Как внедрение ИИ влияет на цены и экономику

Внедрение технологий должно увеличивать производительность, однако статистика никакого роста не фиксирует: об этом парадоксе производительности, который широко обсуждался в 1990-х, в период IT-революции и массового внедрения компьютеров, сейчас вспоминают в связи с внедрением ИИ. Одно из объяснений парадокса – в том, что статистика первоначально «не умеет» измерять эффекты, связанные с революционными технологиями. Так было с компьютерами – потребовалось 10–15 лет, чтобы эффекты стали очевидны.

Сейчас может происходить то же самое, подтверждают эксперты Бюро экономического анализа США – американской статистической службы – в одном из своих недавних исследований. Они попытались аналитически «встроить» ИИ в систему национальных счетов – официальную макроэкономическую статистику, чтобы понять, как он может отражаться на производительности, занятости, зарплатах, а также ценах.

Экономисты уже давно пытаются оценивать влияние ИИ на экономику, и их оценки расходятся кардинально: например, нобелевский лауреат Дарон Аджемоглу предполагал, что ИИ добавит к росту общей производительности экономики лишь максимум 0,66% в течение 10 лет, а нобелевский лауреат Филипп Агийон с соавторами – что этот прирост может быть бесконечным в силу революционности технологии, сопоставимой с внедрением электричества и разработкой двигателя внутреннего сгорания. Исследования Бюро экономического анализа – это одна из первых попыток не просто оценить влияние ИИ на национальных макроэкономических данных, а научиться отражать это влияние в официальной статистике.

Макроэкономический эффект ИИ

Статистики выяснили, что после 2021 г. в отраслях с наиболее высоким внедрением ИИ выше, чем в прочих отраслях, рост совокупной факторной производительности (примерно на 2% в год) и производительности труда (примерно на 1% в год). Период до 2021 г. считается периодом без значительного использования ИИ.

Степень внедрения ИИ в отраслях экономики пришлось определять косвенно, на данных опросов предприятий, которые проводит Бюро переписи населения США. Все отрасли затем были поделены на четыре группы по показателю интенсивности использования ИИ. Эти данные эксперты статслужбы сравнили с отраслевой статистикой производительности, занятости, зарплат, использования труда и капитала.

ИИ одновременно повышает производительность и снижает затраты на труд. В ИИ-интенсивных отраслях вклад труда в рост выпуска сокращается – как для работников с высшим образованием, так и без него. Это может означать, что ИИ не только автоматизирует «простой» труд, но и частично заменяет квалифицированный.

В то же время в ИИ-интенсивных отраслях быстрее, чем в прочих, растет занятость молодых работников (до 25 лет). Это может означать, что ИИ позволяет молодым сотрудникам выполнять задачи, которые ранее требовали опыта. Однако молодые выигрывают в занятости, но не в зарплате: их заработки растут медленнее, чем у работников более старших возрастов.

Какие-либо окончательные выводы делать пока рано, оговаривают статистики. Когда они меняют методику оценки, многие эффекты становятся статистически слабее. Индикатор интенсивности ИИ – относительный показатель, и полученные на его основе результаты следует интерпретировать как сравнение отраслей с высокой интенсивностью ИИ с остальными, а не как абсолютные показатели влияния ИИ, отмечают авторы. Например, более высокая производительность в ИИ-интенсивных отраслях не говорит напрямую о наличии причинно-следственной связи между производительностью и ИИ: данные фиксируют только то, что в отраслях, более активно использующих ИИ, производительность выше, чем в использующих менее активно.

Тем не менее можно говорить о наличии первых измеримых эффектов влияния ИИ на основные макроэкономические показатели.

Влияние ИИ на цены

В следующем исследовании эксперты американской статслужбы попытались точно так же выявить влияние ИИ на цены компаний.

Связь между ИИ и ценами может быть как положительной, так и отрицательной. С одной стороны, если внедрение ИИ требует значительных инвестиций, например, в центры обработки данных, найма высококвалифицированных инженеров, а также значительного потребления энергии из сети, то оно может способствовать повышению цен на продукцию. С другой стороны, если внедрение ИИ сопряжено с сокращением использования некоторых ресурсов, то сокращение спроса на эти ресурсы может способствовать снижению цен на них и тем самым на конечную продукцию.

Для оценки влияния ИИ на затраты и цены использовался тот же показатель отраслевой ИИ-интенсивности, что и в предыдущем исследовании, и отраслевые макроэкономические данные 2022–2023 гг. – раннего периода активизации внедрения ИИ. Показатели затрат и цен были получены из совместных данных Бюро экономического анализа и Бюро статистики труда, которые отслеживают вклад отдельных отраслей в ВВП США и анализируют производственные ресурсы (капитал, труд, энергию, материалы и услуги). Эти данные показывают отраслевые источники роста цен в экономике США и то, как изменения цен на факторы производства связаны с изменениями цен для конечных покупателей.

Анализ продемонстрировал, что показатель интенсивности ИИ коррелирует со снижением темпа роста отпускных цен компаний. Цены на продукцию в отраслях с интенсивным использованием ИИ росли примерно на 2,3% в год в период после 2021 г., в то время как цены на продукцию в прочих отраслях росли в тот же период примерно на 5,6% в год.

Снижение темпа роста отпускных цен могло произойти за счет повышения эффективности работы ИИ-интенсивных отраслей – за счет сокращения доли труда и затрат на материальные ресурсы в стоимости продукции, показали оценки авторов. Относительно меньший рост цен на ресурсы согласуется с идеей о том, что внедрение ИИ связано со снижением спроса на часть работников, снижением роста зарплат и с тенденцией замещения труда капиталом (автоматизацией). Однако это не причинно-следственная, а статистическая связь, осторожны с выводами авторы.

Тем не менее можно заключить, что фактор ИИ пока не выглядит инфляционным – предварительные данные указывают на то, что внедрение ИИ коррелирует с удешевлением производства. Если ИИ действительно позволяет производителям снижать цены на товары и услуги, это снижение будет распространяться по цепочке производства, в конечном итоге приводя к снижению цен для конечных потребителей, отмечают авторы. По сути, это подтверждение, хотя и не окончательное, на данных национальной макроэкономической статистики, что ИИ – дефляционная технология, как и компьютеры ранее.