Ускорение экономики: ИИ против скептиков

giovanni1313 — 25.01.2025 Теги: Коуэн
Тайлер Коуэн, влиятельный американский экономист и публицист, не так давно дал большое интервью подкастеру Дваркешу Пателу. Одной из главных тем интервью стало ускорение экономического роста в ИИ-эпоху.

Коуэн вплоть до недавнего времени весьма скептически относился к тому, что ИИ в обозримой перспективе, 20-30 лет, способен повлиять на экономику. Прогресс за последний год заставил его отказаться от чрезмерного скепсиса. Но профессор по-прежнему уверен, что ИИ будет менять экономику скорее эволюционно, чем революционно. И особенно критически он отнесся к идее, что ИИ способен ускорить рост экономики до 20% в год:

“Очень трудно добиться взрывного экономического роста по любой причине, независимо от того, используется ИИ или нет. Одна из проблем заключается в том, что некоторые отрасли вашей экономики растут очень быстро, а затем вы сталкиваетесь с “болезнью издержек“ в других отраслях вашей экономики, которые, например, не могут очень хорошо использовать ИИ.

Посмотрите на экономику США. Эти цифры являются догадками, но сколько составляет государственное потребление, 18%? Здравоохранение составляет почти 20%. Я предполагаю, что образование составляет 6-7%. Некоммерческий сектор, я не уверен в цифрах, но если сложить все это, то получится половина экономики.

Насколько хорошо они собираются использовать ИИ? Приведет ли отказ от использования ИИ к тому, что они просто исчезнут и будут заменены? Нет, это займет, скажем, 30 лет. Таким образом, в некоторых секторах экономики, где меньше регулирования, это произойдет очень быстро. Но это дает вам лишь незначительный прирост темпов роста, а не что-то вроде роста всей экономики на 40% в год“.

Дальше Коуэн проясняет свой аргумент:

«"Болезнь издержек" носит более общий характер. Предположим, у вас есть несколько факторов производства: скажем их пять. Теперь, внезапно, мы получаем гораздо больше интеллекта, что, отметим, уже начало происходить.

Что ж, это просто означает, что другие ограничения в вашей системе становятся намного более сдерживающими, что их предельная важность возрастает, а предельная ценность всё более высокого IQ или интеллекта снижается. Таким образом, это также самоограничивает рост, и "болезнь издержек" - это всего лишь один частный случай более общей проблемы, которую мы иллюстрируем, рассказывая о парикмахерах и струнных квартетах».
Тезисы Тайлера Коуэна бросают прямой вызов картине, которую я обрисовал в заключительной части своего цикла «Восемь экспонент ИИ», посвященной ускорению экономического роста. Но если Коуэн ставит под сомнение идею экономической сингулярности — то он тем самым ставит под сомнение уже идею технологической сингулярности. А с таким мириться нельзя.

Восьмую экспоненту ИИ мы тогда выводили из общих трендов и довольно абстрактных моделей. Так сказать, «из первых принципов». Конкретные детали и конкретные ограничения обсуждались довольно поверхностно. Что даёт зацепку для скептиков: «дьявол всегда в деталях!».

Поэтому в нынешней статье мы спустимся от абстрактных моделей к более конкретным экономическим и социальным механизмам. Которые, действительно, способны поломать стройные теоретические выкладки. Но, забегая вперед, не в этом случае.

Моя оценка влияния ИИ на ВВП за прошедшее время не поменялась: я по-прежнему считаю рост ВВП на 12%-15% в год реалистичным. Эту цифру — а не упомянутые Коуэном «40%» — мы и попробуем позащищать. Для сравнения, Коуэн ожидает, что ИИ способен ускорить рост экономики только на 0,5%.

