В новом выпуске подкаста Дваркеша Пателя (Dwarkesh Patel) экономисты Алекс Имас (Alex Imas) (директор по экономике AGI в Google DeepMind) и Фил Траммелл (Phil Trammell) (глава отдела экономики в Epoch) обсуждают будущее автоматизации через призму классической и современной экономической теории. Главная тема дискуссии — почему, вопреки ожиданиям, прогресс ИИ может не привести к тотальной безработице, и какие секторы экономики станут новыми «тихими гаванями» для человеческого труда.
🏺 Скарбница дефицита: что останется ценным в мире ИИ? 0:39
В условиях, когда физическое производство и обработка информации становятся практически бесплатными благодаря автоматизации, основным драйвером стоимости становится реляционный сектор (relational sector) . Алекс Имас определяет его как сферу услуг и товаров, где участие человека является неотъемлемой частью ценности продукта.
Гости выделяют несколько типов потенциальной редкости:
- Искреннее человеческое взаимодействие: услуги врачей, терапевтов или учителей, где пациенту или ученику важна эмпатия и «включенность» живого человека .
- Статусное потребление: искусство и товары, ценность которых подкреплена историей создателя-человека. Результаты экспериментов Алекса Имаса показывают, что люди готовы платить значительно больше за арт-принт, созданный человеком, чем за аналогичный от ИИ, воспринимая ИИ-продукт как дешевый коммодити .
- Сложные цепочки задач: модель рабочих мест как набора задач (task-based model). Даже если 9 из 10 задач врача автоматизированы (заполнение страховок, анализ анализов), финальная диагностика и эмоциональная поддержка остаются полем деятельности человека .
Фил Траммелл отмечает, что исторически автоматизация всегда делала старые товары дешевыми, высвобождая капитал для новых, ранее не существовавших видов досуга и услуг .
📊 Загадка трудовой доли: почему роботы еще не победили? 6:31
Экономисты обсуждают феномен «доли труда» (labor share) — процента мирового ВВП, который выплачивается людям в виде зарплат, а не владельцам капитала.
- Историческая стабильность: На протяжении сотен лет доля труда держалась на уровне около 60–70% . Алекс Имас называет этот факт «сверхъестественным», учитывая масштаб индустриализации и автоматизации, которые мы уже прошли .
- Эластичность спроса и эффект Джевонса: По мнению Алекса Имаса, ключевой вопрос — насколько вырастет потребление при падении цен. Если ИИ сделает написание кода в 10 раз дешевле, захочет ли мир в 100 раз больше софта? В случае с сельским хозяйством этого не произошло (мы не стали есть в 100 раз больше), но в случае с вычислительными мощностями и софтом спрос может оказаться ненасыщаемым .
- Закон Мура и ценность вычислений: Дваркеш Патель приводит парадоксальное следствие из закона Мура: каждые 18 месяцев ценность единицы вычислений падает вдвое, потому что предложение растет быстрее, чем мы придумываем новые способы использования транзисторов . Однако ИИ может впервые обернуть этот тренд вспять.
📉 Сценарии «Тяжелого перехода» и политические риски 19:39
Собеседники анализируют сценарий «месива в середине» (messy middle), когда ИИ уже разрушает рабочие места, но еще не создал достаточное изобилие для безболезненной выплаты пособий .
- Риск «капельной» автоматизации: Алекс Имас считает, что медленное, постепенное вытеснение людей из профессий (как это было с телефонными операторами в 1920-40 годах) опаснее внезапного кризиса. В таком сценарии люди переходят в низкооплачиваемые секторы, не вызывая при этом немедленной реакции правительства .
- Политическая экономия: Рост безработицы всего на 2% может радикально изменить политический ландшафт и привести к принятию экстренных мер перераспределения .
- Эффект «О-ринга» (уплотнительного кольца): По аналогии с катастрофой шаттла «Челленджер», где одна деталь погубила весь аппарат, во многих профессиях (юриспруденция, аудит) требуется 100% надежность. Пока ИИ ошибается хотя бы в 1% случаев, компаниям приходится держать человека в штате для контроля, что замедляет массовые увольнения .
💸 Налоги и перераспределение: UBI против UBC 25:52
Дваркеш Патель поднимает вопрос о том, как эффективно облагать налогами богатство, созданное AGI.
- Опасность UBI (безусловного базового дохода): Имас выражает обеспокоенность тем, что прямые выплаты от государства ставят граждан в полную зависимость от текущей власти. «Это опасное соглашение о разделении власти», — утверждает он .
- UBC (универсальный базовый капитал): Альтернатива — передача гражданам долей (акций) в ИИ-компаниях. Это превращает людей в акционеров с правами собственности, что политически более устойчиво .
- Налог на потребление: Траммелл предлагает рассмотреть европейскую модель НДС для финансирования государственных фондов, которые затем закупают корзину акций технологических компаний для распределения среди населения .
🌍 Глобальный контекст: что делать Индии и Нигерии? 1:01:38
Особое внимание уделено странам, которые не являются лидерами в производстве полупроводников или обучении моделей.
- Стратегия индексации: Вместо попыток построить собственные дата-центры, развивающимся странам может быть выгоднее вкладывать свои суверенные фонды в глобальные индексы акций (S&P 500) или конкретно в ИИ-лидеров .
- Эффект электричества: Если AGI станет дешевым и общедоступным ресурсом, как электричество, то основная выгода достанется не разработчикам моделей, а компаниям-пользователям. В этом случае владение широким индексом экономики автоматически даст доступ к прибыли от ИИ .
- Прыжок через ступень (Leapfrogging): Как Африка перепрыгнула через стадию стационарных телефонов сразу к мобильным платежам, развивающиеся страны могут внедрить ИИ-технологии в госуправление и образование быстрее, чем забюрократизированный Запад .
🤖 Эволюция предпочтений: станут ли ИИ-сущности новыми потребителями? 43:03
В финальной части Дваркеш Патель размышляет о том, как изменится экономика, если сами ИИ-агенты станут экономическими субъектами с собственными целями.
- Ненасыщаемые оптимизаторы: В отличие от людей, у ИИ может не быть биологических пределов потребления. Зонды фон Неймана или AGI могут стремиться к бесконечному накоплению вычислительных мощностей для колонизации космоса, что полностью вытеснит «человеческую» долю из экономики .
- Отбор на жадность: В долгосрочной перспективе ресурсы будут контролировать те сущности (люди или ИИ), которые меньше потребляют на себя и больше реинвестируют в рост. Это естественный отбор для «жадных оптимизаторов» .
