Ģeneratīvais AI nav tikai vēl viens tehnoloģiju hype cikls, kas noteikti nomirt, bet tā vietā ir spēļu mainītājs cilvēces produktivitātei, liecina Federālo rezervju teiktā. Tomēr lielais brīdinājums ir ceļš, lai tur nokļūtu, tas būs “pēc būtības lēni” un “riskēts ar risku”.
A Nesenā raksts, ko publicējusi Fed pārvaldnieku padomePētnieki norāda, ka hipe ap ģeneratīvo AI, iespējams, ilgtermiņā nav burbulis un ka šī tehnoloģija būs nopietns makroekonomisks spēks, kas pierāda, ka tai ir revolucionāra ietekme uz darba ražīgumu, kas līdzīgs elektrībai un mikroskopam.
Ideja, ka ģeneratīvais AI būs Padariet darbaspēku produktīvāku nav revolucionārs. To ir atzinīgi novērtējuši korporatīvie vadītāji un daudzi AI buļļi, jo Openai ģeneratīvais AI modelis Chatgpt izraisīja AI traku.
Bet nozīmīgi ir tas, ka valsts visspēcīgākā ekonomiskā institūcija ir tikai paudusi ievērojamu pārliecību par tehnoloģijas potenciālu. Kaut arī ar nozveju.
AI varētu būt nākamais mikroskops
Rakstā tehnoloģiskās inovācijas sadala trīs kategorijās. Pirmkārt, jums ir tādas inovācijas kā spuldze, kas sākotnēji palielināja produktivitāti, ļaujot darbiniekiem neaprobežoties tikai ar dienasgaismu. Bet, tiklīdz tehnoloģija tika plaši izmantota, spuldze pārstāja nodrošināt papildu vērtību darba vietā.
“Turpretī divu veidu tehnoloģijas izceļas kā ilgstošas ietekmes uz produktivitātes pieaugumu,” raksta pētnieki, un AI ir abu īpašības.
Pirmie ir “vispārējas nozīmes tehnoloģijas”, piemēram, elektriskais dinamo vai dators. Elektriskais dinamo bija pirmais praktiskais elektriskais ģenerators, un tas turpināja nodrošināt paātrinātu produktivitātes pieaugumu pat pēc plašas ieviešanas, jo tas veicināja saistītos jauninājumus un turpināja uzlabot sevi.
Pētnieki saka, ka ģeneratīvā AI jau uzrāda pazīmes, ka tas atbilst rēķinam. Jums ir specializēti LLM konkrētām jomām, piemēram, Openai’s LegalGPT, kas paredzēta, lai palīdzētu juridiskos jautājumos, un “kopiloti”, piemēram, Microsoft kopilota produkts, kas ir paredzēts, lai palielinātu biroja produktivitāti, integrējot ģeneratīvo AI korporatīvajās darbavietās. Fed pētnieki domā, ka ir vēl vairāk inovāciju, un šo vilni vadīs digitālie vietējie uzņēmumi.
Un ir acīmredzams, ka galvenā tehnoloģija ir strauji inovatīva un, iespējams, turpinās to darīt, jo uzņēmumi izstrādā tehnoloģiju ar mērķi sasniegt mākslīgo vispārējo intelektu. Pa to laiku rakstā norādīts, ka tehnoloģijas straujā izaugsme mums jau ir devusi turpmākus jauninājumus, piemēram, aģentiskos AI un nozīmīgos AI modeļus, piemēram, Deepseek R1.
Otro tehnoloģiju veidu sauc par “izgudrojuma metožu izgudrojumiem”, kas ir visredzamākie piemēri ir mikroskops vai tipogrāfija. Lai arī mikroskops tagad ir kļuvis par izplatītu instrumentu, tas turpina paaugstināt cilvēku produktivitātes līmeni, dodot iespēju pētniecības un attīstības projektiem.
Ģeneratīvā AI ir bijusi noderīga simulācijas, lai saprastu Visuma raksturuVerdzība Jaunos narkotiku atklājumosun vairāk. Un rakstā norādīts, ka uzņēmumi, kas atsaucas uz AI pētniecības un attīstības kontekstā, un korporatīvo ienākumu zvanos, ir bijis milzīgs smaile uzņēmumiem, kas atsaucas uz AI, parādot, ka, iespējams, AI integrācija ar korporatīvo inovāciju jau ir sākusies.
Vienmēr ir nozveja
Diemžēl šī pārliecība nāk ar brīdinājumu. AI būs labums ekonomikas un produktivitātes pieaugumam, taču maz ticams, ka tas notiks pa nakti.
Fed rakstā teikts, ka lielākais izaicinājums ar ģeneratīvo AI šobrīd nav pati tehnoloģija: tas liek cilvēkiem un uzņēmumiem to faktiski izmantot. Kamēr pētnieki to sāk pieņemt vairāk, vairums uzņēmumu ārpus tehnoloģijas un zinātniskās jomas to vēl nav strādājušas savās ikdienas darbībās, izņemot finanšu nozari. Un nozares aptaujas liecina, ka AI pieņemšana lielos uzņēmumos ir daudz lielāka nekā mazi.
Tātad, lai arī ģeneratīvā AI, visticamāk, palielinās to, cik produktīvi mēs kopumā esam, ietekme būs lēna. Tas ir tāpēc, ka ir nepieciešams laiks, nauda un citas atbalsta tehnoloģijas, piemēram, lietotāja saskarnes, robotika un AI aģenti, lai AI būtu patiešām noderīga visā ekonomikā. Autori to salīdzina ar pagātnes lielām tehnoloģiju izmaiņām, piemēram, aprēķiniem, kas uzkrājušies gadu desmitiem pirms produktivitātes uzplaukuma izraisīšanas.
Šī uzplaukuma grafiks joprojām nav zināms. Goldman Sachs Ekonomisti domā, ka AI ietekme uz darba ražīgumu un IKP pieaugumu ASV sāks parādīties 2027. gadā un paātrināsies līdz maksimumam 2030. gados.
Vēl viens risks, uz kuru Fed norāda, rodas ar paredzamo pieprasījuma infrastruktūras celtniecības veidošanu. Plaši izplatīta ģeneratīvas AI ieviešana nozīmē ievērojamu vajadzību pēc ieguldījumiem datu centros un elektroenerģijas ražošanā. Bet pārāk ātri ieguldot, var būt “postošas sekas”, kad pieprasījums neaug, kā paredzētsFed brīdina, līdzīgi tam, kā dzelzceļa pārmērīga ekspansija 1800. gados noveda pie ekonomikas depresijas gadsimta beigās.
Neskatoties uz brīdinājumiem, Fed ir pārliecināts, ka ģeneratīvā AI būs pārveidojoša produktivitātei. Bet neatkarīgi no tā, vai šī transformācija turpina paātrināt mūžīgi un tai ir tikpat liela ietekme kā elektriskais dinamo vai mikroskops būs atkarīgs no tehnoloģijas ieviešanas apmēra un ātruma.
