22 декабря 2023 smart-lab.ru Рябов Павел
Оценивая потенциал внедрения ИИ, может сложиться впечатление, что люди больше не нужны, но при этом за последние два года было создано почти 8 млн рабочих мест в США, а дефицит занятых оценивается почти в 4 млн человек.
Что здесь не так? Внедрение ИИ идет не первый год. Первое масштабное внедрение ИИ технологий началось в начале 21 века, с 2010-2020 бум интеграций по всем секторам экономики, а с 2023 начался новый этап – экспансия генеративного ИИ.
Под угрозой находятся:
- водители транспорта (по мере внедрение автопилотов),
- почти поголовно операторы Call-центров и службы поддержки пользователей из-за высокоразвитых виртуальных консультантов и помощников,
- офисные клерки из-за оптимизации и автоматизации значительного количества бизнес процедур,
- бухгалтеры,
- финансовые и юридические консультанты,
- риск менеджеры, трейдеры и инвестиционные консультанты,
- финансовые и страховые аналитики начального и среднего уровня,
- копирайтеры, рекламные менеджеры,
- ньюсмейкеры,
- дизайнеры, фото и видео редакторы начального и среднего уровня,
- программисты начального и среднего уровня,
- работники склада и доставки по мере интеграции роботизированных систем и курьеров-беспилотников,
- низко и среднеквалифицированные работники медицины и образования консультационного сегмента,
- работники торговли, сельского хозяйства и промышленности по мере автоматизации процессов.
Список профессий огромный, но ведь как-то раньше переваривали технологический прогресс?
Теоретически, внедрение генеративного ИИ позволит:
- Существенно ускорить технологический прогресс, более быстро внедряя инновационные разработки и продукты.
- Создать новые рынки и новые отрасли, прямо или косвенно связанные с обслуживание ИИ индустрии.
- Автоматизировать многие процессы, повысить производительность труда, высвобождая рабочую силу.
- Оптимизировать бизнес процессы, повысить скорость и качество принятия решений, минимизируя ошибки.
- Оптимизировать цепочки поставок, склад и логистику, что снизит простои, избыток или дефицит, повышая общую эффективность.
- Снизить риски бизнеса в финансах, страховании и в юридических аспектах.
- Улучшить качество продукции и услуг.
Все это должно существенно повысить рост ВВП, снизить инфляцию, увеличить маржинальность и эффективность бизнеса, делая людей счастливыми. Так что здесь не так?
На самом деле хорошая иллюстрация – это внедрение автоматизации в промышленности в начале 20 века, где расширение применение конвейеров шло с 1915 по 1980, а с 1980-х началось применение АСУ, САПР и высокоинтегрированных промышленных комплексов, пик которых пришелся на 2004-2007 (за последние 15-20 лет практически нет существенных инноваций в автоматизации промышленности на уровне конвейеров).
С другой стороны, пошла новая волна использования роботов, началась интеграция ИИ и использование принципиально новой технологии 3D печати.
За последние 50 лет промышленность в США выросла в 2.3 раза, а количество занятых сократилось почти на треть. Внедрение инноваций в промышленность за последние 15 лет не оказало влияния ни на уровень маржинальности промышленности, ни на объем выпуска продукций (интегрально по всей промышленности).
Учитывая, что период глубокой автоматизации промышленности длился как раз 50 лет, рост в 2.3 раза не выглядит существенным, не так ли?
Внедрение ИИ по всей экономике активно идет последние 15 лет, но именно с 2009 консенсус мнение многих академических умов заключается в том, что рост сломался, а общая эффективность падает в сравнении с периодом 1992-2007.
При этом высокоинтенсивное внедрение инноваций за последние 30 лет (компьютеры, интернет, мобильные телефоны, беспроводная связь, биотехнологии, нанотехнологии, 3d печать, облачные технологии, ИИ) не привело к всеобъемлющему росту безработицы (наоборот, дефицит кадров!).
Эти небольшие зарисовки показывают, что не все так очевидно…
Человек против ИИ – какая предельная глубина интеграции и какая способность замещения человека ИИ?
Вопрос крайне важный, т.к. от этого зависит способность ИИ интегрироваться в человеческие сферы деятельности, а следовательно, фундаментально влиять на структуру рынка труда со всеми вытекающими последствиями.
Какие фундаментальные преимущества ИИ над человеком?
