ВВП не видит ИИ: статистика не успевает измерить бум технологии
Искусственный интеллект может уже создавать значительный экономический эффект, но официальная статистика плохо его фиксирует.
Искусственный интеллект может уже создавать значительный экономический эффект, но официальная статистика плохо его фиксирует.
Исследователи Института мировой экономики Петерсона выпустили доклад, в котором заявили, что традиционные показатели вроде ВВП и производительности не успевают за изменениями, вызванными ИИ.
Авторы доклада считают, что проблема не только в слабом эффекте ИИ, но и в самих методах измерения. По их мнению, ИИ-экономика распределена по разным категориям официальной статистики: облачным сервисам, программному обеспечению, обработке данных и другим секторам. Поэтому ее трудно увидеть как отдельное явление.
Вторая проблема — скорость улучшения ИИ. Официальная статистика плохо учитывает, как быстро растут возможности моделей и насколько дешевле становится получение одного и того же уровня производительности. По оценке экономистов, в 2025 году ИИ создал около $250 миллиардов экономической активности, что примерно сопоставимо с размером всей авиационной отрасли США.
Авторы также оценивают, что объем ИИ-продукции, который индустрия способна выпускать, растет примерно на 2600% в год. При этом стоимость получения сопоставимого уровня ИИ-производительности, по их расчетам, падает примерно на 94% в год. Иными словами, каждый доллар, потраченный на ИИ сегодня, покупает намного больше возможностей, чем годом ранее.
Для таких расчетов исследователи использовали не официальную статистику, а собственную модель. Они опирались на данные о стоимости аренды GPU, потреблении электроэнергии, ценах на инференс и темпах алгоритмического прогресса в обучении ИИ. По их оценке, если бы официальная статистика учитывала быстрое улучшение возможностей ИИ, экономический рост США в 2025 году мог бы выглядеть примерно на 4 процентных пункта выше.
Как вам такое: CEO OpenAI считает, что лидеры по внедрению ИИ «больше всего нанимают»
Как вам такое: CEO OpenAI считает, что лидеры по внедрению ИИ «больше всего нанимают»
При этом сами авторы подчеркивают, что эта оценка является верхней границей, а не основным прогнозом. То есть речь идет о максимально возможном масштабе эффекта, если учитывать ИИ как быстро улучшающийся производственный фактор.
Эксперты предлагают создать для ИИ отдельный статистический контур — по аналогии с тем, как государства отдельно учитывают энергетику или международную торговлю. Такой подход, по их мнению, позволил бы объединять ИИ-активность из разных отраслей и корректировать данные с учетом быстрого роста качества моделей.
Однако не все экономисты согласны с масштабом этих оценок. Профессор публичной политики Кембриджского университета Дайан Койл признает, что проблема измерения действительно существует, но считает выводы доклада завышенными. По ее словам, ИИ чаще выступает не самостоятельным конечным продуктом, а инструментом для создания других товаров и услуг.
Это важно, потому что ВВП измеряет конечные товары и услуги, которые доходят до потребителя. Если ИИ используется как промежуточный ресурс внутри компаний, его вклад становится экономически значимым только тогда, когда он реально улучшает конечный продукт или повышает эффективность организации в целом.
Койл также отмечает, что пока мало системных доказательств того, что ИИ уже повышает производительность на уровне компаний. Даже если отдельные сотрудники начинают работать быстрее, этот эффект не всегда превращается в рост эффективности всей организации. Например, если один отдел ускорился благодаря ИИ, а следующий этап бизнес-процесса остался прежним, выгода может упереться в узкое место и исчезнуть.
Инженер придумал, как платить за ИИ меньше: его инструмент удаляет до 90% лишних токенов
Инженер придумал, как платить за ИИ меньше: его инструмент удаляет до 90% лишних токенов
Uber уже потратила годовой бюджет на ИИ и ввела лимиты для сотрудников
Uber уже потратила годовой бюджет на ИИ и ввела лимиты для сотрудников
«Людям нужно платить как можно больше»: CEO Nvidia заявил, что сам так и поступает
«Людям нужно платить как можно больше»: CEO Nvidia заявил, что сам так и поступает
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.