гораздо более скромное воздействие. Исследование Федерального резервного банка Сент-Луиса предполагает увеличение совокупной производительности работников на 1,1%, при этом большая часть этого увеличения сосредоточена в технологическом секторе. Статья нобелевского лауреата Дарона Асемоглу, которая рассматривает совокупную факторную производительность (СФП) — показатель, учитывающий использование капитала, — видит увеличение на 0,66% за 10 лет, что переводится в увеличение годового роста СФП на 0,064%.
Одна из причин несоответствия заключается в том, что большинство задач, которые автоматизируются сейчас, — это те, которые ИИ лучше всего подходит для замещения, и поскольку многие из этих задач, такие как программирование, находятся в технологическом секторе, лидеры этой отрасли более оптимистичны. Как эти достижения переносятся на другие задачи, такие как лидерство, переговоры и медицинская диагностика, еще предстоит выяснить.
Эффект восстановления
Третий фактор, который влияет на общую картину рабочих мест, — это эффект восстановления, который представляет собой степень, в которой новые технологии создают совершенно новые рабочие места и, что важно, качество этих рабочих мест. Например, если прирост производительности значителен, но основная часть экономических выгод захватывается небольшой группой олигархов, а новые созданные рабочие места являются низкоквалифицированными и низкооплачиваемыми, эффект восстановления будет минимальным.
David Autor из MIT, ведущий специалист по автоматизации и рынкам труда, давно отмечал, что автоматизация имеет тенденцию благоприятствовать нерутинным работам, таким как финансовые стратеги и организаторы свадеб, а не рутинным работам, таким как офисные клерки и рабочие сборочных линий. Эта модель формировала большую часть ландшафта рабочих мест в течение прошлого столетия.
По большей части это была счастливая история. Многие потомки людей, которые занимали те 27 миллионов изнурительных фермерских работ, которые были замещены, теперь занимают прибыльные должности в разработке программного обеспечения, графическом дизайне и тому подобном. Фактически 60% занятости в 2018 году приходилось на должности, которые не существовали в 1940 году.
Недавний доклад McKinsey придерживается оптимистичного взгляда. Отмечая, что многие рутинные офисные и производственные работы, вероятно, исчезнут, те, которые используют технические, социальные и эмоциональные навыки, вероятно, будут процветать. Однако есть основания подозревать, что оптимисты могут просто экстраполировать исторические тенденции, которые больше не применимы.
Нет гарантии, что будущее будет выглядеть как прошлое. Анализ в Harvard Business Review предположил, что ИИ может нарушить нерутинную творческую работу, которая до сих пор была трудна для автоматизации. Тем временем исследование в Science обнаружило, что, хотя ИИ может улучшить индивидуальную творческую работу, он уменьшает разнообразие новых результатов, потенциально подавляя саму инновацию, которую он призван поддерживать.
Что ждет будущее?
Генри Форд представляет хорошую модель для понимания того, как замещение, производительность и восстановление формируют то, как технология влияет на рабочие места и экономику: автоматизация на семейной ферме замещала его труд там, что привело к тому, что он пошел работать на Томаса Эдисона. Его возросшая производительность предоставила ему роскошь свободного времени, которое он использовал для экспериментов и воплощения идей.
Именно третий эффект — восстановление — оказался трансформационным. Форд стал достаточно процветающим, чтобы основать собственную компанию и стать пионером отрасли, которая создала гораздо больше рабочих мест. Миллионы покинули свои семейные фермы, где их труд больше не был нужен, чтобы работать на фабриках. Их возросшая производительность позволила им зарабатывать больше и обучать своих детей для работы в высокотехнологичных отраслях сегодняшнего дня.
Важно понимать, что именно экосистемы, а не изобретения, определяют будущее. Вы не можете понять влияние автомобиля, просто прокатившись на нем. Именно вторичные и третичные эффекты — то, как улучшенный транспорт и логистика трансформировали такие отрасли, как розничная торговля и производство, — действительно имели значение. Электричество сделало то же самое для коммуникации, обработки информации, развлечений и других сфер.
То, что определит наше будущее, — это не какая-либо конкретная технология, а экосистемы, которые мы строим, и то, чему они призваны служить. Как мы можем сосредоточить наши усилия на задачах, которые ИИ не может так легко автоматизировать? Намерены ли мы накормить голодных, вылечить больных и защитить достоинство каждой человеческой жизни? Или мы хотим сохранить эти вещи только для тех, кого рыночные и технологические силы считают достойными?
Только мы можем переключить наше внимание на создание совершенно новых отраслей, которые могут лучше служить нам. Ни одна машина, какой бы умной она ни была, не может автоматизировать эти решения за нас. Некоторые вещи мы просто должны делать сами.