Откуда берется болезнь издержек

И начнем мы, пожалуй, с небольшого экскурса в терминологию. Что представляет собой «болезнь издержек»? Этот феномен, также известный как эффект Баумоля, описывает рост цен на факторы производства, который совершенно не связан с ростом выпуска от использования этих ресурсов. Классический кейс — это рост зарплат в отраслях, где производительность труда практически не растёт. Например, сегодня парикмахер за день может постричь ровно столько же голов, сколько он мог постричь 70 лет назад. Но зарплаты парикмахеров за это время в США выросли в 8 раз!
Эта кажущаяся нестыковка объясняется главным образом тем, что труд является одним из самых дефицитных ресурсов в экономике. И одновременно самым универсальным ресурсом, который можно направить в разные отрасли. Из этого следует, что рост зарплат не может ограничиваться только отдельными секторами экономики с растущей производительностью. Если ты не хочешь платить работнику высокую зарплату — ему предложит высокую зарплату кто-то другой.

Каковы макроэкономические последствия «болезни издержек»? Напомню, что ВВП рассчитывается, исходя из затрат ресурсов. Отрасли, которые повышают свою факторную производительность, снижают свои издержки. Отрасли, факторная производительность которых стагнирует, заражаются «болезнью издержек», из-за чего их затраты растут. При прочих равных — если объем спроса на продукцию первой и второй группы отраслей остаётся неизменным — доля ВВП для отраслей со стагнирующей производительностью будет расти.

(Однако на практике «прочих равных» не получается. Поскольку снижение цен на товары, производительность в которых выросла, стимулирует расширение спроса. Так что в реальности всё несколько сложней.)
Классический пример такого структурного сдвига в сторону отраслей со стагнирующей производительностью — это так называемая постиндустриальная экономика. Характерная для большинства развитых стран, начиная со 2-ой половины ХХ века. Переход к такой экономике сопровождается падением доли обрабатывающей промышленности в ВВП. И ростом доли секторов, которые упомянул Коуэн: здравоохранение, государственные структуры и некоммерческие предприятия.

Что означает такой структурный сдвиг? Что теперь основную часть ВВП составляют сектора, в которых факторная производительность растёт медленно. А раз рост производительности слабый — значит, слабым будет и рост экономики в целом.

Аналогичный фреймворк Коуэн применяет и к гипотетическому росту производительности от внедрения ИИ. Пускай в каком-то секторе мы внедрили ИИ, и он начал показывать чудеса роста. Но те сектора, которые чудес не показывают, быстро станут доминировать в структуре экономики. И если мы «размажем тонким слоем» рост от ИИ по всем обширным областям экономики, где этого роста не будет, итоговый эффект будет очень скромным. Шах и мат, товарищи господа ИИ-акселерационисты!

Два Абсолютных Тормоза На Пути Ускорения Экономики

Вся эта гипотетическая конструкция базируется на двух ключевых предпосылках:

1. Какая-то часть отраслей, немалая в масштабах экономики, не сможет получить выгод от внедрения ИИ;

2. Замена человеческого труда искусственным интеллектом приведет к тому, что возникнет дефицит в других ресурсах.

Эти две предпосылки не сильно зависят одна от другой, и вторая видится более фундаментальной. То есть даже если ИИ отдизраптит все отрасли без исключения, мы всё равно упираемся в предпосылку №2.

Где взять людей?

Что ж, предлагаю сначала разобраться с более фундаментальной угрозой.

Итак, «болезнь издержек» проистекает из дефицита ресурсов. Но почему человеческая рабочая сила является сейчас самым дефицитным ресурсом в экономике? Причина очень проста: экономика не может произвольно увеличить ее предложение.

Чтобы новое поколение работников появилось на свет и подготовилось к экономической деятельности, необходимо не меньше 18 лет. А еще лучше — чтобы рабочая сила была более универсальной — ждать 22 года. Это гораздо дольше, чем горизонт планирования абсолютно всех экономических агентов. Фактически, новое поколение работников для них «не существует».

Но даже если мы каким-то образом расширили бы горизонт планирования, то столкнулись бы с тем, что рождение детей не очень-то отзывается на экономические сигналы. Какое-то влияние есть — но далеко не определяющее. То есть экономика не в состоянии прямо повлиять на размер населения.

