Сегодня, 17:42 giovanni1313
Недавний лонгрид Дарио Амодеи об изменениях в нашей жизни после прихода мощного ИИ пообещал нам много интересных вещей. Но один из главных вопросов — будущее работы в ИИ-эпоху — на мой взгляд, был раскрыт недостаточно хорошо.
Что ж, этот недостаток надо исправлять. И поможет нам в этот другой эксперт: американский профессор экономики Антон Корайнек. Значительная часть его свежей работы ”Economic Policy Challenges for the Age of AI” посвящена как раз угрозе для рынка труда из-за развития ИИ. И прямым последствиям этой угрозы. Давайте знакомиться c его рассуждениями.
Начнем с теоретического фундамента. Почему, вплоть до настоящего момента, человеческий труд не просто продолжал оставаться востребованным — но и постоянно рос в цене? Несмотря на растущую автоматизацию? Есть ли у этого явления какие-то аналоги? И есть ли в этом закономерность?
Дело в том, что мы можем разделить факторы производства на две группы: воспроизводимые и невоспроизводимые. Воспроизводимые факторы производства — это те, предложение которых экономика может нарастить, в случае такой необходимости. Поскольку изначально экономика стремится к росту, в основном такая необходимость у нее присутствует.
Невоспроизводимые факторы производства — это, соответственно, те, которые нельзя произвольно нарастить. Другими словами, они могут быть «бутылочными горлышками».
Пример воспроизводимого фактора производства — капитал. Мы можем направить ресурсы в его расширение; этот процесс называется инвестициями. Примером невоспроизводимого фактора производства будет как раз труд. Мы не можем произвольно, «по щелчку пальцев», добавить в рабочую силу больше людей, чтобы удовлетворить растущие аппетиты расширяющейся экономики. Лучшее, что придумано на сегодня — это завоз трудовых мигрантов из-за рубежа, т. е. попытка перераспределить дефицитный ресурс в пользу более развитой страны. Но и в этом случае привозная рабочая сила часто проигрывает в качественных характеристиках местному уровню, а само явление сопряжено с целым букетом дополнительных социальных проблем.
Именно статус «бутылочного горлышка» обеспечил труду постоянную востребованность, а также позволил претендовать на рост доходов в рамках «общего пирога» экономики. Аналогично, еще одним невоспроизводимым фактором является земля. Предложение которой остается неизменным, несмотря на рост экономики. И мы видим с ней ту же самую картину: земля растёт в цене по мере роста экономики.
Напротив, для капитальных товаров характерно удешевление со временем. Они дешевеют даже в ценах с поправкой на инфляцию (см. график) — а если выразить их стоимость в средней цене за час труда, снижение будет еще более кардинальным.
Итак, занятости ничего не угрожало, а зарплаты росли, пока труд был невоспроизводимым фактором производства. Но — см. анализ в ИИ-экспоненте №8, где мы разбираем эту тему подробнее — искусственный интеллект претендует на полное освоение человеческих способностей. Это значит, что невоспроизводимый фактор труда мы можем заместить воспроизводимым капиталом (в виде ИИ, роботов и вычислительной инфраструктуры для них). «Бутылочное горлышко» исчезает. А с ним исчезают и претензии как на востребованность людей в экономике, так и на рост зарплат по мере роста экономического «пирога».
Есть ли у людей шанс, задаётся вопросом Антон Корайнек. И пробует собрать список причин, которые оставляют людям зацепку. Давайте с ним знакомиться:
1. Задержки в производстве и распространении: как только машины достигнут человеческого уровня производительности и станут конкурентоспособными по стоимости, появятся значительные экономические стимулы для их внедрения по всей экономике. Однако производство, распространение и внедрение большого количества систем ИИ и роботов по всей экономике потребует времени, а это означает, что человеческий труд будет использоваться для выполнения задач, которые теоретически уже могут быть выполнены машинами. Одна из причин таких задержек заключается в том, что многие потребители и производители, а также работодатели и наемные работники имеют долгосрочные отношения, которые затрагивают важные социальные аспекты. Однако по мере того, как системы ИИ и роботы становятся дешевле и производятся в больших масштабах, нанимать людей становится все менее и менее экономично, в то время как машины могут выполнять ту же работу лучше и эффективнее. Чем сильнее конкуренция в отрасли, тем быстрее будут внедряться машины. Например, консультанты или работники автомобильной промышленности могут столкнуться с заменой рабочих мест быстрее, чем
государственные служащие.
