Повсеместная уверенность в скорой смене ландшафта мировой экономики из-за использования искусственного интеллекта (ИИ) дает трещины. Одним из лидеров тех, кто не верит в грядущую промышленную революцию, стал нобелевский лауреат по экономике за 2024 год профессор MIT Дарон Аджемоглу. Он и другие скептики указывают на отсутствие прорывных продуктов, слишком малое количество областей, где можно было бы в теории использовать нейросети, и гигантские расходы на разработки, которые сложно окупить. Имеющиеся результаты пока не дают ответа на сложные вопросы, и рынок начинает прислушиваться к пессимистам. На чем основаны их сомнения — в материале «Ленты.ру».
Разговоры о новой революции, которая резко повысит эффективность производства и одновременно лишит работы сотни миллионов людей, продолжаются почти два года. Выход 30 ноября 2022 года ChatGPT — чат-бота с генеративным искусственным интеллектом от американской компании OpenAI — быстро изменил ландшафт представлений о будущем во всем мире. Модель оказалась принципиально «умнее» предшественников и достигала казавшихся невозможными результатов. Перспективы нейросетей в 2023 году многим виделись безграничными, а в отрасли, связанные с ней, пришли гигантские деньги.
Именно надежды на искусственный интеллект позволили американскому фондовому рынку показать впечатляющий рывок — с декабря 2022 года индекс S&P 500 вырос в полтора раза. Главным бенефициаром стал американский производитель графических процессоров Nvidia, капитализация которого взлетала невиданными темпами. В июне 2024 года компания стала самой дорогой в мире, и логика в таком росте была, ведь, кто бы ни победил в гонке программного обеспечения, без чипов им не обойтись. Приобщиться к хайпу пытались все: одни компании выводили на рынок аналоги ChatGPT, другие утверждали, что используют в работе нейросети, а третьи — журналисты и блогеры — спешили рассказать о том, как искусственный интеллект изменит мир, и хвастались успехами.
Дженсен Хуанг. Фото: Chiang Ying-ying / AP
Многочисленные сообщения СМИ, а часто и личный опыт не давали поводов усомниться в состоятельности прорыва. Нейросети действительно сделали более эффективным труд программиста, упростили перевод текстов, позволили генерировать достаточно качественные изображения, ретушировать реальные фотографии, создавать музыкальные треки в определенном стиле и даже помогали писать дипломы.
Подтверждением научной революции стала и Нобелевская премия 2024 года, две победы в которой прямо связаны с использованием искусственного интеллекта. Награду в области физики Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон получили «за основополагающие открытия и изобретения, которые позволяют использовать машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей». Не все в IT-сообществе поняли, причем тут физика, но так или иначе, а отметили именно технологию. В свою очередь, химики Дэвид Бейкер, Демис Хассабис и Джон Джампер стали лауреатами за вычислительный дизайн и предсказание структуры белков, а сделать это им удалось при помощи тех же нейросетей.
Однако примерно с середины 2024 года все громче заявляют о себе скептики, заметившие, что технология не то чтобы хорошо конвертируется в успехи в бизнесе, да и планы этих успехов выглядят неконкретными.
Одним из лидеров экспертов с таким взглядом на ИИ стал еще один свежеиспеченный обладатель Нобелевской премии — на этот раз по экономике. Профессор Массачусетского технологического института (MIT) Дарон Аджемоглу известен широкой публике по бестселлеру «Почему одни страны богатые, а другие бедные», написанному в соавторстве с Джеймсом Робинсоном — седьмым упомянутым в этом тексте нобелевским лауреатом.
Фото: hamdi bendali / Shutterstock / Fotodom
В нашумевшей книге 2012 года, в также в позднейших работах, за которые в совокупности им и вручили премию, экономисты попытались объяснять хронические проблемы, присущие многим государствам, неразвитостью политических и общественных институтов. Они доказывали, что страны, где власти эксплуатируют запасы ресурсов и население, но не прикладывают усилий к обеспечению независимости судов, не защищают право собственности и свободу предпринимательства, а также игнорируют развитие выборов, неизбежно остаются более бедными, чем их демократические конкуренты. А вот религия, климат, доступность ресурсов, по оценке ученых, играют менее значительную роль.
