ВВП не заўважае ШІ: статыстыка не паспявае вымераць бум тэхналогіі
Штучны інтэлект ужо можа ствараць значны эканамічны эфект, але афіцыйная статыстыка дрэнна яго фіксуе.
Штучны інтэлект ужо можа ствараць значны эканамічны эфект, але афіцыйная статыстыка дрэнна яго фіксуе.
Даследчыкі Інстытута сусветнай эканомікі Пітэрсана апублікавалі даклад, у якім заявілі, што традыцыйныя паказчыкі накшталт ВУП і прадукцыйнасці не паспяваюць за зменамі, выкліканымі ШІ.
Аўтары даклада лічаць, што праблема не толькі ў слабым эфекце ШІ, але і ў саміх метадах вымярэння. На іхную думку, ШІ-эканоміка размеркавана па розных катэгорыях афіцыйнай статыстыкі: воблачных сервісах, праграмным забеспячэнні, апрацоўцы дадзеных ды іншых сектарах. Таму яе цяжка ўбачыць як асобную з’яву.
Другая праблема — хуткасць паляпшэння ШІ. Афіцыйная статыстыка дрэнна ўлічвае, як хутка растуць магчымасці мадэляў і наколькі таннейшым становіцца атрыманне аднолькавага ўзроўню прадукцыйнасці. Паводле ацэнкі эканамістаў, у 2025 годзе ШІ стварыў каля $250 мільярдаў эканамічнай актыўнасці, што прыкладна адпавядае памеру ўсёй авіяцыйнай галіны ЗША.
Аўтары таксама ацэньваюць, што аб’ём ШІ-прадукцыі, які індустрыя здольная выпускаць, расце прыкладна на 2600% у год. Пры гэтым кошт атрымання параўнальнага ўзроўню ШІ-прадукцыйнасці, паводле іх разлікаў, падае прыкладна на 94% у год. Іншымі словамі, кожны долар, выдаткаваны на ШІ сёння, купляе значна больш магчымасцяў, чым год таму.
Для такіх разлікаў даследчыкі выкарыстоўвалі не афіцыйную статыстыку, а ўласную мадэль. Яны абапіраліся на даныя пра кошт арэнды GPU, спажыванне электраэнергіі, цэны на інферэнс і тэмпы алгарытмічнага прагрэсу ў навучанні ШІ. Паводле іх ацэнкі, калі б афіцыйная статыстыка ўлічвала хуткае паляпшэнне магчымасцей ШІ, эканамічны рост ЗША ў 2025 годзе мог бы выглядаць прыкладна на 4 працэнтных пункты вышэй.
Як вам такое: CEO OpenAI лічыць, што лідары па ўкараненні ШІ «найбольш наймаюць»
Як вам такое: CEO OpenAI лічыць, што лідары па ўкараненні ШІ «найбольш наймаюць»
Пры гэтым самі аўтары падкрэсліваюць, што гэтая ацэнка з’яўляецца верхняй мяжой, а не асноўным прагнозам. Гэта значыць, гаворка ідзе пра максімальна магчымы маштаб эфекту, калі ўлічваць ШІ як хутка які паляпшаецца вытворчы фактар.
Эксперты прапануюць стварыць для ШІ асобны статыстычны контур — па аналогіі з тым, як дзяржавы асобна ўлічваюць энергетыку або міжнародны гандаль. Такі падыход, на іх думку, дазволіў бы аб’ядноўваць ШІ-актыўнасць з розных галінаў і карэктаваць дадзеныя з улікам хуткага росту якасці мадэляў.
Аднак не ўсе эканамісты згодныя з маштабам гэтых ацэнак. Прафесар публічнай палітыкі Кембрыджскага ўніверсітэта Дайан Койл прызнае, што праблема вымярэння сапраўды існуе, але лічыць высновы даклада завышанымі. Паводле яе, ШІ часцей выступае не самастойным канчатковым прадуктам, а інструментам для стварэння іншых тавараў і паслуг.
Гэта важна, бо ВУП вымярае канчатковыя тавары і паслугі, якія даходзяць да спажыўца. Калі ШІ выкарыстоўваецца як прамежкавы рэсурс унутры кампаній, яго ўклад становіцца эканамічна значным толькі тады, калі ён рэальна паляпшае канчатковы прадукт або павышае эфектыўнасць арганізацыі ў цэлым.
Койл таксама адзначае, што пакуль мала сістэмных доказаў таго, што ШІ ўжо павышае прадукцыйнасць на ўзроўні кампаніяў. Нават калі асобныя супрацоўнікі пачынаюць працаваць хутчэй, гэты эфект не заўсёды ператвараецца ў рост эфектыўнасці ўсёй арганізацыі. Напрыклад, калі адзін аддзел паскорыўся дзякуючы ШІ, а наступны этап бізнес-працэсу застаўся ранейшым, выгада можа ўперціся ў вузкае месца і знікнуць.
Інжынер прыдумаў, як плаціць за ШІ менш: яго інструмент выдаляе да 90% лішніх токенаў
Інжынер прыдумаў, як плаціць за ШІ менш: яго інструмент выдаляе да 90% лішніх токенаў
Uber ужо выдаткавала гадавы бюджэт на ШІ і ўвяла ліміты для супрацоўнікаў
Uber ужо выдаткавала гадавы бюджэт на ШІ і ўвяла ліміты для супрацоўнікаў
«Людзям трэба плаціць як мага больш»: CEO Nvidia заявіў, што сам так і робіць
«Людзям трэба плаціць як мага больш»: CEO Nvidia заявіў, што сам так і робіць
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Методика измерения ВВП и производительности труда работала годами для всех предыдущих технологий. Что в ИИ такого уникального, чего не было во внедрении новый моделей доменных печей? ВВП и производительность на одного работника меряются в деньгах. Единственное улучшение специально для США - можно исключить фактор сумасшедших переработок и мерять не годовую, а часовую производительность работника. Если же роста не видно в статистике - значит его нет. Это может быть вызвано тем, что технология новая и медленно внедряется в реальную работу, или же тем, что технология плохая и не увеличивает производительность. В данном случае, чем больше данных приходит, тем кажется, что больше подтверждается вторая причина. ИИ модели обеспечивают прирост производительности равный по масштабу внедрению автокомплита при не соизмеримо больших инвестициях и дополнительных затратах экономики. И есть подозрение, что дополнительные затраты экономики примерно равны получаемому приросту производительности. Т.е. экономического смысла от технологии в настоящем пока нет.