Автор bmlabs 
Недавно Массачусетский технологический институт (MIT) официально дистанцировался от научной работы своего аспиранта, посвящённой продуктивностным выгодам искусственного интеллекта (ИИ). Этот шаг вызвал широкий резонанс в научном и технологическом сообществе, так как исследование претендовало на демонстрацию значительного повышения производительности труда благодаря внедрению ИИ.
Почему MIT сделал такой шаг? Дело в том, что выдвинутые в работе выводы вызвали сомнения у представителей института. Несмотря на то, что ИИ действительно может ускорять выполнение определённых задач, совокупное экономическое влияние таких технологий, по мнению ведущих специалистов MIT, значительно скромнее, чем утверждалось в спорной статье.
Главный контекст здесь — мнение профессора Дарона Аджемоглу, одного из авторитетных исследователей MIT, который предсказывает, что лишь около 25% задач, переданных ИИ, окупятся в ближайшее десятилетие. Он подчёркивает, что даже крупные прорывы в области искусственного интеллекта не приведут к значительному росту производительности в краткосрочной перспективе. Согласно его оценкам, ИИ затронет менее 5% экономической активности в США, а повышение производительности труда составит около 0,5%, что не оправдает триллионных инвестиций, если ИИ не станет решать действительно сложные задачи.
Это мнение расходится с более оптимистичными взглядами, где ожидался быстрый рост эффективности и значительное сокращение затрат на рабочую силу. Такое расхождение во взглядах и стало одной из причин, почему MIT не поддержала аспирантскую работу, которая предполагала чрезмерно позитивный эффект ИИ на производительность без учёта экономических и социальных ограничений.
Суть данной ситуации подчёркивает важность критического подхода к оценке влияния технологий на экономику и общество. Искусственный интеллект остаётся мощным инструментом, способным улучшать работу, особенно для менее квалифицированных работников, но его масштабы воздействия и перспективы окупаемости требуют более взвешенных и комплексных исследований.
MIT таким образом демонстрирует, что научная строгость и объективность важнее желаемого оптимизма, и любые серьёзные заявления о влиянии ИИ на экономику должны опираться на глубокий анализ и осторожную интерпретацию данных. Это предупреждение для всех исследователей и бизнеса — успех внедрения ИИ не гарантирован, и экономические выгоды могут оказаться менее впечатляющими, чем часто представляется на первых порах.