Дебаты об искусственном интеллекте часто сосредоточены на внутренних качествах технологии, таких как скорость, масштаб и поразительная способность генерировать текст или код. Но урок, который мы должны извлечь из каждого крупного технологического перехода со времён Второй мировой войны, заключается в том, что экономические результаты определяются не только технологиями. Институциональная структура, связанная с этими технологиями, также имеет значение.
Каждая крупная волна перехода — от рождения полупроводников до появления персональных вычислений, запуска коммерческого интернета и различных прорывов в биотехнологиях — породила новые компании и совершенно новые категории деятельности, потому что правовая среда поощряла предпринимательские эксперименты. Чёткие права собственности, низкие транзакционные издержки при входе, открытые архитектуры и правила ответственности, поощряющие ответственное внедрение, — это общие условия, позволяющие широкомасштабным инновациям процветать.
Искусственный интеллект сейчас работает как универсальная технология с широкими последствиями (по крайней мере, во многих его популярных формах). Мы наблюдаем самые ранние очертания новой волны предпринимательства в ИИ. Проприетарные системы быстро развиваются расширяющийся Возможности, доступные компаниям любого размера, особенно в генерации кода, автоматизации бизнес-процессов и профессиональных услугах, при этом открытые модели с открытым исходным кодом дают впечатляющие ранние результаты Результаты снижая стоимость экспериментов для отдельных людей, стартапов и небольших команд.
Важны обе стороны экосистемы. Проприетарные системы обеспечивают передовую производительность и надёжность, необходимые многим коммерческим пользователям; Модели с открытым исходным кодом создают параллельный канал для быстрой доработки, кастомизации и инноваций, специфичных для конкретных предметов. Вместе они позволили небольшим компаниям создавать специализированные модели, языковые инструменты, гражданские технологические платформы и услуги автоматизации с темпом, напоминающим ранние эпохи персональных вычислений и интернета. Эти изменения происходят потому, что множество жизнеспособных путей — коммерческих, открытых и гибридных — снижают капитальные требования, снижают транзакционные издержки и позволяют экспериментировать на периферии экономики.
Политические решения, принятые здесь и сейчас, могут определить, будет ли будущее ИИ больше похожим на раннюю эпоху полупроводников — когда здоровая система лицензирования и конкурентная структура рынка породили тысячи компаний — или более ограниченные секторы, где инновации концентрировались в нескольких крупных действующих компаниях. Вопрос в том, укрепляют ли Соединённые Штаты условия, делающие возможным предпринимательский динамизм, или же они примут регуляторные структуры, которые невольно подавляют ту самую деятельность, которая исторически превращала технологические революции в широкую экономическую выгоду.
Как новые технологии порождают новые работы и новые фирмы
Постоянная тема в основных технологических переходах последних 80 лет заключается в том, что предпринимательство может развиваться там, где институты снижают стоимость экспериментов. Экономическая динамика, последовавшая за развитием полупроводников, персональных вычислений, коммерческого интернета и биотехнологий, объясняется институциональными решениями, которые снизили транзакционные издержки, прояснили права собственности и открыли для предпринимателей возможность строить фундаментальные технологии. Там, где были такие условия, появлялись новые фирмы и совершенно новые категории работы с поразительной скоростью. Там, где их не было, инновации застопорились.
AT&T и полупроводниковая революция
Полупроводниковая революция — самый яркий ранний пример того, как снижение транзакционных издержек может открыть предпринимательский вход. В 1956 году AT&T подписала контракт Соглашение о декрете при этом Министерство юстиции США (DOJ) запретило компании входить в нетелекоммуникационные отрасли, такие как стремительно развивающаяся компьютерная индустрия, и заставило её лицензировать свои патенты третьим лицам, выплачивающим разумные роялти. Соглашение разрешило иск о монополизации, который Министерство юстиции подал в 1949 году, который изначально пытался заставить AT&T отказаться от производственного подразделения Western Electric, и который был направлен на крайне необычную корпоративную структуру, в которой подразделение Bell Labs компании AT&T, изобредшее транзистор в 1947 году, никогда не планировало коммерциализировать большинство своих изобретений.
