Войти
Первые попытки «встроить» искусственный интеллект в официальную макроэкономическую статистику США показывают: у компаний, которые активнее внедряют ИИ, выше производительность и ниже затраты на производство, при этом автоматизация снижает спрос на некоторые виды труда.
Китай стал первой страной, обязавшей публичные компании отражать данные на балансе в качестве активов. Исследование показало: это решение повышает рыночную стоимость фирм и улучшает доступ к финансированию, но только при выстроенной системе прав на данные и их биржевого оборота.
ИИ меняет экономику – и привычные связи между инфляцией и экономическим ростом. Это размывает различие между циклическими колебаниями, требующими стабилизации, и не требующими этого структурными сдвигами, побуждая центробанки перестраивать подходы к монетарной политике.
Университеты лишаются талантливых исследователей ИИ: они уходят за высокими зарплатами в крупные компании. Меняется не просто работодатель – меняются исследования, переориентируясь на коммерциализацию инноваций, а знания оказываются запертыми в собственности корпораций.
Новые технологии распространяются по миру через деловые сети, но не всякое партнерство способствует внедрению инноваций. Ключевой фактор – не географическая близость и не принадлежность к корпоративной «семье», а интенсивный обмен данными и технологическая интеграция.
Появление ChatGPT изменило реакцию рынка на новости компаний о расширении занятости: инвесторы стали «штрафовать» бизнес за наем, видя в нем отставание во внедрении ИИ. В ответ компании стали реже делиться планами найма и усилили ИИ-риторику, чтобы выглядеть более технологичными.
В науке важно не только решать задачи, но и понимать, какие из них стоит решать. Для ответа на этот вопрос редакторы научных журналов опираются в том числе на неявные знания, накопленные за годы в профессии. Исследователи проверили, можно ли передать ИИ этот «научный вкус».
Прогресс в развитии ИИ может остановиться или, наоборот, ускориться и создать сверхинтеллект, превосходящий способности людей. Эксперты ОЭСР проанализировали вероятные сценарии развития ИИ в ближайшие годы.
Люди все чаще обращаются к ИИ при принятии инвестиционных решений, но в формировании портфеля полагаться на него пока не стоит. Сравнение инвестиционных результатов ИИ и человека показало, что с задачей оптимизации ИИ не справляется, ошибается в сборе данных и считает с ошибками.
Простота оформления кредитов у финтех-кредитора может для него превратиться из конкурентного преимущества в проблему. Удобство привлекает более рискованных заемщиков, ухудшая качество кредитного портфеля даже при лучшей, чем у банков, оценке кредитоспособности.
Бурный рост сектора ИИ и рыночных оценок технологических компаний породил дебаты: является ли он основой для новой эры устойчивого экономического подъема – или же повторяет путь спекулятивных «пузырей». Ответ может быть парадоксальным: возможно, и тем и другим.