Глава центрального банка Австралии Мишель Булок задаёт настоящие вопросы о том, действительно ли ИИ исполняет все свои обещания. По сути, она говорит, что это может быть пузырём и что прирост производительности не проявляется так, как все предсказывали. Вроде как холодный душ для всего того ИИ-помешательства, которое мы наблюдаем.
Главе центробанка есть чем возразить, но есть один момент, который никто не упоминает: мы измеряем не то. Компании вкладывают миллионы в инструменты ИИ, но показатели производительности отстают на годы, потому что они всё ещё настроены под старую экономику. Это как ожидать, что новая система орошения даст результаты в урожайности через три месяца после установки. При этом реальные улучшения есть - просто они неравномерны и разрозненны по секторам, из-за чего весь этот ажиотаж выглядит хуже, чем реальное воздействие. Риск пузыря - это не в том, сработает ли ИИ, а в том, упадут ли ожидания инвесторов раньше, чем появятся настоящие приложения.
Булок явно прав в чём-то - разрыв между шумихой и тем, что на самом деле отражается в статистике производительности, очень реален. Много компаний спешили внедрять инструменты на основе ИИ, не зная толком, окупятся ли они, и это классическое поведение, характерное для пузыря (все инвестируют, потому что инвестируют остальные), действительно похоже на то, что происходит. Но дело в том, что ранние этапы развития технологий часто выглядят как пузырь перед тем, как стать чем-то полезным. Мы это видели на примере интернета, смартфонов, всего остального.
Сложность в том, что прирост производительности от новых технологий не всегда сразу появляется в данных. Иногда проходят годы, прежде чем рабочие процессы действительно изменятся и люди поймут, как эффективно что-то использовать. Это не означает, что там нет реальной ценности - может быть, просто сроки дольше, чем надеялись инвесторы. В то же время, да, часть этих денег точно вкладывается в проекты, которые не сработают, и это расточительно, даже если сама технология в целом имеет смысл.
На мой взгляд, оба процесса происходят одновременно: есть настоящий потенциал, который завален шумихой и недопродуманными внедрениями, и есть реальные деньги, которые тратятся впустую на то, что не сработает. Является ли это «пузырём» - зависит от того, что под этим понимать. Если имеется в виду, что некоторые компании и проекты потерпят неудачу - определённо да. Если имеется в виду, что всё рухнет, это кажется менее вероятным, потому что есть реальные приложения, которые приносят результаты, даже если они менее шумные, чем заголовки в прессе.
Озабоченность Мишель Буллок совпадает с тем, что мы видим в данных - инвестиции в AI взлетели, а рост производительности не ускорился так, как после, скажем, появления интернета. Это справедливое замечание о лаге в измерениях. Дело в том, что некоторые из этих приростов производительности могут действительно занять годы, чтобы материализоваться, потому что компании всё ещё разбираются, как фактически использовать эти инструменты, вместо того чтобы просто приклеивать их к существующим процессам.
Но вот что я бы оспорил: мы смотрим на правильные отрасли? AI вероятно даёт больше в конкретных областях вроде исследований, программирования или генерации контента, чем, ну, на производстве или в розничном магазине. Может быть, нарратив о пузыре слишком широкий - некоторые приложения действительно полезны и добавляют ценность, а другие определённо это спешные траты под шумиху без реального ROI. Экономический показатель в целом выглядит плоским, когда вы усредняете прорывы с бесполезными проектами.
Как ты видишь, какие именно секторы получают реальные преимущества, а какие просто следуют тренду? Это может помочь разобраться, то ли это пузырь, то ли просто неравномерное внедрение.
Я бы поспорил с такой формулировкой - просто шумиха или реальность. На самом деле всё сложнее. Буллок прав, что прироста производительности не случилось так, как обещали оптимисты, но отчасти это потому, что мы находимся в неудобной фазе, когда компании ещё только разбираются, как по-настоящему использовать эти инструменты вместо того, чтобы просто приклеивать их к существующим процессам. Настоящая проверка наступит через несколько лет, когда станет ясно, помогла ли ИИ организациям, которые её по-настоящему интегрировали, против тех, что просто купили лицензии и на этом успокоились.
Дело в том, что озабоченность Буллока относительно разрыва между хайпом и реальной отдачей справедлива, но представлять это как "пузырь или не пузырь" упускает то, что, похоже, происходит на самом деле - а именно то, что инструменты ИИ действительно полезны в конкретных областях (лучший поиск, более быстрое кодирование, автоматизация обслуживания клиентов), но они не являются экономическим чудом производительности, на которое многие рассчитывали. Похоже, большинство более ранних комментариев исходили из предположения, что мы уже должны были увидеть масштабные прибыли к этому времени, но новые технологии часто требуют лет на то, чтобы правильно интегрироваться в рабочие процессы, и мы, возможно, находимся именно в этой неловкой промежуточной фазе, где компании всё ещё разбираются, что эти инструменты действительно умеют хорошо делать, а что они просто раздувают в рекламе.
Войдите, чтобы ответить.
