27 декабря 2023 giovanni1313
8. Темп роста экономики
Мы уже мельком затрагивали тему экономического роста в обсуждении экспоненты №5 — объема исследований в области ИИ. И привели там цитату, которую не грех будет повторить. Экономический рост проистекает из того, что люди придумывают новые идеи. Или, обобщая, из того, что у нас появляются новые идеи — вне зависимости от того, кто или что является их автором.
Этот тезис крайне важен для понимания экономической логики ИИ-революции. Но перед тем, как обсуждать эту логику, предлагаю сначала обратиться к исторической ретроспективе. И посмотреть, какую роль играли идеи.
Вернее, наша ретроспектива будет не просто исторической — но еще и доисторической. Потому что начнем мы с совсем глубокого прошлого. Итак, давным-давно, сотни тысяч лет назад не существовало даже самого понятия «идея». Как и других понятий. Наши далёкие предки имели лишь зачаточные навыки абстрактного мышления. Нетрудно догадаться, что в такой неблагоприятной обстановке придумывание идей шло очень неспешными темпами — сопоставимыми с темпами биологического видообразования.
Так, около 800 тыс. лет тому назад Homo Erectus придумал идею овладения огнем — один из важнейших технологических прорывов для человечества. А такая штука, как одежда, могла появиться 170 тыс. лет назад.
Пройдет еще 70-100 тыс. лет, и процесс придумывания идей пойдет веселее: у homo sapiens появляется абстрактное мышление и более-менее развитая речь, позволяющая распространять придуманные идеи среди своих сородичей. Промежуток между новыми идеями сокращается с сотен и десятков тысяч до тысяч лет. Идеи позволяют homo sapiens распространиться по пяти континентам.
И в один прекрасный момент у homo sapiens возникает идея сельского хозяйства — так называемая неолитическая революция. Идея, имеющая огромное значение как раз с точки зрения экономики, поскольку она означала возникновение современной модели производства благ. Равно как и с точки зрения прорыва за узкие рамки доступных экологических ниш, позволившего нашему виду наращивать численность своей популяции до размеров, не имеющих прецедентов в истории жизни на Земле.
Идеи, тем временем, появлялись всё чаще — сначала с периодом в столетия, затем в десятилетия, затем каждый год… Но у нас уже есть экономика с современной моделью производства — так что давайте обратимся к количественным ее показателям. В частности, к валовому мировому продукту:
Обратим внимание, что вертикальная ось на этом графике имеет логарифмический масштаб. Серия ВМП в таком масштабе имеет характерную вогнутую форму. Это говорит нам о том, что она росла с ускорением — то есть быстрее экспоненты. Экономист Дэвид Рудмэн прекрасно формулирует связь этого ускорения с созданием идей: «За последние столетие, или около того, человеческие существа построили машины, которые справились с вызовами, на решение которых эволюции потребовалось миллионы лет: передвижение по суше, полёт, зрение, вычисления, коммуникация».
Хорошо, но какой именно функцией мы можем описать динамику ВВП? Ответ можно увидеть на следующем графике:
Этот график, во-первых, охватывает больший временной промежуток — отметка 10 000 несколько условна, лучше считать ее за начало Неолитической революции. Во-вторых, масштаб горизонтальной оси здесь тоже характерен и говорит нам о гиперболическом росте.
Подкованный читатель может вспомнить о еще одной кривой гиперболического роста, тесно связанной с ВМП — закон роста численности населения Земли, выведенный Хайнцем фон Фёрстером. Правда, этот закон «сломался» аккурат после того, как был выведен: демографический переход, начиная с 1900 г., стал тормозить рост населения планеты, и к 1960-ым отклонение траектории населения от гиперболической стало уже заметным.
Однако рост ВМП ускорялся не только за счет демографического, «экстенсивного» фактора. Если мы посмотрим на графики ВВП на душу, то увидим там аналогичную вогнутость кривых в полулогарифмическом масштабе:
…Либо ускорение в первой производной — темпе роста:
Прежде чем мы продолжим, стоит уточнить, что первая производная от гиперболической функции даёт нам квадратическую зависимость, а не экспоненциальную. Поэтому, выбирая название для цикла, я пожертвовал математической строгостью в пользу лаконичности. Прошу читателей простить меня за эту неточность.
