Кримсон Дайджест: Goldman Sachs и Искусственный Интеллект (Vvs)

Опорная цитата: 
«Мы [голдманы] сначала поговорили с Дароном Аджемоглу, профессором Массачусетского технологического института, который настроен скептически. По его оценкам, только четверть задач, связанных с ИИ, будет рентабельно автоматизировать в течение следующих 10 лет, а это означает, что ИИ окажет влияние менее чем на 5% всех задач [в экономике].

И его не особо утешает история, показывающая, что технологии совершенствуются и становятся менее затратными с течением времени, утверждая, что развитие моделей ИИ, скорее всего, не будет происходить так быстро (или не будет столь впечатляющим), как многие полагают.

Он также задается вопросом, приведет ли внедрение ИИ к созданию новых задач и продуктов, заявив, что эти последствия «не являются законом природы». Таким образом, он прогнозирует, что ИИ увеличит производительность труда в США всего на 0,5%, а [на] рост ВВП всего на 0,9% в совокупности в течение следующего десятилетия.

Руководитель отдела глобальных исследований рынка акций GS Джим Ковелло идет еще дальше, утверждая, что для получения адекватной прибыли от предполагаемых затрат на разработку и эксплуатацию технологии искусственного интеллекта в размере около 1 триллиона долларов США она должна быть способна решать сложные проблемы, что, по его словам, не так просто, ибо [текущий ИИ] не создан для того, чтобы это делать.

Он отмечает, что такие изобретения, которые действительно изменили жизнь, такие как Интернет, позволили недорогим решениям замещать дорогостоящие решения даже на зачаточном этапе, в отличие от сегодняшних дорогостоящих технологий искусственного интеллекта. И он скептически относится к тому, что затраты на ИИ когда-либо снизятся настолько, что автоматизация значительной части задач станет доступной, учитывая высокую стартовую точку, а также сложность создания критически важных элементов, таких как чипы графических процессоров, что может помешать конкуренции. Он также сомневается, что ИИ повысит капитализацию компаний, использующих эту технологию, поскольку любой прирост эффективности, скорее всего, будет сведен на нет, а путь к фактическому увеличению доходов, по его мнению, неясен. И он задается вопросом, смогут ли модели, обученные на исторических данных, когда-либо воспроизвести наиболее ценные способности человека.»