Investing.com – Искусственный интеллект, как ожидается, повысит производительность труда в ближайшие годы, но его более широкое экономическое влияние может быть ограничено огромными затратами на капитал и энергию, согласно новому анализу CIBC Рынки капитала.
Главный экономист Эйвери Шенфельд заявил, что хотя ИИ позволяет машинам с ограниченной помощью человека выполнять работу многих людей, общеэкономическая выгода зависит от того, как высвобожденные работники будут перераспределены на другие продуктивные роли.
Брокерская компания отметила, что экономия на рабочей силе выгодна для отдельных компаний, использующих ИИ для сокращения рабочих часов, но увеличивает общий объем производства только в том случае, если высвобожденные часы используются в других сферах.
Исторические сравнения показывают, что более ранние технологические сдвиги, от сельского хозяйства к промышленности, а затем к цифровым услугам, повышали производительность после периода адаптации и переподготовки. Шенфельд отметил, что такие переходы требуют терпения, пока появляются новые возможности трудоустройства.
Ожидается, что компании, включая Amazon.com, которые активно инвестировали в автоматизацию, увидят повышение эффективности на уровне фирмы.
Однако Шенфельд подчеркнул, что истинным показателем прогресса является совокупная факторная производительность (TFP), которая учитывает выпуск продукции относительно всех затрат — труда, капитала, энергии и материалов, а не только производительность труда.
Экономист предупредил, что влияние ИИ на совокупную факторную производительность сталкивается с более высокими препятствиями, поскольку разработка и эксплуатация этих систем потребляет огромные финансовые и энергетические ресурсы.
Триллионы долларов тратятся на программное обеспечение, чипы, центры обработки данных и инфраструктуру производства электроэнергии для поддержки систем ИИ.
Шенфельд отметил, что эти средства могли бы быть направлены на больницы, дороги, школы или исследовательские учреждения, которые также приносят долгосрочную отдачу.
Даже после внедрения системы ИИ требуют большого количества электроэнергии. Шенфельд привел пример недавнего заказа ведущей компании в сфере ИИ, чьи потребности в энергии для чипов могут сравниться с годовым потреблением электроэнергии всеми домохозяйствами Массачусетса.
Такой спрос может создать нагрузку на электросети и повысить стоимость электроэнергии в других секторах, потенциально вытесняя энергию, которая иначе поддерживала бы больницы, транспорт или производство.
Каждая фирма инвестирует с ожиданием солидной отдачи, но Шенфельд предупредил, что предыдущие технологические бумы в таких областях, как операционные системы, поисковые системы и мобильные платформы, создали лишь несколько долговечных победителей.
Брокерская компания привела пример провала Pets.com в противовес успеху Amazon.com, чтобы проиллюстрировать, что не все участники технологического бума достигают устойчивой прибыльности.
В результате, хотя внедрение ИИ почти наверняка повысит производительность труда внутри компаний, неясно, приведет ли совокупный результат к повышению общей факторной производительности после учета затрат на капитал, материалы и топливо.
Шенфельд написал, что масштаб расходов на инфраструктуру ИИ и его высокие энергетические требования вызывают законные опасения относительно того, оправдает ли рост производительности эти затраты.
«Производительность труда, вероятно, выиграет в компаниях, внедряющих ИИ, — сказал Шенфельд, — но в отношении общеэкономической совокупной факторной производительности вердикт еще не вынесен».
Эта статья была переведена с помощью искусственного интеллекта. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с нашими Условиями использования.
