Информационната ера може да се види навсякъде, освен в статистиката за продуктивност
Решенията които взимаме за Изкуственият интелект днес, могат да имат големи икономически последствия. Вече виждаме доста системи, които привидно показват високо ниво на интелигентност, с голям потенциал за подобрение. Това неизменно ще окаже влияние на бъдещето на световната икономика, изтъкват в статия за изданието на Международния валутен фонд „Финанси и развитие“ авторите* Ерик Бриньолфсон и Габриел Унгер…
Интегрирането на тези системи определено ще ни постави пред три сериозни дилеми. От нашия отговор на тези съществени въпроси ще зависи не само икономическото ни състояние, но и развитието на гореспоменатите ИИ системи.
Първата дилема се отнася до човешката продуктивност. Тя може да намалява с интеграцията на тези системи, като тази перспектива е подкрепена от факта, че въпреки напредъка си, системите ИИ са все още доста неразпространени и експериментални, но хората, загубили работата си поради автоматизация вероятно ще попаднат на доста по нископродуктивна позиция, което ще намали облагите за средностатистическия работник.
Подобно на много от последните прояви на технологичен ентусиазъм на Силициевата долина (3D принтери, самоуправляващи се коли, виртуална реалност), ИИ също може да се окаже по-малко обещаващ или по-малко готов за пускане на пазара, отколкото първоначално сме се надявали. Всички реални икономически ползи, дори и скромни, могат да се появят в данните много десетилетия след първите моменти на технологично обещание. Известният парадокс, идентифициран от икономиста Робърт Солоу през 1987 г. – „Информационната ера може да се види навсякъде, освен в статистиката за продуктивност“ – може да стане по-краен, тъй като изглежда, че всеки има ИИ чатбот, който учудва приятелите му, но предприятията не изглеждат по-продуктивен заради увеличеното използване на ИИ. Фирмите могат допълнително да притъпят всички икономически ползи от ИИ, като не успеят да разберат организационните и управленски промени, от които се нуждаят, за да го използват най-добре.
Въпреки всичко, увеличаването на продуктивността с интегрирането на тези алгоритми, може да компенсира загубата на работни места. Тези системи могат да оптимизират не само вършенето на проста работа, но и решаването на по-сложни и комплексни проблеми.
Изкуственият интелект в крайна сметка допълва работата на човека. Това ни оставя повече време да се фокусираме върху съществената част, а именно нерутинна и креативна дейност.
Втората дилема пред която сме поставени е свързана с увеличаване на наеравенствата помежду ни. С навлизането на все по-сложни информационни системи много от професиите биват автоматизирани, което намалява работните заплати. Освен това генеративните модели вече могат да пресъздават и човешка реч, но и не само това, а и оригинални картинки и текст. Това измества хората от сложните и по-високоплатени професии, към неавтоматизирани, по нископлатени такива и ще доведе до формирането на две групи хора – малко високоплатени професионалисти, за работа, която не трябва да бъде измествана от ИИ и много обслужващи ги ниско платени работници, за професиите които изискват човешка намеса.
От друга страна ИИ може да намали неравенството помежду ни, тъй като ИИ системите помагат на нискоквалифицирани работници да се справят по лесно с работата си. Една от тези индустрии е програмирането, където по-неопитните програмисти могат да се възползват от системи, които редактират кода им, и го подобряват.
Третата ни дилема е свързана с концентрация на индустрията. Навлизането на ИИ системи може да доведе до увеличаване на монопола на компаниите, които успяват да интегрират система за ИИ и по този начин взимат повече от сектора си, измествайки компании, които не са успяли да интегрират подобни системи.
Бизнесите, които ще интегрират тези модели най-добре, са тези с най-големи бюджети и с най-големите дейта центрове, тъй като ИИ се храни с информация.
От друга страна обаче, ИИ системи с отворен код могат да се съчетаят в богата екосистема от компании с различен характер, някои нон-профит, други академични. Това ще даде достъп на малкият бизнес до конкурентно способни ИИ анализи и инструменти, което ще намали концентрирането на индустрията. Редица програмисти смятат, че опън-сорс моделите са често по-бързи и по-лесни за къстамизация от платените такива.
Като цяло изкуственият интелект е инструмент и само от нас си зависи за какво ще го използваме, и как ще формираме бъдещето си. В крайна сметка изследванията за ядрената бомба са били ключови за разработката на атомната енергия като гориво. Силата може да бъде използвана както за добро, така и за лошо, неизменен факт остава само, че ИИ представлява силата на информацията.