Экономисты исторически относились к взрывному росту как к курьезу на периферии теории роста. Однако за счет развития ИИ идея взрывного роста перестает быть фантастикой и становится вопросом расчета параметров. Их можно рассчитать, зная долю труда в экономике, долю автоматизации и степень отдачи от исследований.
 
Расчеты показывают, что для технологического взрыва достаточно автоматизации всего 13% задач во всей экономике, показало исследование Антона Коринека, одного из ведущих мировых экспертов по макроэкономике ИИ, и его соавторов. Это число основано на взаимодействии обратных связей в экономике и эффекта масштаба. Логика следующая:
 
🟥В традиционной экономике есть только одна петля: рост выпуска ➡️ инвестиции ➡️ рост капитала ➡️ рост выпуска. Но капитал не может работать без людей, а труд растет медленно и не зависит от скорости инвестиций. Поэтому отдача от капитала убывающая, а рост экономики стабилен и не может быть взрывным.
 
🟥В автоматизированной экономике появляются новые петли обратной связи за счет «ИИ-труда». ИИ не просто производит товары и услуги – он также помогает вести исследования для собственного апгрейда: ИИ создает еще более мощный ИИ. Увеличение выпуска позволяет реинвестировать в вычислительные мощности для создания все более совершенных ИИ-моделей. Запускается петля рекурсивного самосовершенствования, где прогресс ускоряет сам себя.
 
Для того чтобы эти петли привели к взрывному росту, экономика должна перейти в режим возрастающей отдачи. Это значит, что каждый вложенный в ИИ-труд доллар должен приносить экономике больше одного доллара дополнительного выпуска. По расчетам, достаточно заменить 8% задач, чтобы темпы роста экономики удвоились. А 13% – это уже запуск цепной реакции.
 
Столь низкое число объясняется двумя факторами:
 
▶️Исследовательские сектора обладают «рычагом» – мультипликативным эффектом: автоматизация задачи в секторе исследований и разработок (особенно в области создания чипов) примерно в десять раз сильнее влияет на вероятность взрывного роста, чем автоматизация задачи в производстве конечных товаров. Это означает, что автоматизация даже небольшого количества задач, связанных с созданием следующего поколения ИИ, дает непропорционально большой эффект.

▶️Нелинейный эффект автоматизации: первые проценты автоматизации дают скромный эффект, но каждый следующий процент дает все более значительный прирост. 
 
Однако, оговаривают исследователи, пока речь идет именно о возможности взрывного роста. В экономике существуют «узкие места», связанные с задачами, которые по-прежнему остаются за человеком, и физические ограничения на производство вычислительных мощностей, – все это будет тормозить отдачу от ИИ. Но если автоматизация новых задач будет идти достаточно быстро, она сможет компенсировать это торможение. В одном из вариантов расчетов, который абстрагируется от упомянутых узких мест и предполагает полную автоматизацию разработки программного обеспечения, взрывной рост происходит уже через 6 лет.
 
🔴 Подробнее читайте в статье на сайте «Эконс»