При этом в своих научных работах Аджемоглу постоянно касается технологий, в том числе информационных, то есть проблема искусственного интеллекта возникла для него задолго до 2022 года. И тем не менее экономист утверждает, что государства и бизнес потратят на нейросети огромные деньги, но так и не получат результат.
В чем суть претензий
Еще в июле прошлого года Аджемоглу и его коллеги из MIT и Чикагского университета опубликовали препринт работы, в которой задались вопросом о соотношении между скоростью технологического прогресса и экономическим ростом. Изучая развитие промышленности в США с 1970-х годов, как раз в момент начала внедрения в промышленность информационно-компьютерных технологий, они обнаружили парадокс. Экспоненциальный технологический рост никак не трансформировался в рост экономический, а первые признаки отдачи от инноваций в американской экономике стали заметны только в 2000-х годах.
Apple One. Фото: SSPL / Getty Images
По оценке исследователей, причиной такой динамики стал эффект бутылочного горлышка. Дело в том, что революция в одной из отраслей требует инноваций и готовности к повышению производительности в смежных секторах, а если этого не наблюдается, то дело может дойти до промышленного спада, как при любом отраслевом дисбалансе. Модель, использованная в работе, показала, что компьютерные инновации в 1977-1987 годах «съели» половину роста промышленности, а компенсация в рамках динамики ВВП пришла более чем через десять лет.
В начале октября этого года в комментарии Bloomberg экономист, говоря об искусственном интеллекте, подчеркнул, что не принадлежит к числу ИИ-скептиков и считает саму технологию полезной для экономики, но не видит оснований для экономической революции. По его мнению, под управление нейросетей в ближайшие десять лет передадут не более пяти процентов рабочих мест, что слишком мало.
Кучу денег потратят впустую. Вы не получите экономическую революцию из этих пяти процентов
Ученый предупредил, что ожидания от продуктов, подобных ChatGPT, у бизнеса чрезвычайно завышены и в дальнейшем отрасль может пойти по одному их трех путей развития. В рамках первого ажиотаж постепенно стихает, а работающие решения находят достойное место в экономике. Второй предполагает, что шумиха продлится год или немногим более, затем наступит отрезвление, по итогам которого инвесторы, бизнесмены и студенты разочаруются в технологии. Аджемоглу назвал такую ситуацию «зимой ИИ», если считать, что сейчас весна.
Третьим — самым негативным — сценарием ученый считает многолетние вложения в нейросети, которые не окупают себя, так что компании в итоге окажутся с продуктами, не нашедшими применения. В этом случае он предсказывает негативные последствия для всей мировой экономики.
Сам профессор ставит на сочетание второго и третьего сценариев. Руководство крупных компаний, по его мнению, слишком боится упустить момент, когда искусственный интеллект изменит мир, и все так же ориентируется на шумиху. Только во втором квартале 2024 года четыре компании Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta (компания признана экстремистской организацией и запрещена в России) вложили в капитальные расходы более 50 миллиардов долларов, и большая часть этих средств пошла на нейросети.
Фото: Dita Alangkara / AP
Однако, замечает ученый, маловероятно, что расходы себя оправдают. Дело в том, что для большого количества работ ИИ не хватает надежности и рассудительности. Модели могут повысить эффективность отдельных сотрудников, например, писать часть кода, но не автоматизируют физическую работу, такую как строительство или уборку. И рабочих мест, где применение нейросетей сложно представить, в мире гораздо больше.
Как связаны технологический прорыв и экономика
Пессимизм Аджемоглу кажется сомнительным на фоне вала сообщений о новых успехах и перспективах нейросетей, но следует хорошо понимать, в чем разница между революцией в науке и рывком в экономике.
Поставщики на рынок товаров и услуг ищут золотую середину, которая определяется через максимизацию доходов, иначе их вытеснят конкуренты. Каждое новшество должно становиться преимуществом продукта, чтобы внедрившая его компания зарабатывала больше, чем другие участники рынка. Также не следует путать доход и капитализацию, то есть биржевой рост стоимости акций. Движения фондового рынка отражают ожидания инвесторов по поводу доходов в будущем и доказательством эффективности технологии считаться не могут.
