Будущее экономической науки и «многоруких» экономистов в эпоху ИИ

Представьте, что вы заснули 30 лет назад и проснулись сегодня на экономическом семинаре где-нибудь в Европе. Вы, вероятно, мало что поняли бы. Глобализация сильно изменила сферу экономических исследований: она сделала их более сопоставимыми, конкурентными и полностью количественными (то есть основанными на данных, статистике и математических моделях. – Прим. «Эконс»). Исследования ведутся почти исключительно на английском языке, причем азиатские и европейские ученые участвуют в этом наравне с американскими. И все они конкурируют за публикации в одном и том же узком кругу ведущих научных журналов. От этих публикаций зависит научная карьера, а представители сообщества, которое их оценивает, путешествуют по миру так же легко, как и сами статьи.

До этого европейский ландшафт исследований был фрагментирован, во многом по языковому признаку. Теория существовала повсюду, но во многих областях метод был ближе к истории и праву, чем к статистике. Яркий пример – немецкая Ordnungspolitik: традиция, которая строила аргументацию на базовых, неоспоримых фактах, основанных на конституционном порядке, и рассуждала в категориях абсолютных истин, а не компромиссов. Эта традиция была цельной и убедительной так, как редко удается современной экономической науке с ее бесконечными «все зависит от...» (Ordnungspolitik – нем. «политика экономического порядка»: подход, при котором государство не вмешивается в хозяйственные процессы, а создает и поддерживает долгосрочные рамочные условия (правила игры) для рыночной экономики. Эта философия стала интеллектуальной основой для послевоенного «немецкого экономического чуда» и модели социальной рыночной экономики. В рамках Ordnungspolitik экономисты говорили на языке принципов, ценностей и законов, их логика была понятна любому человеку (например, «монополии – это зло»); современная экономическая наука опирается на математические расчеты, анализ выгод и издержек, сценарии и компромиссы, в итоге она стала более точной, но утратила простоту языка. – Прим. «Эконс»).

Сдвиг в сторону маржиналистского мышления (подход к оценке явлений через анализ дополнительных, или предельных, величин, а не общих и средних; к примеру, предельных издержек: вместо «каковы совокупные затраты» – «на сколько вырастут затраты, если произвести товара на одну единицу больше». – Прим. «Эконс») и анализа затрат и выгод стал шагом вперед по сравнению с этой непоколебимой уверенностью, но он же лишил экономическую науку способности говорить прямо и четко.

Искусственный интеллект (ИИ) может пошатнуть этот новый порядок так же основательно, как глобализация пошатнула старый. Здесь стоит выделить два механизма.

Первый – технический: ИИ уже хорошо справляется с экономической теорией, применением эмпирических методов, а также с составлением и редактированием текстов. Это означает быстрый рост количества добротных статей, в то время как пропускная способность «верхушки» научных журналов остается неизменной: 300–400 мест в пятерке ведущих журналов в год для 8000–11000 профессоров в исследовательских университетах, имеющих право присуждать докторские степени. Конкуренция, которая изначально создавала здоровую дисциплину против местничества, рискует превратиться в то, что в Китае называют «инволюцией» (обратное развитие, движение назад. – Прим. «Эконс»), когда усилия поглощаются самой конкуренцией, а не преобразуются в знания. Что-то должно измениться: либо количество журналов увеличится, либо их значимость для карьерного продвижения снизится ближе к тому, как в естественных науках или медицине.

Второй механизм – геополитический, а не технологический: фрагментация по геоэкономическому признаку, когда экономисты за пределами США постепенно перестают ориентироваться на Америку так сильно, как это было последние три десятилетия. По данным европейских приемных комиссий, все меньше их сильнейших аспирантов подаются на американские программы. Это не обязательно шаг назад для научного прогресса, так же как прежняя языковая раздробленность не была исключительно негативным явлением. Но это означает, что для поддержания конкуренции должны появиться новые, возможно региональные, издания и стандарты качества, чтобы поддерживать конкуренцию. Потеря глобального сообщества, однако, была бы настоящей утратой. Большая часть экономической науки по своей сути трансгранична – взять хотя бы международную торговлю или обменные курсы.

