Състоянието на изкуствения интелект: кога ще достигнем икономическа уникалност?

Тази публикация е версия на място на нашия бюлетин Състоянието на изкуствения разсъдък. Регистрирайте се тук, с цел да получавате бюлетина, изпращан напряко във входящата ви поща всеки понеделник. За да прочетете по-ранни издания на поредицата, щракнете тук. Разгледайте всички наши бюлетини тук

Добре пристигнали още веднъж в The State of AI, ново съдействие сред Financial Times и MIT Technology Review. Всеки понеделник през идващите две седмици писатели от двете изявления ще разискват един аспект от генеративната гражданска война на изкуствения разсъдък, изменяща световната власт.

Можете да намерите по-ранни полемики за Съединени американски щати против Китай, енергийни ограничавания, спътници на чатботове и бъдещето на войната тук. И в случай че желаете да чуете повече за дебата за самостоятелните оръжия, слушайте Хелън Уоръл и Джеймс О’Донъл в подкаста за вести на FT тук.

Тази седмица Ричард Уотърс, колумнист на FT и някогашен редактор на West Coast, беседва с основния редактор на MIT Technology Review Дейвид Ротман за същинското влияние на ИИ върху световната стопанска система.

Във вторник, 9 декември, в 13:00 ET (18:00 GMT) можете да се присъедините към Дейвид, Ричард и основния редактор на MIT Technology Review Мат Хонан за извънреден диалог онлайн единствено за клиенти за това по какъв начин AI трансформира световната стопанска система. Регистрирайте се за събитието тук.

Ричард Уотърс написа

Приемането на всяка широкообхватна нова технология постоянно е неравномерно, само че малко са по-неравномерни от генеративния AI. Това затруднява оценката на евентуалното му влияние върху обособените бизнеси, да не приказваме за продуктивността в стопанската система като цяло.

В едната прекаленост помощниците за шифроване на AI революционизираха работата на разработчиците на програмен продукт. Марк Зукърбърг неотдавна предвижда, че половината от кода на Meta ще бъде написан от AI в границите на една година. В другата прекаленост множеството компании виждат дребна, в случай че въобще имат изгода от първичните си вложения. Широко представено изследване от Масачузетския софтуерен институт откри, че до момента 95 % от генеративните AI планове дават нулева възвръщаемост.

Това даде гориво за скептиците, които настояват, че по самото си естество — вероятностна технология, склонна към халюцинации — генеративният ИИ в никакъв случай няма да има надълбоко влияние върху бизнеса.

За доста студенти по история на технологиите обаче неналичието на неотложно влияние е просто естественото закъснение, обвързвано с преобразуващите нови технологии. Ерик Бриньолфсон, тогава помощник в Масачузетския софтуерен институт, за първи път разказа това, което той назова „ абсурд на продуктивността “ на ИТ при започване на 90-те години. Въпреки множеството анекдотични доказателства, че технологията трансформира метода, по който хората работят, това не се демонстрира в систематизираните данни под формата на по-висок напредък на продуктивността. Заключението на Brynjolfsson беше, че на бизнеса просто трябваше време да се приспособява.

Големите вложения в ИТ най-сетне се демонстрираха със видимо възобновяване на растежа на продуктивността в Съединени американски щати, започвайки от средата на 90-те години. Но това затихна десетилетие по-късно и беше последвано от второ мъртвило.

В случая с ИИ фирмите би трябвало да изградят нова инфраструктура (в този случай нови платформи за данни), да препроектират главните бизнес процеси и да обучат още веднъж служащите, преди да могат да чакат да видят резултати. Ако резултатът на закъснение изяснява бавните резултати, може най-малко да има аргументи за оптимизъм: огромна част от инфраструктурата за облачни калкулации, нужна за даване на генеративен ИИ на по-широка бизнес публика, към този момент е налице.

Възможностите — и провокациите — са големи. Ръководител на една компания от Fortune 500 споделя, че неговата организация е направила повсеместен обзор на потреблението на разбори и е стигнала до заключението, че нейните чиновници като цяло прибавят дребна или никаква стойност. Изкореняването на остарелия програмен продукт и замяната на този неефикасен човешки труд с AI може да докара до обилни резултати. Но, както споделя този човек, това ще изисква огромни промени в съществуващите процеси и ще отнеме години, с цел да се извърши подобен главен ремонт.

Има някои ранни обнадеждаващи признаци. Ръстът на продуктивността в Съединени американски щати, който се задържа на 1-1,5 % повече от десетилетие и половина, се възвърне до над 2 % предходната година. Вероятно е достигнало същото равнище през първите девет месеца на тази година, макар че неналичието на публични данни заради скорошното затваряне на държавното управление на Съединени американски щати прави това невероятно да се удостовери.

Невъзможно е обаче да се каже какъв брой дълготраен ще бъде този отскок или до каква степен може да се припише на AI. Ефектите от новите технологии рядко се усещат изолирано. Вместо това изгодите се комбинират. ИИ се основава на предходни вложения в облачни и мобилни компютри. По същия метод последният взрив на ИИ може да бъде единствено предходник на пробиви в области, които имат по-широко влияние върху стопанската система, като да вземем за пример роботиката. ChatGPT може да е уловил въображението на хората, само че чатботът на OpenAI надали ще има последната дума.