▪️Неограниченный объем памяти и скорость накопления информации. Скорость обучения человека крайне низка, но даже обучившись, человек ежедневно теряет навыки и информацию, т.е. требуется постоянное концентрация на информационной единице (объекте исследований) и поддержка навыков. ИИ достаточно обучиться один раз, чтобы держать информацию в прямом доступе.
▪️Скорость обработки информации. Параллельная обработка неограниченных массивов информации позволяет практически неограниченно масштабировать вычислительные мощности, где математические задачи могут решаться в миллиарды раз быстрее, чем средний человек. Для чтения и осмысления 5 млн знаков у среднего человека потребуется около 3500 минут, тогда как ИИ может в пределах доли секунды управиться.
Если у человека не хватит жизни, чтобы познакомиться со всеми произведениями мировой литературы (даже основными), а для ИИ это мгновения. Даже прочитав литературу, человек уже забудет, что было в предыдущей книге (по крайней мере, основные детали), тогда как ИИ помнит все. За пренебрежительно малый временной интервал, ИИ может изучить всю научную литературу по физике, химии, астрономии, биологии, истории и т.д. Не просто изучить, но и в первичном виде помнить до мельчайших деталей.
▪️Точность и объективность. ИИ не ошибается, по крайней мере, если не ошибается вшитый алгоритм функционирования. Человек ошибается постоянно из-за ограниченных способностей удержания, обработки и интерпретации информации. Человек склонен к предубеждениям, ИИ воспроизводит информации по принципу «как есть».
▪️Информационная трансмиссия. Выход на правильный вектор исследования одним из сегментов ИИ моментально транслируется на всю подсеть ИИ, что расширяет знания одного сегмента на всю подсеть сразу. Открытие одного человека или группы ученых невозможно моментально расширить на заинтересованный круг лиц. ИИ можно масштабировать, копировать и клонировать, но нельзя пересадить знания одного человека в другого.
▪️Отсутствие усталости. Производительность и эффективность человека падает по мере выработки ресурса, как в пределах дня, так и возрастом. ИИ может работать 24 на 7 с паритетной эффективностью стабильно и без провалов (до тех пор, пока работают сервера). Человек стареет, становится хуже, когнитивные функции ослабевают, тогда как у ИИ только увеличиваются.
▪️Непрерывное обучение. Человеку необходимо менять род деятельности, чтобы поддерживать необходимый эмоциональный баланс, тогда как ИИ непрерывно расширяет свое могущество.
▪️Отсутствие эмоциональности. ИИ не подвержен перепадам настроения, ИИ не требует повышения зарплаты, уважения, не требует справедливости и не рефлексирует об уровне свободы, ИИ не чувствует ни жалости, ни боли, ни усталости, не плетет интриг, заговоров и не пытается соскочить с рабочего процесса, т.к. «внезапно появились неотложные дела».
Минусов немного, но они есть:
• Сложность в понимании контекста информации (исправимо со временем);
• Отсутствие эмпатии, что формирует этические проблемы, если в пользу ИИ дать слишком много прав;
• Ограниченное пространство для творчества и инноваций из-за фундаментальных встроенных ограничений на понимание того «что такое хорошо, а что такое плохо».
ИИ способен реплицировать успешные творческие опыты на основе анализа паттернов и предпочтений, но способен ли ИИ создавать принципиально новые продукты? Пока сомневаюсь.
Способен ли ИИ к неупорядоченной интеграции и принятию решений, где важным элементом может быть интуиция? Сейчас нет.
Ограничений много, но пока баланс сильно в пользу ИИ. Посмотрим, что получится…
Любая прорывная технология создает риски в условиях быстрой интеграции.
Если руководствоваться потенциалом расширения присутствия во многих отраслях экономики, может сложиться впечатление перехода в иное измерение. Однако, примерно схожие ожидания были и от компьютеров, интернета, мобильной связи и так далее.
При этом технологическая эволюция за последние 30 лет не создала ни безработных, ни каких то драматических структурных трансформаций. В целом, все шло ровно, последовательно, достаточно предсказуемо с положительным эффектом.
Может ли ИИ привести к кризису? Не создать возможности, а наоборот обострить структурные трансформации? Да, вполне и сейчас опишу логику.
▪️Если возможности ИИ будут сопоставимы с декларируемыми, а темпы интеграции высоки – это приведет к демпингу зарплат и высвобождению значительного количество рабочей силы.
Падение доходов неизбежно приведет к падению спроса на макроэкономическом уровне, т.к. количество высвобождающейся рабочей силы будет несоизмеримо больше в сравнении с главными бенефициарами ИИ экспансии.
Прямые бенефициары ИИ – около 5% (провайдеры ИИ, разработчики ИИ, производители аппаратной части для ИИ, топ менеджеры бизнеса, участвующего в ИИ интеграции и собственники этих компаний).
Вопрос, а что делать с остальными 95% экономики?
ИИ автоматизирует многие процессы, повышает качество, точность и скорость принятия решений, ускоряет технологический прогресс, способствует снижению финансового и юридического риска в бизнесе и улучшает качество товаров и услуг.
Одновременно с этим напрямую покушается на рабочие места значительного количество людей по причине сверхпревосходства во многих ранее описанных аспектах.
Для бизнеса держать капризных и низкоэффективных работников невыгодно и очевидно, что скорость внедрения ИИ будет повышаться. Но кому продавать все эти товары и услуги, кто будет обеспечивать платёжеспособный спрос?
Следует понимать, что в отличие от компьютеров и интернета, ИИ не прибавочная технология, а во многом – замещающая технология.
Компьютеры и интернет создали ИТ индустрию, где заняты десятки миллионов человек, совершенно новый сектор экономики. ИИ не создает новых секторов экономики, он эксплуатирует существующие сектора.
▪️Неизбежно будет рост неравенства в доходах. Вне всяких сомнений провайдеры ИИ получат невероятный памп финансовых показателей по экспоненте, но значительная часть оффлайн экономики скорее будет в минусе, чем в плюсе.
Низко и среднеквалифицированная рутинная работа занимает свыше 70% в структуре рабочей силы. Очевидно, что лишь малая часть идет на потенциальную замену, но это неизбежный рост социальной напряженности и усиление структурных дисбалансов.
Чем быстрее ИИ будет внедряться, тем больше негативного эффекте по интегральной оценке, т.к. скорость внедрения и быстрый результирующий эффект будут несопоставимы с предельной способностью по экономической трансформации.
Разница между ИИ и всеми предыдущими эпизодами технологической революции заключается в скорости интеграции. Раньше это занимало десятилетия, сейчас – годы или даже месяца.
Поэтому ожидаю существенный рост неравенства, обострение структурных дисбалансов и скорее актуализацию кризисных процессов в экономике, а не новый рывок в стратосферу.
Феноменальные возможности ИИ предоставляет тем, кто эти возможности использует напрямую, но это ограниченное число людей.
/ (C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
Что здесь не так? Внедрение ИИ идет не первый год. Первое масштабное внедрение ИИ технологий началось в начале 21 века, с 2010-2020 бум интеграций по всем секторам экономики, а с 2023 начался новый этап – экспансия генеративного ИИ.
Под угрозой находятся:
- водители транспорта (по мере внедрение автопилотов),
- почти поголовно операторы Call-центров и службы поддержки пользователей из-за высокоразвитых виртуальных консультантов и помощников,
- офисные клерки из-за оптимизации и автоматизации значительного количества бизнес процедур,
- бухгалтеры,
- финансовые и юридические консультанты,
- риск менеджеры, трейдеры и инвестиционные консультанты,
- финансовые и страховые аналитики начального и среднего уровня,
- копирайтеры, рекламные менеджеры,
- ньюсмейкеры,
- дизайнеры, фото и видео редакторы начального и среднего уровня,
- программисты начального и среднего уровня,
- работники склада и доставки по мере интеграции роботизированных систем и курьеров-беспилотников,
- низко и среднеквалифицированные работники медицины и образования консультационного сегмента,
- работники торговли, сельского хозяйства и промышленности по мере автоматизации процессов.
Список профессий огромный, но ведь как-то раньше переваривали технологический прогресс?
Теоретически, внедрение генеративного ИИ позволит:
- Существенно ускорить технологический прогресс, более быстро внедряя инновационные разработки и продукты.
- Создать новые рынки и новые отрасли, прямо или косвенно связанные с обслуживание ИИ индустрии.
- Автоматизировать многие процессы, повысить производительность труда, высвобождая рабочую силу.
- Оптимизировать бизнес процессы, повысить скорость и качество принятия решений, минимизируя ошибки.
- Оптимизировать цепочки поставок, склад и логистику, что снизит простои, избыток или дефицит, повышая общую эффективность.
- Снизить риски бизнеса в финансах, страховании и в юридических аспектах.
- Улучшить качество продукции и услуг.
Все это должно существенно повысить рост ВВП, снизить инфляцию, увеличить маржинальность и эффективность бизнеса, делая людей счастливыми. Так что здесь не так?
