Георгий Бовт: Влияние искусственного интеллекта на рост ВВП почти незаметно

2025-07-06T07:03:42Z — Преобладающие сейчас сверхоптимистичные прогнозы о влиянии ИИ призваны стимулировать рост капитализации соответствующих компаний. Считается, что ИИ может стимулировать рост производительности труда на 1-1,5% в год и увеличить мировой ВВП на 7% за 10 лет, а при "взрывном росте" - аж на 30%. Однако есть и скептики. К примеру, известный экономист, профессор Массачусетского технологического института Дарон Асемоглу (автор нашумевшей книги "Почему одни страны богатые, а другие бедные") в соавторстве с коллегой по MIT Саймоном Джонсоном в новой книге "Власть и прогресс" пишут, что такой оптимизм не подтверждается историей. И если сейчас просчитывают, как ИИ сократит спрос на "людские" профессии", то для экономики в целом куда важнее так называемая предельная производительность - дополнительный вклад, который вносит новый работник путем увеличения производства или обслуживания большего числа клиентов. И если объем производства на одного работника может расти, то предельная производительность может оставаться неизменной или снижаться.

Роботы или ИИ действительно расширяют набор задач, выполняемых машинами и алгоритмами, вытесняя работников. Это повышает среднюю производительность, но не увеличивает предельную производительность и может даже снизить ее, не приводя к революции в экономике. Так, компьютеризация, начавшись полвека назад, действительно повысила производительность труда и увеличила прибыль корпораций, но не привела к всеобщему процветанию даже в развитых странах. Более того, темпы роста производительности там давно уже минимальны, ближе к стагнации. Когда новые технологии действительно открывают новые способы применения человеческого труда, то это увеличивает в том числе предельную производительность. Так произошло после изобретения конвейерного производства Генри Фордом в начале ХХ века. Это создало ряд новых занятий - для конструкторов, техников, станочников и служащих, увеличив потребность отрасли в рабочей силе. А массовое производство автомобилей способствовало росту многих других отраслей. Но, например, кассы самообслуживания в супермаркетах не дают никаких преимуществ в производительности, перекладывая сканирование товаров на покупателей. Число кассиров снижается, но это не то "повышение производительности", которое стимулирует создание новых рабочих мест. Продукты не дешевеют, их производство не расширяется, покупатели не "богатеют".

Долю скепсиса вносит и глава Сбера Герман Греф. По его словам, России не стоит рассчитывать, что ИИ быстро даст серьезный стимул экономике: "Подавляющее большинство наших отраслей от ИИ на абсолютно недосягаемом расстоянии находятся. Миллионы световых лет", - говорит он. ИИ, по его рассуждениям, это "вишенка на торте" институциональных преобразований. Надо также наладить менеджмент и оцифровать процессы в компаниях. Только после этого можно будет думать о переходе к ИИ. "Если торта нет, то вишенку положить некуда. Торт надо испечь сначала". Греф сравнил это с электрификацией, которая привела к скачку производительности: прежде чем устанавливать новое оборудование, надо подвести электричество.

Пока основные восторги (или, наоборот, страхи) от внедрения ИИ крутятся вокруг того, как "роботы заменят людей" - прежде всего в выполнении рутинных задач. И 48% работодателей США уже планируют сократить число работников из-за ИИ. Однако на деле этого все же не происходит. Разве что компьютерные гиганты перекладывают задачи программирования на ИИ, увольняя рядовых программистов.

Влияние ИИ, конечно, будет реализовано, но гораздо медленнее, чем описано в красивых проспектах. Мгновенной революции не будет. Кстати, еще в 1987 году экономист Роберт Солоу заметил: "Вы можете увидеть компьютерный век везде, кроме статистики производительности труда". Так и с ИИ. Уже вложены миллиарды инвестиций, но пока влияние ИИ на рост ВВП почти незаметно - по сравнению с той же электрификацией или индустриализацией. Потребуются десятилетия. После изобретения электричества до революции в производстве потребовалось почти полвека - на создание "адекватных" этому заводов. Интернет появился в 1970-х годах, но только в ХХI веке он стал оказывать заметное влияние на бизнес. По некоторым оценкам, только 5% задач будут автоматизированы с прибылью в следующие 10 лет, добавив около 1% к росту ВВП в тех же США, - и это страшно далеко от именно революции.

Проблема еще и в том, что затраты на переподготовку, интеграцию ИИ, цифровизацию и пр. могут превышать отдачу от выполняемых ИИ задач. К тому же первичный рост эффективности уже достигнут - за счет автоматизации рутинной работы, оцифровки информации, перевода клиентов в онлайн и базовой инфраструктуры в облако. Однако каждый новый шаг дает убывающую отдачу. Это затрудняет для ИИ и любой другой технологии стимулирование роста в масштабах всей экономики. Национальное бюро экономических исследований США выяснило, что хотя 40% работников используют ИИ, но в основном - редко, 1-5% от общего рабочего времени, что привело к совсем незначительному росту производительности труда.

А вот Китай смотрит на вещи без розовых очков. Он тоже увеличивает инвестиции в сферу ИИ. Это и Национальный инвестиционный фонд (8,2 млрд долл.), и Национальный фонд венчурного капитала (19, 3 млрд долл.), и пятилетняя программа Банка Китая в сфере ИИ (еще почти 20 млрд долл.), и, разумеется, частные инвестиции. Ожидается, что к 2030 году рынок ИИ в Китае достигнет 800 млрд долл. Однако и инвестиции в промышленность продолжают расти, причем в основном в производственный сектор. Так, инвестиции в основной капитал в текущем году в КНР выросли на 3,7% год к году, до 2,64 трлн долл. Инвестиции в обрабатывающую промышленность - на 8,5%, а в инфраструктуру на 5,6%. Как видим, пока несопоставимые масштабы с ИИ. Потому что есть мечты о всемогущем ИИ, а есть реалии на земле, где казавшийся еще год назад "волшебником" ChatGPT пока в основном служит помощником для выполнения относительно несложных заданий.

Читайте также: