От предвидения к власти. Как ИИ-прогнозирование трансформирует экономику и как использовать его силу в своих целях

Голдфарб Ави

Однако при этом сохраняется значительная неопределенность. Остается открытым вопрос о том, кто получит влияние благодаря технологиям на основе ИИ. Все зависит от того, как будут выглядеть новые системы. Наша задача – помощь в прогнозировании: кто приобретет, а кто потеряет власть по мере развития и внедрения систем ИИ.

КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ

• Наша притча о трех типах предпринимателей, посвященная энергетическому рынку более чем столетней давности, иллюстрирует, как на основе одного и того же технологического сдвига – от пара к электричеству – формируются различные ценностные предложения: точечные решения (стоимость энергии снижается, а потери из-за трения сокращаются, но организация производства не меняется); прикладные решения (индивидуальные электроприводы

на каждом станке обеспечивают им автономность, так что остановка одного не влияет на работу других; при этом организация производственной деятельности остается прежней); системные решения (перепроектирование заводов – облегченная одноэтажная конструкция зданий, рабочие процессы оптимизированы с точки зрения пространственной планировки и перемещения рабочих и материалов).

• Одни ценностные предложения привлекательнее других. В случае с электричеством точечные и прикладные решения, основанные на прямой замене пара электричеством без модификации системы, имели ограниченную ценность. Поэтому изначально инновация внедрялась медленно. Со временем некоторые предприниматели сумели предложить решения на системном уровне благодаря тому, что электричество обеспечивало автономную работу станков – при использовании пара это было невозможно или слишком дорого. Во многих случаях для системных решений стоимость была значительно выше, чем для точечных.

• Электричество позволило отделить машину от источника энергии и тем самым сместить ценностное предложение от «более низкой стоимости топлива» к «гораздо более производительной организации производства». Точно так же ИИ позволяет отделить прогнозирование от других аспектов принятия решения и тем самым сместить ценностное предложение от «более низкой стоимости прогнозирования» к «гораздо более эффективному процессу принятия решения».

Глава 2. Будущее систем ИИ

В 2017 году мероприятия, посвященные ИИ, проходили одно за другим. На них собирались представители бизнеса, правительств и академических кругов. Мы осознавали, что ИИ способен трансформировать экономику, и решили, что это перспективная тема для дискуссии лучших мировых ученых. Чтобы определить перечень приоритетных исследований, мы организовали в Торонто конференцию по ИИ. К нашему удивлению, мы без труда привлекли множество участников. Среди них был Пол Милгром из Стэнфордского университета, который впоследствии стал лауреатом Нобелевской премии за усовершенствование теории аукционов. «Я хорошо помню, как в 1990 году NSF [2] предложил обсудить экономику интернета, – написал он нам, – а я был слишком занят теорией принципала-агента, экономикой фирмы и супермодулярностью и потому отказался. И зря! На этот раз никаких оправданий. Да, я буду у вас».

2

Национальный научный фонд (National Science Foundation – NSF) – независимое агентство при правительстве США, занимающееся поддержкой научных исследований и технологических разработок. Прим. ред.

Некоторые участники конференции оптимистично оценивали перспективы ИИ. Еще один нобелевский лауреат, Даниэль Канеман, сказал: «Думаю, в мире не слишком много того, что в итоге не смогут сделать компьютеры». Бетси Стивенсон, работавшая в Совете экономических консультантов при президенте Обаме, так резюмировала подобные настроения: «Очевидно, коллеги считают, что искусственный интеллект открывает возможности для того, чтобы получить существенную экономическую выгоду».

Однако среди собравшихся были и скептики. Лауреат Нобелевской премии Джозеф Стиглиц разделял мнение, что развитие ИИ способно усугубить неравенство. Тайлер Коуэн, экономист и бывший обозреватель The New York Times, опасался, что из-за производительности ИИ увеличится дефицит материальных ресурсов. Мануэль Трахтенберг из Израиля, часть своей карьеры посвятивший политике, отметил, что долгосрочные преимущества технологии не имеют значения, если растущее сопротивление

автоматизации и распространенное мнение о ее влиянии на рабочие места приведут к революции.

