Перспективы ИИ для развития мировой экономики

Source details

Canonical URL

Перспективы ИИ для развития мировой экономики

Other formats

• Markdown version
• Structured JSON version
• Bundle manifest

Bibliographic details

• Authors: MICHAEL SPENCE
• Published: September 5, 2024

Обзор и ключевая идея

• ИИ при правильном использовании может значительно ускорить экономический рост и способствовать оживлению роста производительности.
• Закон Роя Амары: «мы склонны переоценивать краткосрочные последствия и недооценивать долгосрочные». На основе текущих моделей инвестиций автор предполагает, что значимое влияние на производительность труда можно будет начать замечать к концу этого десятилетия.

Причины текущего ослабления потенциала предложения

• Набор шоков: война, пандемия, изменение климата, геополитическая напряженность, возрождение национализма, усиление акцента на национальную безопасность — все они повышают затраты и стимулируют меры по диверсификации и повышению устойчивости цепочек поставок.
• Примеры:
  • Apple наращивает перенос производства в Индию, где в настоящее время производится 15 процентов смартфонов iPhone.
  • Только Южная Корея и провинция Китая Тайвань производят самые передовые полупроводники.
• Последствия: фрагментация глобальных цепочек поставок, отказ от минимизации издержек в пользу большей устойчивости, что усиливает инфляционное давление.

Долгосрочные структурные тенденции

• Снижение эластичности предложения и рост затрат обусловлены:
  • Снижением производительности, особенно в странах с развитой экономикой.
  • Старением населения в странах, на долю которых приходится более 75 процентов мирового объема производства.
  • Снижением роста рабочей силы из‑за уменьшения рождаемости и увеличения продолжительности жизни.
  • Ростом суверенного долга: глобальный суверенный долг превышает мировой валовой внутренний продукт.
  • В США это соотношение сейчас составляет 120 percent.
  • В Европе этот показатель составляет 88,6 процента; в Бельгии, Греции, Испании, Италии, Португалии и Франции он выше среднего (в случае Греции и Италии он намного выше).
  • Ослаблением дефляционного фактора, связанного с ростом экономики стран с формирующимся рынком и вводом производственных мощностей (поворотный момент Льюиса).

Снижение темпов роста производительности — точные показатели

• США:
  • 1998–2007: рост производительности труда в среднем 1,68 процента.
  • 2010–2019: рост производительности труда 0,38 процента.
• По секторам:
  • Сектора внешнеторговых товаров и услуг: снижение роста производительности с 4,27 процента до 1,23 процента.
  • Крупные и менее продуктивные сектора невнешнеторговых услуг: снижение с 0,73 процента до практически нулевого уровня.
• Замечание: несмотря на замедление, США лидируют по росту производительности среди развитых экономик; Европа отстает частично из‑за более медленного внедрения цифровых технологий и слабого развития технологических секторов.

Технологические революции и роль ИИ

• Три революции:
  • Продолжающаяся цифровая трансформация, ускоряемая прорывами в области ИИ.
  • Революция в медико‑биологических и естественных науках.
  • Технологии для перехода к устойчивой энергетике.
• Факторы ускорения: снижение стоимости и рост доступности мощных инструментов (например, падение стоимости солнечной энергии, усовершенствованные полупроводники, секвенирование ДНК, открытые 3D‑модели белков).
• Генеративный ИИ:
  • Это первый ИИ, обладающий способностью, подобной человеческой, работать в нескольких сферах и переключаться между ними на основе диалоговых подсказок.
  • Примеры задач: рассуждать об инфляции, писать компьютерный код, выполнять некоторые математические вычисления.
  • Модель «машина + человек» (дополнение) часто эффективнее полной автоматизации.
  • Пример: медицинский ИИ может переработать данные сотен тысяч случаев, усиливая опытного врача и особенно полезен для менее опытных врачей.
• ИИ — технология общего назначения, применимая во всей экономике; только такие технологии могут обеспечить рост производительности в масштабах всей экономики.

