Технологии имитации интеллекта (ИИ) усиливают разрыв между развитыми, развивающимися и беднейшими государствами. Об этом говорится во флагманском докладе Программы развития ООН The Next Great Divergence: Why AI May Widen Inequality Between Countries («Следующее Великое расхождение: почему ИИ может расширить неравенство»). Его авторы призывают принять политические меры для ограничения негативных последствий внедрения ИИ.
Доклад опирается на статистику и аналитику, предоставленную ПРООН Массачусетским технологическим институтом (США), Лондонской школой экономики и политических наук (Британия), Институтом Макса Планка по развитию человека (Германия), Университетом Цинхуа, Институтом международного управления ИИ, Университетом науки и технологий (КНР), Институтом Аапти и Лабораторией цифрового будущего (Индия).
Разрыв уже очень велик
В документе приведены впечатляющие сравнения. Например, в 2024 году ВВП (совокупная стоимость всех товаров и услуг, произведенных в течение года на территории страны) из расчета на душу населения в Афганистане составлял менее 400, а в Сингапуре превышал 70 000 долларов. Разница — почти в 200 раз. С точки зрения покупательной способности Сингапур примерно в 70 раз богаче Афганистана.
Начавшаяся в конце XVIII века промышленная революция и связанные с ней технологические достижения стали причиной первого Великого расхождения, говорится в докладе. В результате Западная Европа и Северная Америка значительно опередили другие макрорегионы в доходах, в целом в экономике, здравоохранении, образовании и остальной социальной инфраструктуре.
Конец XX века принес признаки Великого сближения, вызванного также технологическими решениями и процессами. Усилия развивающихся стран в государственном строительстве сопровождались продвижением дел в сельском хозяйстве и медицине Глобального Юга, улучшив питание и качество жизни в целом. Средняя продолжительность жизни в мире сейчас превышает 72 года, что больше, чем в любой стране в 1950 году.
Аналогичные изменения произошли в уровне грамотности. Если в 1820 году читать умел только каждый десятый взрослый, то сейчас девять из десяти человек во всем мире это умеют. Страны, которые когда-то считались бедными, такие как Китай, достигли почти всеобщего образования и значительно улучшили показатели здравоохранения и всей социальной сферы.
Великое сближение вывело из нищеты сотни миллионов людей. Но внутри стран и в глобальном масштабе неравенство только возросло, поскольку доходы, технологии и огромное богатство оказались в руках наименьшего числа лиц.
За последние два десятилетия расхождение в доходах между 10 процентами самых богатых стран и половиной самых бедных снизилось примерно с 50 до менее 40 процентов. Но если в 2000 году разрыв в доходах между 10 процентами самых богатых жителей и половиной самых бедных составлял 8,5 раза, то к 2023-м он вырос до 15 раз. Еще сильнее неравенство в распределении национального богатства. Его громадная доля сконцентрирована менее чем процентом самых богатых в мире лиц.
Развитие технологий ИИ знаменует следующий поворотный технологический этап. Возникает вопрос: не приведет ли ИИ к еще одному Великому расхождению, в результате которого большая часть мира еще сильнее отстанет в развитии?
Влияние ИИ на рынок труда
Эксперты, прогнозирующие влияние ИИ на рынок труда, сходятся в одних и расходятся в других оценках. ИИ создает новые профессии и отрасли экономики. Подобно тому, как компьютерные технологии породили такие специальности, как аналитик кибербезопасности, дизайнер интерфейса или менеджер соцсетей, ИИ уже требует промт-инженеров, экспертов алгоритмической ответственности, инструкторов объяснения моделей, аудиторов этики ИИ и других специалистов. Кроме того, растущая сеть дата-центров (центров обработки данных — ЦОД) для ИИ требует все больше подготовленного персонала для обслуживания и эксплуатации ЦОД.
В краткосрочной перспективе ИИ приведет к сокращению рабочих мест в одних, но увеличит спрос на просвещенные головы и умелые руки в других областях. В долгосрочной перспективе ИИ может снизить затраты и стимулировать спрос, создавая «компенсационный эффект», когда более дешевые товары и услуги будут стимулировать рост их потребления и создание рабочих мест. Например, снижение цен на медицинские услуги может увеличить спрос на медсестер и технический персонал учреждений здравоохранения.
На агрегированном уровне оценки роста производительности труда от внедрения ИИ сильно различаются. Потенциальный диапазон составляет от 0,4 до почти трех процентных пунктов в год. Разница в семь раз. Такой широкий разброс отражает как новизну технологий, так и ограниченность доступных эмпирических данных, особенно в развивающихся странах.
Неопределенность еще сильнее выражена на отраслевом уровне. Например, по оценке международной консалтинговой компании McKinsey, применение генеративного ИИ в банковском и финансовом секторах может повысить их производительность на впечатляющие 3-5 процентных пунктов в год. В фармацевтике и здравоохранении за счет ускорения разработки лекарств и диагностики повышение производительности может составить тоже внушительные 2-4 процентных пункта в год. Напротив, в промышленности, сельском хозяйстве и строительстве, то есть в реальном секторе экономики, где задачи носят более осязаемый характер и менее поддаются кодификации, ожидаемый прирост производительности даже в самых оптимистичных сценариях остается ниже одного процентного пункта вплоть до нуля в год.