Итак, у нас вырисовывается некоторая несостыковка. Эмпирические данные, уходящие далеко в прошлое, предполагают ускоряющиеся темпы роста экономики. Более того, они указывают на экономическую сингулярность: в некоторой будущей точке — причем не очень далекой, экстраполяция даёт 2035-2080 гг. — темп роста станет бесконечным!
Однако последние лет 120 мы не видим никакого ускорения экономического роста. Более того, он незначительно замедлился в последние десятилетия. Рост на 2%-2,5% в год в мэйнстримной экономике считается «нормальным» и «естественным». Долгосрочное увеличение темпов даже в 2 раза — если речь идёт о стране с развитой, технологически зрелой экономикой — мэйнстрим считает невозможным. Что уж говорить о росте темпов на порядок…
Чтобы разрешить это противоречие, мы обратимся к замечательному анализу Тома Дэвидсона, обобщающему взгляды разных теорий на этот вопрос и написанному в очень доступной форме. Особенно мне приглянулись его схемы, нарисованные в MS Paint :)
Начнем с той самой современной модели производства, которая продолжает действовать со времен неолитической революции. Она выглядит следующим образом:
Здесь мы видим 4 главных фактора производства: труд, капитал, человеческий капитал и технологии. Затраты (т. е. использование) этих факторов конвертируется в выпуск — он же валовый продукт.
В зависимости от конкретной модели, факторы производства могут быть как эндогенными, так и экзогенными. Экзогенность в данном случае означает, что наша модель производства не в состоянии повлиять на эти факторы: они задаются извне. Эндогенность означает, что существует обратная связь между выпуском и затратами. То есть часть выпуска реинвестируется обратно в затраты. На схеме выше капитал и человеческий капитал — эндогенные факторы, труд и технологии — экзогенные.
Если наша обратная связь положительная (а она почти всегда положительная), мы можем назвать соответствующий фактор производства накапливаемым. При этом стоит помнить, что на некоторые факторы действует амортизация — т. е. убывание с определенным темпом. Например, производственный капитал изнашивается, человеческий капитал с каждым поколением «обнуляется», идеи (они же технологии) теряют актуальность, и т.д.
Следующий вопрос — к какой именно категории нам стоит относить тот или иной фактор. Капитал практически во всех моделях относят к эндогенным факторам. Логика здесь понятна, мы касались ее в обсуждении 6-ой экспоненты. Чем больше производство — тем больше производство средств производства. Чем больше средств производства — тем больше производство.
А вот с остальными факторами всё далеко не так ясно. На что может повлиять объём выпуска? И, самое главное, как именно он может на это повлиять? Если мы берем мэйнстримные модели, предсказывающие стабильный темп роста экономики, то в большинстве из них технологии являются экзогенным фактором. И во всех экзогенным является труд — т. е. количество рабочей силы, которое можно привязать к численности населения.
В этих моделях положительная обратная связь от реинвестирования выпуска в капитал и человеческий капитал постепенно затухает, не приводя к ускорению темпов роста экономики. Всё дело в уменьшающейся предельной отдаче на эти два фактора. Которая, в свою очередь, проистекает из низкой перекрестной эластичности на факторы производства. Для примера посмотрим на этот график, где ради упрощения представлены только два фактора, труд L и капитал K:
Кривая Y* показывает нам возможные сочетания затрат L и K, приводящие к одинаковому объему выпуска. Обратим внимание на её форму. Допустим, мы хотим нарастить выпуск — сдвинуть Y* вверх и вправо — не меняя затраты L. Чем больше мы увеличиваем K, тем более горизонтальна линия Y и тем больше капитала нам приходится затрачивать на единицу увеличения Y. В пределе затраты капитала стремятся к бесконечности, а прирост Y – к нулю.
Приведем наглядный пример. Допустим, мы строим дорогу. Если мы будем наращивать число бульдозеров, занятых в этом проекте — капитал — мы сможем построить больше за то же самое время. Но каждому бульдозеру нужен оператор. И если мы привезем на стройку бульдозеров больше, чем там будет бульдозеристов, никакого прироста производительности от «лишних» машин мы не увидим.
Таким образом, мэйнстримные модели подводят нас к широко известному правилу: «быстродействие системы определяет ее самый медленный компонент». То есть рост выпуска будет ограничиваться самым медленно растущим фактором. А медленно растущие факторы в мэйнстримных моделях — экзогенные, на которые экономика повлиять никак не может. Получается тупик.