Например, если транспортная компания полностью перейдет на доставку грузов с помощью беспилотного транспорта, то сэкономит определенную сумму на водителях. Но если каждый десятый груз окажется поврежден или будет доставлен не вовремя, то она провалится на рынке при всей революционности своего метода перевозки.
Фото: Ilze Filks / Reuters
С этой точки зрения успехов у искусственного интеллекта действительно не так много, как ожидалось два года назад. Например, популярный жанр «статья, написанная искусственным интеллектом» постепенно сошел на нет. Возможно, где-то в мире появились издания, где журналистов полноценно заменяют нейросети, но конкуренцию традиционным СМИ они пока не навязали, хотя это самое очевидное применение ChatGPT.
Еще один пример спешки продемонстрировал «Макдоналдс». В июне 2024 года компания остановила испытания системы искусственного интеллекта после жалоб клиентов. Как оказалось, нейросеть, которая должна была распознавать голоса клиентов и составлять заказ, постоянно ошибалась. Вместо воды машина клала кетчуп и масло, клиент, заказавший наггетсы, получал еду на сотни долларов и так далее.
Конечно, области, где нейросети активно внедряются, есть, хотя проверить эффективность заявленных компаниями нововведений, часто не очень конкретных, довольно сложно. Тем не менее Meta утверждает, что использование собственных моделей увеличило эффективность рекламного бизнеса, а результат виден уже в отчетности за второй квартал.
Ожидания пока не оправдываются
Представления Аджемоглу о перспективах нейросетей разделяет ведущий фондовый аналитик Goldman Sachs Джим Ковелло, специалист по акциям технокомпаний. Он указывает, что технологические переходы прошлого проходили по одному и тому же сценарию — замена дорогих решений на более дешевые. А вот потенциальная замена дешевых рабочих мест на дорогостоящие, пусть и прорывные технологии, что происходит с нейросетями, — это прямо противоположная история. По его мнению, внедрение искусственного интеллекта по влиянию не сравнится даже с теми преимуществами, что подарили миру интернет и смартфон.
Фото: Lucy Nicholson / Reuters
Впрочем, аналитик не советует ставить на скорый крах компаний, которые зарабатывают на буме, — например, Nvidia. Он уверен, что продлится шумиха достаточно долго, хотя в конечном итоге дело закончится обрушением акций. Также Ковелло не сомневается, что рынок имеет дело с прорывом в технологиях, но напоминает, что сумма инвестиций в ИИ в ближайшие годы может дойти до триллиона долларов.
Для того чтобы отбить инвестиции, компаниям придется использовать нейросети для решения все более и более сложных задач. Но для них будут нужны более эффективные разработки, на создание которых следует увеличить расходы, так что в результате получается порочный круг. Ковелло ожидает, что если до конца 2025 года рынок не увидит впечатляющего роста эффективности от использования искусственного интеллекта, то настроения у инвесторов могут поменяться.
Перепроизводство вещей, которые мир не использует или к которым не готов, обычно плохо кончается
Именно из-за впечатляющих расходов скептики сдержанно оценивают отчеты о преимуществах нейросетей от главных технологических корпораций США. Ведь даже у них затраты пока не могут окупить огромные вложения. Что касается остального бизнеса, то, как показало исследование Lucidworks, 42 процента компаний, инвестирующих в ИИ, до сих пор не увидели никакой значимой отдачи от своих вложений. При этом аналитики отметили, что второй опрос зафиксировал значительное сокращение темпов развития. Если в 2023 году увеличить вложения в ИИ хотели 93 процента компаний, то в 2024-м — уже 63 процента. А вот беспокойство по поводу точности ответов нейросетей увеличилось в пять раз.