Этот декрет о согласии, который часто цитируется за положения о принудительном лицензировании, не должен рассматриваться как общий план политики. Само обязательное лицензирование влечёт за собой множество нежелательных компромиссов. Однако соглашение иллюстрировало более широкий принцип: когда институциональная среда снижает стоимость доступа к базовым технологиям — будь то через рыночное лицензирование, организационныеeSign, или исследовательские последствии — предприниматели могут создавать выдающиеся новые компании.
В сочетании с политикой оборонных закупок, которая гарантировала ранний спрос на интегральные схемы, результат был плотным скоплением новых участников — от Fairchild Semiconductor до множества « Fairchildren — он появился. Инженеры могли переходить между компаниями, начинать новые проекты и коммерциализировать конструкции, не сталкиваясь с чрезмерными подрядными трудностями. Целые профессии — от проектировщиков схем до инженеров по микроэлектронике — возникли потому, что окружающие институты сделали возможными эксперименты.
Два подхода к персональным вычислениям
Эпоха персональных вычислений прошла по похожей схеме, но с помощью других механизмов. Выбор IBM издавать спецификации для IBM PC и необходимость полагаться на сторонние компоненты сделали ПК де-факто Открытая платформа. Это решение, в сочетании с договорными соглашениями, которые позволили Microsoft лицензия MS-DOS в целом вызвала взрыв предпринимательства. Разработчики программного обеспечения, производители клонов и производители периферийных устройств работали с минимальными расходами на разрешения. Возникшая экосистема ПК включала тысячи компаний, создававших аппаратное и программное обеспечение, совместимое с архитектурой IBM. Это было прямым результатом конструкции платформы, разработанной для максимальной конкурентоспособности.
Apple взяла противоположный подход IBM, создающий тесно интегрированный аппаратно-программный стек. Хотя это ограничивало некоторые формы входа, также снижало затраты на координацию для разработчиков и пользователей, обеспечивая стабильные интерфейсы, предсказуемую производительность и сильное техническое руководство. Результатом стала другая — но всё ещё живая — экосистема софтверных фирм, дизайнеров и производителей периферийных устройств. Обе модели иллюстрируют один и тот же принцип: предпринимательская активность процветает, когда окружающие институты снижают практические барьеры для инноваций, будь то через открытые стандарты или хорошо структурированную интеграцию.
Раздел 230 и коммерческий интернет
Эпоха коммерческого интернета усилила эту динамику. Тем сдвиг Переход от государственной магистрали к коммерческой сети происходил параллельно с внедрением Раздел 230 Закона о порядочности коммуникаций 1996 года, который уточнял, что платформы не несут ответственности издателя за контент, созданный пользователями. Это единственное изменение правил значительно снизило транзакционные издержки при создании интернет-сервисов, зависящих от вклада пользователей.
Эта модель расширилась и охватила всё — от онлайн-маркетплейсов до социальных сетей и ранних видеохостинговых платформ. Стартапы могли экспериментировать без риска столкнуться с жёсткими судебными разбирательствами за поведение пользователей, и в результате появился широкий спектр новых ролей (веб-разработчики, цифровые маркетологи, аналитики кибербезопасности, специалисты по облачной инфраструктуре). Правовой режим сделал возможным такое предпринимательское разнообразие.
Бай-Дол и биотехнологии
Биотехнологии — ещё один пример через другой институциональный рычаг. До того, как Закон Бэя-Дола с 1980 года федерально финансируемые изобретения обычно были заперты внутри государственных учреждений и недоступны для коммерциализации. Бэй-Дол формализовал и ускорил развитие университета и стартапа, который начал формироваться в конце 1970-х годов. Пионерские биотехнологические компании, такие как Genentech (1976), Biogen (1978) и Amgen (1980), были основаны университетскими учёными до принятия закона, демонстрируя коммерческий потенциал академических исследований.
