За пределами надежды и хайпа: пять уверенных фактов в шторме ИИ

(MENAFN- Asia Times) Недавно опубликованная статья Anthropic Массенкова и МакКроуи — это действительно аккуратная, добросовестная и очень нужная работа. Авторы создают продуманную меру экспозиции, используют реальные данные о применении, применяют чистую модель разницы-в-разниц и находят ограниченные эффекты занятости на сегодняшний день.

Каждый шаг методологически оправдан. Вывод, к которому они приходят, вероятно, полностью точен для конкретного изученного периода. И все же, он почти наверняка вводит в заблуждение как руководство к будущему.

Это не вина самой статьи. Проблема не в точности. В ее рамках и, как следствие, в том, как она будет восприниматься. Хотя намерение статьи явно не в том, чтобы кого-то усыпить, многие с энтузиазмом будут читать ее комментарии, чтобы нарисовать картину неизменного мира.

Они будут использовать ее для опровержения влияния ИИ, отвергания хайпа или для пропаганды избегания существенных долгосрочных политических решений. Статьи, которые находят «ограниченные эффекты пока», используют для аргументации, что разрушение управляемо, что есть время для адаптации, и что текущие планы достаточны. Они становятся интеллектуальным разрешением для бездействия.

Надежда, как говорится, не должна быть стратегией. Этот самый необходимый человеческий сентимент, к сожалению, становится ужасным при структурных потрясениях. В то же время, мы должны быть чрезвычайно внимательны, чтобы не разжигать страх. Используемый как риторика, страх может нанести гораздо больший вред, парализовать заинтересованные стороны и порождать реактивную, а не стратегическую политику.

Мы не пытаемся внушить страх; мы пытаемся тщательно проанализировать последствия того, как будут развиваться разговоры о влиянии ИИ. Эта быстро меняющаяся область решительно вышла за рамки простого технологического развития.

Теперь, все более и более и необратимо, речь идет о том, как эти силы будут определять политику, формировать политику и влиять на макроэкономические реалии, которые неизбежно отзовутся в наших портфелях и повседневной жизни. Чтобы оценить истинное влияние растущего массива экономических статей и политических мнений, начнем по-другому в этой статье.

Пять неопровержимых истин сегодняшнего дня

Прежде чем пытаться моделировать будущее, мы должны опереться на абсолютные реалии настоящего. Вот пять неопровержимых истин, почти граничащих с тавтологией, которые мы можем с 100% вероятностью принять:

Время не будет уважать горизонты аналитиков. Однажды мы проснемся, и будет 2037 год; в другой раз — 2047. Долгосрочное влияние ИИ не остановится в произвольных трех- или пятилетних рамках, выбранных экономическими прогнозистами.

Политические тектонические плиты будут смещаться. Сегодняшние политики или режимы не будут у власти повсюду завтра. Многие с радикально иными взглядами на развитие технологий, защиту труда и налогообложение капитала неизбежно взойдут к власти в какой-то момент, меняя правила игры по ходу движения.

Цунами и послесловия после землетрясения растут. Вторичные и третичные эффекты первичного воздействия ИИ могут оказаться гораздо более значимыми, чем первоначальный сдвиг. Концентрация капитала, геополитическая конкуренция, сжатие заработных плат в секторах, не напрямую автоматизированных, и политические экономики разрушенных сообществ уже формируются. Они не будут ждать академического консенсуса, а его, скорее всего, и не будет, как и в политических кругах.

Машинное познание выйдет из цифрового колыбели. Сегодня оценки воздействия в основном ограничены когнитивной, цифровой работой. Но универсальная когнитивная сила не остается там, где она начинается. По мере того, как ИИ учится взаимодействовать с реальной техникой, физические области, считавшиеся безопасными, — инженерия, ремесла, строительство и логистика — столкнутся с собственной версией этого же кризиса. Многие сектора, еще не попавшие в список разрушений, — это следующая фаза, а не исключения.

Глобальное воздействие будет неравномерным и конкурирующим. Местное мышление не может сдерживать глобальные силы. Большинство наблюдателей и почти все политики думают локально. Но растущее, неравномерное глобальное влияние ИИ не только создаст совершенно новые геополитические динамики, но и приведет к разным, противоборствующим контролям, когда конкурирующие страны внедрят ИИ-политики специально для подрыва других. Короче говоря, не будет никаких значимых глобальных совместных усилий по ИИ.