С альтернативой в виде завоза рабочей силы из-за рубежа — «залезания в карман» к другим странам — тоже не всё просто. Импортная рабочая сила страдает от языковых и культурных барьеров. Это снижает ее универсальность: мигранты не способны обслуживать настолько широкий спектр позиций, если сравнивать с местными. Но самое главное, говоря о рабочей силе, мы всегда подразумеваем «комбо»: труд + человеческий капитал. И вот со второй составляющей у мигрантов в большинстве случаев всё очень плохо.
На это накладывается ряд более технических ограничений. Например, жилищная и социальная инфраструктура просто не рассчитаны на резкие притоки дополнительного населения. Наглядным примером здесь стала Канада, которая на пике принимала около 3% населения мигрантами в год — не такой уж и большой скачок с точки зрения экономических параметров. Однако ситуацию с жильем в стране журналисты начали называть не иначе как «кризис». Не говоря уже о резкой поляризации общественных взглядов и крахе рейтингов правящей партии.

Теперь представим, что на сцену выходит ИИ. И заменяет собой дефицит человеческих ресурсов. Причем эта замена оказывается лучше чуть ли не по всем параметрам: тут тебе и высочайший человеческий капитал, и максимальная концентрация на трудовой задаче, и идеальная прогнозируемость (никаких декретов, больиничных и забастовок). Но самое главное — не надо ждать 20 лет, чтобы увеличить поголовье этой «идеальной» рабочей силы.

Где же могут возникнуть ограничения после того, как мы заменяем самый дефицитный, человеческий ресурс? Рассмотрим всех кандидатов, все основные факторы производства. Это производственный капитал, это технологии и это природные ресурсы.

Das Kapital

Капитал — пожалуй, один из самых важных элементов. Где сейчас находится «потолок», диктуемый производственными мощностями? Экономическая статистика измеряет это расстояние с помощью показателя загрузки мощностей. И в абсолютном большинстве случаев он колеблется около отметки 80%. Выше — во время экономического бума, ниже — во время депрессии.
То есть в любой момент времени капитал в состоянии увеличить выпуск на 25% (20% «резерва» делим на 80% загрузки)! Это приличный задел. Сравним его с типичными для развитых стран уровнями безработицы — 3-7% — и сразу станет понятно, какой ресурс более дефицитен. А какой допустимо задействовать «по остаточному принципу».

Помните, в начале я упомянул, что дьявол в деталях? Эта фраза как нельзя подходит к измерению загрузки мощностей. С одним существенным нюансом: детали в данном случае работают совсем не в пользу точки зрения Коуэна и ИИ-скептиков.

Дело в том, что потенциальная производственная мощность предприятия в статистике основывается на так называемом «стандартном производственном графике». Этот график фирма определяет сама для себя. Стандартный производственный график включает нормативное количество смен в сутки, продолжительность одной смены, наличие выходных дней, плановые отпуска сотрудников, перерывы для планового ремонта оборудования, и так далее.

И на большинстве предприятий в экономике стандартный производственный график — это около 40 часов работы в неделю. Одна смена. Конечно, есть и исключения, вроде металлургической отрасли или нефтехимии, где технологические особенности требуют организации непрерывного, 24/7 производства. Другой вид исключений — предприятия с очень высокой капиталоёмкостью производства, то есть стоимостью производственного оборудования по отношению к зарплатному фонду. Здесь убытки от простоя оборудования настолько высоки, что оправдывают дополнительные затраты на организацию вечерних и ночных смен. Примеры — производство автомобилей, микроэлектроника и иные сильно роботизированные производства.
Дефицит человеческих ресурсов означает, что оборудование просто вынуждено простаивать. Если уж людей едва хватает на дневные смены — то для вечерних и ночных доступный пул человеческих ресурсов совсем невелик.

Таким образом, потенциальный «потолок» отдачи от основного капитала находится еще выше, чем мы подразумевали ранее. Допустим, 80% от 40-часовой рабочей недели — это 32 часа. А при организации работы на этом же оборудовании в режиме 24/7 оно будет задействовано 168 часов — в 5 раз больше!

Хорошо, но этот «задел для роста» по-прежнему имеет слишком абстрактный характер. Допустим, мы можем увеличить выпуск некой отдельно взятой отрасли в 5 раз. Но ведь в качестве сырья для работы эта отрасль потребует продукции других отраслей, выше по цепочке добавленной стоимости. И двигаясь по этим цепочкам, мы рано или поздно упремся в заводы, которые работают 24/7 уже сегодня, вроде металлургических, нефтеперерабатывающих или микроэлектронных.