Особенно интересен тезис о том, что ИИ, похоже, вообще не оказывает большого влияния на экономику. Экономисты Эрик Бриньолфсон, Дэниел Рок и Чад Сайверсон отмечают:

Мы живем в эпоху парадоксов. Все больше областей, где системы на основе ИИ соответствуют человеческому уровню или превосходят его, опираясь на стремительный прогресс в других технологиях и способствуя стремительному росту цен на акции. При этом зафиксированный в последнее десятилетие рост производительности труда сократился вдвое, а реальные доходы большинства американцев с конца 1990-х годов стагнируют.

Для тех, кто изучает историю развития технологий, это не беспрецедентный парадокс (как мы убедились на примере электричества). В 1987 году Роберт Солоу из Массачусетского технологического института произнес знаменитую фразу о том, что «компьютерный век наступил везде, но только не в статистике производительности труда». Компьютеры были повсюду, но к заметному повышению результативности труда это не привело, причем во всех секторах экономики. Специалисты задались вопросом: что происходит, когда появляются «технологии общего назначения» – то есть такие, которые обеспечивают устойчивый рост производительности в широком спектре отраслей? К технологиям общего назначения относятся паровой двигатель и электричество, а в более поздние времена – полупроводники и интернет. По мнению участников нашей конференции, ИИ выглядел вполне вероятным кандидатом на включение в этот список. Чего же нам следует ожидать? Да, исторически такие технологии в итоге трансформировали экономику, бизнес и рабочие процессы, но что происходило в течение десятилетий до наступления этого момента – в межвременье?

Системные инновации для ИИ

Генеральный директор Google Сундар Пичаи заявил, что «ИИ – это, пожалуй, самое важное, над чем когда-либо работало человечество. Я думаю о нем как о чем-то более глубоком, чем электричество». Google уже получила выгоду от ИИ, но многим компаниям это не удалось. В исследовании, проведенном в 2020 году журналом Sloan Management Review Массачусетского технологического института и глобальной консалтинговой компанией BCG, говорится, что только 11 % организаций сообщили о значительных финансовых результатах от использования ИИ. И это не значит, что остальные не пытались добиться успеха. Представители 59 % компаний заявили, что у них есть стратегия в области ИИ, а в 57 % организаций внедрялись или были опробированы соответствующие решения.

Пионер ИИ Эндрю Ын, основатель проекта Google Brain и ведущий научный сотрудник компании Baidu, заявил, что «ИИ – это новое электричество. Он способен изменить любую отрасль и создать огромную экономическую ценность». У ИИ не меньший потенциал трансформации, чем у электричества, но если верить истории, то путь к изменениям будет долгим и ухабистым.

Пример с электричеством показывает, что нет никакого несоответствия между оптимизмом в отношении будущего ИИ и разочарованием в уже достигнутых результатах. Бриньолфсон, Рок и Сайверсон обратили внимание на этот парадокс эпохи. Следовало ожидать, что оптимизм в отношении будущего будет сосуществовать с разочарованием в том, что мы имеем сегодня. Действительно, есть веские глубинные причины ожидать таких противоречий, когда экономика переживает реструктуризацию, связанную с трансформационными технологиями.

На первом этапе внедрения электричества лампочки заменили свечи, а электродвигатели – паровые машины. Это были точечные решения, не требующие переворота в экономике.

ИИ находится в такой же ситуации. Он применяется как новый инструмент для предиктивной аналитики. Лишь немногие компании получают выгоду от улучшения прогнозирования – например, Verafin. Это те самые 11 % организаций, которые уже достигли финансовых результатов с помощью ИИ. Они и прежде занимались прогнозированием, но теперь делают это точнее, быстрее и с меньшими затратами. Точечные решения для ИИ находятся буквально под рукой и уже вовсю применяются.