Мечты технооптимистов сбываются?

Компания Epoch AI проанализировала вклад ИИ в развитие экономики, и результаты подтверждают смелые предсказания, сделанные такими личностями, ��ак Сэм Альтман, Дарио Амодеи и Билл Гейтс. Но теперь это не просто прогнозы на основе интуиции, а данные, подкрепленные реальными исследованиями.

🔥 Еще больше интересного в моем канале Продуктовые штучки

Epoch AI представила GATE (Growth and AI Transition Endogenous) - модель, призванную прогнозировать траекторию развития ИИ и его экономические последствия. Модель предполагает значительные инвестиции в ИИ и последующий экономический рост.

Epoch AI — некоммерческий исследовательский институт, изучающий траекторию развития искусственного интеллекта (ИИ) и его влияние на экономику и общество. Основан в 2022 году, базируется в Сан-Франциско (США) и Лондоне (Великобритания)

Что за GATE?

Цель GATE – показать, как развитие ИИ, автоматизация задач влияют на макроэкономику.

Три ключевых компонента модели:

1) Вычислительные ресурсы: инвестиции в инфраструктуру увеличивают вычислительные ресурсы для разработки и внедрения ИИ. Использование вычислений для обучения моделей ИИ выросло в 4–5 раз ежегодно с 2010 по 2024 год. Производительность языковых моделей улучшается быстрее, чем прогнозирует рост вычислительных ресурсов (эквивалентно удвоению мощности каждые 5–14 месяцев)

2) Автоматизация: модели, обученные на больших вычислительных ресурсах, способны автоматизировать больше задач. Модель учитывает как обучение, так и использование (inference).

Развитие вычислительных мощностей запускает новую спираль автоматизации. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fepoch.ai%2Fblog%2Fannouncing-gate&postId=1886247" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a>
Развитие вычислительных мощностей запускает новую спираль автоматизации. Источник

3) Производство: вычислительные ресурсы, используемые для inference, управляют "цифровыми работниками", которые выполняют автоматизируемые задачи. Этот цифровой труд сочетается с человеческим трудом, капиталом и природными ресурсами для производства экономического продукта, часть которого реинвестируется в капитал и развитие ИИ.

Прогнозы GATE

Колоссальные инвестиции в ИИ

Модель предсказывает, что глобальные инвестиции в вычислительные мощности для ИИ могут превысить 10% мирового ВВП (примерно в 50 раз больше текущих уровней). Эти вложения будут направлены на создание инфраструктуры (например, фабрики чипов, дата-центры) еще до начала масштабной автоматизации

Инвестиции в ИИ и создание экономической ценности. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fepoch.ai%2Fblog%2Fannouncing-gate&postId=1886247" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a>
Инвестиции в ИИ и создание экономической ценности. Источник

Масштабирование вычислительных ресурсов

Даже при консервативных предположениях (например, умеренной отдаче от R&D в области ПО и железа) мировая экономика сможет нарастить вычислительные мощности, достаточные для автоматизации большинства задач в течение 20 лет. Это основано на предположении, что любая задача станет автоматизируемой при достаточных объемах вычислений и инноваций

Развитие тренировочных данных. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fepoch.ai%2Fblog%2Fannouncing-gate&postId=1886247" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a>. <br />
Развитие тренировочных данных. Источник.

Ускорение экономического роста

Рост ВВП может ускориться в 2-20 раз по сравнению с историческим уровнем (~3% в год). Пик роста придется на период активной автоматизации (примерно через 10 лет после начала инвестиций). Эффект сохраняется несмотря на производственные ограничения, связанные с взаимозависимостью задач в экономике

Прогноз роста ВВП. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fepoch.ai%2Fblog%2Fannouncing-gate&postId=1886247" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a>
Прогноз роста ВВП. Источник

Ограничения модели

Такие же, как в любом прогнозировании:

Условность: результаты зависят от параметров (например, темпов роста алгоритмической эффективности, доступности ресурсов). Упрощения: модель игнорирует влияние других технологий (например, квантовых вычислений) и предполагает полную замену человеческого труда ИИ, что приводит к нереалистичным прогнозам.

Упрощения: модель игнорирует влияние других технологий (например, квантовых вычислений) и предполагает полную замену человеческого труда ИИ, что приводит к нереалистичным прогнозам.

Пожалуйста, поддержите меня, поставьте лайк! 🙏

Начать дискуссию