(Другими словами, есть технологическая инерция и есть социальная инерция. Оба эти фактора говорят о том, что рабочие места не исчезнут за одну ночь — но и особо долгого сопротивления автоматизации они не окажут. Особенно если процесс будет подстегивать животворительная конкуренция.)
2. Неявное знание: использование ОИИ в сочетании с роботами человеческого уровня не означает, что машины могут сразу выполнять все виды человеческой работы. Хотя такие машины смогут быстро усваивать любые знания, записанные в явном виде, им потребуются обучение и практика, чтобы получить неявные знания, необходимые для выполнения многих работ. В отраслях с низкой важностью и значительным объемом работы обучение и практика будут осуществлены быстро. Например, роботы на базе ИИ могут быть быстро обучены навыкам уборщиков сверхчеловеческого уровня, как только это станет технически возможным, и могут быть широко внедрены, как только станут экономически выгодными. С другой стороны, овладение роботами человеческого уровня на небольших рынках может занять больше времени — скажем, для реставрации старинных часов (хотя они могут быстро разобраться в этом благодаря сверхчеловеческим способностям). Однако даже при такой узкой специализации работы вполне вероятно, что передача неявных знаний машине будет более быстрой и масштабируемой, чем передача их другому человеку.
(Этот барьер видится еще более короткоживущим, чем предыдущий)
3. Доверие и ощущение превосходства человека: Во многих отраслях отсутствие доверия к возможностям машин и предполагаемое превосходство человека замедлят внедрение машинных услуг и сохранят за работниками определенную роль. Отношение к ним будет весьма неоднородным – от новаторов и ранних последователей до отстающих [...]. Во многих секторах профессионалы все чаще будут выступать в роли “человеческого фасада” для ИИ – например, врачи, юристы, консультанты или финансовые консультанты будут просто передавать диагнозы и рекомендации ИИ своим клиентам, зная, что добавление их личного суждения часто ухудшит ситуацию. Обеспечение достаточного уровня кибербезопасности станет важным элементом укрепления доверия. Со временем доверие к ИИ будет расти, и рабочие места для людей будут постепенно сокращаться. Отчасти это будет смена поколений, и молодым потребителям будет удобнее пользоваться услугами ИИ.
(Корайнек к месту вспоминает про поколенческие различия. Действительно, многие представители старшего поколения не просто страдают от технологической безграмотности — но скорее от технофобии, открыто избегая электронных интерфейсов и предпочитая решать все вопросы в очном взаимодействии. Рационального здесь очень мало. Нужно ли приставлять к каждой машине человеческий «аксессуар» только для того, чтобы потакать этому — вопрос, который мне хочется оставить для специалистов. Но если дать порешать рыночку — несомненно, спрос породит соответствующее предложение. Интересно, насколько оно будет дороже стандартной ИИ-услуги.)
4. Законы и нормативные основания: значительное число рабочих мест защищены
законами и нормативными актами от вмешательства ОИИ, даже несмотря на то, что системы ИИ могут выполнять работу более качественно. Согласно действующему законодательству, политики, законодатели, судьи или руководители компаний должны быть физическими лицами. Кроме того, нормативные акты требуют, что многие медицинские и юридические услуги должны выполняться врачами-людьми и юристами, даже если это всего лишь формальность при принятии решений с помощью ИИ, как отмечалось выше. В конечном счете, общество может переосмыслить, какие должности требуют занятия физическими лицами, и обновить законы и нормативные акты – например, растущее число юрисдикций может позволить ИИ-руководителей компаний, чтобы повысить эффективность, или ИИ-врачей для улучшения доступа к медицинскому обслуживанию.
(Здесь древние уже всё знали заранее: дура лекс, сед лекс)
5. Аутентичность человеческих связей: Во многих сферах услуг потребители могут требовать человеческого обслуживания, поскольку они воспринимают людей как более аутентичных, нежели машины, оказывающие точно такие же услуги – например, человекоподобные роботы, имитирующие эмоциональную подстройку. Это может иметь место даже в том случае, если услуги, предоставляемые машинами, объективно неотличимы или превосходят их. Например, потребители могут предпочесть психотерапевтов-людей, зная, что только люди могут искренне поделиться своими эмоциональными переживаниями. Они могут предпочесть отдавать своих детей в детские учреждения, где о них заботятся люди, из-за (как он надеются) подлинной человеческой связи, которую они предлагают. По мере совершенствования ИИ потребителям придется отказываться от все более сверхчеловеческого качества обслуживания, чтобы удовлетворить свое стремление к подлинной человеческой связи, и спрос на человеческие услуги в этой категории может снизиться.
(Я искренне завидую американцам, так высоко ценящим обстановку в своих «человеческих» детских садах. Потому что у нас в детских садиках всё далеко не так радужно. В целом, этот аргумент не первый раз подымается в статьях о замещении рабочих мест — и контраргументы остаются всё теми же.
Аутентичный человек — это далеко не идеальный человек. Аутентичность подразумевает, что тебе в лицо говорят всё, что думают. Аутентичность подразумевает, что от тебя не скрывают ни негативные эмоции, ни усталость, ни безразличие.
Многим ли надо такое отношение? Практика показывает, что мало кому. Но под красивым термином «аутентичность» господа футурологи и экономисты главным образом подразумевают банальную ксенофобию. Мы хотим, чтобы нас обслуживали люди не потому, что эти люди якобы будут супер-честными — а потому, что машины слишком чужеродны и мы им подсознательно не доверяем. Мы хотим клановости. Мы хотим быть среди своих. Свои не предадут. А от машины можно ждать чего угодно. И плевать, что логика, работавшая миллион лет назад среди прямоходящих обезьян, скоро станет совсем неадекватной. Главное — первобытные инстинкты, а там мы их как-нибудь рационализируем.)
6. Человеческая идентичность: Связанная с этим категория спроса на человеческий труд после ОИИ возникнет в соревновательных или перформативных рабочих местах в спорте и искусстве, где важна человеческая идентичность исполнителя. Футбольные фанаты не будут в той же степени впечатлены, если сверхчеловеческие роботы обыграют человеческую команду (хотя также могут быть созданы новые футбольные лиги роботов), а поклонники культуры могут быть не впечатлены, если робот превзойдет прима-балерину. В этих видах деятельности важно то, что зрители могут увидеть другого человека, с которым они могут идентифицировать себя и который выполняет действия, выходящие за рамки человеческих возможностей.
(Этот фактор во многом связан с предыдущим. Но критики ему достанется меньше: здесь всё-таки речь идёт не об обслуге «из своих», а, наоборот, о фигурах для восхищения и подражания. А эти устремления требуют хотя бы номинальной возможности достичь таких же высот.
Пожалуй, это одно из более безопасных направлений с точки зрения человеческой занятости. В нас очень силен запрос на «сотворение кумиров», на некие авторитеты, которых мы склонны возводить на пьедестал. «Перформативные» рабочие места несколько подъест виртуальная реальность — но до тех пор, пока реальный мир остается не менее важным, чем виртуальный, спрос на незаурядные человеческие фигуры будет силен.
Добавим, что, с одной стороны, такие «рабочие места» меньше всего похожи на наши обыденные представления о работе. И, с другой стороны, они по определению не способны обеспечить массовой занятости. Интерес к такой «работе» обусловлен высокими достижениями этих людей — где добиться чего-то значимого могут лишь единицы из тысяч.)
7. Религия: религиозные убеждения требуют, чтобы некоторые человеческие услуги, например, религиозные обряды, выполнялись людьми, поскольку приверженцы многих религий верят, что люди отличаются от всех других существ, например, наличием души. Это может стать еще одним источником спроса на человеческие услуги. […]
8. Согласование ИИ: даже в мире, где ОИИ может выполнять все задачи лучше, чем люди, согласование с ИИ – обеспечение того, чтобы системы ИИ вели себя в соответствии с человеческими ценностями и намерениями – может потребовать человеческой перспективы. Только люди могут выступать в качестве главных арбитров того, что представляет собой "согласованное" поведение, поскольку общественные ценности постоянно развиваются. Эта роль опирается не на интеллект, а на предпочтения, основанные на жизненном опыте людей. Использование ИИ для согласования может создать замкнутую систему, которая со временем может отойти от общечеловеческих ценностей. Таким образом, человеческий надзор может потребоваться в качестве внешнего якоря, гарантирующего, что сам процесс согласования
будет соответствовать интересам человека.