Закон Бэй-Дола затем институционализировал эту модель: с 1996 по 2020 год созданная им система передачи технологий привела к более чем 17 000 университетов Стартапов и более 200 новых лекарств и вакцин. Венчурное финансирование началось, вокруг исследовательских институтов формировались кластеры, появились новые научные профессии. Механизм был прежним: институты, снижавшие стоимость превращения исследований в коммерческую деятельность, создавали предпринимательское изобилие.
Телефонная сеть и инновации, подавленные
Если предыдущие примеры показывают, как хороший институциональный дизайн способствует предпринимательскому входу, то телефонная сеть США в середине XX века демонстрирует обратное.
Десятилетиями вертикально интегрированная монополия AT&T, которая укреплялась общественной полезностью регулирование , функционально запрещала сторонние инновации. Правила Федеральной комиссии по связи до 1968 года запрещали клиентам подключать устройства, не относящиеся к AT&T, к сети. 1968 год Картерфон Решение, которое просто позволяло потребителям подключать «любое законное устройство», если оно не наносило вреда системе, запоминается именно потому, что оно нарушило эту укоренившуюся модель. Десятилетиями до Carterfone предприниматели, которые могли бы строить автоответчики, ранние модемы или сетевые устройства, не имели законного пути для этого.
Застой инноваций в телефонных сетях не был технологической неизбежностью; это было предсказуемое следствие правового режима, который устранил оспариваемость. Только после Картерфона и окончательного распада AT&T эксперименты на последующих этапах процветали. Ранние модемы, обеспечивавшие компьютерные сети, распространение потребительского телефонного оборудования и, в конечном итоге, коммерческий интернет возникли после снятия институциональных барьеров. История телефонной сети, таким образом, подчёркивает тот же урок, который показали примеры успеха: инновации ускоряются, когда посторонним разрешают экспериментировать, и останавливаются, когда институты препятствуют им.
Новая волна предпринимательства в области ИИ: то, что мы уже видим
Искусственный интеллект обладает особенностями универсальной технологии в этом смысле использованный Тимоти Ф. Бреснахан и Мануэль Трайтенберг: широкая применимость в разных секторах, крутые кривые обучения и способность стимулировать дальнейшие инновации непредсказуемыми способами. Исторически технологии такого рода обеспечивают самые широкие предпринимательские сферы, потому что делают совершенно новые категории работы экономически жизнеспособными.
Данные о рынке труда подтверждают эту мысль. Как это сделали Дэвид Аутор и его соавторы показывать , почти 60% современных рабочих мест не существовало в 1940 году. По сути, это означает, что основным экономическим эффектом трансформационных технологий является не массовое вытеснение, а создание новых работ, которые появляются только после распространения технологий.
ИИ, похоже, следует знакомой схеме. Быстрое совершенствование генеративных моделей снизило стоимость экспериментов как для устоявшихся компаний, так и для стартапов, а также предоставило специализированные инструменты, нишевые сервисы и совершенно новые способы производства. Поражает не только темпы технического совершенствования, но и разнообразие точек входа в предпринимательство, уже формирующиеся вокруг как проприетарных, так и открытых моделей.
Проприетарные модели ИИ уже трансформируют продуктивность в области программирования, аналитики и профессиональных сервисов. Например, JPMorgan Chase недавно найденный Внедрение инструмента помощника по программированию дало 10–20% повышение эффективности для программистов, что позволило им перейти к более ценным проектам. Компании, которые масштабируют рабочие процессы с ИИ мочь откроет примерно 4,4 триллиона долларов дополнительного роста производительности — что свидетельствует о способности ИИ менять способы выполнения работы.
Эти достижения иллюстрируют то, как фирмы переориентируют рабочие процессы: проприетарные модели внедряются в специализированные рабочие процессы, создавая новые модели сервисов, новые рабочие потоки ( например.
