Развитие генеративного ИИ создает развилку для развивающихся стран. Они могут либо стать богаче, укрепив конкурентоспособность своих экономик, либо, напротив, еще больше отстать от развитых стран в уровне жизни, считает эксперт Всемирного банка.
  |   Эконс

Влияние искусственного интеллекта (ИИ) на экономику обычно рассматривается в контексте рабочих мест и производительности той или иной страны, отрасли или рынка. Но ИИ выступает еще и геоэкономическим фактором, который может как способствовать снижению неравенства доходов между развитыми и развивающимися странами за счет роста конкурентоспособности последних, так и, напротив, еще больше укрепить это неравенство.

По какому из вариантов будут развиваться события – в конечном счете зависит от того, с какой скоростью развивающиеся страны будут внедрять ИИ, проанализировала в своем исследовании эксперт Всемирного банка Янь Лю.

Глобальный переход

Влияние генеративного ИИ на мировую экономику эксперт Всемирного банка решила рассмотреть через призму структурной трансформации и международной производственной специализации – экономической роли развитых и развивающихся стран мира в глобальной экономике.

Структурная трансформация – это перераспределение экономической активности между секторами. В широком смысле такая трансформация – неотъемлемая часть экономического роста и прогресса. Когда-то доминирующим сектором экономик был аграрный, потом занятость перераспределилась в пользу промышленного производства, а затем стала сдвигаться в сторону сектора услуг.

Исторически занятость смещается из секторов с наибольшей производительностью в сектора с меньшей. Так, автоматизация сельского хозяйства привела к резкому сокращению занятости в нем и переходу рабочей силы в индустриальный сектор; затем, после достижения в индустрии пика производительности, занятость стала смещаться в менее производительный сектор услуг.

Но не все страны проходят путь «с ферм на фабрики, с фабрик в офисы» по одинаковой схеме. Например, развивающиеся страны, относящиеся к группе стран с доходом выше среднего, перед «переходом с фабрик в офисы» еще (или уже) не достигли такой же производительности в промышленности, как развитые. В таких странах произошла «преждевременная деиндустриализация» при более низких, чем было бы при успешной индустриализации, производительности и уровнях дохода, характеризует эксперт Всемирного банка. В бедных же странах промышленность так и осталась «недоразвитой» и ключевую роль играют, как правило, по-прежнему аграрный сектор и сектор низкоквалифицированных услуг.

Примерно так же, прогнозирует Янь Лю, может произойти и с развитием технологий ИИ, если развивающиеся страны не успеют или не смогут их внедрить: произойдет «преждевременная депрофессионализация» развивающихся стран, когда «недоразвитой» останется их сфера высококвалифицированного сервиса. Такие страны, оставшиеся позади во внедрении ИИ, могут столкнуться с мрачным будущим в виде растущей безработицы среди молодежи и стагнации или снижения уровня жизни, предупреждает эксперт.

На глобальном уровне услуги в настоящее время составляют половину ВВП и более 60% занятости. В странах с высоким уровнем дохода сектор услуг составляет три четверти как занятости, так и ВВП. Даже в странах с низким уровнем дохода на услуги приходится около трети ВВП и занятости. Однако сектор услуг крайне неоднороден. Например, в двух крупнейших странах, США и Китае, самые высокие зарплаты и самые низкие – в отраслях, относящихся к сфере услуг: самые высокие – в ИКТ и финансах, самые низкие – в услугах по размещению и общественному питанию; и разрыв между самыми высокими и самыми низкими заработками более чем трехкратный. Этот разрыв между отраслями сферы услуг может служить иллюстрацией разрыва между странами в современной глобальной экономике, становящейся экономикой услуг.

Экономика услуг

Обычно экономисты оперируют, если говорить упрощенно, «трехсекторной» экономикой, состоящей из сфер сельского хозяйства, промышленности и услуг. Для понимания влияния ИИ на мировую экономику и производственную специализацию стран важно иметь в виду услуги двух типов, то есть представлять экономику как «четырехсекторную», в которой сфера услуг делится на высоко- и низкоквалифицированные услуги. Именно по ним и проходят «линии разлома», поясняет автор исследования.

Различия между высоко- и низкоквалифицированными услугами можно провести на основе четырех факторов: требуемый уровень образования работников, уровень оплаты, цифровизация (как критерий встроенности в технологический прогресс), а также торгуемость – то есть возможность экспорта производимой продукции (в данном случае производимых услуг).

К высококвалифицированным услугам отнесены сферы информационно-коммуникационных технологий, финансы и страхование, а также профессиональные, научные и технические услуги. Эти сферы отличаются, помимо высокого уровня образования работников, высокими уровнями и зарплат, и цифровизации, а также, что важно в контексте международной специализации экономик, высоким уровнем торгуемости.

Все остальные услуги отнесены к низкоквалифицированным. Хотя, например, в сферах образования и здравоохранения также высока доля высокообразованных работников, в исследовании Всемирного банка эти сферы считаются низкоквалифицированными из-за их низкой цифровизации и низкой торгуемости.

  • Различия в производительности секторов.

В глобальном масштабе среднегодовой рост производительности труда с 1950 по 2010 г. был самым высоким в сельском хозяйстве (3%), за которым следует промышленность (2,8%), затем высококвалифицированные услуги (1,5%) и низкоквалифицированные услуги, где рост был самым низким (1,1%). Однако картина различается по группам стран с разным уровнем дохода.

У стран с высоким уровнем дохода рост производительности труда в сельском хозяйстве и промышленности составил более 4%, что более чем вдвое выше темпов роста в высоко- и низкоквалифицированных услугах (около 1,5%). В странах с уровнем дохода выше среднего производительность также в целом следовала этому паттерну, но ее рост был меньше. В первых двух секторах она росла на уровне среднемировой (3%) и быстрее, чем в услугах. Но, в отличие от стран с высоким доходом, в высококвалифицированных услугах рост был выше (2%), чем в низкоквалифицированных (1,2%).

В странах с уровнем дохода ниже среднего и низким рост производительности сельского хозяйства тоже был больше, чем в других секторах, но составлял всего 1,5%. За исключением аграрного сектора, быстрее всего производительность росла в высококвалифицированных услугах – 1,2%. Рост производительности в промышленности составлял лишь 0,7%, в низкоквалифицированных услугах – только 0,4%.

  • Различия в структуре занятости.

Быстрый рост производительности в сельском хозяйстве, наряду с индустриализацией и урбанизацией, начался более 150 лет назад в Западной Европе и США. В этот период внутренние силы спроса и предложения играли гораздо более значительную роль, чем мировая торговля. Когда глобализация ускорилась в 1990-х гг., большинство стран с высоким уровнем дохода уже перешли к экономике, в которой доминируют услуги, имея сравнительное преимущество в производстве и экспорте высококвалифицированных торгуемых услуг. Страны со средним доходом к 1990-м гг. только начали такой переход. А страны с низким доходом его еще даже не начинали.

В период 1950–2010 гг. в большинстве стран с высоким уровнем дохода наблюдалось непрерывное снижение доли занятости в сельском хозяйстве, которая к 2010 г. упала ниже 3% с порядка 40% в середине ХХ века. На пике «перехода с ферм на фабрики» доля занятости в промышленности в развитых странах достигала 30%, прежде чем начать снижаться. В странах с доходом выше среднего занятость в аграрном секторе сокращалась с 60–70% и выше до примерно 20%; однако занятость в промышленности в этой группе стран вышла на плато и остается, как в аграрном секторе, примерно на уровне 20%, что значительно ниже пиковых уровней богатых стран, и на более низком уровне реального дохода. Это говорит о преждевременной деиндустриализации, отмечает автор исследования. При этом растущая доля занятости в сфере высококвалифицированных услуг наблюдается только в некоторых из этих стран, и она значительно – как минимум вдвое – ниже, чем у стран с высоким уровнем дохода.