Дейвид Ротман дава отговор

Това е обичаната ми полемика, когато става дума за изкуствен интелект. Как изкуственият разсъдък ще повлияе на общата икономическа работливост? Забравете за хипнотизиращите видеоклипове, обнадеждаващото сдружение и сътрудниците, които да извършват досадни ежедневни задания. Крайната линия на AI ще бъде дали може да развие стопанската система и това значи увеличение на продуктивността.

Но, както казвате, мъчно е да се дефинира тъкмо по какъв начин изкуственият разсъдък въздейства върху подобен напредък или по какъв начин ще го направи в бъдеще. Brynjolfsson предвижда, че AI ще следва J-крива, в която в началото има муден, даже негативен резултат върху продуктивността, защото фирмите влагат съществено в технологията, преди най-сетне да пожънат премиите. И тогава взривът.

Но има и противопоставен образец на аргумента просто бъди толерантен. Въпреки смарт телефоните и обществените медии и приложения като Slack и Uber, цифровите технологии не са създали доста за растежа на стопанската система.

Дарон Асемоглу, икономист от Масачузетския софтуерен институт и притежател на Нобелова премия за 2024 година, твърди, че повишението на продуктивността от генеративния ИИ ще бъде доста по-малко и ще отнеме доста повече време, в сравнение с считат оптимистите за ИИ. Причината е, че макар че технологията е впечатляваща по доста способи, тя е прекомерно тясно фокусирана върху ChatGPT и други артикули, които нямат огромно значение за най-големите бизнес браншове.

Статистиката, която цитирате за липса на изгоди за бизнеса за 95 % от AI плановете, е красноречива.

Вземете производството. Без подозрение, някаква версия на AI може да помогне; представете си служащ във фабриката, който прави фотография на проблем и моли сътрудник за изкуствен интелект за съвет. Проблемът е, че огромните софтуерни компании, създаващи AI, не са в действителност заинтригувани от решаването на такива всемирски задания и техните огромни базови модели, подготвени най-вече в интернет, също не са толкоз потребни.

Лесно е да обвиним неналичието на въздействие върху продуктивността от страна на AI досега на минусите на бизнес практиките и неприятно подготвените служащи. Вашият образец с изпълнителния шеф на компанията Fortune 500 звучи прекомерно познато. Но е по-полезно да се запитаме: по какъв начин AI може да бъде подготвен и тънко надъхан, с цел да даде на служащите, като медицински сестри и учители и тези във фабриката, повече благоприятни условия и да ги направи по-продуктивни на работата си.

Разликата е значима. Много компании, които неотдавна оповестиха огромни съкращения, показаха изкуствения разсъдък като повода, заради която могат да бъдат по-ефективни с по-малко служащи. Притеснението обаче е, че това е единствено краткосрочна скица за икономисване на разноски. Както икономисти като Brynjolfsson и Acemoglu са съгласни, повишението на продуктивността от AI ще пристигна, когато се употребява за основаване на нови типове работни места и увеличение на качествата на служащите, а не когато се употребява просто за редуциране на работни места, с цел да се понижат разноските.

Ричард Уотърс отговаря

Виждам, че и двамата се усещаме много внимателни, Дейвид, тъй че ще се опитам да завърша с позитивна нотка.

Някои разбори допускат, че доста по-голям дял от съществуващата работа е в обсега на днешния AI. McKinsey пресмята 60 % (срещу 20 % за Acemoglu) и слага годишните облаги на продуктивността в цялата стопанска система на цели 3,4 %. Освен това калкулации като тези вземат поради единствено автоматизирането на съществуващи задачи; всяко ново потребление на AI, което усъвършенства съществуващите работни места, би било, както оферирате, бонус (и освен от икономическа гледна точка).

Намаляването на разноските наподобява постоянно е първият бизнес ред с всяка нова технология. Но към момента сме в ранните стадии и AI се движи бързо, тъй че постоянно можем да се надяваме.

Допълнително четене

Главният стопански коментатор на FT Мартин Волф е песимистичен по отношение на софтуерните вложения, които покачват продуктивността, само че споделя, че AI може да го окаже, че бърка. Недостатъкът: загубата на работни места и концентрацията на благосъстояние може да доведат до „ технофеодализъм “.

Робърт Армстронг от FT твърди, че не е належащо взривът в вложенията в центрове за данни да се трансформира в провал. Най-големият риск е, че дълговото финансиране ще стартира да играе прекомерно огромна роля в построяването

Миналата година Дейвид Ротман написа за MIT Technology Review за това по какъв начин можем да се уверим, че AI работи за нас при повишение на продуктивността, и корекциите на курса, които ще бъдат нужни

Дейвид също написа тази публикация за това по какъв начин най-добре можем да измерим въздействието на главното финансиране за научноизследователска и развойна активност върху икономическия напредък и за какво то постоянно може да бъде по-голямо, в сравнение с си мислите