Эрик Бринйольфссон, глава лаборатории цифровой экономики Стэнфорда, уверен: свежие экономические показатели подтверждают рост продуктивности в США благодаря ИИ. Данные при этом полны помех, причинную связь трудно установить, а подъём ВВП может объясняться гигантскими вложениями в инфраструктуру ИИ, а не реальным эффектом от его применения.
Обновлённые данные Бюро статистики труда показали снижение прироста рабочих мест на 403 тысячи позиций, зато ВВП подскочил на 3,7% в четвёртом квартале, отмечает Бринйольфссон в гостевой статье для Financial Times.
Когда меньше людей дают такой же высокий экономический результат, это признак роста продуктивности, считает Бринйольфссон. Он прогнозирует для США прирост продуктивности в 2025 году около 2,7%, что почти вдвое больше среднего показателя 1,4% за предыдущее десятилетие.
Бринйольфссон напоминает о J-кривой продуктивности, описанной в его ранних исследованиях: ключевые изобретения вроде парового двигателя или компьютера не приносят быстрого эффекта. Сначала фирмы меняют рабочие процессы, готовят сотрудников, разрабатывают свежие бизнес-модели. На этом этапе наблюдается даже спад продуктивности. Американские данные сейчас, по его словам, указывают на переход от инвестиционной фазы к этапу, когда вложения начинают окупаться в виде видимого роста.
В собственном исследовании прошлого года Бринйольфссон зафиксировал снижение найма примерно на 16% в отраслях, связанных с ИИ. Правда, здесь большая оговорка: замедление могло произойти из-за чрезмерного набора персонала в IT-секторе ранее и последующей экономии.
Бринйольфссон сам подчёркивает: данные о продуктивности шумные, а для уверенности в тренде нужны несколько кварталов наблюдений. Стоит добавить, что он сооснователь Workhelix — фирмы, которая помогает компаниям внедрять ИИ.
Оценка вклада ИИ в продуктивность пока напоминает лотерею
Отнести прирост продуктивности именно к ИИ крайне сложно. Макроэкономические показатели дают лишь корреляцию с распространением ИИ, но не доказывают причину. Рост ВВП — полезный сигнал, однако слишком общий: он отражает весь объём производства, без разбивки по отдельным технологиям.
Один из главных пробелов в аргументах Бринйольфссона — тот факт, что подъём ВВП, на который он ссылается, может быть вызван в основном огромными инвестициями в ИИ-инфраструктуру, а не улучшениями от повседневного использования ИИ.
Даже базовое измерение продуктивности офисных работников часто недоступно компаниям. Составление писем, разработка стратегий или отчётов не укладывается в простые метрики. Без чёткой отправной точки невозможно точно оценить вклад ИИ — нет надёжного сравнения "до" и "после".
Пока оценки эффекта ИИ на продуктивность остаются предположениями на основе нечётких данных. Ситуация вряд ли изменится без явных массовых сокращений, напрямую связанных с ИИ.