И наконец, третья, более радикальная возможность состоит в том, что ИИ станет достаточно хорош в моделировании, эмпирических методах и самообучении, чтобы заменить значительную часть нынешних исследователей, а не просто помогать им. На данный момент профессиональное сообщество, похоже, не опасается этого. Недавний опрос Центра исследований экономической политики (CEPR) своих членов о вероятном влиянии ИИ на профессию показал в целом удивительно благодушные ожидания: почти 90% респондентов сочли, что, скорее всего, в модели исследований и публикаций мало что изменится. Однако у большинства членов CEPR есть пожизненные профессорские контракты (tenure), и у таких экономистов мало причин ожидать, что грядущие перемены коснутся их лично. Оптимистичные ожидания могут говорить не столько о технологии, сколько о том, кого именно спрашивали.

Уже сейчас, независимо от чьих-либо прогнозов, становится очевидным, что, во-первых, ИИ повышает производительность исследователей. И что, во-вторых, сигнал о кажущемся качестве статьи становится все более зашумленным, и ее все труднее отличить от хорошо подготовленного с помощью ИИ продукта.

По мере того как публичный сигнал – саму статью – становится все труднее «считывать», частный сигнал – кто автор и кто за него ручается – становится все более ценным. Знание своего «привратника» (gatekeeper) или обеспечение того, чтобы он знал вашего соавтора, получает большее, а не меньшее значение. Это может усилить тенденции к сплочению ученых, а поскольку большая часть глобального научного «гейткипинга» по-прежнему сосредоточена в США, это может работать против исследователей из других стран.

Экономисты как политические консультанты

В прежней Европе многие профессора видели свою задачу в том, чтобы быть советниками своего правительства – местного или национального, – и обладали преимуществом, которое сейчас легко недооценить: они говорили в буквальном смысле на одном языке с политиками. У них также было и другое преимущество – твердые убеждения. Приверженец Ordnungspolitik не стал бы подстраховываться. 

Современный экономист выглядит уже не так, а, скорее, как статуя Вишну со множеством рук, в каждой из которых – отдельная часть аргумента: вот набор данных, вот оговорка, а вот альтернативная спецификация. Преимущества этого в том, что советы такого эксперта основаны на фактах. Недостаток – в том, что экономисты все чаще говорят на языке, непонятном тем, кому больше всего нужно их понимать. В результате политики нередко объявляют экономистов бесполезными.

Как ИИ изменит это? Один из возможных исходов – ИИ станет предпочтительным советником. У него есть реальное преимущество: при соответствующей настройке его можно сделать «одноруким», решительным, не допускающим оговорок – таким, каким современный экономист отучил себя быть. Министр, которому нужен конкретный ответ, а не набор возможных вариантов, может просто предпочесть обратиться к машине («однорукий экономист» – образ исследователя, который не пытается учесть все плюсы и минусы решения, а дает четкий конкретный ответ; «однорукий» подход противоречит научной логике, требующей учитывать сразу много факторов, а не искать простые решения. И наоборот, «многорукий» экономист – тот, кто взвешивает все за и против, «с одной стороны…», «с другой стороны…». – Прим. «Эконс»).

Но более вероятен другой исход. По мере того как ИИ все чаще используется для технического анализа, грамотный расчет компромиссов становится дешевым и повсеместным. Дефицитным остается то, чего ИИ не может создать: человеческие отношения, построенные на доверии, подотчетности и готовности взять на себя ответственность, если совет окажется неверным. Человеческий опыт и взаимодействие не устаревают и становятся только более ценными именно потому, что все остальное стало легче автоматизировать.

Одно можно предсказать с высокой долей уверенности: «спящая красавица», которая проснется через 30 лет, будет понимать экономическую науку так же мало, как и тот, кто заснул 30 лет назад и проснулся только сегодня.

Оригинал статьи опубликован на портале CEPR.org/VoxEU. Перевод выполнен редакцией «Эконс».