AI alone cannot solve the productivity puzzle

The writer is author of ‘How Progress Ends: Technology, Innovation, and the Fate of Nations’ and an associate professor at Oxford university 

Each time fears of AI-driven job losses flare up, optimists reassure us that artificial intelligence is a productivity tool that will help both workers and the economy. Шефът на Microsoft Satya Nadella счита, че самостоятелните сътрудници на AI ще разрешат на потребителите да назоват задачата си, до момента в който софтуерът възнамерява, извършва и учат във всяка система. Инструмент за сънища - в случай че успеваемостта сама по себе си е била задоволителна за решение на казуса с продуктивността.

Историята споделя, че не е по този начин. През последния половин век попълнихме офиси и джобове с все по-бързи компютри, само че все пак растежът на производствеността на труда в напредналите стопански системи се забави от почти 2 % годишно през 90-те до към 0,8 % през последното десетилетие. Дори в миналото съчетаването на китайската продукция на служащ е застой.

Бракът на пушката на компютъра и интернет дава обещание повече от усъвършенствана успеваемост на офиса - той планува златен век на разкриване. Чрез слагането на международните познания пред всички и свързване на световните гении, пробивите би трябвало да се умножат. И въпреки всичко изследователската продуктивност е провиснала. Средният академик в този момент създава по -малко пробивни хрумвания за $ от сътрудника им от 60 -те години.

Какво се обърка? Както един път означи икономистът Гари Бекер, родителите се сблъскват с компромис с качеството против некадърност: колкото повече деца имат, толкоз по-малко могат да влагат във всяко дете. Същото може да се каже и за нововъведенията.

Мащабните изследвания на изобретателната продукция удостоверяват резултата: откривателите жонглират повече планове, които са по-малко евентуално да обезпечат пробивни нововъведения. През последните десетилетия научните документи и патентите стават все по -нарастващи. Великите на историята схванаха за какво. Исак Нютон резервира един проблем „ непрекъснато пред мен... до момента в който първите зори се отворят постепенно, от малко и малко, в цялостна и ясна светлина “. Стив Джобс се съгласи: „ Иновацията казва„ не “на хиляда неща. “

Човешката досетливост процъфтява там, където прецедентът е тъничък. Ако се концентрира от 19 век само върху по -добри станчета и плугове, щяхме да се любуваме на евтини плат и обилие от зърно - само че нямаше да има антибиотици, реактивни мотори или ракети. Икономическите чудеса произтичат от откриването, а не повтарящи се задания с по -голяма скорост.

Големите езикови модели гравитират към статистическия консенсус. Модел, подготвен преди Галилео, щеше да папане на геоцентрична вселена; Фусирани текстове от 19 век, това би се оказало неосъществим за човешкия полет, преди братята Райт да съумеят. Неотдавнашен обзор на природата откри, че до момента в който LLMS изсветлява рутинните научни отговорности, решителните скокове на прозрението към момента принадлежат на хората. Дори Demis Hassabis, чийто екип в Гугъл DeepMind създава Alphafold - модел, който може да планува формата на протеин и може би е най -известният теоретичен героизъм на AI до момента - признава, че постигането на истински задания за изкуствени общини, които могат да съответстват или да надминат хората в целия набор от познавателни задания, които могат да изискват „ няколко нововъведения “. в сравнение с креативност. Проучване на над 7000 служащи на знанието откри, че тежки консуматори на генеративни AI понижават седмичните задания по имейл с 3,6 часа (31 на сто), до момента в който взаимната работа остава непроменена. Но откакто всички делегират отговорите по имейл на Chatgpt, размерът на входящата поща може да се разшири, като се обезсилва първичните облаги за успеваемост. America’s brief productivity resurgence of the 1990s teaches us that gains from new tools, be they spreadsheets or AI agents, fade unless accompanied by breakthrough innovations.

AI could still ignite a productivity renaissance — but only if we use it to dig deeper for new and previously inconceivable endeavours rather than merely drilling more holes. Това значи възнаграждаване на оригиналността над размера, подкрепяйки по -рисковите залози и възобновяване на автономията. Алгоритмите скоро могат да бъдат готови; Нашите институции в този момент би трябвало да се приспособяват.