Страны с уровнем дохода ниже среднего и с низким сохраняют крайне низкую и стагнирующую долю занятости в промышленности (около 10%) и сфере высококвалифицированных услуг (менее 5%). В большинстве этих стран сельское хозяйство по-прежнему составляет более половины общей занятости.

В отличие от траектории стран с высоким уровнем дохода, рабочая сила, освобожденная от сельского хозяйства в странах с низким уровнем дохода, имеет тенденцию перемещаться не «на фабрики», а напрямую в сферу низкоквалифицированных услуг.

Такой вид структурной трансформации представляет собой значительные проблемы для долгосрочного экономического развития и индивидуального благосостояния, указывает автор. Рабочие места в секторе низкоквалифицированных услуг в бедных странах в основном сосредоточены в розничной торговле, ресторанах, отелях, сферах личных услуг. Они, как правило, предлагают ограниченные возможности для обучения, повышения квалификации и технологического прогресса. Более того, эти сектора отличаются низким экспортным потенциалом, что ограничивает возможности страны участвовать в мировой экономике с выгодой для своего благосостояния.

Трансформирующая роль ИИ

Более высокая производительность труда в любом секторе снижает его долю занятости: для производства требуемого объема продукции при любом заданном уровне дохода требуется меньше работников. По мере того как экономика переходит от секторов с высоким к секторам с низким ростом производительности, темпы роста ее реальных доходов снижаются. В долгосрочной перспективе темпы роста ограничиваются сектором, демонстрирующим самый медленный технологический прогресс.

В отличие от предыдущих волн технологий, генеративный ИИ повышает производительность в основном в секторе высококвалифицированных услуг. Его способность синтезировать и генерировать идеи и контент пересекается со значительной частью задач в профессиях белых воротничков.

Из этого следует, что общее влияние генеративного ИИ на рост производительности экономик будет скромным, если он не будет широко адаптирован в разных секторах. Если влияние ИИ на производительность ограничится только одним сектором высококвалифицированных услуг, то, по расчетам Янь Лю, через 100 лет глобальный реальный доход будет лишь на 2,4% выше, чем был бы без ИИ.

При этом в развивающихся странах может повториться феномен, аналогичный «преждевременной деиндустриализации». В странах с доходом выше среднего пик занятости в высококвалифицированных услугах будет ниже, чем в развитых странах, и при более низком уровне реального дохода; а страны с доходом низким и ниже среднего до сколь-нибудь заметных пиков могут вовсе не дойти. Таким образом, генеративный ИИ может привести к «преждевременной депрофессионализации» во многих странах, не относящихся к странам с высоким доходом.

Однако если генеративный ИИ будет внедрен в других секторах экономики, он способен стать катализатором создания революционных продуктов и новых отраслей. В этом оптимистичном прогнозе, если ИИ становится ключевым драйвером глобального экономического роста, реальный доход, по расчетам автора, через 100 лет будет на 28% выше, чем без ИИ.

Сейчас мир все еще находится на начальных этапах разработки и внедрения ИИ, что расширяет спрос на высококвалифицированные рабочие места в сфере услуг. Способность генеративного ИИ преодолевать языковые и культурные барьеры обещает снизить торговые издержки и вызвать новую волну аутсорсинга и офшоринга услуг, чем могут воспользоваться развивающиеся страны, считает автор: «Но эта возможность не будет сохраняться бесконечно. Ставки для развивающихся стран огромны».

Страны, которые смогут быстро внедрять ИИ в разные отрасли экономик, с большой вероятностью укрепят свои позиции на мировых рынках за счет повышения производительности и конкуренции в быстрорастущих высокотехнологичных секторах. Страны, которые откладывают интеграцию ИИ в свою экономику, рискуют застрять в стагнации развития и столкнуться со снижением уровня жизни, не будучи способными извлечь выгоду из инноваций, заключает исследователь.