{ "title": "Перебалансировка ИИ", "sourceUrl": "https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson", "canonical": "https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson", "overlayPath": "/ru/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson/index.md", "summary": "Стремление к автоматизации опасно — для содействия всеобщему процветанию ИИ должен дополнять работников, а не заменять их.", "sections": [ { "heading": "Краткое содержание и ключевые тезисы", "content": "- Стремление к автоматизации опасно — для содействия всеобщему процветанию ИИ должен дополнять работников, а не заменять их.\n- Оптимистичные оценки вклада ИИ в рост: по данным Goldman Sachs, внедрение ИИ может стимулировать рост производительности на 1,5 процентных пункта в год в течение 10-летнего периода и увеличить мировой ВВП на 7 percent (дополнительный объем производства в размере 7 триллионов долларов США).\n- Отраслевые оценки включают предполагаемую 10-процентную вероятность сценария «взрывного роста», при котором мировой объем производства будет расти более чем на 30 процентов в год.\n- Основной контраргумент: «повозка производительности» (вера в то, что технологические изменения ведут к росту чистой заработной платы и всеобщему процветанию) не является неизбежной и исторические данные не подтверждают автоматический переход к всеобщему благу." }, { "heading": "Производительность, предельная производительность и автоматизация", "content": "- Стандартная метрика производительности: «средний объем производства на одного работника» — общий объем производства, деленный на число занятых.\n- Для работодателей важна предельная производительность — вклад нового работника; средняя производительность может расти, а предельная — оставаться неизменной или снижаться.\n- Многие новые технологии расширяют задачи машин и алгоритмов, вытесняя работников; автоматизация повышает среднюю производительность, но не обязательно предельную.\n- За последние четыре десятилетия автоматизация повысила производительность и увеличила прибыль корпораций, но не привела к всеобщему процветанию в промышленно развитых странах.\n- Примеры различий:\n - Программные инструменты, помогающие автомеханикам, повышают предельную производительность работника.\n - Кассы самообслуживания: сокращают число кассиров, но не дают заметного прироста общей производительности — пример «посредственной автоматизации»." }, { "heading": "Создание новых задач и продуктивная автоматизация", "content": "- Создание новых задач повышает предельную производительность работников и может привести к росту занятости (исторические примеры: автомобильная промышленность и развитие смежных отраслей в первой половине XX века).\n- Новые профессии, не существовавшие 80 лет назад, включают: рентгенологи МРТ, сетевые инженеры, операторы станков с использованием компьютеров, программисты, специалисты по информационной безопасности и аналитики данных.\n- Продуктивная автоматизация, сопровождаемая созданием новых задач, может стимулировать расширение рабочих мест как в отрасли, так и в смежных секторах.\n- Но даже значимый прирост производительности от автоматизации может привести к длительному спаду в регионах (пример: быстрое внедрение роботов на Среднем Западе США привело к массовым увольнениям и длительному спаду).\n- Усиленный контроль и наблюдение за работниками дают лишь небольшое повышение производительности и чаще направлены на извлечение большего труда." }, { "heading": "Дополнение работников ИИ и направления применения", "content": "- Новые технологии могут дополнять работников, повышая эффективность, качество работы или создавая новые задачи.\n- Историческая динамика: механизация сократила сельскохозяйственную занятость, но появились новые задачи и спрос на квалифицированную рабочую силу в период между 1870 и 1970 годами.\n- После примерно 1970 года баланс между автоматизацией и созданием новых задач был утрачен; в последующие пять десятилетий темпы автоматизации сохранились или ускорились, а компенсирующий эффект создания новых задач замедлился, особенно для работников без четырехлетнего высшего образования.\n- Возможности ИИ:\n - ИИ способен автоматизировать задачи, требующие гибкости и рассудительности, особенно генеративный ИИ.\n - ИИ может дополнять специалистов в подготовке и переподготовке педагогов, медицинского персонала и современных ремесленников (например, электрики и сантехники).\n - ИИ может породить новые требования к человеческому опыту для контроля процессов, общения с клиентами и предоставления более сложных услуг.