Интервью Вице-президент и ведущий аналитик компании Forrester, Дж. П. Гаундер, по-прежнему не убежден, что искусственный интеллект (ИИ) произведет революцию в производительности труда.
«На том этапе, где мы находимся сейчас, мы этого не видим», — заявил он The Register на этой неделе.
В ходе нашего разговора Гаундер сослался на данные Бюро статистики труда США, которые показывают, что появление персонального компьютера также не привело к росту производительности: она увеличивалась в среднем на 2,7 процента в год с 1947 по 1973 год, но лишь на 2,1 процента в период с 1990 по 2001 год.
«Таким образом, несмотря на все эти ПК, [рост производительности] был намного ниже. А с 2007 по 2019 год он составлял 1,5 процента. Если вы посмотрите на эти цифры, производительность является основой для замещения рабочих мест, роста занятости и множества других факторов. Но когда вы смотрите на это… вы начинаете понимать, что информационные технологии не всегда измеряются в производительности столь линейно, как предполагают люди. Этого просто нет».
В будущем ситуация может измениться, если агенты ИИ станут лучше, но Гаундер не находит доказательств того, что современный ИИ действительно повышает производительность.
«[Экономист, лауреат Нобелевской премии] Роберт Солоу говорил, что к 1987 году последствия революции ПК были видны повсюду, кроме статистики производительности. Это справедливо и по сей день», — отметил Гаундер. «Производительность просто не взлетела».
Отсутствие связи между технологиями и ростом производительности известно как парадокс Солоу и часто упоминается экономистами при рассмотрении ИТ-расходов.
«Дело в том, что за исключением периода с 2001 по 2007 год, когда рост производительности составлял 2,8 процента в год, мы на самом деле так и не увидели революции ПК в том масштабе, как можно было бы представить», — сказал Гаундер.
Последнее исследование Forrester о влиянии ИИ на рабочие места прогнозирует, что к 2030 году эта технология может вытеснить 6 процентов рабочих мест, или около 10,4 миллиона, за счет роботизации бизнес-процессов, автоматизации процессов, робототехники и генеративного ИИ.
Гаундер считает, что рабочие места, которые заберет ИИ, не вернутся, в отличие от типичных потерь рабочих мест после экономического восстановления.
«Эти рабочие места теряются структурно, они уходят навсегда, поскольку заменены. Это немаловажный удар по экономике», — заявил он.
Чтобы определить, какие рабочие места находятся в наибольшей опасности исчезновения из-за ИИ, Гаундер и его коллеги проанализировали около 800 типов профессий и 34 навыка, определенных Бюро статистики труда США, провели беседы с 200 компаниями и разработали метод, аналогичный тому, который использовали ученые из Оксфордского университета Карл Бенедикт Фрей и Майкл Осборн в своем исследовании 2013 года, где измерялась степень уязвимости рабочих мест к компьютеризации.
«Мы используем это, чтобы затем спросить: “Насколько хорошо ИИ справляется с этими возможностями и задачами?” И, построив эту модель, мы можем понять, насколько сильно ИИ влияет на каждую из этих 800 с лишним категорий рабочих мест, когда сопоставляем это с потенциалом автоматизации, к которому пришли Фрей и Осборн», — пояснил он. Таким образом, Forrester может рассчитать «потенциал автоматизации» для многих профессий.
Аналитики также размышляли о том, способны ли крупные организации использовать ИИ и, если да, то насколько эффективна эта технология.
«Многое из того, что связано с генеративным ИИ, на самом деле не работает», — признал Гаундер. «Я имею в виду, что в корпоративном секторе — и я говорю не только о потребительском опыте, у которого есть свои пробелы, — но и исследование MIT показало, что 95 процентов всех проектов генеративного ИИ не приносят ощутимой выгоды по отчету о прибылях и убытках. То есть нет реальной окупаемости инвестиций. У McKinsey этот показатель составляет около 80 с лишним процентов. Это дополнительный контекст, который говорит о том, что мы еще не достигли того момента, когда огромное количество людей теряют работу прямо сейчас».
В беседах с более чем 200 организациями Гаундер, по словам исследователей, обнаружил, что некоторые масштабные сокращения рабочих мест в прошлом году были продиктованы необходимостью «затянуть пояса», а не результатом передачи работы ИИ.
«Таким образом, это не потеря работы из-за ИИ. Это финансовое решение, маскирующееся под потерю работы из-за ИИ. Они просто говорят: “Ну, мы надеемся, что в какой-то момент заполним это ИИ”. Так что это совершенно иное положение дел, нежели то, что ИИ активно крадет все эти рабочие места».
Существует реальное явление “замороженного” рынка труда для “белых воротничков”, когда корпорации не нанимают сотрудников на открытые вакансии, чтобы оценить, можно ли дублировать эти должности с помощью ИИ, отметил он.
«Но давайте будем честны: когда есть работа, ее в конце концов нужно выполнить», — сказал Гаундер. «Если ИИ не сработает, им придется либо нанимать людей, либо искать какое-то другое решение».
Гаундер отметил, что исторически потеря рабочих мест в промышленности и на производстве в американском «ржавом поясе» была вызвана глобализацией, а не робототехникой, и он видит, как сейчас разворачивается аналогичный сценарий с ИИ.
«Аутсорсинг — очень популярный вариант», — сказал он. «Они увольняют людей из-за ИИ, а через три недели нанимают команду в Индии, потому что рабочая сила там намного дешевле». ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – O'Ryan Johnson
