Экономический рост зависит от способности человека предлагать инновации, которые повышают нашу производительность. С начала 2000-х годов подобные инновации стали редкостью. Если в XX веке для удвоения производительности (и, следовательно, богатства) требовалось одно поколение (30 лет), то сейчас на это уходит 175 лет. Эту ситуацию можно объяснить серьезными экономическими последствиями для наших обществ. Однако модели большого языка (LLM) дают новую надежду.

Свяжитесь с научно-исследовательским институтом IntoTheMinds

Изобретения оказывают меньшее влияние на экономический рост, чем в прошлом

После Второй мировой войны наши родители жили в благословенные времена. Эта эпоха реконструкции ознаменовалась расцветом радикальных инноваций, которые способствовали беспрецедентному повышению уровня жизни. Во Франции, например, инновации повышали производительность труда в среднем на 2,5% в период с 1973 по 2003 год. За 30 лет производительность выросла более чем вдвое. Между 1945 и 1975 годами среднегодовая ставка составляла даже 5%.

Однако сегодня мы наблюдаем общее замедление темпов роста экономики. Производительность уже не растет в прежних пропорциях. В период с 2003 по 2023 год среднегодовой рост составлял всего 0,4% во Франции и 0,6% в Европе. Для достижения удвоения потребуется 175 лет.

Инновации больше не следуют друг за другом с одинаковой скоростью. Наше общество больше не может производить те же технологические прорывы для повышения производительности. Перефразируя Роберта Гордона: «Сегодняшние инновации имеют меньший эффект, чем в прошлом».

Все это, конечно, отражается на нашем моральном состоянии и на направлении, в котором движется все наше общество. Застой в благосостоянии приводит к разочарованию, приводящему к таким эпифеноменам, как поляризация.

Поэтапное снижение производительности

Снижение производительности происходило урывками. Первый прорыв произошел в середине 1970-х годов, когда;

• Широкое использование электроприборов: ручная работа в западных странах уже была в значительной степени заменена электрическими приспособлениями.
• достижение максимальных скоростей коммерческого транспорта: например, средняя скорость авиалайнеров больше существенно не увеличилась.

Второй прорыв произошел между 1980 и 2003 годами благодаря персональному компьютеру. Последний сначала заменил менее эффективные технологии, которые заселили офисные помещения, а затем стали окном в мир благодаря Интернету. С тех пор деловой мир ждет революции. В мире труда не произошло ничего, что радикально повысило бы производительность… до 2023 года и появления LLM через ChatGPT. Мы вернемся к этому позже.

Но сначала нам необходимо разобраться в причинах этого застоя. Почему так сложно предлагать прорывные инновации? Ответ дан в исследовании 2020 года, которое заслуживает особого внимания.

---

С 1970-х годов объем исследований и разработок по реализации закона Мура увеличился в 18 раз.

---

Создавать инновационные идеи становится все труднее и труднее.

Это исследование было опубликовано в American Economic Review в 2020 году группой из четырех исследователей из Стэндфорда и Массачусетского технологического института. Их родословная ставит их выше подозрений в отношении качества их работы.

Эти исследователи показывают, что В любой области производительность растет медленнее, чем усилия в области НИОКР. Другими словами, количество исследователей, необходимых для проведения исследований, не является постоянным. Оно только увеличивается, что механически снижает объем НИОКР. Это иллюстрирует график ниже, взятый из рассматриваемой статьи. Хотя число исследователей с 1930-х годов только увеличилось, продуктивность исследований только упала.

Авторы исследования приводят несколько конкретных иллюстраций этого результата в области медицины, фармацевтических исследований и сельского хозяйства. Но их иллюстрация закона Мура легче всего понять.

Закон Мура постулирует, что количество транзисторов на одной поверхности удваивается каждые 2 года. Это соответствует ежегодному увеличению на 35%. Измерив расходы компаний на НИОКР, занимающиеся разработкой чипов с 70-х годов, исследователи обнаружили, что количество исследователей, необходимое для обеспечения ежегодного роста в 35%, не является постоянным. С 1970-х годов объем исследований и разработок по реализации закона Мура увеличился в 18 раз. (см. график ниже).

К результатам, полученным в медицине, фармацевтике и сельском хозяйстве, мне придется вернуться в другой статье. Здесь открытия еще более заметны, а ситуация гораздо более негативна.

Все более анекдотические инновации

Результатом этих трудностей с инновациями является то, что предлагаемые инновации носят все более анекдотический характер. Позвольте мне проиллюстрировать этот парадокс показательным примером. Айфон.

Я с волнением вспоминаю презентацию iPhone в 2007 году. Но что произошло с тех пор?

Каждый год Apple проводит мероприятие, на котором представляет свой новый iPhone. Он стал больше, мощнее, тяжелее… но все осталось по-прежнему. Хуже того, сейчас нам предлагают инновации, которые являются настоящим отходом от первоначальной концепции, которая заключалась в избавлении от клавиатуры. Вот что взволновало мир технологий на выставке CES 2024. Клавиатура айфона. Стив Джобс, должно быть, переворачивается в гробу.

Я мог бы продолжать и продолжать. Последние 20 лет были вымощены псевдореволюционными новациями. Выставки CES в Лас-Вегасе за последние 20 лет отдали дань уважения инновациям, которые нельзя назвать революционными. Что OLED-экраны, 3D-телевизоры, 5G, 8K, умные часы, подключенные холодильники… изменили нашу жизнь? Ничего. Прогресс шел постепенно до 2023 года.

Надежда LLM (больших языковых моделей)

ChatGPT стал единственной настоящей революцией со времен смартфонов. BlackBerry, а затем iPhone, позволили нам использовать даже самые незначительные «мертвые» моменты наших дней. Мы стали продолжением Интернета. ChatGPT дал нам беспрецедентные возможности в виде больших языковых моделей (LLM). Эти алгоритмы, работа которых остается загадкой, обещают произвести революцию в мире труда. Определенные задачи наконец-то можно будет ускорить или даже исключить.

Конечно, эта революция вызывает у некоторых людей панику. Генеративный ИИ заменит нас всех. Это обычный рефрен. Но те, кто так говорит, забывают, что 70% рабочих мест связаны с местными товарами или услугами. Им нечего бояться производства контента, которое LLM упростит.

Итак, давайте примем революцию генеративного ИИ такой, какая она есть: обещание нового скачка в производительности.

---

---

Опубликовано в Предпринимательство, Исследования.

---

---