Чи може штучний інтелект врятувати фінанси США? Аналіз Anthropic показує, що AI може підвищити TFP — стабільний економічний фактор повноти виробництва та стабілізувати фінанси

У світі економіки існує індикатор, який вважається «кінцевою відповіддю» — це «Загальний фактор продуктивності» (Total Factor Productivity, скорочено TFP), що відображає, чи може економіка за умов незмінних капіталу та праці постійно створювати більше виробничих потужностей за рахунок технологічного прогресу та підвищення ефективності. Економісти вважають, що TFP майже визначає довгострокове майбутнє країни. Лауреат Нобелівської премії з економіки Пол Кругман зазначав, що здатність країни з часом підвищувати рівень життя майже повністю залежить від її здатності підвищувати продуктивність на душу населення. А технологічний прогрес — це ядро всього цього. Ця стаття взята з The Blockworks і зосереджена на основних ідеях.

Стабільність боргу США у відношенні до ВВП забезпечує стабільність фінансів

Важливість TFP полягає не лише у абстрактних теоріях зростання, а й безпосередньо впливає на стійкість державних фінансів. Недавнє дослідження Національного бюро економічних досліджень США (NBER) показало, що якщо уряд США зможе підтримувати співвідношення боргу до ВВП стабільним, то для стабілізації фінансів достатньо щорічно збільшувати загальний фактор продуктивності приблизно на 0.5 відсотка.

Це здається незначним показником, але має глибокі наслідки. За оцінками дослідження, якщо таке зростання продуктивності триватиме десять років, базовий прогноз боргу США зменшиться приблизно на 2 трильйони доларів; при тридцятирічному горизонті співвідношення боргу до ВВП буде на 42 відсоткових пункти нижчим за базовий прогноз, а у найпесимістичнішому сценарії — на 80 відсоткових пунктів.

Штучний інтелект може допомогти підвищити загальну продуктивність

На тлі рекордних дефіцитів бюджету та зростання боргу США, такі результати здаються майже неймовірними. Однак дослідники компанії Anthropic вважають, що потенціал технологій може бути значно більшим. Нещодавно вони проаналізували близько 100 000 реальних діалогів з Claude.ai, щоб оцінити різницю у часі, необхідному для виконання однакових завдань з допомогою або без допомоги штучного інтелекту, і зробити висновки щодо впливу на загальну економічну продуктивність. Висновки дослідження показують, що допомога штучного інтелекту може підвищити загальний фактор продуктивності приблизно на 1.1 відсотка.

Це число викликало широкий інтерес. Якщо зростання продуктивності всього на 0.5 % достатньо для стабілізації бюджету на десятиліття, то приріст у 1.1 % теоретично може мати революційний вплив на економіку та державні фінанси. Звісно, таке оптимістичне оцінювання викликає сумніви у наукових колах і серед політиків. Саме дослідження Anthropic також визнає, що його аналіз сильно залежить від припущень моделі. Наприклад, показано, що Claude може розробити курс за 11 хвилин, що економить вчителям близько 4 годин роботи, але чи автоматичне «збереження часу» обов’язково перетворюється у «зростання виробництва», залишається під питанням.

Критики зазначають, що збережений час не обов’язково буде витрачений на більш цінні економічні активності, а може бути використаний для розваг або споживання, наприклад, для перегляду соцмереж або читання презентацій. У такому випадку штучний інтелект дійсно підвищує добробут і час для відпочинку, але не обов’язково збільшує загальне багатство, і допомога уряду у вирішенні боргових проблем буде обмеженою. Однак Anthropic також вважає, що їхні оцінки, можливо, є консервативними. Вони не враховують швидкість поширення штучного інтелекту і не передбачають подальше вдосконалення моделей у майбутньому, що може додатково підвищити продуктивність. Іншими словами, дослідження базується на припущенні, що людство протягом наступних десяти років використовуватиме існуючі мовні моделі у нинішньому вигляді. Враховуючи, що великі мовні моделі з’являються з значним прогресом кожні кілька місяців, і людство швидко навчається їх застосуванню, Anthropic вважає, що 1.1 % — це лише «приблизний нижній рівень» ефекту штучного інтелекту на продуктивність.

Що важливіше, ця оцінка враховує лише «прискорення виконання існуючих завдань» штучним інтелектом і не враховує можливих структурних змін у робочих процесах і виробництві. Anthropic зазначає, що історичні прориви у продуктивності, від електрики, комп’ютерів до Інтернету, не зводилися до просто швидшого виконання старих завдань, а радикально змінювали спосіб роботи.

Такі структурні зміни важко моделювати, але вони часто мають найглибший вплив. Навіть за таких обставин дослідники залишаються обережними і детально описують обмеження та припущення своїх методів. Вони також визнають, що навіть якщо штучний інтелект справді створить більше фінансового простору для уряду, законодавці у майбутньому все одно можуть збільшити витрати і знову накопичити борги. Проте, враховуючи загрозу фіскальної кризи, навіть часткова реалізація такого оптимістичного сценарію є вартою очікування.