(Этот аргумент, на мой взгляд, чересчур сильно дрейфует в сторону от общих представлений, что именно считать работой. Например, голосование за тех или иных политических кандидатов — где люди тоже опосредованно выражают свои общественные ценности — работой сейчас не считается. В любом случае, маловероятно, что эта задача потребует действительно большого количества «работников» — речь может идти о долях процента.)
Корайнек разбивает эти 8 направлений на две группы. Первые четыре он определяет как «временные технические и социальные барьеры». Последующие четыре — «фундаментальные человекоцентричные аспекты».
Мне, честно говоря, не очень нравится последнее обозначение. Факторы с 5-го по 7-ой, конечно, фундаментальнее, чем первая группа — но нет особых поводов думать, что эти «человекоцентричные аспекты» отлиты в граните. Предпочтения общества всё время меняются. Взять хотя бы ту же религиозность. Я бы скорее назвал вторую группу «ценностными установками». И подчеркнул бы, что их противодействие автоматизации рабочих мест тоже имеет временный характер (кроме 8-го фактора).
Впрочем, здесь мы с Корайнеком солидарны: он тоже уверен, что ни один из факторов не способен устоять перед развитием ИИ. Это значит, что роль человеческого труда в экономике постепенно сойдет на нет.
Что будет означать такой переход? Огромные изменения сразу во многих областях экономики и привычного для нас порядка жизни. Но Корайнек в первую очередь сосредотачивается на такой вещи, как образование.
В промышленную эпоху образованию была отведена роль «превращения» людей в рабочую силу. Эта эпоха требует от людей знания технологий — и образование как раз давало эти технологические знания.
В эпоху общего ИИ нужда в подготовке людей к участию в экономике исчезает. Соответственно, профессиональное образование перестает быть востребованным. Корайнек отмечает, что уже нынешние системы вроде ЧатГПТ «заменяют» собой профессиональные знания, позволяя, например, вчерашним таксистам или пекарям создавать целые программы и веб-сайты. Эта эрозия ценности профессиональных навыков будет только возрастать.
Если людям больше не нужно учиться рабочим навыкам — то чему тогда нужно будет учиться? И нужно ли будет учиться вообще? Корайнек предполагает, что образование по-прежнему будет знакомить людей с технологией — но единственно востребованным, и вместе с тем критически важным, будет получение знаний о работе ИИ. Так называемая ИИ-грамотность.
“Это предполагает понимание возможностей и ограничений систем ИИ. Образование было бы наиболее ценным, если бы оно было сосредоточено на обучении студентов эффективному взаимодействию с инструментами ИИ, интерпретации их результатов и принятию обоснованных решений на основе информации, полученной с помощью ИИ. Другими словами, прежде чем внедрить ОИИ, очень важными навыками будут понимание того, когда необходимо человеческое суждение в дополнение к помощи ИИ, и знание того, как интегрировать ИИ в процесс принятия решений человеком.
Образование также должно учитывать более широкие последствия ИИ для общества. Учащиеся должны быть подготовлены к критической оценке этических последствий внедрения ИИ и участвовать в информированных дискуссиях об управлении ИИ.”
“Несмотря на снижение экономической ценности образования, его гражданская ценность, вероятно, сохранится. В мире, где доминирует ИИ, понимание влияния технологий на общество становится решающим для эффективного выполнения роли гражданина”.
Изменится не только фундаментальная ориентация образования, но и его методики. Скажем, сегодня одним из главных элементов образования, определяющим разницу в его качестве между разными вузами, является личность педагога — профессорский состав и т. п. В ИИ-эпоху этот фактор уйдет в прошлое. Обучение возьмет на себя ИИ. И оно может быть легко масштабировано до нужных пределов — само понятие «элитных вузов» уйдет в прошлое.