Выход из тупика предлагают альтернативные модели, в которых все факторы производства признаются эндогенными. В частности, в таких моделях труд становится накапливаемым фактором: чем больше выпуск — тем больше людей. Чем больше людей — тем больше труда. Чем больше труда — тем больше выпуск. Неолитическая революция подсказывает нам, что как минимум в начальные периоды человеческой истории эта положительная обратная связь действительно существовала.
Кроме того, технологии тоже становятся накапливаемым фактором. Чем больше выпуск — тем больше людей. Чем больше людей — тем больше идей (технологий). Чем больше технологий — тем больше выпуск. Наша схема приобретает следующий вид:
С таким выросшим количеством положительных обратных связей и отсутствием заданных извне ограничений по темпу роста эндогенные модели действительно прогнозируют ускорение экономического роста. Ключевым моментом здесь является нелинейность функции выпуска. То есть при удвоении каждого фактора затрат выпуск увеличивается больше, чем в два раза.
Это происходит как раз благодаря новым идеям. Давайте проиллюстрируем, что будет, если мы удвоим затраты капитала и труда. У нас была одна фабрика с 1000 рабочими. После удвоения у нас получится 2 фабрики, по 1000 рабочих на каждой. Выпуск увеличится в 2 раза.
А теперь представим, что вдобавок к этому мы в 2 раза увеличили вклад технологий. Наши 2 фабрики теперь стали в 2 раза производительнее — совокупный выпуск увеличится уже в 4 раза!
Аналогичный кумулятивный эффект будет, если мы увеличим вдвое и вклад человеческого капитала. Но рост человеческого капитала сопряжен с некоторыми недостатками. Например, инвестирование в человеческий капитал часто сопряжено со снижением затрат труда: человек либо учится чему-то новому, либо работает. Кроме того, темпы амортизации человеческого капитала довольно велики.
Технологии же хороши тем, что это неконкурентное благо. Достаточно придумать одну хорошую идею — и пользоваться ей может хоть миллиард человек, хоть десять миллиардов.
Однако эта насыщенность положительными обратными связями делает эндогенные модели очень неустойчивыми. Действительно, стоит лишь немного изменить набор их параметров — и они быстро вырождаются, приходя либо в нулевую точку (нулевой выпуск), либо устремляясь в бесконечность (экономическая сингулярность).
Эмпирически же, повторюсь, последние 120 лет мы видим вокруг очень стабильные темпы экономического роста. В чём же тогда неверны эндогенные модели?
Ключевой проблемой Том Дэвидсон видит тезис о накапливаемости труда (больше выпуск → больше людей). Мы уже упомянули что гиперболическая, неустойчивая траектория роста населения планеты «сломалась» — возник демографический переход. Сломалась она, несмотря на продолжающийся рост ВВП на душу населения.
Эта поломка разорвала и одну из ключевых обратных связей в рамках таких моделей: больше людей → больше идей. Людей не становится больше. Значит, не становится больше и идей. Вспомним о снижении производительности исследовательского труда, которое мы обсуждали в экспоненте №5 — и мы поймем, что самый выигрышный, неконкурентный фактор производства сейчас практически не даёт нелинейного увеличения прироста в ответ на линейный рост затрат.
Разрыв этой обратной связи практически возвращает нас к моделям, где труд и технологии являются экзогенными факторами. Одной из вариаций являются эндогенные модели, «подгоняющие задачу под ответ»: в них устанавливается обратная связь между выпуском с одной стороны, и коэффициентами рождаемости и смертности с другой. Как только уровень ВВП на душу превышает эмпирически вычисленный уровень, модель запускает снижение рождаемости. Но, ребята, пока всё это выглядит таким же тупиком, как и мэйнстримные модели.
Однако выход из этого тупика есть. И вы наверняка уже догадались, что именно он собой представляет. Семь предыдущих экспонент — необходимое и достаточное условие для того, чтобы вновь придать мировой экономике гиперболическую траекторию роста.
С позиций экономики, искусственный интеллект является довольно сложным феноменом, эффект которого для вышеприведенных моделей производства можно описать сразу несколькими способами. Так, алгоритмы ИИ — это неконкурентный продукт, поэтому мы можем отнести его к фактору технологий. Вычислительные устройства, необходимые для его работы — это капитал.