На самом деле хорошая иллюстрация – это внедрение автоматизации в промышленности в начале 20 века, где расширение применение конвейеров шло с 1915 по 1980, а с 1980-х началось применение АСУ, САПР и высокоинтегрированных промышленных комплексов, пик которых пришелся на 2004-2007 (за последние 15-20 лет практически нет существенных инноваций в автоматизации промышленности на уровне конвейеров).
С другой стороны, пошла новая волна использования роботов, началась интеграция ИИ и использование принципиально новой технологии 3D печати.
За последние 50 лет промышленность в США выросла в 2.3 раза, а количество занятых сократилось почти на треть. Внедрение инноваций в промышленность за последние 15 лет не оказало влияния ни на уровень маржинальности промышленности, ни на объем выпуска продукций (интегрально по всей промышленности).
Учитывая, что период глубокой автоматизации промышленности длился как раз 50 лет, рост в 2.3 раза не выглядит существенным, не так ли?
Внедрение ИИ по всей экономике активно идет последние 15 лет, но именно с 2009 консенсус мнение многих академических умов заключается в том, что рост сломался, а общая эффективность падает в сравнении с периодом 1992-2007.
При этом высокоинтенсивное внедрение инноваций за последние 30 лет (компьютеры, интернет, мобильные телефоны, беспроводная связь, биотехнологии, нанотехнологии, 3d печать, облачные технологии, ИИ) не привело к всеобъемлющему росту безработицы (наоборот, дефицит кадров!).
Эти небольшие зарисовки показывают, что не все так очевидно…
Человек против ИИ – какая предельная глубина интеграции и какая способность замещения человека ИИ?
Вопрос крайне важный, т.к. от этого зависит способность ИИ интегрироваться в человеческие сферы деятельности, а следовательно, фундаментально влиять на структуру рынка труда со всеми вытекающими последствиями.
Какие фундаментальные преимущества ИИ над человеком?
▪️Неограниченный объем памяти и скорость накопления информации. Скорость обучения человека крайне низка, но даже обучившись, человек ежедневно теряет навыки и информацию, т.е. требуется постоянное концентрация на информационной единице (объекте исследований) и поддержка навыков. ИИ достаточно обучиться один раз, чтобы держать информацию в прямом доступе.
▪️Скорость обработки информации. Параллельная обработка неограниченных массивов информации позволяет практически неограниченно масштабировать вычислительные мощности, где математические задачи могут решаться в миллиарды раз быстрее, чем средний человек. Для чтения и осмысления 5 млн знаков у среднего человека потребуется около 3500 минут, тогда как ИИ может в пределах доли секунды управиться.
Если у человека не хватит жизни, чтобы познакомиться со всеми произведениями мировой литературы (даже основными), а для ИИ это мгновения. Даже прочитав литературу, человек уже забудет, что было в предыдущей книге (по крайней мере, основные детали), тогда как ИИ помнит все. За пренебрежительно малый временной интервал, ИИ может изучить всю научную литературу по физике, химии, астрономии, биологии, истории и т.д. Не просто изучить, но и в первичном виде помнить до мельчайших деталей.
▪️Точность и объективность. ИИ не ошибается, по крайней мере, если не ошибается вшитый алгоритм функционирования. Человек ошибается постоянно из-за ограниченных способностей удержания, обработки и интерпретации информации. Человек склонен к предубеждениям, ИИ воспроизводит информации по принципу «как есть».
▪️Информационная трансмиссия. Выход на правильный вектор исследования одним из сегментов ИИ моментально транслируется на всю подсеть ИИ, что расширяет знания одного сегмента на всю подсеть сразу. Открытие одного человека или группы ученых невозможно моментально расширить на заинтересованный круг лиц. ИИ можно масштабировать, копировать и клонировать, но нельзя пересадить знания одного человека в другого.
▪️Отсутствие усталости. Производительность и эффективность человека падает по мере выработки ресурса, как в пределах дня, так и возрастом. ИИ может работать 24 на 7 с паритетной эффективностью стабильно и без провалов (до тех пор, пока работают сервера). Человек стареет, становится хуже, когнитивные функции ослабевают, тогда как у ИИ только увеличиваются.
▪️Непрерывное обучение. Человеку необходимо менять род деятельности, чтобы поддерживать необходимый эмоциональный баланс, тогда как ИИ непрерывно расширяет свое могущество.
