Поскольку в разработку ИИ-технологий вливаются миллиарды долларов, ChatGPT и подобные ему инструменты, несомненно, будут становиться только лучше, а отличить их результаты от настоящих будет сложнее. Многие люди, все больше осознавая, что эти инструменты с нами навсегда, размышляют о том, как они повлияют на повседневную жизнь. В этой главе мы обсудили, как в нескольких профессиональных областях уже используются генеративные языковые модели для того, чтобы повысить эффективность и продуктивность профессионалов, как эти инструменты используются в повседневной жизни и какие волнения были в образовательной системе после выпуска ChatGPT. Теперь мы коснемся влияния ИИ-технологий на экономику и попытаемся ответить на вопрос: что это значит для всех нас?

Во-первых, давайте обсудим оптимистичную точку зрения: ожидается, что инструменты генеративного ИИ повысят эффективность и производительность труда многих работников, одновременно стимулируя экономику в целом. Рост производительности труда – ключевой фактор экономического роста – за последние два десятилетия замедлился. В докладе Института Брукингса «Машины разума: доводы в пользу бума производительности благодаря искусственному интеллекту» (Machines of Mind: The Case for an AI-Powered Productivity Boom) утверждается, что столь необходимый рост производительности обеспечат генеративные языковые модели³⁹. Хотя мы уже обсуждали несколько ограничений LLM, включая предвзятость и галлюцинации, которые требуют контроля со стороны человека при использовании в рабочем процессе, сторонники повышения производительности за счет ИИ аргументируют, что «их экономическая ценность зависит не от безупречности, а от того, можно ли их продуктивно использовать». Авторы доклада утверждают, что рост производительности имеет накопительный эффект, и прогнозируют, что связанные с ИИ процессы могут оказать вклад в рост экономики до 5 % за следующее десятилетие, при этом накопительный эффект будет действовать и далее. В отчете компании Goldman Sachs говорится, что генеративный ИИ может увеличить мировой валовой внутренний продукт (ВВП) на 7 %, или на 7 триллионов долларов⁴⁰. Для всего одной технологии это значительное влияние на показатели, которые определяют долгосрочное процветание и богатство наших стран.

В совместном отчете от OpenAI, OpenResearch и Пенсильванского университета за 2023 год авторы отмечают, что LLM могут в той или иной форме повлиять на 80 % рабочих мест в США⁴¹. В других отчетах говорится, что программисты, используя CoPilot от GitHub, могут писать код в два раза быстрее⁴², задачи по написанию текста тоже можно выполнять в два раза быстрее⁴³, экономисты могут быть продуктивнее на 10–20 %⁴⁴, а работники службы поддержки клиентов – на 14 %⁴⁵. Что еще более примечательно, генеративные модели могут помогать менее опытным работникам повышать свою эффективность и тем самым давать им возможность конкурировать с людьми, у которых больше квалификации или опыта. В одном исследовании, посвященном изменению производительности при использовании ChatGPT в профессиональном написании текстов, например в маркетинге и управлении персоналом, авторы показали смягчение неравенства между работниками: менее квалифицированные сотрудники добиваются заметно лучших результатов, а более опытные – работают немного быстрее⁴⁶.

Согласно другому мнению, генеративный ИИ мало что может сделать для общего экономического роста. В более пессимистичном сценарии может произойти замена людей машинами, снижение зарплат и усиление неравенства в распределении благосостояния и доходов. В книге Эрика Бриньолфссона The Turing Trap: The Promise & Peril of Human-Like Artificial Intelligence («Ловушка Тьюринга: перспективы и опасности человекоподобного искусственного интеллекта») утверждается, что разработчики ИИ слишком сосредоточены на имитации человеческого интеллекта, а не на создании технологии, наделяющей людей новыми способностями⁴⁷. Он считает, что стремление имитировать способности человека, чтобы заменить людей машинами, является «единственной главной причиной» имущественного неравенства⁴⁸. Аналогичным образом компании, которые проектируют и разрабатывают эти инструменты ИИ, потенциально могут повлиять на экономику. Как обсуждалось в главе 1, вычислительные затраты, необходимые для создания и запуска LLM, – это барьер для входа участников, желающих конкурировать в этой области, поэтому власть остается в руках все тех же компаний, которые уже управляют значительной частью мира технологий. С другой стороны в сообществе свободного программного обеспечения уже сделан большой шаг в создании таких LLM, как BLOOM, Falcon, Stable LM, MPT‐7B, Dolly, RedPajama и OpenLLaMa. Важно также отметить, что перевод компанией Meta [86] моделей LLaMa и Llama 2 в категорию свободного ПО значительно ускорил разработку этих моделей. Такие усилия могли бы помочь децентрализовать власть, сосредоточенную в руках нескольких технологических компаний, а также ослабить их контроль над этими технологиями в будущем.

Теперь давайте вернемся к вопросу, который мы задали себе в начале этого раздела: что это значит для всех нас? У некоторых людей инструменты генеративного ИИ вызвали панику и опасения остаться вскоре без работы. В компании Goldman Sachs предсказали, что 300 миллионов рабочих мест с полной занятостью будут потеряны из-за ИИ⁴⁹. Но важно держать в уме общую картину: это не первый случай, когда технологии нарушают наш привычный уклад жизни. Многие эксперты полагают, что такое нарушение может скорее создать новые рабочие места, чем уничтожить прежние. В отчете за 2021 год отмечалось, что 60 % современных профессий не существовали в 1940 году⁵⁰. Другими словами, технологии за последние 80 лет создали новые производственные отрасли и рабочие места, поэтому с появлением генеративного ИИ в перспективе мы можем ожидать аналогичный прирост. Экономисты не могут дать уверенных прогнозов относительно роста производительности, совокупного влияния на экономику, а также относительно потенциального влияния на рабочие места. Почетный профессор Принстонского университета Пол Кругман сказал: «Прогнозы об экономическом влиянии технологий печально известны своей ненадежностью», – и заявил, что LLM не должны влиять на экономические показатели в ближайшие несколько лет или даже в следующем десятилетии. Далее он говорит: «История показывает, что для достижения значительного экономического эффекта от появления ИИ потребуется больше времени, чем ожидают многие люди»⁵¹.

Независимо от того, когда это произойдет, ИИ скорее произведет эволюцию, а не революцию.