Искусственный интеллект быстро развивается. Однако его влияние на результаты
не столь значительно.
Искусственный интеллект развивается с поразительной скоростью. Новейшие модели
теперь способны выполнять сложные задачи почти мгновенно, занимающие несколько
человеко/часов, практически без участия человека. В этом месяце одна из
моделей Open AI помогла получить новый результат в теоретической физике.
Происходят ли серьезные изменения и в экономике? Скотт Бессент, министр
финансов США, в прошлом году предсказал, что искусственный интеллект скоро
начнет «действовать», то есть приведет к заметному повышению
производительности труда. Кевин Уорш, кандидат президента Дональда Трампа на
пост главы Федеральной резервной системы, рассчитывает на бум
производительности, вызванный ИИ , чтобы сдержать инфляцию.
Загадка в макроэкономических данных Америки, на первый взгляд, указывает на
правоту господ Бессента и Уорша. Согласно данным, опубликованным 20 февраля,
экономика выросла на 2,2% в 2025 году. Однако темпы найма резко замедлились за
тот же период: работодатели в среднем создавали всего около 15 000 рабочих
мест в месяц — что эквивалентно годовому росту занятости всего на 0,1%. Такое
сочетание факторов говорит о том, что каждый работник производит больше
продукции.
Однако доказательства существенного роста производительности труда,
обусловленного использованием ИИ, скудны. Реальный ВВП вырос всего на 1,4% в
годовом исчислении в четвертом квартале 2025 года (хотя частично виной тому
приостановка работы правительства). И недавний разрыв между ростом
производства и занятости не является чем-то необычным. С 1950 года разница
между ними составляла не менее двух процентных пунктов. Хотя официальные
данные еще не опубликованы, оценка, основанная на росте реального ВВП и
совокупном количестве отработанных часов, предполагает рост производительности
труда примерно на 1,9% в 2025 году. Это будет чуть ниже долгосрочного среднего
показателя около 2% и значительно меньше улучшений, достигнутых во время
интернет-бума 1990-х и 2000-х годов (см. диаграмму 1).
Более того, разрыв между ростом производства и ростом занятости может быть
обусловлен многими факторами. Значительная часть недавнего роста ВВП Америки
отражает всплеск инвестиций, особенно в инфраструктуру, связанную с
искусственным интеллектом. Джейсон Фурман из Гарвардского университета
подсчитал, что примерно 90% роста ВВП в первой половине 2025 года пришлось на
расходы на центры обработки данных и связанные с ними капиталовложения.
Показатели, учитывающие рост производства, обусловленный инвестициями, говорят
об аналогичной картине: исследование Федерального резервного банка
Сан-Франциско показывает, что базовый рост производительности, если исключить
влияние таких инвестиций, близок к нулю. Динамика на рынке труда указывает в
том же направлении. Ужесточение иммиграционной политики снизило рост рабочей
силы, повысив среднюю производительность за счет сокращения числа работников в
относительно низкопроизводительных секторах, таких как сельское хозяйство и
строительство. Резкое сокращение временной занятости оказало аналогичное
воздействие.
Как экономисты могут определить, способствует ли ИИ повышению
производительности труда? В общих чертах им необходимо изучить три аспекта:
насколько широко внедрена технология, насколько интенсивно она используется и
насколько она повышает производительность при применении к отдельным задачам.
Уровень внедрения начинает расти (см. диаграмму 2). По оценкам Алекса Бика из
Федерального резервного банка Сент-Луиса и его коллег, в ноябре 2025 года 41%
американских работников использовали генеративный ИИ на работе, по сравнению с
31% годом ранее. Другие исследования пришли к аналогичным выводам. Джон Хартли
из Стэнфордского университета и его коллеги подсчитали, что уровень
использования вырос с примерно 30% в конце 2024 года до 36% годом позже.
Однако само по себе внедрение ИИ мало что говорит о том, как он влияет на
производительность. Интенсивность его использования также имеет значение. Г-н
Бик обнаружил, что только около 13% работающих взрослых используют его
ежедневно. Доля общего рабочего времени, затрачиваемого на генеративный ИИ,
остается небольшой, увеличившись с 4,1% в конце 2024 года до 5,7% к середине
2025 года. Большая часть использования приходится на отдельные задачи, а не на
полную автоматизацию. Данные Open AI показывают, что его модели в основном
используются на рабочих местах для помощи в написании текстов и обработки
запросов информации. Claude от Anthropic используется главным образом для
помощи людям в написании компьютерного кода.
Использование ИИ может принести преимущества. В 2023 году Шаккед Ной и Уитни
Чжан из Массачусетского технологического института обнаружили, что
использование Chat GPT сокращает время выполнения письменных задач почти на
40%. В исследовании консультантов из Boston Consulting Group Фабрицио
Делл'Аква из Гарвардской школы бизнеса и его соавторы обнаружили, что
использование ИИ повышает производительность на 12–25% при выполнении реальных
профессиональных задач. Более широкий обзор, проведенный Марией дель
Рио-Чаноной из Университетского колледжа Лондона и ее коллегами, сообщает о
среднем повышении производительности на 15–30% в реальных условиях.
С учетом всех трех факторов, приблизительный расчет показывает, что ИИ пока
оказал лишь незначительное влияние на производительность. Если сложить
увеличение рабочего времени, затрачиваемого на использование генеративного ИИ,
с тем, насколько он повышает эффективность, то получится прирост
производительности примерно на 0,25-0,5% за последний год. Этот расчет, почти
наверняка, завышен. Он предполагает, что все сэкономленное время используется
продуктивно, и что работники не уклоняются от работы и не производят продукцию
меньшей ценности. Предварительные данные указывают на более сложную
реальность. Некоторые исследования показывают, что работники тратят больше
общего рабочего времени при использовании ИИ , другие же утверждают, что
технология иногда используется для создания низкокачественной «ерунды»,
требующей редактирования или проверки.
Всё это указывает на более глубокий недостаток в аргументе о том, что ИИ
является движущей силой бума производительности. Такие улучшения происходят не
только тогда, когда работники чаще используют новый инструмент, но и когда
компании реорганизуют производство вокруг него. Первые заводы стали немного
эффективнее после замены паровых двигателей электродвигателями; настоящая
революция произошла десятилетия спустя, после того как планировка помещений
была перепроектирована для использования электроэнергии. В последнее время
рост производительности был разочарованием в течение многих лет после широкого
распространения персональных компьютеров. Он ускорился только после того, как
компании внедрили бизнес-модели, которые использовали технологию в полной
мере. Большая часть возрождения производительности в Америке в 1990-х годах
произошла не в самой Силиконовой долине, а в розничной торговле, где
компьютеры преобразовали логистику и управление запасами.
Недавнее исследование Ивана Йотцова из Банка Англии и его соавторов показало,
что руководители тратят на использование ИИ около 1,5 часов в неделю. Девять
из десяти старших менеджеров не видят измеримого улучшения производительности
труда. Другими словами, организационная перестройка едва началась. Возможно, в
самом ИИ происходят большие перемены. Пока что он остается в значительной
степени незаметным в макроэкономических данных.
Источник
Комментарии
Отправить комментарий