В предыдущей статье мы вкратце рассказали о том, что сегодня называется искусственным интеллектом (ИИ). Хотя эти технологии, безусловно, впечатляют и даже могут пройти тест Тьюринга, они не являются существами и не обладают сознанием. Таким образом, сейчас не время и не место обсуждать философские вопросы о том, как определить истинный или полноценный ИИ — искусственный общий интеллект — и следует ли нам юридически признать программное обеспечение ИИ персоной (в конце концов, корпорации таковыми являются).

С экономической точки зрения ИИ как технология, независимо от того, используется ли она для развлечения или в производстве, является благом. Как учил Карл Менгер, нечто (чем бы оно ни было) может быть благом, если оно способно удовлетворять человеческие потребности, если эти способности распознаны, и если человек — потребитель — имеет или может получить власть над ним, чтобы удовлетворить эти реальные потребности. Другими словами, благо должно быть редким (его должно быть меньше, чем мы можем использовать для удовлетворения потребностей) и пониматься как ценность (потому что мы верим, что оно может удовлетворить потребности). ИИ, безусловно, подходит под эти критерии.

ИИ как потребительское благо

Когда люди развлекаются, “обсуждая” что-то с ИИ (например, Windows Copilot)) или генерируя причудливые изображения с помощью DALL-E (попробуйте это сделать здесь),) это является благом самого низкого порядка — потребительским благом. Как таковые, экономические последствия ограничиваются влиянием на поведение потребителей. Но это, в свою очередь, может оказать значительное влияние на производство.

Некоторые потребительские товары совершают революцию в экономике и обществе. Примерами таких товаров являются автомобиль (с момента появления модели Форда Model-T) и смартфон (начиная с iPhone от Apple). Первый изменил работу транспорта и инфраструктуры, способствовал развитию производства “точно в срок” и разрастанию городов, и это лишь некоторые последствия. Второй изменил все — от того, как мы создаем банки, до того, как мы путешествуем.

Суть в том, что с изменением поведения потребителей меняется и структура производства. Например, с широким распространением смартфонов производство бумажных карт практически исчезло, в то время как цифровые сервисы определения местоположения и интеллектуальная логистика получили огромное развитие и рост. А перемены ведут к еще большим переменам, потому что предприниматели развивают, дополняют и оспаривают новые открытия.

ИИ способен изменить поведение потребителей далеко не только за счет заложенной в него функциональности. Как именно и каким образом — еще предстоит выяснить. Но можно с уверенностью сказать, что потенциал у него есть. (С другой стороны, многие товары имели потенциал для “созидательного разрушения”, но так и не оставили никакого следа). Например, мы можем увидеть, как люди создают свои собственные истории, песни, изображения и даже фильмы. Возможно, вместо того чтобы полагаться на телевидение, Netflix и голливудских продюсеров, мы превратим вечер кино в вечер создания фильма, где мы будем смотреть контент, созданный нами и идеально подходящий нам.

ИИ как благо высшего порядка

Как инструмент и, следовательно, благо более высокого порядка, ИИ уже оказал влияние и обещает разрушить несколько профессий. Поскольку он очень эффективен в производстве и представлении контента, включая перевод и редактирование текстов, ИИ угрожает профессиям, связанным с контентом. К ним относятся журналисты и копирайтеры, поскольку программы ИИ могут писать и редактировать быстрее, чем человек. В конце концов, любой может попросить ИИ создать или отредактировать текст. Студенты уже используют ИИ, чтобы приправить или улучшить свои работы, или позволяют ИИ писать их с нуля.

Аналогичным образом ИИ повлияет на фотографов и иллюстраторов. Чтобы заставить DALL-E создать новое изображение в точном соответствии с инструкциями, или чтобы алгоритм ИИ удалил или добавил что-то на фотографии, которую вы сделали, нужна всего минута. Иллюстратору нужно гораздо больше времени (не говоря уже об издержках).

Программисты и разработчики систем также ощущают на себе влияние ИИ, которому не составляет труда как генерировать новый код (без ошибок!), так и проверять уже написанный. Устаревшее программное обеспечение, написанное на устаревших и неэффективных языках программирования, можно прогнать через ИИ, чтобы сделать кодирование более эффективным и перевести его на современный язык.

