Искусственный интеллект и современный парадокс производительности: столкновение ожиданий и статистики

Мы живем в эпоху парадоксов. Системы, использующие искусственный интеллект, демонстрируют результаты, сопоставимые с человеческими или превосходящие их, во все большем числе областей, опираясь на быстрый прогресс в других технологиях и способствуя стремительному росту цен на акции. Однако измеряемый рост производительности за последнее десятилетие сократился вдвое, а реальные доходы большинства американцев стагнируют с конца 1990-х годов. Мы рассматриваем четыре возможных объяснения этого расхождения между ожиданиями и статистикой: неоправданные надежды, ошибки измерения, перераспределение и задержки внедрения. Хотя каждое из этих объяснений имеет основания, мы утверждаем, что именно задержки, вероятно, внесли наибольший вклад в возникновение парадокса. Наиболее впечатляющие возможности искусственного интеллекта, особенно основанные на машинном обучении, пока еще не получили широкого распространения. Более того, как и в случае с другими технологиями общего назначения, их полный эффект проявится лишь после разработки и внедрения волн взаимодополняющих инноваций. Необходимые издержки адаптации, организационные изменения и новые навыки можно моделировать как разновидность нематериального капитала. Часть стоимости этого нематериального капитала уже отражена в рыночной стоимости компаний. Однако в будущем национальная статистика может не учитывать все преимущества новых технологий, а некоторые показатели могут даже демонстрировать эффект противоположного знака.