В результате страны с крупными секторами финансов и информационных технологий могут получить непропорционально большую долю выгод от внедрения ИИ. А страны, по-прежнему сильно зависящие от сельского хозяйства, сырьевой, легкой промышленности или в целом низкоквалифицированного труда, получат значительно меньший эффект, и технологии ИИ будут там распространяться медленнее. Внутри стран это может усилить существующее неравенство между городскими наукоемкими отраслями и сельскими трудоемкими секторами.
Кроме того, исторический опыт свидетельствует о значительном разрыве по времени между внедрением технологий и заметным повышением производительности труда. Характерный пример — электричество, распространение и выработка которого шли в мире крайне неравномерно и до сих пор сохраняют диспропорции.
С ИИ наблюдается и может усугубиться то же самое. Внедрение ИИ ускоряется сильнее в развитых, чем в остальных, странах. А реорганизация работы, повышение квалификации трудящихся и привлечение инвестиций, что необходимо для роста производительности, может занять годы и даже десятилетия.
Ожидается, что ИИ существенно изменит сферы, связанные со знаниями и коммуникациями. Но одновременно профессии, основанные на ручном труде и использовании оборудования, испытают лишь «косметический ремонт», а их суть останется в значительной степени неизменной. По мере расхождения секторов экономики в производительности эти различия будут ускоряться как внутри стран, так и между ними. Такие различия напрямую влияют на размер заработной платы и возможности трудоустройства, на миграцию кадров внутри страны (из сельской местности в города) и за ее пределы. Все это может стимулировать уже существующее сильное неравенство, если не принять политических мер.
Что затормозит Великое расхождение
Авторы доклада выдвигают семь ключевых принципов, которые должны способствовать исправлению ситуации.
Принцип первый: акцент на развитие человека. ИИ-технологии должны быть ориентированы на достижение практических целей, а не на инновации. Вместо подхода «технологии ради технологий» ИИ должен стать инструментом защиты и расширения прав и возможностей людей. Это требует решения вопроса, как системы ИИ влияют на свободу человека от нужды и страха, а также на свободу участвовать в развитии систем ИИ, влияющих на жизнь. Вопрос необходимо ставить так: расширяет ли система, управляемая ИИ, доступ к безопасности, здравоохранению, образованию и другим основам развития? Или эта система нарушает права или полностью их лишает?
Принцип второй: равенство как основа планирования. Все системы и политика в области ИИ должны изначально, а не постфактум, учитывать принцип равенства. Это означает создание цифровых алгоритмов, обработки больших данных и услуг с учетом интересов маргинализированных групп населения с самого начала. Например, в Восточной Азии из-за внедрения ИИ под угрозой 7,3 миллиона рабочих мест (1,5 процента), занятых мужчинами, и 16,4 миллиона женских рабочих мест (4,1 процента). Ориентированная на человека политика в сфере ИИ должна изначально не допускать подобных перекосов.
Принцип третий: коллективный голос в управлении. Претворение принципов справедливости в разработке ИИ на практике требует участия всех заинтересованных сторон в управлении. ИИ не должен разрабатываться для массы граждан без их активного участия. Те, кого это затрагивает больше всего (учителя, медработники, представители малого бизнеса, сельские общины, маргинализированные группы), должны иметь возможность участвовать в обсуждении и решениях для политики и систем ИИ, а также на протяжении всего жизненного цикла ИИ.
Принцип четвертый: соразмерность и оценка риска. Политика в ИИ должна соизмерять меры безопасности с уровнем риска и потенциальной выгоды в соответствии с международными нормами ЮНЕСКО. Соразмерность предполагает оценку риска различных технологий. Например, чат-бот на правительственном сайте не должен так же жестко регулироваться, как система ИИ для допуска к хирургической операции. В других случаях, когда вероятность событий неопределенна, но потенциальные последствия могут быть катастрофическими (например, в использовании ИИ в биобезопасности или в автономном оружии), оправдан строжайший надзор.
Принцип пятый: прозрачность и подотчетность. Прозрачность означает не только регулярную публикацию технических деталей. Требуются понятные миллиардам пользователей и заинтересованным сторонам объяснения. Подотчетность означает, что существует четкая ответственность за сбои и вред, нанесенный имитацией интеллекта. То есть назначены конкретные персоны (не в целом организации и компании, а личности), которые несут ответственность и имеют возможность исправить ситуацию. Например, должны быть лица, ответственные за то, чтобы ИИ, используемый для распределения соцпособий, понятно объяснял не только свои решения, но и процедуры, позволяющие гражданам оспаривать эти решения.
Принцип шестой: устойчивость и жизнестойкость. Чтобы решения на основе ИИ оставались актуальными и адаптировались к изменениям после первоначального внедрения, требуются сильные институты, кадры и экологическая инфраструктура. В первую очередь необходимы периодические проверки либо постоянный мониторинг актуальности, а также выделение постоянных бюджетов на техническое обслуживание и модернизацию цифровой инфраструктуры.
Принцип седьмой: конкуренция и открытые экосистемы. Если доступ к критически важным ресурсам (вычислительные мощности, большие данные, профессиональны знания в области ИИ) будет монополизирован несколькими компаниями или, что еще хуже, только иностранными игроками, возникнет зависимость и усиление неравенства между странами.
Также возможно, что несколько крупных частных технологических компаний и стран-лидеров в области ИИ смогут контролировать лучшие модели ИИ, облачные и информационные платформы. Это приведет к эпохе ИИ-колониализма, когда остальные страны будут вынуждены дорого платить за доступ к возможностям ИИ или отдавать массивы своей критической информации, в чем возможен шантаж со стороны лидеров.