Ловушка измерений и необратимость эффективности

Установив эти неопровержимые истины, мы должны обратиться к самой опасной аналитической слепоте нашего времени: к опоре на простые шаблоны и статистические данные для предсказания будущего универсальной когнитивной силы.

Это не очередная статья, опровергающая тех, кто застрял в своих исторических исследованиях, чтобы решить, где могут достичь пиковых возможностей ИИ, или основывающая свои выводы на афоризмах вроде «влияние будет медленнее, чем предсказывают оптимисты, но быстрее, чем пессимисты». Мы переходим к обсуждению решений людей с широко открытыми глазами.

Наше коллективное доверие к линейным объяснениям и аккуратным S-кривым представляет опасную иллюзию комфорта. Эти модели не отражают реальность так сильно, как ограничивают анализ, который мы могли выполнить до сегодняшнего дня.

Если такие аккуратные модели исторически мало помогали практикам ориентироваться на финансовых рынках, несмотря на их привлекательность для тех, кто любит простоту, то предполагать, что они смогут моделировать гораздо более сложные реальные ситуации, — полностью нереалистично. И, что важнее, — для оценки воздействия такой неопределимой силы.

Мы находимся в так называемую эпоху Супер-Мура, термин, который мы придумали в 2023 году. Некоторые параметры и возможности ИИ удваиваются каждые несколько месяцев, а не лет. Скромные изменения производительности сегодня могут стать драматическими сдвигами очень быстро, по мере появления новых моделей, улучшения аппаратного обеспечения и распространения внедрения через конкурирующие сети.

ИИ не стоит на месте, пока мы измеряем его текущие эффекты. Новые системы ИИ способствуют исследованиям, проектированию чипов и их дальнейшей интеграции. Это создает обратные связи, которые умножают прогресс так, что простые модели измерения не могут их полностью учесть. Мы измеряем влияние ИИ добавочно. Возможности ИИ растут мультипликативно. Эта разница становится все более значимой с каждым кварталом.

Опираясь только на то, что еще не сделано машинами, мы можем недооценивать не только уже выполненную работу, но и, что важнее, то, что может быть сделано вдвое быстрее, как мы недавно увидели с трансформацией кодирования за один короткий год.

Мы склонны использовать текущие «реальные данные о применении» как прокси для «возможностей». Это глубокая аналитическая ошибка. Текущие данные в основном отражают человеческое внедрение, институциональные барьеры и естественные колебания. Они не отражают технологический потенциал. Колебания людей — это лишь временные социальные трения.

Последние новости Иран переживает американский шторм, повышая вероятность долгой войны Обсуждение о наземных силах: Трамп говорит, что Иран будет «очень сильно ударен» Иран вызывает рост криптовалютных потоков на $104 млрд, нарушающих санкции

Это барьер, который исчезает в тот момент, когда конкурент использует ИИ для безжалостного занижения цен на рынке. Если существует реальный потенциал, который мы явно наблюдаем по данным и нашему опыту с передовыми моделями, он внезапно исчезнет из-за конкретных, непредсказуемых решений конкурентов, даже без необходимости дополнительных инноваций.

Политики обычно требуют эмпирических доказательств вреда для оправдания вмешательств, а экономисты — эмпирических данных о смещениях для признания тренда. Но принятие текущих локальных данных не означает, что мы должны принимать относительно статичные рамки как надежный прогноз в мире постоянных, масштабных и неожиданных изменений. Инерция сегодня не исключает критические точки завтра.

Трубы, вода и иллюзия постепенности

Чтобы понять, почему сегодня данные выглядят приглушенными, нужно понять, как бизнесы реально внедряют технологии. Внедрение по всей компании — это не обновление программного обеспечения; это годы мучительных работ по созданию каналов данных, структурированию собственных знаний и завершению API-инфраструктуры. Текрики показатели оценивают строительство труб, а не конечный поток воды.

Поскольку мы находимся в фазе прокладки труб, наблюдатели предполагают, что переход произойдет постепенно, по пользователю. Но как только эта инфраструктура построена, целые отделы могут быть автоматизированы за одну ночь. Резервуар, наполняющийся с ускорением, не превращается в наводнение постепенно. Он затопит, когда переполнится.

Более того, по мере экспоненциального развития рабочих процессов ИИ они начнут принимать те «микро-решения», о которых говорят в отчетах, что их могут делать только люди. ИИ будет оптимизировать свою дальнейшую интеграцию.