Препятствия и риски внедрения ИИ

• Технические и ресурсные барьеры:
  • Кадровый потенциал, вычислительные мощности и быстрый рост спроса на электроэнергию — основные препятствия для создания более мощных моделей генеративного ИИ.
  • Наличие данных в интернете не является серьезным ограничением для обучения, однако специализированные приложения (например, AlphaFold) требуют специализированных данных и экспертных знаний.
  • Системы для обучения моделей с миллиардами параметров преимущественно находятся в облачных инфраструктурах частного сектора, в основном в США и Китае, что ставит научный и академический сектор в невыгодное положение.
• Регуляторные и социальные риски:
  • Необходимы нормативные положения для предотвращения неправомерного использования технологий и данных; работа над этим ведется по всему миру.
  • Существует «ловушка Тьюринга» — тенденция воспринимать ИИ как полную автоматизацию и замену людям, что усиливает опасения по поводу сокращения занятости.
• Распределение выгод:
  • Чтобы ИИ дал полный экономический эффект, он должен быть доступен всем секторам экономики и как крупным, так и малым компаниям.
  • Исторические примеры внедрения цифровых технологий показывают, что широкое проникновение не гарантировано при полном предоставлении делам рыночных сил; возможно расхождение в результатах.
  • Мегаплатформы используют бизнес‑модели, основанные на персональных данных, но для обучения больших языковых моделей персонализированные и конфиденциальные данные не нужны.

География конкуренции и риски отставания

• Европа рискует отстать от США и Китая по трем причинам:
  • Относительное недофинансирование фундаментальных исследований в ЕС.
  • Отставание в вычислительной мощности для поддержки исследований.
  • Неспособность в полной мере использовать масштабы европейской экономики (фрагментированные рынки капитала, незавершенная интеграция рынка услуг, разрозненное регулирование).
• Китай — мощный игрок в сфере ИИ.
• Индия имеет прочные корни в цифровых технологиях, крупный внутренний рынок и большое инженерное сообщество — ожидается рост влияния.
• Остальные страны с формирующимся рынком в ближайшие годы в основном будут потребителями передовых ИИ‑технологий, созданных в США и Китае.

Социально‑экономические последствия и требования политики

• Структурные изменения и переходы:
  • ИИ вызовет масштабные структурные изменения и потрясения в течение десятилетий.
  • Рабочие места в среднем сегменте пострадают сильнее: они изменятся (не обязательно исчезнут), потребуются иные навыки и организационные изменения.
  • Частный и государственный сектора играют важную роль в смягчении переходов.
• Рекомендации политике для максимизации выгод:
  • Ускорять распространение технологий во всей экономике, включая сектора с высоким уровнем занятости и отстающие секторы: государственное управление, здравоохранение, строительство и сфера гостеприимства.
  • Фокус на доступности, распространении и развитии навыков; переквалификация и приобретение новых навыков — приоритет.
  • Политика конкуренции должна входить в портфель мер, но без прямого выбора «победителей» правительством.
  • Расширять вычислительную инфраструктуру для широкой исследовательской и инновационной экосистемы, чтобы демократизировать создание технологий.
  • Балансировать меры по расширению доступа и распространения ИИ с мерами по снижению рисков и предотвращению неправомерного использования.

Макроэкономические последствия и потенциал для устойчивого развития

• При помощи мер политики ИИ может:
  • Значительно ускорить экономический рост и способствовать повышению производительности.
  • Ослабить ограничения со стороны предложения, которые являются одним из факторов инфляции, что косвенно может привести к снижению реальных процентных ставок и стоимости капитала с течением времени.
  • Способствовать мобилизации триллионов долларов инвестиций, необходимых для энергоэффективности и перехода к «зеленой» экономике.
  • Поддержать молодых трудоспособных людей в стареющей части мировой экономики в обеспечении старшего поколения без чрезмерных жертв для них самих.

Заключение

• Несмотря на текущие потрясения и долгосрочные препятствия, у мирового сообщества есть кадровый потенциал и инструменты для содействия росту и инклюзивному и устойчивому развитию мировой экономики — при условии решительной и взвешенной политики, направленной на распространение ИИ, развитие навыков и обеспечение инфраструктуры.

Источник: Майкл Спенс, ФИНАНСЫ И РАЗВИТИЕ, Сентябрь 2024 года.

Content in this bundle

• glossaryr
  • glossaryr (Markdown version)
  • glossaryr (PDF)