Продуктивний бичачий кейс для ШІ: як мовні моделі можуть трансформувати економічне зростання

Джерело: Blockworks Оригінальна назва: Бичачий кейс продуктивності майже для всього Оригінальне посилання: https://blockworks.co/news/productivity-bull-case

“Продуктивність — це не все, але в довгостроковій перспективі це майже все.”

— Пол Кругман

Сукупна факторна продуктивність (TFP) — це показник, за допомогою якого економісти вимірюють внесок технологічних інновацій у економічне зростання — тобто здатність економіки постійно виробляти більше продукції з тією ж кількістю ресурсів.

Тому це, мабуть, найважливіший показник для економістів, адже постійний процес виробництва більшої кількості благ за менших витрат — це шлях до покращення життя.

«Здатність країни підвищувати рівень життя з часом майже повністю залежить від її здатності підвищувати продуктивність праці», — пояснює Пол Кругман. Саме технології це забезпечують, а TFP — це спосіб це виміряти.

Щоб краще зрозуміти, наскільки важливою є продуктивність, що генерується технологіями, розгляньте наступне: нещодавня робота Національного бюро економічних досліджень (NBER) оцінює, що додаткове зростання TFP на 0,5% на рік стабілізувало б фінанси уряду США на поточному рівні співвідношення держборгу до ВВП.

0,5%!

Звучить не так багато, але якщо це зростання зберігати протягом наступних 10 років, за оцінками NBER, це зменшить базовий прогноз держборгу США на $2 трильйонів. За 30 років постійне підвищення TFP на 0,5% зробило б співвідношення держборгу до ВВП США на 42 процентних пункти нижчим, ніж базовий прогноз NBER (і на 80 процентних пунктів нижчим від песимістичного прогнозу).

Враховуючи, здавалося б, безнадійний стан державних фінансів, утримання нинішнього рівня заборгованості — це сценарій мрії, який здається занадто хорошим, щоб бути правдою.

Але дослідники з Anthropic вважають, що можна досягти ще кращих результатів.

Anthropic провели дослідження 100 000 розмов, щоб «оцінити, скільки часу займали б завдання в цих розмовах із та без допомоги ШІ, і вивчити наслідки для продуктивності в ширшій економіці».

Висновок? Великі мовні моделі можуть підвищити сукупну факторну продуктивність на 1,1 процентних пункти.

1,1%!

Якщо 0,5% може стабілізувати фінанси уряду США на десятиліття, що зробить 1,1%? Ймовірно, вирішить майже всі проблеми.

Звісно, є підстави скептично ставитися до такого оптимістичного прогнозу. Наприклад, дослідження показує, що ШІ економить учителям чотири години роботи, створюючи навчальні програми лише за 11 хвилин. Але оцінити, як ці зекономлені години перетворяться на зростання економічного випуску, можна лише за допомогою економічного моделювання, яке сповнене припущень і невизначеності.

Тож навіть якщо дослідження правильно оцінює заощаджений час, воно може помилятися щодо продуктивності: можливо, ми використаємо весь час, зекономлений ШІ, на економічно непродуктивні справи — наприклад, на перегляд відео чи читання контенту.

У такому разі ШІ підвищить наш добробут (більше вільного часу), але не наші статки (більше економічного випуску) — що все одно добре для людей, але не допоможе урядам, які сподіваються на чарівне вирішення проблеми боргу.

З іншого боку, є підстави вважати, що модель надто песимістична: «Ми не враховуємо темпи впровадження», йдеться у дослідженні, «або ширші наслідки для продуктивності, які виникнуть завдяки набагато потужнішим системам ШІ».

Іншими словами, у дослідженні припускається, що ми продовжимо використовувати ШІ так, як зараз, і що ще 10 років користуватимемось нинішніми мовними моделями без покращень.

Мовні моделі помітно вдосконалюються кожні кілька місяців, і ми лише починаємо вчитися користуватись ними — тож дослідники мають рацію, вважаючи свою оцінку «наближеною нижньою межею впливу ШІ на продуктивність».

Якщо це так — якщо 1,1% є нижньою межею для зростання продуктивності завдяки ШІ — ми можемо і скоротити держборг, і мати набагато більше часу для відпочинку.

І це враховується лише вплив ШІ на нефізичну роботу — а що буде, коли з’являться роботи!

Повністю відкидати такий оптимізм — це вважати, що трильйони доларів, які корпорації планують витратити на капітальні інвестиції та R&D у сфері ШІ, будуть змарновані. А це можливо — технологічні революції не завжди відбуваються за графіком.

Але головна причина для оптимізму полягає в тому, що оцінка заснована лише на тому, що ШІ «прискорює виконання існуючих завдань» — модель не враховує потенціал ШІ повністю змінити спосіб їх виконання.

«Історично, — зазначають дослідники, — трансформаційні покращення продуктивності — від електрифікації, обчислювальної техніки чи інтернету — виникали не завдяки прискоренню старих завдань, а через фундаментальну реорганізацію виробництва».

Такий новий спосіб організації діяльності неможливо змоделювати, але його вплив, ймовірно, буде ще більшим, ніж той, що його вдалося оцінити.

Дослідники обережно супроводжують свої оптимістичні висновки переліком обмежень методології та фіксацією численних припущень. І навіть якщо всі ці припущення справдяться, а продуктивність ШІ вирішить проблему держборгу, законодавці, ймовірно, знову усе витратять.

Але враховуючи, здавалося б, неминучі фіскальні виклики, навіть невеликий шанс, що оцінки щодо продуктивності ШІ справдяться, — це привід переглянути свої погляди: державні фінанси не такі безнадійні, як здається, а довгострокові економічні перспективи можуть бути кращими, ніж прийнято вважати.

У довгостроковій перспективі продуктивність — це майже все, і ШІ може бути на порозі того, щоб зробити нас набагато продуктивнішими.