Поэтому нам нельзя надеяться только на сегодняшние резервы. Если мы хотим устойчивые темпы роста в 12-15% — то нам нужно и наращивать основной капитал для поддержки таких темпов. Способна ли на такое промышленность?

Здесь ключевое значение имеет, во-первых, производство средств производства. И, во-вторых, текущий уровень производственного капитала — совокупности средств производства, имеющихся сейчас в экономике. Выпуск новых средств производства увеличивает этот уровень; амортизация непрерывно его уменьшает. Если ежегодный выпуск средств производства достаточно велик по сравнению с имеющейся базой — то быстро расширить эту базу не составит проблем.
Смотрим на фактические цифры. США. Стоимость оборудования в национальной экономике росла примерно на 5% в год (скачок в 2022 отражает рост цен, в целом не характерный для этой категории). Уже неплохо. Но есть нюанс: такой темп роста производственных активов США поддерживали, инвестируя в них лишь 5% ВВП. Добавив на это направление еще столько же, мы вполне выходим на необходимый темп расширения производственной базы.

Производственный капитал растет гораздо быстрее, чем новое поколение работников. Строительство новых производств занимает кварталы, а не десятилетия.

Прекрасным примером осуществимости двузначного роста является полупроводниковая индустрия — важнейший элемент для ИИ-экономики. Исторически мы неоднократно видели эпизоды 20%-го роста в те моменты, когда это требовал спрос. Более того, это был рост в долларовом выражении. В реальном выражении — число проданных транзисторов — индустрия, благодаря быстрому техническому прогрессу, росла еще быстрее.

Подытоживая, люди стали самым дефицитным фактором производства из-за своей очень медленной биологии и очень своенравной психики. Основной капитал лишен этих недостатков. Более того, он полностью мотивирован ускорять рост выпуска, как только представится такая возможность.

Productum Technologiae

Технологии — очень интересный фактор производства. С одной стороны, у технологий должно быть меньше всего шансов стать ограничивающим элементом, «бутылочным горлышком». Потому что технологии, подобно всякому информационному продукту, являются неконкурентным благом. То есть одной и той же технологией могут пользоваться неограниченное количество людей или предприятий, и от такого массового использования эффект этой технологии ничуть не ухудшится. Напротив, он может даже улучшиться — например, когда речь идёт о стандартизации, или о так называемом сетевом эффекте.

Но, с другой стороны, наращивать базу технологий весьма непросто — гораздо сложнее, чем штамповать средства производства. Создание новой технологии требует преодолевать неизвестность. Оно требует творчества и изобретательности. Оно сопряжено со множеством ошибок и неудач. No pain – no gain. А своенравная психика бесхвостых двуногих обезьян очень не любит неизвестность, новизну и постоянные неудачи.
Поэтому очень немногие обезьяны занимаются поиском новых технологий. И особенно мало тех, кто в этом действительно преуспевает. Конечно, не стоит рисовать совсем уж пессимистичную картину: обезьяны нашли весьма достойные мета-технологии вроде всеобщего образования и научного метода, и пытаются исправить с помощью них доставшуюся в наследство психику. Но эффект этих мета-технологий на экономику ограничился тем самым 2%-ным темпом роста, за который так упорно цепляется профессор Коуэн.

И вот обезьяны постепенно доводят до готовности еще одну мета-технологию: искусственный интеллект. Совершенно новую мета-технологию, не похожую на предыдущие.
Она позволяет масштабировать интеллект без ограничений, накладываемых биологией. Вроде долгого воспроизводства, негибкой архитектуры и других «аппаратных ограничений». А ведь интеллект — это именно тот критический компонент, которые и превращает неизвестное в известное. Именно на него опирается творческое начало и изобретательность.

Если «аппаратные возможности» человеческого мозга ограничены — значит, ограничены и возможности экономики по поиску эффективных технологий. Но искусственный интеллект снимает прежние ограничения. Снимает как на качественном уровне, так и на количественном, в виде объема ресурсов, которые экономика способна направить на поиск новых знаний.
Поэтому возможны ли какие-то ограничения со стороны фактора технологий? Очень сомнительно. Скорее наоборот, отсюда следует ждать решения, устраняющие ограничения в других факторах.