Петля положительной обратной связи, которую мы описали в экспоненте №5, подразумевает, что ИИ вновь делает технологии накапливаемым фактором. Одно это само по себе включает ускорение экономического роста в рамках эндогенных моделей. Экономический рост проистекает из новых идей, и у нас появляется возможность значительно увеличить выпуск таких идей.
Также мы можем представить ИИ как инструмент, повышающий перекрестную эластичность труда и капитала. Приведем еще раз этот график:
ИИ позволяет нам более эффективно замещать труд капиталом. Это значит, что линия Y* на графике становится всё более и более вертикальной. Чем более она вертикальна — тем меньше капитала нам надо потратить на увеличение выпуска при неизменных затратах труда. В пределе, при абсолютной вертикальности, объем выпуска Y будет зависеть только от затрат капитала. Труд будет не нужен совсем.
Пример со строительством дороги: наши бульдозеры теперь способны ворочать грунт автономно, никакие бульдозеристы им не требуются. Чем больше бульдозеров мы пустим в дело — тем больше километров в месяц будем строить. Алгоритм ИИ-машиниста можно скопировать любое количество раз, здесь мы ничем не ограничены.
Если перекрестная эластичность труда (и человеческого капитала) и капитала вырастает, модели будут показывать нам уже другой равновесный темп экономического роста, ощутимо выше прежнего. Но способности ИИ растут по экспоненте. Это значит, что темпы роста будут ускоряться и в мэйнстримных моделях. В пределе труд и человеческий капитал вообще перестают быть значимыми факторами производства. Тогда в модели остаются лишь капитал и технологии, причем оба фактора связаны положительными обратными связями с выпуском. Мэйнстримная модель превращается в эндогенную.
Мы уже говорили, что эндогенные модели норовят свалиться в сингулярность. Реальность, конечно, намного сложнее моделей. Поэтому сингулярность — маловероятный исход. Скорее всего, ускорение экономического роста рано или поздно упрется в какие-то ограничения — например, материального сырья либо энергии — которые модели попросту не учитывают.
Мировое потребление природных ресурсов, в млрд. тонн/год. Тоже экспонента, которую некоторые (например, Медоуз) хоронят уже полвека
Но где именно включатся эти ограничения — на данный момент непонятно. Экономический рост, ускоренный ИИ — пока терра инкогнита. Рост на 12%, возможно на 15% в год видится вполне достижимым. Сам Том Дэвидсон рассуждает о 30%-ном темпе роста. Исследователь Пол Кристиано считает вероятным удвоение мирового ВВП за 4 года, т. е. рост на 19% в год.
Верится с трудом? Что ж, давайте напоследок разберем некоторые наиболее частые аргументы против резкого ускорения роста экономики. Тезисы взяты из анализа Дэвидсона, а также из работы Э. Эрдила и Т. Бесироглу. Нумерация присвоена произвольно.
Аргумент №1: Этого не может быть, потому что этого не может быть никогда мы никогда не видели такие темпы в истории.
Контраргумент: если бы мы последовали этому тезису в 1700 г., и посчитали, что экономический рост не может превысить 1% в год — то ошиблись бы. Если бы мы последовали этому тезису в 1700 г. до нашей эры и посчитали бы, что экономический рост не может превысить 0,2% в год — то ошиблись бы. История однозначно говорит нам, что прошлые темпы экономического роста не могут считаться ограничением для будущих.
Аргумент №2: Уменьшающаяся производительность исследовательского труда не позволит увеличить темп роста экономики. Идей не будет больше, потому что идеи находить всё тяжелее.
Контраргумент: мы достаточно подробно рассматривали это в экспоненте №5. Эмпирика показывает, что экстенсивный (число исследователей) рост по экспоненте, не очень крутой, на 7-8% в год, позволяет добиться очень быстрого технологического прогресса в отдельных отраслях, порядка 40% в год.
Там же мы пришли к выводу, что передача исследовательских функций искусственному интеллекту позволит ускорить генерацию идей в разы. И, в перспективе, масштабировать ее без существенных ограничений. Эмпирика, опять-таки, показывает нам, что результат в исследованиях во многом зависит от объема ресурсов, которые мы на них выделяем.
Аргумент №3: автоматизация человеческого труда идёт с середины 18 века. Почему мы должны считать, что ИИ как-то изменит эффект от автоматизации на темп роста экономики?
