Прогнозы о том, что ИИ внезапно повысит производительность, пугающе похожи на те, что звучали после появления компьютеров на рабочих местах. Тогда нам говорили, что новые чудодейственные машины автоматизируют большую часть «белой» работы, что приведёт к созданию экономной цифровой экономики.

Перенесёмся на 60 лет вперёд, и мы увидим то же самое. Вскоре после дебюта ChatGPT в 2022 году исследователи из Массачусетского технологического института заявили, что сотрудники будут на 40% более продуктивными, чем их коллеги без ИИ.

Эти утверждения могут оказаться не более убедительными, чем наивные прогнозы эпохи «Безумцев». Тщательное исследование, опубликованное Национальным бюро экономических исследований в мае, показало, что экономия времени составила всего 3%, в то время как другие исследования показали, что использование ИИ для когнитивной работы высокого уровня приводит к снижению мотивации и ухудшению состояния сотрудников.

Мы наблюдаем зарождение ещё одного «парадокса продуктивности» — термина, придуманного для описания того, как неожиданно снизилась продуктивность в первые четыре десятилетия информационной эпохи. Положительным моментом является то, что извлечённые тогда уроки могут помочь нам ориентироваться в наших ожиданиях в настоящее время.

Изобретение транзисторов, интегральных схем, микросхем памяти и микропроцессоров способствовало экспоненциальному развитию информационных технологий, начиная с 1960-х годов. Мощность компьютеров удваивалась примерно каждые два года практически без увеличения стоимости.

Ещё в 1964 году в Wall Street Journal писали о том, как «электронные волшебники» — компьютеры — взяли на себя «многие задачи» в офисах по всей стране. «Они выполняют эту работу быстрее и с меньшими затратами, чем могли бы выполнять целые армии клерков». Позже в том же году газета сообщила, что компьютеры привели к «резкому сокращению найма белых воротничков».

Быстро стало общепринятым мнение, что компьютеры приведут к повсеместной автоматизации (и структурной безработице). Один человек, вооружённый устройством, мог выполнять работу, на которую раньше требовались сотни сотрудников. В течение следующих трёх десятилетий сфера услуг решительно внедряла компьютеры.

Однако обещанные выгоды так и не материализовались. На самом деле, исследования, проведённые в конце 1980-х годов, показали, что в секторе услуг — который экономист Стивен Роуч назвал «наиболее обеспеченным высокотехнологичным капиталом» — в тот же период наблюдалась самая низкая производительность.

В ответ на это экономист Роберт Солоу остроумно заметил, что «мы видим компьютеры повсюду, кроме статистики производительности».

Экономисты выдвинули несколько объяснений этой загадки (также известной как парадокс Солоу). Пожалуй, наименее убедительным было утверждение, которое до сих пор выдвигают, что всё это было миражом из-за неточных измерений и что последствия массовой автоматизации каким-то образом не отразились на экономических данных.

Другие утверждают, что провал инвестиций в информационные технологии, не оправдавших ожиданий, можно объяснить халатностью менеджеров.

В этом аргументе есть доля правды: исследования внедрения информационных технологий показали, что руководители без разбора тратили деньги на новое оборудование, в то же время нанимая дорогостоящих сотрудников для обслуживания и постоянной модернизации этих систем.

Компьютеры не сократили штат сотрудников, а раздули его.

Ещё более убедительной была гипотеза «временного лага», выдвинутая экономистом Полом А. Дэвидом. Он утверждал, что новые технологические режимы порождают ожесточённые конфликты, борьбу за регулирование и долю рынка. При этом старые способы ведения дел сосуществуют с новыми, даже когда большая часть мира перестраивается под новые технологии.

Ничто из этого не приводит к немедленному повышению эффективности — на самом деле всё наоборот.

В качестве доказательства он привёл в пример появление электричества, которое стало более быстрым источником производственной мощности, чем пар, который оно в конечном итоге заменило.

Тем не менее потребовалось 40 лет, чтобы внедрение электричества привело к повышению эффективности труда. На этом пути были трудности с установлением отраслевых стандартов, волны консолидации, борьба за регулирование и необходимость перепроектирования каждого отдельного производственного цеха, что сделало этот процесс запутанным, дорогостоящим и длительным.

Компьютерный бум оказался похожим на этот.

Например, в 1966 году, всего через два года после того, как «Wall Street Journal» начала рекламировать компьютеры, в статье говорилось, что устройства, способные хранить и выдавать большие объёмы данных, обременяют руководителей чрезмерно подробными отчётами. «По некоторым оценкам, — сетовала газета, — 25 000 с лишним компьютеров в стране теперь выдают 7300 миль бумаги в день». Это был корпоративный эквивалент TMI.

Эти жалобы не прекращались, но к концу 1990-х годов в американской экономике наконец-то наметился запоздалый рост производительности. Некоторые экономисты связывали это с широким распространением информационных технологий. Как говорится, лучше поздно, чем никогда. Однако вскоре эффективность снова снизилась, несмотря на (или благодаря) появлению интернета и других инноваций той эпохи.

ИИ ничем не отличается. Новая технология будет иметь непредвиденные последствия, многие из которых снизят или даже полностью подорвут её эффективность. Это не значит, что ИИ бесполезен или что корпорации не будут использовать его с энтузиазмом.

Однако те, кто ожидает мгновенного повышения производительности, будут сильно разочарованы.