Khan Academy бесплатно разместила в интернете огромное количество качественных курсов, но это не привело к потере бизнеса университетами. С ИИ, возможно, произойдет то же самое. Недавно американский политический комментатор Ричард Ханания написал статью, в которой выдвинул провокационную идею: мы, возможно, переоцениваем разрушительное влияние ИИ на экономику. Его способности действительно стремительно развиваются, но итоговые экономические изменения могут оказаться не намного значительнее, чем от других обычных технологий. Его аргумент прост: если бы ИИ действительно был революцией, способной переписать судьбу человечества, почему экономические данные совершенно не указывают на надвигающуюся революцию? Ханания проанализировал несколько аномалий: Во-первых, мировой экономический рост по-прежнему составляет около 3% в год, и прогнозы на будущее не показывают явного ускорения. Возможности моделей ИИ постоянно бьют рекорды, но производительность и ВВП не демонстрируют соответствующего взлета. Во-вторых, финансовые рынки также не проявляют ожиданий радикальных изменений. По его логике, если ИИ вскоре сделает общество в несколько раз богаче, люди должны были бы активно брать кредиты, чтобы заранее потратить будущее богатство, что привело бы к росту процентных ставок; если бы ИИ угрожал уничтожить человечество, долгосрочные риски кредитования резко возросли бы. Однако реальные процентные ставки остаются в относительно нормальных исторических рамках, а фондовые рынки не отражают ожиданий взрывного роста общего богатства. В-третьих, рынок труда. Несмотря на то что ИИ уже способен программировать, писать, проводить исследования и выполнять множество профессиональных задач, макроэкономические данные о занятости пока не показывают масштабной замены человеческого труда и тем более не отражают предсказанного Силиконовой долиной «конца работы». Это порождает противоречие: оптимисты по ИИ точно предсказали, насколько умными станут машины, но, возможно, ошибочно оценили, насколько сильно это изменит человеческое общество. Ханания объясняет эту проблему с помощью отношения между Khan Academy и университетами. Интернет позволил бесплатно открыть доступ к огромному количеству качественного образовательного контента — теоретически стоимость получения знаний резко снизилась, и дорогие университетские программы должны были пострадать. Но университеты сохранились, и дипломы престижных учебных заведений остаются дефицитными. Потому что люди платят не только за знания, но и за дипломы, социальное признание, систему отбора личностей и сети контактов. Даже если бесплатные курсы оказываются столь же эффективными в обучении, они не могут автоматически заменить эти элементы. ИИ может столкнуться с похожей ситуацией. Он может составлять юридические заключения лучше, чем обычные люди, но клиентам все равно нужен человек, который будет нести ответственность; он может выполнять сложные исследования, но принятие выводов зависит от институтов, доверия и распределения власти; он даже может производить бесконечное количество художественных произведений, но люди все равно могут предпочесть платить за работы конкретного человеческого художника. Технология может сделать что-то проще, но это не означает, что общество пересмотрит, что действительно ценно. Я считаю, что именно это — наиболее важный и обсуждаемый тезис Ханании: Силиконовая долина, возможно, ошибочно считает «интеллект» главным узким местом всей экономической системы. Большая часть реальной ценности в мире возникает не из объективной производительности, а из человеческих предпочтений, сигналов статуса, структур власти и того, кто имеет право предоставлять ту или иную услугу. Конечно, сейчас слишком рано утверждать, что ИИ не принесет огромных изменений. Распространение технологий требует времени, а макростатистика может отставать. Но эти данные хотя бы напоминают нам: рост возможностей моделей и экономические изменения — это далеко не прямая пропорциональная зависимость. В последние годы ИИ-индустрия пыталась доказать, насколько много человеческих задач могут выполнять машины. Но то, что действительно определяет экономические изменения, возможно, другой вопрос: когда машины смогут выполнять эти задачи, насколько много из них люди действительно позволят им взять на себя? В конце концов, университеты никогда не были просто местом передачи знаний; компании — это тоже не просто организации для выполнения задач. Мы можем превратить интеллект в дешевый товар, но вряд ли сможем одновременно снизить цену на социальный порядок, основанный на этом интеллекте.