Одновременно, вместе с исчезновением спроса на квалифицированных работников, спрос на высшее образование резко снизится. Если раньше обладатель вузовского диплома мог рассчитывать на премию в зарплатах и более комфортные условия труда, то в будущем выгоды от получения образования для потенциального студента будут далеко не так очевидны. Корайнек видит единственный шанс сохранения нынешних университетов лишь в том, чтобы они развернулись от экономической к культурной роли: социализация, персональное развитие и т. п.
Научная роль университетов тоже окажется на грани исчезновения по мере того, как исследования будут автоматизироваться искусственным интеллектом. Нынешняя модель университетской науки опирается на концентрацию профессуры под эгидой того или иного учреждения. В будущем исследования потребуют совсем другого: концентрации капитала в виде вычислительных мощностей для ИИ. Далеко не все университеты смогут сделать такой поворот. Особенно учитывая политические моменты: замещаемая ИИ профессура имеет очень сильное влияние на решения вузов.
В завершение обзора раздвинем рамки анализа до экономики в целом и приведем список из 8 вызовов, которые, по мнению Антона Корайнека, несет ИИ.
Вызов 1: Неравенство и распределение доходов.
“ОИИ нарушит работу рынков труда и может привести к беспрецедентному уровню концентрации доходов. Для компенсации убытков потребуются новые способы распределения доходов и экономических выгод в обществе”.
Это, действительно, один из самых важных вызовов, которые бросает ИИ. Я думаю, здесь стоит опять проговорить несколько теоретических моментов. Если мы возьмем все факторы производства — то для капитала мы увидим самую сильную тенденцию к концентрации, к сосредоточению ресурсов в руках немногих и к неравенству.
А вот у труда предпосылок к концентрации почти нет. У каждого из нас две руки, две ноги и один головной мозг. Заиметь больше нет возможности. Добавим сюда статус «бутылочного горлышка» у фактора труда — и получим, что, во-первых, труду доставалась большая часть валового дохода. И, во-вторых, распределялся этот доход относительно равномерно.
Но с автоматизацией рабочих мест становится возможным заменить труд капиталом. Где динамика концентрации наиболее сильна. И эта динамика, в принципе, позволяет ранее немыслимую степень концентрации доходов в руках владельцев крупного капитала. Напротив, основная масса людей вообще теряет свой источник доходов.
Антон Корайнек отмечает, что почти во всех странах системы социальной поддержки завязаны на труд. Например, пенсия начисляется по истечении нескольких десятков лет трудового стажа, а пособие по безработице выплачивается потерявшим работу, а не безработным как таковым.
Это означает, что после появления ОИИ потребуется совершенно новый механизм распределения доходов. Например, базовый безусловный доход.
Отдельный вопрос — межстрановое неравенство в доходах. Сейчас у развивающихся стран есть работающих механизм развития: «бутылочные горлышки» рабочей силы в развитых странах заставляют фирмы искать более дешевую альтернативу за рубежом. Но если производство больше не требует рабочей силы, население развивающихся стран перестаёт интересовать иностранный бизнес. Ключевым фактором производства становится технологический капитал — где бедные страны предложить ничего не могут. Единственное, что они могут предложить технологически развитым странам — это природные ресурсы.
Корайнек справедливо полагает, что бросать такую ситуацию на произвол судьбы нельзя. Выходом должна стать международная кооперация (вероятно, в виде безвозмездной технологической помощи бедным странам) и создание новых международных институтов.
Вызов 2: Образование и овладение навыками
Вызов 3: Социальная и политическая стабильность
«Исторически, значительные экономические сдвиги часто приводили к социальным волнениям и подъему популистских или авторитарных движений», — напоминает автор. Вдобавок экстремальная концентрация капитала создаст дополнительные риски для институтов демократии. Но и это не всё: Корайнек указывает на то, что возросший темп технологических изменений в ИИ-эпоху будет дестабилизировать медлительные, консервативные политические институты. Корайнек не уверен, что государство сможет вовремя создать необходимые механизмы перераспределения доходов и общественного влияния.
Вызов 4: Макроэкономические соображения
Здесь Корайнек имеет в виду то, что нынешнее управление макроэкономикой опирается на состояние рынка труда. Но если рынок труда уходит в прошлое — то и многие нынешние подходы становятся нерелевантными.