Новые «работники ИИ» уже могут помогать в исследованиях и разработках или проектировании чипов, создавая автогенные обратные связи, умножающие прогресс. ИИ — это не статическая технология, которую мы внедряем; это динамическая технология, которая совершенствуется сама.

Кроме того, часто мы используем подход «все или ничего». Мы видим это регулярно сегодня, когда аргументы пессимистов звучат так, будто все сервисные рабочие исчезнут, а оптимистов — так, будто они не замечают никаких изменений. На практике, вторичные эффекты сектора на секулярных или низкорастущих траекториях достаточно значимы, чтобы их можно было решать без нелогичных позиций.

Когда мы пытаемся спрогнозировать влияние нюансов на текущие потрясения, большинство отчетов зациклены на «смещениях» или полном исчезновении рабочих мест. При этом они полностью игнорируют молчаливый крах престижа заработной платы.

Избыточное внимание к утешительной истории о том, что большая часть рабочих мест останется «слегка затронутой», недооценивает глубокие экономические и психологические факторы, влияющие на тех, кто сохраняет работу, но теряет свою рычаговую силу.

Более того, внутренние модели занятости полностью слепы к быстрому глобальному замещению. Мы недооцениваем каскады внедрения, вызванные сетевыми эффектами и конкурентным давлением, потому что основываем анализ распространения на привычках ранних пользователей. Мы также недооцениваем аналогичные каскады внедрения, создаваемые сетевыми эффектами и конкуренцией, основываясь на анализе распространения через ранних адоптеров.

Можно привести пример распространения мобильных технологий, но это было бы против нашего принципа не использовать исторические эпизоды как руководство для этого совершенно другого мира, и при этом мы недооценим скорость и масштаб воздействия.

Рекурсивные и дестабилизирующие силы, действующие на саму себя, известны каждому, кто работал с формулами в таблицах, питающими друг друга. В случае ИИ мы получаем первый реальный пример.

Фазовые переходы и логика работы

Чтобы конкретизировать, как это происходит на практике, рассмотрим микроагрегацию эффективности на примере: финансовая компания, где ИИ сейчас может выполнять 40% задач аналитика.

При 40% охвата аналитик все еще полностью занят, очень ценен, и экономические данные показывают «отсутствие смещения». ИИ рассматривается как полезный помощник. При 60% охвата аналитик все еще работает, хотя и недоиспользуется, и все больше управляется как рецензент, а не производитель. Данные все еще показывают отсутствие потери рабочих мест.

Но при 75% экономическая модель меняется качественно. Оставшиеся 25% задач могут просто не оправдывать полного оклада, льгот, офисных помещений и управленческих накладных расходов. Именно в этот момент компания проводит реструктуризацию. Это происходит не постепенно при 40% или 60%, а сразу. Фазовые переходы, как в материаловедении, происходят без предупреждения и внезапно.

Это приводит нас к моделям типа O-ring в экономике. ИИ не нужно выполнять 100% работы, чтобы разрушить ее структурную ценность; ему достаточно успешно выполнить «узкое место».

Основная ошибка наших текущих прогнозов — в том, что мы рассчитываем влияние исходя из работы по проекту, а не по необходимости в новом мире. Организационная логика современного предприятия была специально спроектирована под человеческую когнитивную способность.

Люди — это агенты с переключением контекста, однопоточные, с очень ограниченной рабочей памятью. Работа организована в отдельные задачи, силосы и роли, чтобы учитывать эти биологические ограничения.

Агенты ИИ не разделяют эти ограничения. Агент службы поддержки клиентов не «консультирует с клиентами для предоставления информации» как одна задача, а затем «документирует результаты кейса» как другая, и «эскалирует сложные вопросы» как третью. Он выполняет все это одновременно, бесшовно и непрерывно в тысячах параллельных взаимодействий.

Следовательно, единица смещения для агентного ИИ — это не задача. Это роль. Эти структурные препятствия — не постоянные барьеры; это однократные трения.

В целом, мы предполагаем, что корпоративные расчеты будут основаны на аккуратных таблицах ROI. Первый уровень анализа обычно рассматривает затраты и выгоды от работы с машинами по сравнению с людьми. Более развитый анализ учитывает преимущества внедрения машин, предоставляя больше возможностей для доходов.