Сэм Альтман. Фото: Chona Kasinger / Bloomberg / Getty Images
В июне и июле акции Amazon, Microsoft и Alphabet, которые наравне с Meta тратят больше всех на ИИ, были на максимуме, но отчеты за второй квартал разочаровали инвесторов, и бурный рост капитализации прекратился. Главной проблемой стало снижение ожиданий по результатам в будущем и отсутствие конкретики по использованию нейросетей. По словам старшего портфельного менеджера Synovus Trust Дэниелп Моргана, вера в возможности технологии сохраняется, но вот сомнения, что прирост прибыли оправдает расходы, постепенно растут.
Повлиять на ситуацию мог бы конкретный продукт, и первым устройством с искусственным интеллектом должен был стать новый iPhone. Громкий анонс действительно взбудоражил рынок, с апреля акции Apple выросли на треть, поскольку инвесторы ожидали резкий рост продаж.
Однако реальность серьезно отстала от завышенных ожиданий. Как отметил аналитик Jeffries Эдисон Ли, у смартфона нет существенных дополнительных функций, а охват искусственного интеллекта в устройстве невысок, так что на продажи нововведения вряд ли повлияют. Прорыва он ожидает только от следующего поколения устройств от Apple.
У Tesla тоже пусто
Еще одним громким разочарованием для рынка стала презентация роботакси CyberCab от Tesla, хотя надежды на нее возлагались большие. Ведь глава компании Илон Маск последние десять лет удерживает звание главного визионера в мире — он раз за разом ставит на революционные технологии и добрался до статуса богатейшего человека планеты.
Изображение: Tesla
Весной этого года Tesla столкнулась с рядом проблем. С января по апрель автопроизводитель потерял 40 процентов капитализации, лишился нескольких топ-менеджеров, пошел на увольнение десяти процентов сотрудников и закрытие отделов. Сильнее всего инвесторов расстроили слухи по поводу отказа компании от выпуска бюджетной модели под неофициальным названием Model 2, которая должна была укрепить позиции Tesla в соперничестве с дешевыми китайскими электромобилями.
Маск сумел погасить панику на рынке. Он объявил, что компания перестраивается для новых прорывов, а главным из них станет полностью автономный автомобиль, который произведет революцию. При этом бизнесмен взбодрил акционеров сообщением, что увидеть не имеющую аналогов разработку можно будет уже в августе, во время презентации в Пекине. На этом фоне акции полностью отыграли падение начала года.
Здесь стоит пояснить следующий момент. В настоящее время Tesla отстает от конкурентов в беспилотном вождении. Например, автопилот от Mercedes-Benz позволяет убирать руки с руля в условиях минимального риска, что является третьим уровнем автономного вождения, а FSD (автопилот от Tesla) застрял на втором. В свою очередь, принадлежащая Alphabet (материнская компания Google) компания Waymo уже эксплуатирует роботакси в нескольких городах США.
Главная разница между Tesla и конкурентами в том, что Маск продвигает принципиально иную модель автопилота. Он считает тупиковой идею с большим количеством дорогостоящих лидаров (лазерный локатор) и хочет создать такую модель ИИ, чтобы ей было достаточно информации с обычных видеокамер. Если Waymo заранее изучает районы использования автоматических такси и постепенно расширяет зону присутствия, то Tesla хочет добиться корректного движения электрокара практически в любых условиях. Решение настолько амбициозной задачи в потенциале может поставить крест на всех конкурирующих технологиях.
Если компания и добилась каких-то прорывов, то убедить в этом гостей презентации, проведенной не в Китае, а в США с опозданием на два месяца, не удалось. Показанный прототип CyberCab катался по съемочной площадке киностудии, а начало его продаж Маск пообещал «до 2027 года». С учетом привычки бизнесмена сдвигать даты выпуска новинок эксперты заподозрили, что сроки вновь чересчур оптимистичны.
Представленные в тот же вечер человекоподобные роботы Optimus (позднее стало известно, что ими удаленно управляли сотрудники Tesla) и концепт робофургона не вызвали энтузиазма, и на первых же торгах акции Tesla рухнули почти на девять процентов. Инвесторы припомнили, что бизнесмен много лет анонсирует настоящий автопилот от Tesla, так что обещание показать его в следующем году ничего не меняет. Между тем в выступлении не было ни планов по внедрению роботакси, ни деталей того, как компания хочет получить разрешение несговорчивых регуляторов на выпуск автомобилей без возможности управления человеком.