А всё потому, что технологический капитал имеет в экономике очень важную системную роль. Он позволяет получать большую отдачу на имеющиеся ресурсы. Технологии позволяют добиваться большего с меньшими затратами. И вот это «больше» — и есть экономический рост. Так называемое интенсивное развитие.

Скажем, паровоз в начале 20 века мог преобразовать в движение состава лишь 4-5% энергии, полученной от сжигания угля. Тот же самый уголь, сожженный на современной ТЭС, преобразованный в электричество, питающее электро-локомотив, даст эффективность конверсии до 40%.
Резервы для оптимизации можно найти в абсолютно любой области экономики. Было бы наивно предполагать, что человек, венец природы, сейчас организовал экономические процессы максимально эффективно. Гораздо разумнее предположить, что нынешняя система работает по принципу «и так сойдет...».

Это означает, что интеллектуальная мощь машин поможет нам «выжать» больше выпуска из имеющегося. Например, из производственного капитала, который мы обсуждали выше. Скажем, за счет реорганизации производственных процессов. Это еще больше отодвигает «потолок» для роста, задаваемый фактором капитала.

Уже несколько тысячелетий технологическое развитие последовательно устраняет ограничения для роста экономики. В скором времени у нас появится гораздо более мощный инструмент для снятия таких ограничений. И это обязано привести к ускорению роста ВВП.

Беспределы роста

Мы добрались, пожалуй, до самого фундаментального фактора производства: природных ресурсов. Если человеки могут преодолеть дефицит самих себя за несколько поколений, если сумма технологий накапливается тысячелетиями — то немалая часть ресурсов была создана природой на геологическом масштабе времени, сотни миллионов и миллиарды лет.

Казалось бы, такие космические масштабы должны вселять благоговейный трепет в любого экономиста. Ибо человек — лишь краткий эпизод в жизни маленькой планеты в маленьком уголке Вселенной. И некоторые теоретики попытались в довольно резкой форме указать человеку, что он — ничто, а природные ресурсы — это главный элемент, определяющий траекторию цивилизации. Самым известным является Деннис Медоуз:
Энвиронменталисты-детерминисты вроде Медоуза совсем недалеко уходят от мальтузианских воззрений, в которых человечество умеет лишь размножаться в геометрической прогрессии и потреблять всё, до чего сможет дотянуться. Безусловно, параллели между цивилизацией и колонией дрожжей в чашке Петри при желании найти можно. Но дьявол вновь окажется в деталях. И вновь эти детали работают не в пользу медленного роста экономики.

Ключевое отличие между дрожжами и человеком заключается в способностях к изменчивости. Дрожжи ограничены биологическими механизмами эволюционной адаптации, примитивнейшими и жутко неэффективными. Эволюция — это не просто слепой часовщик. Это слепой часовщик, начисто лишенный памяти и понимания того, чем он занимается. Эволюцию не волнует качество своей работы — она компенсирует это гигантским количеством попыток.

Человек же — совсем другое дело. У цивилизации есть качества — понимание, историческая память, системы обработки информации — которые наделяют ее сверхбыстрыми способностями меняться. За 40 последних лет дрожжи остались всё теми же дрожжами. Но материально-техническая культура человечества — главный потребитель природных ресурсов — за тот же промежуток изменилась кардинально.
Ключевую роль в этих изменениях играет технологический капитал. Который мы обсуждали в предыдущей части. И там же мы сказали, что приход ИИ означает большой скачок в темпах создания новых технологий. А значит, и в темпах адаптации к тем или иным ресурсным ограничениям.

Даже без «апгрейда» в виде ИИ нашей рыночной экономике удавалось неплохо жонглировать ресурсными ограничениями. Маневрируя ценами и заставляя, с одной стороны, потребителей переключаться на другие альтернативы и искать способы для ресурсосбережения. А с другой — производителей добавлять предложение, в том числе с помощью вложений в инновации. Экономика гораздо более устойчива и изобретательна, чем подразумевают выкладки Медоуза. И прошлые ресурсные кризисы были, как правило, результатом политических конфликтов, а не техно-экономических ограничений.