▪️Отсутствие эмоциональности. ИИ не подвержен перепадам настроения, ИИ не требует повышения зарплаты, уважения, не требует справедливости и не рефлексирует об уровне свободы, ИИ не чувствует ни жалости, ни боли, ни усталости, не плетет интриг, заговоров и не пытается соскочить с рабочего процесса, т.к. «внезапно появились неотложные дела».
Минусов немного, но они есть:
• Сложность в понимании контекста информации (исправимо со временем);
• Отсутствие эмпатии, что формирует этические проблемы, если в пользу ИИ дать слишком много прав;
• Ограниченное пространство для творчества и инноваций из-за фундаментальных встроенных ограничений на понимание того «что такое хорошо, а что такое плохо».
ИИ способен реплицировать успешные творческие опыты на основе анализа паттернов и предпочтений, но способен ли ИИ создавать принципиально новые продукты? Пока сомневаюсь.
Способен ли ИИ к неупорядоченной интеграции и принятию решений, где важным элементом может быть интуиция? Сейчас нет.
Ограничений много, но пока баланс сильно в пользу ИИ. Посмотрим, что получится…
Любая прорывная технология создает риски в условиях быстрой интеграции.
Если руководствоваться потенциалом расширения присутствия во многих отраслях экономики, может сложиться впечатление перехода в иное измерение. Однако, примерно схожие ожидания были и от компьютеров, интернета, мобильной связи и так далее.
При этом технологическая эволюция за последние 30 лет не создала ни безработных, ни каких то драматических структурных трансформаций. В целом, все шло ровно, последовательно, достаточно предсказуемо с положительным эффектом.
Может ли ИИ привести к кризису? Не создать возможности, а наоборот обострить структурные трансформации? Да, вполне и сейчас опишу логику.
▪️Если возможности ИИ будут сопоставимы с декларируемыми, а темпы интеграции высоки – это приведет к демпингу зарплат и высвобождению значительного количество рабочей силы.
Падение доходов неизбежно приведет к падению спроса на макроэкономическом уровне, т.к. количество высвобождающейся рабочей силы будет несоизмеримо больше в сравнении с главными бенефициарами ИИ экспансии.
Прямые бенефициары ИИ – около 5% (провайдеры ИИ, разработчики ИИ, производители аппаратной части для ИИ, топ менеджеры бизнеса, участвующего в ИИ интеграции и собственники этих компаний).
Вопрос, а что делать с остальными 95% экономики?
ИИ автоматизирует многие процессы, повышает качество, точность и скорость принятия решений, ускоряет технологический прогресс, способствует снижению финансового и юридического риска в бизнесе и улучшает качество товаров и услуг.
Одновременно с этим напрямую покушается на рабочие места значительного количество людей по причине сверхпревосходства во многих ранее описанных аспектах.
Для бизнеса держать капризных и низкоэффективных работников невыгодно и очевидно, что скорость внедрения ИИ будет повышаться. Но кому продавать все эти товары и услуги, кто будет обеспечивать платёжеспособный спрос?
Следует понимать, что в отличие от компьютеров и интернета, ИИ не прибавочная технология, а во многом – замещающая технология.
Компьютеры и интернет создали ИТ индустрию, где заняты десятки миллионов человек, совершенно новый сектор экономики. ИИ не создает новых секторов экономики, он эксплуатирует существующие сектора.
▪️Неизбежно будет рост неравенства в доходах. Вне всяких сомнений провайдеры ИИ получат невероятный памп финансовых показателей по экспоненте, но значительная часть оффлайн экономики скорее будет в минусе, чем в плюсе.
Низко и среднеквалифицированная рутинная работа занимает свыше 70% в структуре рабочей силы. Очевидно, что лишь малая часть идет на потенциальную замену, но это неизбежный рост социальной напряженности и усиление структурных дисбалансов.
Чем быстрее ИИ будет внедряться, тем больше негативного эффекте по интегральной оценке, т.к. скорость внедрения и быстрый результирующий эффект будут несопоставимы с предельной способностью по экономической трансформации.
Разница между ИИ и всеми предыдущими эпизодами технологической революции заключается в скорости интеграции. Раньше это занимало десятилетия, сейчас – годы или даже месяца.
Поэтому ожидаю существенный рост неравенства, обострение структурных дисбалансов и скорее актуализацию кризисных процессов в экономике, а не новый рывок в стратосферу.
Феноменальные возможности ИИ предоставляет тем, кто эти возможности использует напрямую, но это ограниченное число людей.
/ (C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter