Į jokią naują technologiją nėra plaukę tiek lėšų, kiek dabar skiriama dirbtiniam intelektui (DI); šios sumos gerokai viršija kapitalą, kuris buvo investuotas į geležinkelius ar internetą tų technologinių revoliucijų laikais, rašo „Reuters“ agentūra.
Remiantis „PwC“ prognozėmis, bendros pasaulinės išlaidos vien tik duomenų centrams iki 2050 m. gali viršyti 30 trilijonų JAV dolerių – tai beveik prilygsta visai apyvartoje esančių JAV iždo obligacijų vertei. „PwC“ teigimu, šie skaičiai „nublankina“ investicijas, darytas geležinkelių plėtros ar „dotcom“ (interneto įmonių) bumo laikais, net ir įvertinus infliaciją.
Tuo tarpu „Anthropic“ – viena iš pagrindinių DI lenktynių dalyvių – per ateinančius metus planuoja išleisti 518 mlrd. JAV dolerių (tai daugiau nei 100 kartų viršija jos 2025 m. pajamas), kaip nurodoma „Reuters“ matytame pirminio viešo akcijų siūlymo (IPO) prospekte.
Bendrovės rėmėjai teigia, kad DI technologija turės didesnį transformacinį poveikį nei garo variklių atsiradimas ir jų paskatinta industrializacija.
Vis dėlto už svaiginančių prognozių, milžiniškų DI įmonių išlaidų ir itin aukštų įmonių vertinimų slypi prielaidos apie didžiulį, platų našumo augimą ir būsimą pelną, tačiau kol kas trūksta įrodymų ar istorinių pavyzdžių, leidžiančių užtikrintai teigti, kad šie lūkesčiai išsipildys, pažymi ekonomistai.
Našumo augimas vis dar nepasiekiamas
Rugpjūčio mėnesį „JP Morgan“ paskelbė, kad JAV – DI lenktynių lyderėje – plataus masto našumo augimas „vis dar nepasiekiamas“, o tai kelia abejonių dėl DI įmonių vertinimų pagrįstumo.
„Bain & Company“ atliktas tyrimas parodė, kad našumo augimo esamose rinkose nepakaktų dabartinėms išlaidoms pateisinti, todėl „finansavimo spragai užpildyti turi atsirasti visiškai naujų rinkų“ – pavyzdžiui, pradedant naudoti DI valdomus robotus ir baigiant naujų medžiagų baterijoms bei puslaidininkiams kūrimu.
Pasak „Bain“, JAV milžiniškos infrastruktūros plėtros bendrovės (angl. *hyperscalers*), tokios kaip „Google“, „Amazon“ ir „Microsoft“, bei kitos DI lenktynių dalyvės per ateinančius penkerius metus turės gauti daugiau nei 4,2 trilijono JAV dolerių naujų pajamų, kad galėtų finansuoti šią plėtrą.
„Klausimas – ar praktiniai pritaikymo būdai atsiras pakankamai greitai, kad padengtų šias išlaidas“, – teigiama praėjusį mėnesį paskelbtame tyrime. Nedaugelis abejoja dirbtinio intelekto (DI) galia pakeisti viską – nuo darbo biuruose iki mokslinių tyrimų laboratorijų – panašiai kaip ankstesnės technologinės revoliucijos sutrumpino kelionių laiką nuo dienų iki valandų arba sujungė pasaulį vos vienu klaviatūros paspaudimu.
Tačiau sunkiau pakeičiami atrodo investicijų grąžos užtikrinimo skaičiavimai ar paskolų grąžinimo terminai, todėl ekonomistai turi įvertinti pasekmes pasaulio ekonomikai, žvelgdami plačiau nei tik į investicijų ciklų svyravimus.
„Istoriniai pavyzdžiai rodo, kad technologijų skatinami pakilimo laikotarpiai dažnai baigiasi tada, kai infrastruktūros plėtra nebeužtikrina pakankamos finansinės grąžos“, – teigiama „JP Morgan“ ataskaitoje.
Remdamasi JAV bendrovės „Nvidia“, kurios gaminami lustai yra DI revoliucijos pagrindas, pavyzdžiu, „JP Morgan“ apskaičiavo, kad norint pagrįsti dabartinį įmonės vertinimą, JAV darbo našumas per ateinančius 10 metų turėtų kasmet augti 3–5 proc. Tai būtų reikšmingas šuolis, palyginti su JAV Kongreso biudžeto biuro prognozuojamu 1,75 proc. metiniu našumo augimu tuo pačiu laikotarpiu.
Pasak Kolumbijos verslo mokyklos ekonomisto Stijno Van Nieuwerburgho, vien JAV – kuriai, kai kuriais vertinimais, tenka apie tris ketvirtadalius visų pasaulio investicijų į DI – 2025–2032 m. laikotarpiu investicijos gali siekti apie 9 trilijonus JAV dolerių; tai prilygsta 3,2% JAV BVP išlaidoms kasmet.
Jis skaičiuoja, kad norint užtikrinti 10% investicijų grąžą, iki 2032 m. JAV DI sektorius turėtų generuoti apie 3,55 trilijono JAV dolerių metinių pajamų. Šiuo metu šis sektorius gauna tik nedidelę dalį tokios sumos.
Didelės dalies dirbtinio intelekto infrastruktūros finansavimo skolos struktūra, grindžiama sverto efektu, taip pat reiškia, kad „net santykinai nedidelis paklausos sumažėjimas, vėlavimai ar turto vertės kritimas gali sukelti žymiai didesnius nuostolius“, – rašė jis spalio mėnesį peržiūrėtame konferencijos pranešime.
Dirbtinis intelektas ir „naujų stebuklų tempas“
Svaiginantys skaičiai nesustabdė JAV dirbtinio intelekto lyderių su nepaprastu entuziazmu kalbėti apie artėjančius pokyčius.
„Anthropic“ vadovas Dario Amodei teigė, kad DI ateitis galėtų būti „kažkas nepaprasto grožio“, o „OpenAI“ vadovas Samas Altmanas sakė, kad „naujų stebuklų atsiradimo tempas bus milžiniškas“, nes modeliai mokosi tobulėti patys ir spartina proveržius.
„Google DeepMind“ vyriausiasis strategijos pareigūnas Jasjeet Sekhon rugpjūčio mėnesį Kalifornijos universiteto Berklio kampuse vykusioje viršūnių susitikime teigė, kad šis DI savimokymasis, žinomas kaip rekursyvus savęs tobulinimas, yra „pagrindinė investicinės strategijos dalis“ ir, kad, jei pavyks jį įgyvendinti, tai galėtų užtikrinti beprecedentį našumo padidėjimą.
Rekursyvus savęs tobulinimas, nors ir gali užtikrinti eksponentinę DI pažangą, taip pat sukėlė susirūpinimą dėl egzistencinių pavojų žmonijai.
Vis dėlto, produktyvumo pokyčių tempas galiausiai vis tiek gali atsilikti nuo terminų, kurių reikia įmonių apskaitos skyriams.
Diane Coyle, ekonomistė iš Didžiosios Britanijos Kembridžo universiteto, teigė, kad praeities revoliucinių technologijų poveikis produktyvumui paprastai pasireikšdavo tik po maždaug 10–50 metų.
„Anthropic“ ekonomikos komanda sudarė įvairius scenarijus, kuriuose modeliuojama, kiek papildomo augimo dirbtinis intelektas (DI) užtikrintų metiniu tempu iki 2030 m. Darant prielaidą, kad bazinis augimo tempas aplinkoje be DI yra 2%, komanda numatė, kad augimas siektų 2,4 procento scenarijuje su nedideliu DI poveikiu, 5,4% – scenarijuje su žymiu poveikiu ir 15,4% – ekstremalaus scenarijaus atveju.
Anot komandos, didesnis augimas reikštų daugiau prarastų darbo vietų, tačiau ji nenurodė jokių tikimybių, susijusių su bet kuriuo iš šių rezultatų.
Praėjusiais metais Amodei prognozavo, kad per penkerius metus DI gali sunaikinti pusę visų pradinio lygio biuro darbuotojų darbo vietų. Tačiau, kai kurie tyrėjai teigia, jog kol kas atrodo, jog poveikis apsiribojo tuo, kad tiems, kurie ieško biuro darbo, tapo sunkiau rasti darbą.
JAV ir Didžiojoje Britanijoje atlikti tyrimai rodo, kad sulėtėjo naujų darbuotojų įdarbinimas biuro pareigose, kuriose atliekamos užduotys, puikiai atliekamos dirbtinio intelekto, net jei bendras užimtumas išlieka aukštas.
Stanfordo universiteto mokslininkai rugpjūčio mėnesį teigė, kad 22–25 metų amžiaus darbuotojų užimtumas DI įtakojamose pramonės šakose, pavyzdžiui, tarp buhalterių ir teisininkų padėjėjų, buvo 19% mažesnis nei tose srityse, kurias DI sunku atkurti, pavyzdžiui, tarp valytojų ir statybininkų.
Tačiau, net jei žadama transformacija užtruks ilgiau, nei rodo su DI įmonėmis susiję skaičiai, realios ekonominės naudos turėtų išlikti – lygiai taip pat, kaip traukiniai ir toliau važiavo po 1873 m. panikos, kuri privertė bankrutuoti geležinkelio magnatus, o internetas nenustojo veikti po 1990-ųjų „dotcom“ burbulo sprogimo.
„Istorija yra mūsų draugas, bandant tai suprasti“, – sakė Coyle. „Kol lieka infrastruktūra, reikalinga visų ateityje pasireikšiančių produktyvumo padarinių palaikymui, viskas yra gerai.“
infa.lt: remiantis šioms neapibrėžtomis prognozėmis, verslas galėtų imti riziką į savo rankas – diegti į savo serverius laisvo kodo ar svorių dirbtinį intelektas ir nuo nieko nepriklausyti.