Давно, в общем-то, замечено, что чем менее человек технически образован, чем дальше он от реального мира технологий, тем крепче его вера в магическую силу ИИ, который «скоро решит все проблемы» и «ничего не останется, будет только сплошной ИИ».

И, конечно, такие убеждения прорастают не на голом месте. Исследования искусственного интеллекта по всему миру полны фантастических прогнозов. По данным МВФ,  ИИ повлияет почти на 40% рабочих мест по всему миру.  Goldman Sachs прогнозирует, что ИИ увеличит мировой ВВП на 7 триллионов долларов — или 7% — за 10 лет, . McKinsey оценивает рост ИИ между 17,1 и 25,6 триллионами долларов в год. И это еще консервативные оценки по сравнению с другими, более «гуманитарными» исследованиями.

А вот профессор Массачусетского технологического института
Дарон Асемоглу (лауреат Нобелевской премии по экономике 2024 года, между прочим) в своей статье « Простая макроэкономика ИИ » решил, что называется, «на пальцах» проверить, как ИИ повлияет на экономику США в течение следующих 10 лет, немного с неожиданной стороны.

Он считает, что только около 5% задач смогут быть выполнены ИИ в течение этого периода времени с прибылью, а рост ВВП, вероятно, будет ближе к 1% за этот период.

Асемоглу рассмотрел предыдущие исследования, в которых анализировались задачи, в которых предполагается использовать технологий ИИ и компьютерного зрения, и пришел к выводу, что почти 20% всех задач на рынке труда США могут быть заменены или дополнены ИИ. Но только около четверти этих задач — или 5% в масштабах всей экономики — могут быть выполнены с прибылью. (В остальных 75% случаев затраты на внедрение могут превысить выгоды.)

И как следствие - общий рост производительности за счет ИИ в течение следующих 10 лет составит примерно 0,7%. Это означает максимальный рост ВВП примерно на 1,8% или более реалистичный - около 1,1%.

Но даже это оптимистично и вот почему.

1. До сих пор генеративный ИИ в основном использовался для того, что он называет «легкими в освоении задачами», которые определяются двумя характеристиками: существует прямая связь между действием и результатом, а результат легко измерить. Однако по мере того, как ИИ будет все шире внедряться в экономику, он будет применяться для большего числа «сложных задач» — и там пока похвастаться нечем.

2. Существует несоответствие между инвестициями в ИИ, которые в основном имеют место в крупных компаниях в определенных секторах, и тем фактом, что сами задачи, которые ИИ может выполнять или дополнять, выполняются в малых и средних предприятиях, где может всплыть пробдема «издержек на корректировку», поскольку это потребует значительных вложений на изменение логики работы всех составляющих малого бизнеса . Эти расходы скорее всего нивелируют экономические выгоды от ИИ в краткосрочной и среднесрочной перспективе.

Впрочем, несмотря на эти скромные прогнозы относительно экономических выгод ИИ, Асемоглу видит большой потенциал в этой технологии. Но он считает, что ее текущая траектория не сможет этот потенциал реализовать, во многом потому, что она применяется к неправильным типам проблем в неправильных профессиях.

Под правильными профессиями автор подразумевает электриков, сантехников, учителей, медсестер и так далее. Тех, кто решает настоящие проблемы и у которых зачастую нет ни достаточных знаний для «решения проблемы», ни ИИ инструментов для этого.

Проще говоря – ключевой вопрос, встающий перед индустрией сегодня, состоит в том, нужны ли нам всем развлекательные приблуды, которые могут участвовать в человеческих беседах, писать шекспировские сонеты и рисовать идеальные реалистичные картинки, если мы хотим видеть экономическую реальную пользу от работы педагогов, врачей, электриков и других рабочих.

Вот такое «приземление» от Нобелевского лауреата.