Контраргумент: до сих пор автоматизация очень слабо влияла на эластичность замещения труда капиталом. Главным образом в силу того, что автоматизация не затрагивала когнитивные навыки людей. Это делало труд труднозаменимым компонентом производственного процесса. А быстрый рост трудовых ресурсов (населения) невозможен. Аналогично, отсутствовала возможность ускорить накопление идей (технологий), что закрывало механизм нелинейного увеличения выпуска в ответ на линейное увеличение затрат.
ИИ стремится освоить когнитивные навыки, тем самым убирая «бутылочное горлышко» численности населения в производственном факторе труда. Также когнитивные навыки ИИ потенциально могут перерасти «потолок» ограниченных возможностей мозга в факторе человеческого капитала. Это позволяет резко увеличить темпы накопления факторов производства и запустить нелинейную отдачу от роста затрат.
Аргумент №4: а что, если ИИ не сможет справляться с какой-то задачей, с какой справляется человек? Тогда «бутылочное горлышко» останется, и ускорения экономического роста не будет.
Контраргумент: действительно, такой сценарий предполагает лишь временное ускорение роста, которое затем вернется к темпу, ограниченному дефицитным ресурсом (трудом). Тем не менее, у нас нет особых оснований предполагать некую «исключительность», незаменимость человека в той или иной задаче. Эволюция не оптимизировала человека для труда в современной экономике. Более того, возможности инжиниринга гораздо шире в случае машин, чем в случае человека. Как из соображений этики, так и чисто технологическ.
Сценарий медленного развития ИИ, либо достижения тупика в этом развитии, возможен. Однако, если мы принимаем более-менее поступательное развитие в рамках семи экспонент, описанных в предыдущих частях, ускорение экономического роста является закономерным их итогом.
Аргумент №5: на пути ускорения роста экономики может встать множество неэкономических препятствий. Например, законодательных — государства могут ограничить развитие и использование ИИ, в т.ч. из-за экзистенциальных рисков. Социальных и культурных — например, консерватизм привычек и социальные потрясения из-за разрушения старой экономической модели. Кроме того, ускорению накопления технологий будет препятствовать то,что многие научные эксперименты требуют значительного времени на их проведение.
Контраргумент: это реалистичные ограничения и риски. Однако мы не можем сказать, что именно в эти ограничения сейчас упирается темп экономического роста. Следовательно, мы можем предполагать определенный задел для ускорения, прежде чем в игру вступят эти факторы. Поэтому я считаю 12%-15% темп роста реалистичном значением. У других исследователей этот диапазон несколько выше, но разница не настолько велика.
Пожалуй, контраргументов достаточно. В целом, контраргументы показывают, что экономика готова переключиться на повышенную передачу, если технологии ИИ не подкачают. Готово ли государство с законодательной средой? Готово ли общество? Готов ли наш мир, со времен неолитической революции воплотивший в себе современную модель производства, где для большинства труд является источником пропитания?
Нет. Они не готовы. Не готовы к масштабному слому этой модели в результате ИИ-экспонент. Не готовы к тектоническим потрясениям в экономической, социальной и политической структуре общества, которые обязательно последуют за ее упразднением.
Время на подготовку у нас еще есть. Как именно нам следует готовиться к ИИ-революции — вопрос, безусловно, широкий и очень интересный, но который заслуживает отдельного рассмотрения. Надеюсь, что когда-нибудь мы к нему вернемся.
Самое главное, на мой взгляд, заключается в том, что степень готовности общества мало повлияет на скорость и глубину экспансии ИИ во все аспекты нашей жизни. ИИ не будет ждать нашей готовности.
В этом ИИ ничем не отличается от других технологий, прочно вошедших в нашу жизнь, но когда-то, во время своего распространения, принесших немало радикальных изменений. Это опять возвращает наше внимание в технологическую плоскость. А есть ли вообще смысл готовиться заранее к еще не существующей технологии? А если технологии ИИ подкачают?
Справедливые вопросы. На первый из них я склонен ответить «да». Слишком велики риски, связанные с ИИ-революцией, и не так велики затраты на то, чтобы продумать и экспериментально испытать возможные меры, которые позволят обществу максимально благоприятно пройти этот турбулентный период.
А ко второму вопросу мы вернемся в следующей, заключительной части этого цикла.
(C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter