Daron Acemoglu привык измерять почти всё цифрами. Экономист MIT — получивший Нобелевскую премию памяти по экономическим наукам в 2024 году за исследования институтов и благосостояния — считает, что в ближайшие десять лет ИИ принесёт лишь около 0,55% прироста совокупной факторной производительности, то есть намного меньше восторженных прогнозов Уолл-стрит. По его оценке, в краткосрочной перспективе окажется выгодно автоматизировать только около 5% задач, что соответствует росту ВВП примерно на 1–1,5%.
И когда его спрашивают, какую долю нынешних разговоров об ИИ он считает интеллектуально добросовестной, он отвечает без колебаний: примерно 20%.
«Я считаю все эти разговоры о капитализме совершенно безмозглыми», — сказал Acemoglu журналу Fortune, подчёркивая, что вместо этого нужно обсуждать «колоссальный рост» корпоративной власти и монополизации. «Вот о чём надо говорить. Надо говорить о вытеснении работников и о том, как ИИ усиливает неравенство». На вопрос, какую часть дискурса он, по собственному выражению, считает «бездумной», он почти не сделал паузы. «Около 80%», — ответил он. Затем уточнил, что речь скорее о спекулятивности и близости к вымыслу, а не о глупости как таковой.
«К сожалению, значительная часть левых сама подбрасывает дрова в этот костёр», — добавил он, отмечая, что это ключевой мотив его грядущей книги What Happened to Liberal Democracy? «Успех либеральной демократии опирался на социал-демократические, центристско-левые идеи и на ведущую роль государства. И это пространство нельзя заполнять глупыми концепциями и полной слепотой к тому, что делает ИИ, каковы его возможности и последствия; равно как его нельзя заполнять франкфуртско-школьным квази-марксистским разделением на угнетённых и угнетателей, применяемым ко всему подряд».
С едкой иронией он добавил, что ему уже надоело выражение «колонизирующий ИИ» — как пример непрактичной марксистской риторики, оторванной от центристско-левой оптики, которая могла бы быть полезной и прикладной. Это типичный Acemoglu: он продолжает свою многолетнюю линию о том, что здоровье экономики и здоровье демократических институтов неразделимы — и что сегодня ИИ одновременно испытывает на прочность и то, и другое.
Почему слово «капитализм» почти ничего не объясняет
Стоит спросить Acemoglu, как он относится к капитализму, — и он мгновенно переформулирует сам вопрос.
«Мне не нравится термин капитализм», — сказал он. «Он создаёт впечатление, будто есть единая модель, включающая Швецию, Египет, Аргентину, Гондурас, США, Южную Корею, Японию. Между этими экономиками почти нет пересечений в том, как они устроены». Единственное, что их объединяет, по его словам, — наличие рынков, «но рынки были и в Советском Союзе».
Его более точная рамка, выстроенная в книгах Why Nations Fail и The Narrow Corridor вместе с соавтором Джеймсом Робинсоном, — это инклюзивные против экстрактивных институтов. Важно не то, существуют ли рынки, а то, расширяют ли политические и экономические правила участие и вознаграждают ли инновации — или же концентрируют власть наверху и извлекают ценность из остальных.
Если смотреть так, то проблема ИИ не в самом факте его появления, а в том, станет ли он инструментом инклюзивности или экстракции. Нынешние AI-гиперскейлеры, утверждает он, почти идеально укладываются в экстрактивный шаблон: концентрированная собственность, регуляторный захват и бизнес-модель, которая масштабно извлекает данные и внимание.
Вместо честного разговора об этом, говорит он, общество тонет в обсуждениях того, превращается ли капитализм в технофеодализм или действительно ли ИИ «сотрёт» все профессии. «Люди говорят такие глупости. Я не могу поверить».
Миф о неизбежном скачке производительности
Скепсис Acemoglu относительно экономической выгоды ИИ — не поза ради спора; он вытекает из подхода, который он применял к каждой крупной волне автоматизации десятилетиями.
Как он объясняет, рост производительности от автоматизации появляется только тогда, когда машины выполняют задачи существенно дешевле или лучше людей. Если улучшение небольшое либо расходы на внедрение «съедают» эффект, итоговая выгода оказывается скромной — даже при широком распространении технологий. «Дело не в том, что автоматизация не может дать большой рост производительности, — сказал он. — Дело в том, что это не так просто, как часто предполагают».
Что действительно способно изменить картину? По мнению Acemoglu, нужен настоящий принцип «комплементарности человеку»: ИИ должен помогать работникам делать то, что раньше было недоступно, расширяя набор задач и услуг на рынке, а не просто ускоряя привычные процессы. Он ненадолго переключился на медиа-пример: «Подкасты резко расширили спрос на новости», — отметил он. Если ИИ сможет выполнять то, что он называет «новыми задачами» — то есть предоставлять варианты, которых прежде не существовало, — «это и есть реальный путь к подлинной комплементарности человеку, а не просто возможность делать прежнее быстрее или чуть лучше».
Acemoglu согласился, когда Fortune упомянул его вывод о том, что многие исследования продуктивности ИИ преувеличены, потому что сосредоточены на простых, чётко определённых задачах, где контекст очевиден. Такие задачи не отражают реальную структуру экономики, а для сложных задач ИИ пока слаб. «Нужны новые инструменты — например, инструмент, который надёжно понимает и конденсирует лучшие исследования, не поддаётся худшим, выдаёт информацию в релевантном и точном контексте и позволяет вам задавать к ней вопросы».
Самая жёсткая версия его тезиса идёт ещё дальше: те приросты производительности, которые оптимисты закладывают в прогнозы, требуют не просто улучшения моделей — фактически они требуют появления искусственного общего интеллекта. Для действительно гигантских эффектов автоматизации «нам действительно, действительно нужно нечто близкое к AGI», — сказал Acemoglu, имея в виду artificial general intelligence. Он сомневается, что мы близки к этому. По его мнению, текущие модели проваливаются по множеству параметров реальной работы: они не «читают комнату», не связывают неочевидные идеи между доменами и ошибаются именно там, где человеческое суждение наиболее ценно. Разрыв между тем, как LLM выглядят на демо, и тем, как они надёжно работают в сложных, высокорисковых профессиональных сценариях, по его оценке, намного шире, чем следует из маркетинга индустрии.
Социальные потрясения как цена ошибочного оптимизма
Acemoglu добавил, что компаниям из Fortune 500, как ни парадоксально, стоит надеяться на его правоту — что ИИ окажется не столь полезным.
«Если окажется, что 30% или 40% выпускников университетов не могут найти работу, — сказал он, — что это сделает с демократией и общественным спокойствием? Везде, где такое происходило в прошлом, возникали революции».
Он быстро уточнил, что революции по своей природе непредсказуемы и зависят от сочетания репрессий, перераспределения и настроений поколения. Соцсети добавляют переменную, для которой история не даёт надёжных ориентиров. «Раньше у молодёжи не было Instagram, TikTok и Twitter», — сказал он. «Возможно, это всё меняет. Я не знаю».
Но направление его тревоги однозначно. Поколение работников, которое обучалось и получало дипломы под одну экономику, а затем обнаружило, что ИИ её перекроил, и теперь чувствует себя экономически брошенным, — это группа, которая исторически редко молчит. Недовольный ропот на выпускных церемониях этой весной, предположил он, может быть ранним сигналом.
Какие меры могли бы сделать ИИ более справедливым
Критика Acemoglu сопровождается и рецептом — хотя он откровенно признаёт, насколько далеко нынешняя ситуация от его реализации.
США, по его мнению, должны начать реальный разговор о том, какой ИИ социально желателен, а не только о том, что технически возможно или финансово выгодно небольшой группе гиперскейлеров. Такой разговор, считает он, обязан фокусироваться на зарплатах, рабочих местах, разделяемом процветании и «осмысленной, достойной жизни для работников». В него также должна входить серьёзная глобальная координация — включая сотрудничество с Китаем, который, по его словам, опережает США по внедрению ИИ в производство, робототехнику и коммерцию, хотя отстаёт в больших языковых моделях.
«Я думаю, что [сотрудничество США и Китая] было бы крайне полезным», — сказал он. «Нам нужно глобальное управление ИИ. Нам также нужно, чтобы ‘гонка ИИ’ не вышла из-под контроля. И нам нужно, чтобы две стороны делились лучшими практиками в том, что полезно для человечества», — сказал он, упомянув контроль заболеваний, производительность, обмен практиками и глобальные правила безопасности. Он признал, что нынешний геополитический фон делает это почти невозможным. «Единственный двухпартийный вопрос в США сейчас — это ругать Китай», — сказал он, добавив, что так было и в эпоху Байдена.
По его мнению, интеллектуальная проблема глубже, чем набор конкретных законов. Это провал воображения — неспособность описать по-настоящему человекоориентированное будущее ИИ и политическая слабость, из-за которой общество не требует его.
«Мы все слишком слепо поддаёмся тому, что предлагают OpenAI, Anthropic и несколько других гиперскейлеров, — сказал он, — потому что мы не сформулировали разумную альтернативу». Если прищуриться, слышится старая реплика из классики Пола Ньюмана Cool Hand Luke: господа, то, что мы имеем, — это провал воображения.
This story was originally featured on Fortune.com