С переходом к разработке технологий силами ИИ экономика становится еще более адаптивной, чем в прошлом. А значит, и менее зависимой от природных ресурсов для своего роста.

Причем этот тренд, тренд увеличения доли нематериального потребления в ВВП, начался много десятилетий назад. И будущее теория рисует в виде информационной экономики, экономики знаний, где главной экономической ценностью становятся информационные продукты. Производство которых мало привязано к производству материального сырья.
Там же, где всё-таки возникают материальные «бутылочные горлышки», они решаются за счёт более доступного фактора производства — капитала. В качестве концептуального примера можно вспомнить циркулярную экономику, где все потребляемые материальные ресурсы полностью перерабатываются и вновь превращаются в исходное сырьё. Сейчас такая концепция выглядит фантастикой — но в мире, где есть дешевый труд роботов, она выглядит вполне реализуемой.

В темпы наращивания капитала упирается и рост производства энергии. Парадигма «конечного мира» и ресурсных пиков, популярная в конце 00-ых, сейчас считается изжившей себя. Блестящим примером здесь является Китай, который не стал дожидаться пика угля и тотального задымления своих мегаполисов, а создал целые новые отрасли энергомашиностроения, которые доминируют сейчас в глобальном производстве фотовольтаики и батарей.

В общем, можно косплеить дрожжи и фаталистично ждать пределов роста. А можно включать интеллект и добираться через тернии к звездам. И практика показывает, что второй вариант человечеству удаётся вполне неплохо.

Отсталость и догматизм

Мы наконец добрались до ограничений экономического роста, которые могут возникнуть из-за «отсталых», не желающих внедрять ИИ секторов экономики. И главное условие здесь — что такие сектора действительно будут. Что существенная часть экономики скажет ИИ решительное ”Nein!”.

Шансы на такой сценарий и возможные причины неприятия ИИ мы подробно обсуждали не так давно, опираясь на научную работу Антона Корайнека. И выводы были не в пользу консервации отсталости. Почти все факторы, которые могли бы затормозить замещение людей искусственным интеллектом, на поверку оказываются лишь временным препятствием для автоматизации.

На стороне ИИ-революции, как и в целом на стороне технического прогресса, играет мощнейший игрок: капитализм. Шумпетеровские силы созидательного разрушения. Если где-то оказывается выгодно внедрить ИИ, если ИИ приносит преимущества — то консерватизм и сопротивление инновациям оказываются в проигрышном положении. Деньги решают всё. А вот консервативные предубеждения — далеко не всё.

Поэтому ключевой вопрос: способен ли консерватизм остановить безудержный натиск новых технологий и сопутствующее ускорение экономики? Давайте посмотрим на каждый из секторов, упомянутых профессором Коуэном, и оценим их перспективы.

Здравоохранение. 17% ВВП США. Последствия ускорения прогресса в этой области хорошо описал глава стартапа «Антропик» Дарио Амодеи. И эти последствия выглядят просто фантастическими: начиная от удвоения продолжительности жизни и заканчивая ликвидацией инфекций.
Можно ли предположить, что некий консерватизм помешает внедрению в практику этих достижений? Очень сомнительно. Люди хотят быть здоровыми и жить дольше. И, что самое важное в нашем вопросе, люди готовы платить за это очень большие деньги. Достаточно посмотреть на гигантский коммерческий успех GLP-1-препаратов от ожирения. Стоимость приема таких препаратов в США составляет около 1000 долларов в месяц — и от желающих нет отбоя.

Консервативные практики в медицине — не догма, а рациональные меры, ограничивающие риски для пациента в рамках известных потенциальных выгод. Если в числе потенциальных выгод появляется рост продолжительности жизни до 150 лет, то неприемлемым риском становится уже консервативный подход, позволяющий прожить лишь до 80. Поэтому нет объективных предпосылок для того, чтобы консерватизм стал неподъемным якорем на пути роста в области медицинских услуг. И я уже не говорю о сфере wellness, которая регулируется гораздо меньше и которая может стать не менее важным центром роста ИИ-аугментированной экономики.