Сомнений в том, что безопасный автопилот с использованием искусственного интеллекта, способный заменить человека на дороге, произведет революцию в транспорте, нет ни у кого. Проблема только в том, что свидетельств скорого наступления новой эпохи за последнюю пару лет не прибавилось, а инвесторам предлагается просто подождать.
При чем тут крах модели
Основные претензии к искусственному интеллекту, высказываемые скептиками, собрал в своей статье американский журналист Грег Росальски. Перед этим он поговорил с Аджемоглу, и нобелевский лауреат предположил, что в основе веры в ИИ лежит разочарование в людях.
Многие люди в индустрии не могут осознать, насколько универсальны, талантливы, многогранны человеческие навыки и способности. И если вы поступаете так, то начинаете превозносить машины и недооценивать людей
Для начала Росальски напомнил про вопросы к чат-ботам по поводу качества ответов и источников, что используются для их генерации. Например, в иске The New York Times против OpenAI из-за предполагаемого нарушения авторских прав приводятся доказательства того, что в ChatGPT цитируются большие отрывки из новостных статей без указания авторства. И одно дело, если речь идет об авторитетном СМИ, но что делать, если чат-бот начнет добавлять в выдачу информацию с сомнительных сайтов?
Фото: Eduardo Sanz / Europa Press / Getty Images
Так, искусственный интеллект от Google в какой-то момент решил рассказать пользователям, что в соус для пиццы нужно добавлять клей, а есть камни полезно. Не исключено, что такие сведения он взял из статьи сатирического сайта The Onion. Разработчики называют такие огрехи галлюцинациями нейросетей и обещают, что в будущем их количество снизится. Однако, напоминает журналист, для этого даже в теории нужно огромное количество самого разного контента, произведенного человеком, а его в мире не так-то много и он становится все дороже. Поэтому, возможно, проблема галлюцинаций неразрешима в принципе.
Далее в статье отмечается, что преимущества ИИ описывают в основном его создатели и те, кто заинтересован в инвестициях, но что если их восторги преувеличены? К примеру, исследователи из Билкентского университета (Турция) обнаружили, что более 30 процентов сгенерированного ИИ кода было неправильным, а еще 23 процента — правильным только частично. Таким образом, без человека, контролирующего результат, обойтись невозможно. А как показывает работа ученых Стэнфордского университета, разработчики, использующие помощников ИИ, «пишут значительно менее безопасный код».
Журналист констатирует, что нейросетям уже много лет, их активное использование началось до появления ChatGPT, но по-настоящему революционного коммерческого продукта на горизонте не видно. Единственная сфера, в которой прогресс действительно впечатляет, — это разные виды мошенничества и дезинформация. Фейковые сообщения, возможность подделать голос и видео, стиль общения человека в социальных сетях приносят преступникам реальные деньги.
Помимо также упомянутых в материале гигантских расходов на обслуживание индустрии и климатических последствий увеличения энергопотребления, Росальски говорит о чисто технологической проблеме, которую называют крахом модели. Под ним подразумевают гипотетический принципиальный предел совершенствования нейросетей.
Фото: Bilal Kocabas / Shutterstock / Fotodom
Сам принцип краха модели объяснить очень легко. С помощью контента, произведенного человеком, генеративный ИИ учится создавать схожий контент. Но чем больше он его создает и чем лучше тот получается, тем чаще в качестве данных для дальнейшего обучения используется сгенерированный контент. Например, нейросеть, в которую загружены комментарии пользователей какого-нибудь продукта, будет в состоянии создать подобный комментарий, но если через какое-то время условные 95 процентов сообщений окажутся написаны ботами, то дальнейшее обучение будет происходить уже на этом материале.
Такую опасность описали исследователи из Оксфорда, Кембриджа и ряда других университетов. В статье, опубликованной в журнале Nature, в качестве примера приводится запрос на тему исторической британской архитектуры, который через несколько циклов переобучений привел к бессвязной дискуссии о кроликах. Авторы работы не утверждают, что крах модели близок, но говорят, что в нынешних условиях нейросети неизбежно будут обучаться на сгенерированном контенте, потому что потребность в данных только растет, а их стоимость, соответственно, увеличивается. При этом исследователи отмечают, что эффективного способа отслеживать созданный искусственным интеллектом контент не существует.