\n- Современная исследовательская парадигма в ИИ склоняется к автоматизации (стремление к человеческому уровню выполнения когнитивных задач и созданию общего ИИ), а не к разработке технологий, специально дополняющих человека." }, { "heading": "Пять политических принципов для перенаправления развития ИИ", "content": "- Реформа бизнес-модели:\n - Установить для всех потребителей четкие права собственности на их данные.\n - Ввести налог на интернет-рекламу.\n - Обеспечить более широкий спектр бизнес-моделей и усилить конкуренцию.\n- Налоговая система:\n - Создать более симметричную налоговую структуру, уравнивающую предельные налоговые ставки для найма (и обучения) рабочей силы и для инвестиций в оборудование и программное обеспечение.\n- Мнение трудящихся:\n - Работники должны иметь право голоса в разработке ИИ.\n - Ограничить использование непроверенного (или недостаточно проверенного) ИИ в областях, подвергающих работников риску (например, кадровые решения, мониторинг и наблюдение на рабочем месте).\n- Финансирование исследований, направленных на дополнение человека:\n - Поощрять конкуренцию и инвестиции в технологии, сочетающие инструменты ИИ с человеческим опытом в ключевых социальных сферах.\n - Правительства при достаточном прогрессе могут содействовать дальнейшим инвестициям, предоставляя рекомендации о применимости технологий в финансируемых государственных программах в сферах образования и здравоохранения.\n- Опыт применения ИИ в органах государственного управления:\n - Создать консультативное подразделение ИИ в секторе государственного управления для более своевременных и эффективных решений ведомств и регулирующих органов." }, { "heading": "Потенциальный макроэкономический эффект и распределение выгод", "content": "- ИИ может увеличить мировой ВВП в течение следующих пяти лет, хотя и не так существенно, как утверждают энтузиасты.\n- Он может немного повысить темпы роста ВВП в среднесрочной перспективе.\n- При существующей траектории первоочередным последствием, скорее всего, будет рост неравенства в промышленно развитых странах.\n- Текущая тенденция представляет большую опасность для стран со средним доходом и многих стран с низким доходом: новые капиталоемкие технологии будут применяться повсеместно, и нет гарантии, что ИИ создаст больше рабочих мест, чем ликвидирует.\n- Если удастся перенаправить развитие ИИ на дополнение человека и использовать его для решения насущных социальных проблем, это принесет пользу всем странам; при преобладании простой автоматизации достижение всеобщего процветания станет ещё труднее." }, { "heading": "Авторы", "content": "- ДАРОН АДЖЕМОГЛУ — профессор Массачусетского технологического института.\n- САЙМОН ДЖОНСОН — профессор предпринимательства имени Рональда А. Курца в Школе менеджмента Слоуна при Массачусетском технологическом институте и бывший главный экономист МВФ.\n\nИсточник: Перебалансировка ИИ, ДАРОН АДЖЕМОГЛУ и САЙМОН ДЖОНСОН, Декабрь 2023 года.\n\n---\n\n Content in this bundle\n\n- glossaryr\n - glossaryr (Markdown version){rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\"}\n - glossaryr (PDF){rel=\"external\" type=\"application/pdf\"}\n\n---\n\nSource: https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson" } ], "bullets": [ "[Markdown version](/ru/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson/index.md)", "[Structured JSON version](/ru/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson/index.json)", "[Bundle manifest](/ru/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson/bundle-manifest.json)", "Authors: DARON ACEMOGLU, SIMON JOHNSON", "Published: December 6, 2023", "Стремление к автоматизации опасно — для содействия всеобщему процветанию ИИ должен дополнять работников, а не заменять их.", "Оптимистичные оценки вклада ИИ в рост: по данным Goldman Sachs, внедрение ИИ может стимулировать рост производительности на 1,5 процентных пункта в год в течение 10-летнего периода и увеличить мировой ВВП на 7 percent (дополнительный объем производства в размере 7 триллионов долларов США).", "Отраслевые оценки включают предполагаемую 10-процентную вероятность сценария «взрывного роста», при котором мировой объем производства будет расти более чем на 30 процентов в год.", "Основной контраргумент: «повозка производительности» (вера в то, что технологические изменения ведут к росту чистой заработной платы и всеобщему процветанию) не является неизбежной и исторические данные не подтверждают автоматический