Образование. 6% американского ВВП. Эту сферу, пожалуй, можно назвать даже более консервативной, чем здравоохранение. Однако даже здесь ни один эксперт не оспаривает революционного потенциала технологий ИИ. Правда, воодушевление экспертов касается в большей степени высшего образования, где ИИ обещает сделать доступным для каждого персонализированное обучение по программам лучших вузов.
Чем более юных детей требуется обучать — тем больше эксперты настаивают на том, что заниматься этим должны живые человеческие учителя, а не бездушная машина. Потому что, утверждают эксперты, формирующаяся психика детей очень чувствительна, требует аутентичной ролевой модели, требует человеческих авторитетов, и вообще дети — это святое только человеки могут обучать человеческих детей, потому что это чисто человеческое дело.

Нравится кому-то этот консерватизм или нет, но он вполне реален. И, в отличие от медицинского консерватизма, мало опирается на практические результаты использования той или иной методики. Бороться с таким консерватизмом гораздо труднее.

Но несмотря на консерватизм и объективные потребности детского развития, мне сложно представить, что эта сфера будет разрастаться и занимать всё большую долю экономики. Что люди, которых ИИ будет вытеснять с рынка труда, массово пойдут в дошкольное и школьное образование. Что занятость в этой области вырастет в 5-10 раз. А ведь при более скромном росте «торможение» экономики за счёт образования будет слишком слабым, чтобы помешать росту ВВП на 12+% в год.

На это накладывается и демографический фактор. Из-за продолжающегося снижения рождаемости мир уже прошел «пик детей». Это случилось в 2021 году. Дальше отношение числа детей к трудоспособному населению будет постепенно падать. Ненамного — но данная деталь опять не в пользу нарратива о привычных темпах роста экономики.
Некоммерческие организации. В экономике США они занимают около 5%, и главным образом занимаются оказанием медицинских, социальных и образовательных услуг. Медицину и образование мы уже обсудили выше — а это самые крупные области в данной категории. Третьей по величине областью является социальная помощь. Где тоже объективных препятствий для внедрения ИИ практически нет.

И только в 4-ой по размеру области мы столкнемся с действительно фундаментальным барьером, препятствующим автоматизации. Речь о религиозных организациях. В США здесь занято 8,6% работников некоммерческого сектора — т. е. речь идёт лишь о 0,4% ВВП. Если выше я сомневался о наплыве рабочей силы в учителя — то в повальную переквалификацию в служителей культа верится еще меньше. Не говоря уже о масштабе, который требуется для влияния на динамику ВВП в целом.

Еще одна категория некоммерческих организаций, заслуживающая упоминания — организации в сфере культуры и отдыха. Здесь «человеческая составляющая» является смыслом работы. Но одновременно размер этой области невелик: порядка 0,2% ВВП. Несомненно, это направление будет расти, особенно после введения базового безусловного дохода. Но база для роста слишком низкая, чтобы в обозримом будущем помешать ускорению экономики.

Наконец, государственное потребление. В США оно составляет 17% ВВП. С одной стороны, шумпетеровские силы созидательного разрушения, ускоряющие инновации, в этом секторе не работают.

Но, с другой стороны, государственный сектор нельзя назвать и ультраконсервативным. Государственные ведомства стараются идти в ногу со временем, и не так уж сильно отстают от коммерческого сектора с точки зрения технологической вооруженности. Добавим сюда хорошие результаты сегодняшних ИИ-моделей в типичных бюрократических задачах. Добавим и напряженную фискальную ситуацию в большинстве развитых стран, стимулирующую искать пути для экономии бюджетных средств. И мы увидим, что темп внедрения ИИ в государственные учреждения может быть вполне сносным.

Разумеется, некоторые государственные позиции будут долго сопротивляться автоматизации. Речь, скажем, о руководящих должностях, о представительных органах власти, о судейском корпусе и т. п. Но такие «ключевые» позиции составляют лишь малую часть государственного вклада в экономику. Все нижестоящие, «технические» должности могут быть заменены искусственным интеллектом. Что позволит сектору государственных услуг расти с гораздо более высоким темпом.

Выводы

Пора подводить итоги. Исследовав вопрос с самых р

Оставить комментарий

Популярные посты:

• Архив