Окончательные выводы делать рано
В этом тексте сознательно нет доводов оптимистов, потому что они и без того достаточно представлены в информационном поле. Рекламный формат многих статей о преимуществах ИИ не должен вводить в заблуждение, ведь бизнес традиционно приукрашивает возможности продукта, особенно нового, чтобы найти финансирование. Даже если многое из того, что ждут от ИИ, так и не удастся реализовать, реально прорывные продукты быстро заставят забыть о несбывшихся обещаниях. Сомнения в собственных прогнозах присущи и скептикам. Тот же Ковелло не исключает, что недооценивает значимость каких-то факторов.
Когда у вас есть точка зрения, которая в каком-то смысле находится под угрозой, вы живете в состоянии постоянной паранойи, не исключая, что ИИ окажется именно таким большим, каким его считают все вокруг. Поэтому я действительно каждый день ищу в своей позиции слепые пятна, спрашиваю себя: «Где я могу ошибаться?»
Обе стороны согласны, что для окончательных выводов по поводу технологии прошло слишком мало времени. Те, кто верят в грядущую революцию, предлагают подождать момента, когда ИИ будет достаточно интегрирован в экономику, а их противники считают, что бесконечный рост расходов невозможен и в какой-то момент процесс остановится.
Джим Ковелло. Кадр: @GoldmanSachs
При этом новые данные могут и поменять позицию аналитика. Например, экономист Гарвардского университета Дэвид Дэминг относил себя к скептикам, но когда он вместе с коллегами провел собственное исследование, то столкнулся с неожиданным результатом. Их опрос опирался на модель текущего опроса населения, который каждый месяц проводится по заказу американских Бюро трудовой статистики и Бюро переписи населения. И он продемонстрировал, что почти 40 процентов американцев в возрасте от 18 до 64 лет использовали искусственный интеллект, а значительный процент пользуется им регулярно.
Деминг выделяет два момента. Во-первых, к нейросетям активно обращаются все категории граждан, а не только молодые и образованные американцы, а во-вторых, они начали пользоваться популярностью гораздо быстрее, чем это происходило при внедрении компьютеров и интернета. Эти обстоятельства заставили ученого задуматься о том, что ИИ будет играть в будущем куда большую роль, чем ему представлялось.
Впрочем, он же замечает, что официальные заявления компаний об использовании нейросетей и практика могут иметь мало общего. Например, если работник пишет с помощью ChatGPT не слишком важный отчет или студент генерирует домашнюю работу, то фактически они прибегают к ИИ, но говорить о росте производительности сложно.
На этот же момент указал и Аджемоглу, когда его попросили прокомментировать исследование. Нобелевский лауреат подчеркнул, что полученные авторами работы результаты не позволяют отличить развлечения от продуктивного использования. Таким же образом и данные о 200 миллионах уникальных пользователей ChatGPT не дают понять, сколько из них применяют генеративный искусственный интеллект для повышения производительности и сокращения затрат.
Повышение производительности требует не бесполезных и легкомысленных примеров использования ИИ, а его фундаментальной интеграции и реорганизации производственных процессов вместе с дополнительными инвестициями в организационный потенциал и навыки работников
Таким образом, дискуссия о влиянии искусственного интеллекта на мировую экономику находится в самом разгаре. Последняя разработка OpenAI — семейство моделей о1 — сильно отличается от ChatGPT с точки зрения технологии, но не дает ответов на поставленные скептиками вопросы. Она продолжает галлюцинировать, хоть и в другой форме, она лучше своего предшественника справляется с рядом задач, но по-прежнему не дает понятного массового продукта, а кроме того, каждый ответ в о1 стоит гораздо дороже с точки зрения затраченных ресурсов. Гигантские расходы главных технологических компаний позволяют надеяться на прорыв в ближайшие годы, но время играет на стороне пессимистов.