Прежде всего, речь о контрциклической политике. Корайнек выдвигает идею, что в ИИ-экономике преобладающую роль (в т.ч. в денежном выражении) начнут играть инвестиции в технологическую сферу, движимые ИИ-решениями. А не потребление населения, как сейчас.
Действительно, темп роста экономики сложно ускорить без увеличения инвестиций. Но если на смену потребительским «звериным душам» приходит холодная, расчетливая машина, можно ожидать совсем иной набор проблем, нежели инфляция и циклическая безработица.
Это требует разработки новых экономических моделей, в центре которых будет использование капитала, а решения об инвестициях будут приниматься сообразно более сложным расчетам. Вместо сегодняшнего управления спросом при помощи стоимости денег (учетная ставка).
Например, китайский экономист Шаошань предлагает такую схему. Не сказать, чтобы схема была очень стройной, но в качестве иллюстрации сгодится
С точки зрения фискальной политики потребуется пересмотр налоговой системы — поскольку нынешняя тоже сильно завязана на оплату труда. При этом государству придётся перераспределять большую долю ресурсов, чем раньше, взяв на себя обеспечение достойного уровня жизни людей, больше не нужных для работы экономики.
В целом, экономическая политика должна стать более гибкой и быстрой, в ответ на увеличивающийся темп подрывных изменений. Эра «отлитых в граните» политик и налоговых систем должна уйти в прошлое. Корайнек полагает, что необходимо более тесное сотрудничество между разработчиками ИИ и экономическими властями. Дабы заранее предвидеть и проактивно устранять возможные экономические проблемы. Это намекает нам на увеличивающееся влияние компаний-владельцев ИИ и плавно подводит к следующему вызову.
Вызов 5: Антимонопольное и рыночное регулирование
Уникальность складывающейся ситуации состоит в том, что технология ИИ очень легко масштабируется, что приводит к ситуации «победитель получает всё», к экстремальной концентрации.
Сегодня основной источник конкурентных преимуществ технологической экономики, изобретения и интеллектуальная собственность, создаются людьми. Невоспроизводимым ресурсом, «бутылочным горлышком». Причем в основном уникальными специалистами с уникальными знаниями. Компания просто не в состоянии произвольно нарастить свои исследовательские усилия — количество полезных специалистов в мире ограничено, и другие фирмы конкурируют за них на общих основаниях.
ИИ же позволяет прямо конвертировать финансовый капитал в ИИ-исследователей. Более того, самой перспективной сратегией здесь являются исследования по улучшению ИИ — позволяющие получить «больше исследований» на каждый вложенный доллар, а также оторваться от конкурентов. Наконец, ИИ-исследователи полностью подконтрольны распоряжающейся ими компании, и не могут быть переманены конкурентами.
Корайнек, видя риски гиперконцентрации, указывает, что антимонопольное регулирование должно обеспечивать конкуренцию в отрасли ИИ. «Это может потребовать новых
подходов к регулированию, таких как установление обязательного обмена данными, содействие функциональной совместимости или внедрение новых форм надзора за системами ОИИ». Эх, измельчала нынче американская антимонопольная мысль… Самый надежный вариант — разделить фирму на две или более части, снабдить их идентичными копиями технологической базы и заставить конкурировать между собой — Корайнек даже не упоминает.
Вызов 6: Интеллектуальная собственность
”Ключевые вопросы включают определение права собственности на произведения, созданные с помощью ИИ, пересмотр концепций оригинальности и новизны, а также оценку надлежащего срока охраны интеллектуальной собственности таким образом, чтобы обеспечить достаточные экономические стимулы и распределение выгод от ОИИ”.
Вызов 7: Последствия для окружающей среды
«Растущие энергетические потребности все более мощных систем ИИ интеллекта могут усугубить изменение климата и истощение ресурсов». Впрочем, Корайнек отмечает, что ИИ может изобрести новые технологии, которые нейтрализуют климатическую угрозу и позволят восстановить экологический ущерб.
Вызов 8: Глобальное управление ИИ
«Появление ОИИ в качестве преобразующей силы может привести к тому, что он изменит глобальные структуры власти и усугубит существующее неравенство между странами».
(C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Отправить жалобу