Но наиболее реальные, действенные расчеты в жизни вряд ли будут строиться на таблицах IRR, основанных на предположениях, порождающих споры, а не руководство. В конечном итоге, внедрение будет определяться инстинктами выживания, основанными на конкурентной динамике.

Как всегда, оно вернется к теории игр мистера Нэша больше, чем к ожиданиям любого ROI: если ваш конкурент внедрит, вы должны внедрить, иначе погибнете.

Пять неопровержимых истин о будущем

Мы не выступаем против надежды и не считаем бессмысленными любые прогнозы. Но мы должны подготовиться к тому, что последствия будут непредсказуемыми, а иногда и хуже, чем крупные события, которые мы уже пережили, такие как ChatGPT в 2023, DeepSeek в 2024 или Claude Code в прошлом году.

Это не подход для точных предписывающих политик или описания социальных аспектов. Для участников GenInnov мы перечисляем, что точно ожидает нас впереди и что это значит для факторов, влияющих на наши решения:

ИИ — это не просто сектор в финансовом мире. Он будет управлять нашей экономикой и политикой. Как мы подробно описали в предыдущих публикациях, последствия ИИ выходят далеко за рамки любой инвестиционной темы или рыночного сектора. Понимание реальной природы сил, действующих в этом процессе, стало необходимым условием для значимых решений почти во всех профессиональных сферах. Важные выводы не исходят из простых графиков или анализов, чья актуальность истекает через несколько месяцев.

Шок Кремниевой долины — это первый крупный вторичный эффект. Это не последний. Волна капитальных затрат, создающая спрос на энергию, дефицит чипов и сбои в цепочках поставок — это начальные крупномасштабные экономические последствия внедрения ИИ. Она сигнализирует о более широких перераспределениях ресурсов, которые переопределят отрасли, сегодня кажущиеся невозмутимыми перед разрушительными возможностями ИИ. Влияние ИИ на нашу жизнь проявляется не только через рабочие места.

Технологии сейчас — это капиталоемкая индустрия. Долгий период, когда технологические компании требовали минимальных физических капиталовложений, завершился исчезновением последней крупной некэпекс-индустрии, и экономический и финансовый мир становится по сути более цикличным. Мы, возможно, хотим оставаться верными долгосрочным трендам, но должны признать, что циклические фазы, вызванные масштабными капиталовложениями, будут очень жесткими.

Пессимизм по поводу ИИ и его политические последствия будут расти так же уверенно, как и в конечном итоге скорректируются текущие уровни капзатрат. Сегодня в большинстве стран критика ИИ в основном исходит от политической оппозиции. Это временно. Когда влияние на занятость станет измеримым и заметным для избирателей, политическая среда изменится. Скорость, с которой общественное мнение меняется после достижения порога, редко бывает постепенной. Инвесторы и руководители, полагающие, что текущая регуляторная среда стабильна, делают ставку на отсутствие политики, которой на самом деле нет. Политические и регуляторные маятники, когда они качнутся, качнутся сильно.

Секулярные силы в конечном итоге превзойдут циклический шум. Для СМИ, для финансовых рынков в ближайшее время и в наших личных разговорах, циклические или технологические события, которые вот-вот произойдут, продолжат доминировать в заголовках. Но не ошибайтесь: неуклонные, необратимые секулярные силы когнитивной автоматизации, действующие под поверхностью, гораздо важнее. По крайней мере, в наших глазах.

Найлеш Джасани — основатель и CEO компании GenInnov Pte Ltd Singapore. Эта статья впервые опубликована и перепубликована с разрешения. Оригинал можно прочитать здесь. Подробнее на /blog

Зарегистрируйтесь здесь, чтобы комментировать статьи Asia Times Или Войдите в существующую учетную запись

Спасибо за регистрацию!

Учетная запись уже зарегистрирована на этот email. Проверьте свой почтовый ящик для получения ссылки для подтверждения.

Подпишитесь на одну из наших бесплатных рассылок

Ежедневный отчет Начинайте день с лучших новостей Asia Times

Еженедельный отчет Обзор самых читаемых статей Asia Times за неделю

Поделиться в X (открывается в новом окне)

Поделиться в LinkedIn (открывается в новом окне) LinkedIn

Поделиться в Facebook (открывается в новом окне) Facebook

Поделиться в WhatsApp (открывается в новом окне) WhatsApp

Поделиться на Reddit (открывается в новом окне) Reddit

Отправить ссылку другу по email (открывается в новом окне) Email

Печать (открывается в новом окне) Печать