«Нам нужен "Манхэттенский проект" для этого», — говорит один экономист.
Эта история впервые опубликована в The Algorithm, нашем еженедельном информационном бюллетене об ИИ. Чтобы получать подобные истории в первую очередь, подпишитесь здесь.
В кругах Кремниевой долины апокалипсис рабочих мест, вызванный ИИ, рассматривается как неизбежность. Настроение настолько мрачное, что исследователь влияния на общество из Anthropic, ответив в среду на призыв к более оптимистичным видениям будущего ИИ, сказала, что может быть рецессия в ближайшем будущем и «разрушение лестницы для начинающих». Её менее осторожный коллега Дарио Амодеи, генеральный директор компании, назвал ИИ «универсальным заменителем труда для людей», который может выполнять все работы менее чем за пять лет. И эти идеи, конечно же, исходят не только от Anthropic.
Эти разговоры, неудивительно, привели во многих работников в панику (и, вероятно, способствуют поддержке попыток полностью приостановить строительство центров обработки данных, часть из которых получила импульс на прошлой неделе). На панику не влияют на лучшую сторону и законодатели, ни один из которых не представил связную стратегию на будущее.
Даже экономисты, которые предупреждали, что ИИ пока не сократил рабочих мест и может не привести к внезапному кризису, начинают приходить к выводу, что он может оказать уникальное и беспрецедентное влияние на то, как мы работаем.
Алекс Имас из Чикагского университета — один из этих экономистов. Он поделился со мной двумя вещами, когда мы разговаривали в пятницу утром: откровенной оценкой того, что наши инструменты для прогнозирования того, как это будет выглядеть, совершенно неадекватны, и «призывом к оружию» для экономистов начать собирать единственный тип данных, который может сделать возможным план по решению проблемы ИИ на рынке труда.
Об адекватности наших инструментов: учтите тот факт, что любая работа состоит из отдельных задач. Одна часть работы агента по недвижимости, например, состоит в том, чтобы спросить клиентов, какую собственность они хотят купить. Правительство США задокументировало тысячи таких задач в массивном каталоге, впервые запущенном в 1998 году и регулярно обновляемом с тех пор. Именно эти данные исследователи из OpenAI использовали в декабре, чтобы судить о том, насколько «подвергнута риску» работа ИИ (они обнаружили, что агент по недвижимости подвергнут риску на 28%, например). Затем в феврале Anthropic использовала эти данные в своем анализе миллионов разговоров Claude, чтобы увидеть, какие задачи люди на самом деле используют его ИИ для выполнения и где эти два списка пересекаются.
Но знание уязвимости работы перед ИИ ведёт к иллюзорному пониманию того, насколько работа находится в опасности, говорит Имас. «Уязвимость сама по себе — совершенно бесполезный инструмент для прогнозирования вытеснения», — сказал он мне.
Да, это наглядно в самом мрачном случае — для работы, в которой буквально каждую задачу можно было бы выполнить ИИ без направления человека. Если стоимость выполнения всех этих задач моделью ИИ меньше, чем ваша зарплата — что не гарантировано, так как модели рассуждения и агентивный ИИ могут иметь высокую стоимость — и это может выполнить хорошо, работа, вероятно, исчезнет, говорит Имас. Это часто упоминаемый случай лифтёра из прошлых десятилетий; возможно, сегодняшней параллелью является агент по обслуживанию клиентов, исключительно занимающийся сортировкой телефонных звонков.
Но для подавляющего большинства работ случай не так прост. И детали имеют значение: некоторые работы, вероятно, будут иметь сложные времена впереди, но знание как и когда это разворачивается сложно ответить, глядя только на уязвимость.
Возьмём написание кода, например. Кто-то, кто создаёт приложения премиум-класса для знакомств, скажем, может использовать инструменты кодирования ИИ, чтобы создать за один день то, что раньше занимало три дня. Это означает, что рабочий более производителен. Работодатель рабочего, потратив такую же сумму денег, теперь может получить больше результата. Значит ли это, что работодатель захочет больше сотрудников или меньше?
Это вопрос, который Имас говорит, должен беспокоить любого политика, потому что ответ будет меняться в зависимости от отрасли. И мы действуем в потёмках.
В случае этого кодера эти улучшения позволяют приложениям для знакомств снизить цены. (Скептик может ожидать, что компании просто присвоят прибыль, но на конкурентном рынке они рискуют быть вытеснены, если они это сделают.) Эти более низкие цены всегда приведут к некоторому увеличению спроса на приложения. Но насколько? Если миллионам больше людей это нужно, компания может расти и в итоге нанять больше инженеров для удовлетворения этого спроса. Но если спрос едва подскочит — может быть, люди, которые не используют премиум-приложения для знакомств, всё ещё не захотят их даже по более низкой цене — потребуется меньше кодеров, и произойдут увольнения.
Повторите эту гипотетическую ситуацию для каждой работы с задачами, которые может выполнять ИИ, и перед вами предстанет самый насущный экономический вопрос нашего времени: специфика ценовой эластичности, или насколько спрос на что-либо меняется при изменении его цены. И это вторая часть того, на что Имас делал упор на прошлой неделе: в настоящее время у нас нет этих данных по всей экономике. Но мы могли бы.
У нас есть цифры для продуктов в продуктовых магазинах, таких как хлопья и молоко, говорит Имас, потому что Чикагский университет сотрудничает с супермаркетами для получения данных со сканеров цен. Но у нас нет таких цифр для репетиторов, веб-разработчиков или диетологов (все это профессии, которые, как выяснилось, имеют «уязвимость» перед ИИ). Или, по крайней мере, не так, чтобы это было широко скомпилировано или доступно исследователям; иногда это разбросано по частным компаниям или консалтинговым фирмам.
«Нам нужен, как это называется, "Манхэттенский проект" для сбора этого», — говорит Имас. И нам это не нужно только для работ, которые, очевидно, могут быть затронуты ИИ в настоящее время: «Области, которые сейчас не подвергнуты риску, будут подвергнуты риску в будущем, поэтому вы просто хотите отслеживать эту статистику по всей экономике».
Получение всей этой информации потребует времени и денег, но Имас приводит аргумент, что оно того стоит; это даст экономистам первый реалистичный взгляд на то, как может разворачиваться наше будущее с поддержкой ИИ, и даст политикам возможность выработать стратегию для этого.