## Перспективы ИИ для развития мировой экономики

## Source details

**Canonical URL:** [Перспективы ИИ для развития мировой экономики](https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2024/09/ais-promise-for-the-global-economy-michael-spence)

## Other formats

- [Markdown version](/ru/publications/fandd/issues/2024/09/ais-promise-for-the-global-economy-michael-spence/index.md)
- [Structured JSON version](/ru/publications/fandd/issues/2024/09/ais-promise-for-the-global-economy-michael-spence/index.json)
- [Bundle manifest](/ru/publications/fandd/issues/2024/09/ais-promise-for-the-global-economy-michael-spence/bundle-manifest.json)

## 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)](/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf.md){rel="alternate" type="text/markdown"}
  - [glossaryr (PDF)](/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf){rel="external" type="application/pdf"}

---

_Source: https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2024/09/ais-promise-for-the-global-economy-michael-spence_