ИИ также влияет на академическую науку. Зачем преподавателю рассказывать студентам о каком-то предмете, если это может сделать ИИ? Ведь ИИ может легко преподнести материал в том виде, который предпочитает студент. Например, снять фильм, чтобы в увлекательной форме объяснить, скажем, биологию или химию. И он может отвечать на любые вопросы, не раздражаясь и не капризничая. В научных исследованиях ИИ может более эффективно анализировать данные и проводить тысячи различных регрессий, чтобы найти что-то значимое и важное (так называемый HARKing, который является очень плохой исследовательской практикой — но кто об этом узнает?). Он также может написать статью, со ссылками и всем остальным, за считанные секунды.

ИИ как производственный капитал

Все это означает, что ИИ может и будет использоваться в производстве. Фактически, он уже используется, и мы только начинаем видеть последствия этого.

ИИ лучше всего классифицировать как капитал, который используется для повышения производительности труда (увеличение ценности продукции на час вложенного труда) за счет упрощения окольных (но более эффективных) производственных структур. Капитальные блага в целом выполняют одну (или обе) из двух функций: они делают существующие производственные процессы более эффективными, повышая производительность, или делают возможными такие виды производства, которые раньше были невозможны. ИИ выполняет обе функции.

Мы уже видели, как люди, работающие в нескольких видах профессий, связанных с контентом, могут быть легко полностью заменены ИИ. Он также может делать то, что люди, возможно, не умеют или никогда не думали делать. Это, конечно, может привести к так называемой технологической безработице, когда люди теряют работу, потому что ИИ может делать ее лучше (и дешевле). Но это антиутопический способ описать нечто вполне нормальное и очень полезное: мы освобождаем людей, со всей их изобретательностью, от сравнительно простых задач, чтобы они могли создавать гораздо большую ценность в других местах.

Конечно, это проблематично для любого человека, теряющего источник дохода, но для потребителей (а значит, и для общества в целом) очень полезно, что эти (и другие) профессии “творчески уничтожаются”. Экономический смысл занятости заключается не в том, чтобы обеспечивать людей доходом, чтобы они могли платить налоги (хотя политики, кажется, так и думают), а в том, чтобы производить товары, которые удовлетворяют желания потребителей и делают нашу жизнь лучше. Как после автомобильной революции осталось очень мало конюхов или производителей кнутов для багги, так и в будущем будет меньше людей, занимающихся репортажами, копирайтингом или кодированием.

Обратите внимание, что эта революция не так внезапна и разрушительна, как может показаться на первый взгляд: например, в новостных СМИ уже много лет сокращается число журналистов, которые делают репортажи (большинство изданий сегодня просто перепечатывают стандартные статьи из AP или Reuters). А в разработке программного обеспечения уже используются все более эффективные среды разработки, которые корректируют и предсказывают команды, позволяют создавать WYSIWYG и drag-and-drop, а также отлаживать код и предлагать решения для устранения ошибок.

ИИ — лишь еще один шаг в этом процессе. Но угроза сильно преувеличена. Мы склонны переоценивать влияние технологий в краткосрочной перспективе, но недооцениваем его в долгосрочной.

Ограничения, которые необходимо преодолеть

Однако есть проблема, и она связана с тем, как работают большие языковые модели и какие ответы они генерируют. При использовании в условиях, строго основанных на правилах, например в компьютерном программировании, “понимание” ИИ кода может значительно повысить производительность труда кодеров (или заменить их). ИИ не будет вносить ошибки в программное обеспечение, если только спецификации не являются неполными или противоречивыми.

То же самое верно и для создания языка: ИИ черпает информацию из больших массивов текстовых данных и хорошо “понимает”, как люди используют язык. Но не существует основанных на правилах способов, с помощью которых он может отличить факт от вымысла. Вместо этого ИИ отталкивается от того, что по статистике с большей вероятностью будет звучать по-человечески. По этой причине он создает контент, который может быть совершенно неправильным.

Например, я попросил ИИ кратко изложить содержание моего учебника по экономике 2022 года “Как думать об экономике”. Поскольку у него есть доступ к тексту, он проделал довольно хорошую работу, обобщив то, что есть в книге. Но он также добавил комментарии о содержании, которое обычно присутствует в книгах по экономике, но отсутствует в моем учебнике (например, теория равновесия, совершенная конкуренция и математические уравнения). ИИ прав в том, что в книгах по экономике обычно обсуждаются такие вещи, и поэтому статистически вероятно, что мой учебник будет делать то же самое. Но это не так.

Есть разница между статистической вероятностью и истиной. Мы рассмотрим эту проблему и потенциальную угрозу, которую ИИ представляет для человеческого общества, в следующей статье.

Оригинал статьи

Перевод: Наталия Афончина

Редактор: Владимир Золоторев