Про искусственный интеллект (ИИ) слышно теперь чуть ли не из каждого утюга: ИИ — то, ИИ — се…

Про искусственный интеллект (ИИ) слышно теперь чуть ли не из каждого утюга: ИИ — то, ИИ — се, он заменит миллионы рабочих мест, а их прежние обладатели будут лежать на диване, поплевывать в потолок и получать базовый безусловный доход. Другие пугают: ИИ захватит планету и уничтожит человечество, потому что мы тупые. В общем хайпа много. Оправдан ли он? Вот, к примеру, МВФ выступил со скептическим предупреждением, мол, на рынке ИИ раздулся большой «пузырь», многие надежды неоправданны, а главное — неоправданны высокие ожидания прибыли и производительности. При этом деньги в развитие ИИ и сопряженных отраслей вкладываются огромные. Но окупятся ли вложения и когда? А если рынок осознает наличие «пузыря», то может «схлопнуться» даже посильнее, чем по время «краха доткомов» (телекоммуникационных компаний) начала нулевых, после чего восстановление до прежних значений заняло более десятилетия. Это возымеет, в свою очередь, самые пагубные последствия для мировой экономики. Что для России выльется в резкое сокращение спроса на ее основные экспортные товары.Опрос управляющих инвестфондами, проведенный Bank of America, показал, что 54 % инвесторов считают акции компаний, занимающихся ИИ, пузырем, 38 % в него не верят. В числе последних, например, экономист Goldman Sachs Джозеф Бриггс, который считает, что миллиарды долларов инвестиций в центры обработки данных непременно окупятся и принесут прибыль. По его оптимистичным оценкам, до 8 трлн долл. выручки для американских компаний благодаря ИИ. Правда, в долгосрочной перспективе. А вот сколь она долгосрочна, сказать никто не может. В конце концов, те же «доткомы» оказали реальное экономическое и социальное влияние. Лет через 20 после краха, когда цифровизация действительно вышла на качественно новый уровень.Недавно ведущий мировой производитель чипов корпорация Nvidia объявила о планах инвестировать до 100 миллиардов долларов в OpenAI для финансирования нового поколения центров обработки данных, в то время как OpenAI обязалась закупить миллионы чипов Nvidia для этих объектов. Несколько дней спустя OpenAI заключила аналогичное многомиллиардное соглашение с другим производителем чипов AMD. Но когда окупятся эти ходящие по кругу десятки миллиардов долларов? При том, что нынешние большие языковые модели (LLM) — этот хит систем ИИ, обученных на огромных массивах текстовых данных для понимания и генерации человеческого языка, сплошь и рядом убыточны. А массовое внедрение ИИ не приводит к резкому увеличению производительности труда и, главное, не создает новых рабочих мест. Просто происходит замещение работников, выполняющих рутинные производственные функции.Ровно так и было накануне краха «доткомов». Когда огромные инвестиции хлынули в телекоммуникационную и компьютерную инфраструктуру, делая ставку на экспоненциальный спрос на интернет. Но его тогда не случилось, и пошли массовые банкротства. Тогда как проблема была не в недостатке потенциала у интернета (в чем мы убедились только теперь), а в том, что темпы освоения капитала опережали темпы внедрения технологий в производственную практику. Так и сегодня: концентрация рынка достигла тревожного уровня: на семь крупнейших технологических компаний Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta (признана экстремистской в РФ), Nvidia и Tesla приходится более трети индекса S&P 500, что вдвое превышает показатели крупнейших технологических компаний во время пузыря 2000 года. В создание инфраструктуры и программного обеспечения для ИИ уже было инвестировано от 3 до 6 трлн долл., что обеспечило практически весь экономический рост США за последний год. 10 крупнейших американских компаний, занимающихся разработкой ИИ, обеспечили большую часть прироста фондового рынка США за последние два года и сейчас оцениваются в 35 трлн долл., что составляет уже почти половину всего рынка.Однако эти биржевые оценки компаний, занимающихся ИИ, основаны скорее на агрессивных сверхоптимистичных прогнозах, но никак не на текущих доходах. Огромные деньги инвестируются в центры обработки данных, цепочки поставок микросхем и новые модели LLM, тогда как внедрение на уровне корпораций происходит куда медленнее.Да, число пользователей того же чат-бота ChatGPT набрало 100 миллионов пользователей быстрее, чем любое другое приложение, но на уровне компаний и производств массового внедрения его не происходит. Он остается на уровне «баловства» и «развлечения». Главное, что не происходит роста производительности труда. Хотя, по подсчетам Стэнфордского университета, уровень внедрения технологий в бизнесе вырос с 55 % в 2023 году до 78 % в 2024 году. То есть ажиотаж на уровне потребительского использования не привел к масштабным изменениям в производственных компаниях. Просто потому, что такие компании не имеют четких представлений о финансовой отдаче. Что они получат на выходе в деньгах? А есть еще ограничения по потреблению энергии. Те же центры обработки данных требуют ее в огромных количествах. И ее потребление энергии в центрах обработки данных только в США удвоится к 2030 году, что поставит под угрозу экономику дальнейшего масштабирования ИИ, а также может создать энергодефицит для остальных отраслей.Любопытное сравнение приводят ряд исследователей ИИ, приводя в пример период с 1790 по 1840 год, который получил название «пауза Энгельса», в честь Фридриха Энгельса, который впервые обозначил данное явление применительно к британской экономике. В этот период зарплата британского рабочего класса не росла, а застыла на месте, при этом заметно выросла безработица. На этом фоне ВВП на душу населения быстро рос благодаря новым технологиям промышленной революции. «Простым людям» с этого роста ВВП ничего не перепадало, получается. И так полвека.Мы пока толком не понимаем, что принесет нам ИИ: отнимет у нас работу или станет мощным помощником. А вдруг он приведет, скажем, к 50-60-процентной безработице без создания новых рабочих мест? В этом случае потребуется полное переосмысление всей системы налогообложения и социального обеспечения. И возможно, этот период настанет раньше, чем сейчас кажется. Впрочем, «пузырь» ИИ может и лопнуть, отложив необходимость решения на пару десятилетий. А там что-нибудь придумаем. Уже не мы, а будущее поколение.

Подробнее читайте на aif.ru