переход к всеобщему благу.", "Стандартная метрика производительности: «средний объем производства на одного работника» — общий объем производства, деленный на число занятых.", "Для работодателей важна предельная производительность — вклад нового работника; средняя производительность может расти, а предельная — оставаться неизменной или снижаться.", "Многие новые технологии расширяют задачи машин и алгоритмов, вытесняя работников; автоматизация повышает среднюю производительность, но не обязательно предельную.", "За последние четыре десятилетия автоматизация повысила производительность и увеличила прибыль корпораций, но не привела к всеобщему процветанию в промышленно развитых странах.", "Примеры различий:", "Создание новых задач повышает предельную производительность работников и может привести к росту занятости (исторические примеры: автомобильная промышленность и развитие смежных отраслей в первой половине XX века).", "Новые профессии, не существовавшие 80 лет назад, включают: рентгенологи МРТ, сетевые инженеры, операторы станков с использованием компьютеров, программисты, специалисты по информационной безопасности и аналитики данных.", "Продуктивная автоматизация, сопровождаемая созданием новых задач, может стимулировать расширение рабочих мест как в отрасли, так и в смежных секторах.", "Но даже значимый прирост производительности от автоматизации может привести к длительному спаду в регионах (пример: быстрое внедрение роботов на Среднем Западе США привело к массовым увольнениям и длительному спаду).", "Усиленный контроль и наблюдение за работниками дают лишь небольшое повышение производительности и чаще направлены на извлечение большего труда.", "Новые технологии могут дополнять работников, повышая эффективность, качество работы или создавая новые задачи.", "Историческая динамика: механизация сократила сельскохозяйственную занятость, но появились новые задачи и спрос на квалифицированную рабочую силу в период между 1870 и 1970 годами.", "После примерно 1970 года баланс между автоматизацией и созданием новых задач был утрачен; в последующие пять десятилетий темпы автоматизации сохранились или ускорились, а компенсирующий эффект создания новых задач замедлился, особенно для работников без четырехлетнего высшего образования.", "Возможности ИИ:", "Современная исследовательская парадигма в ИИ склоняется к автоматизации (стремление к человеческому уровню выполнения когнитивных задач и созданию общего ИИ), а не к разработке технологий, специально дополняющих человека.", "Реформа бизнес-модели:", "Налоговая система:", "Мнение трудящихся:", "Финансирование исследований, направленных на дополнение человека:", "Опыт применения ИИ в органах государственного управления:", "ИИ может увеличить мировой ВВП в течение следующих пяти лет, хотя и не так существенно, как утверждают энтузиасты.", "Он может немного повысить темпы роста ВВП в среднесрочной перспективе.", "При существующей траектории первоочередным последствием, скорее всего, будет рост неравенства в промышленно развитых странах.", "Текущая тенденция представляет большую опасность для стран со средним доходом и многих стран с низким доходом: новые капиталоемкие технологии будут применяться повсеместно, и нет гарантии, что ИИ создаст больше рабочих мест, чем ликвидирует.", "Если удастся перенаправить развитие ИИ на дополнение человека и использовать его для решения насущных социальных проблем, это принесет пользу всем странам; при преобладании простой автоматизации достижение всеобщего процветания станет ещё труднее.", "ДАРОН АДЖЕМОГЛУ — профессор Массачусетского технологического института.", "САЙМОН ДЖОНСОН — профессор предпринимательства имени Рональда А. Курца в Школе менеджмента Слоуна при Массачусетском технологическом институте и бывший главный экономист МВФ.", "**glossaryr**" ], "related": [ { "title": "glossaryr", "role": "document", "sourceUrl": "https://www.imf.org/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf", "summary": { "path": "/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf.md", "mime": "text/markdown" }, "binary": { "path": "/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf", "mime": "application/pdf" } } ], "alternates": { "markdown": "/ru/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson/index.md", "json": "/ru/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson/index.json", "bundleManifest": "/ru/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson/bundle-manifest.json" }, "generatedAtUtc": "2026-09-16T01:43:23.131Z" }