The New Yorker: Dilema ziskovosti umělé inteligence a historická ponaučení Napsal(a) John Cassidy V roce 1987 Robert Solow z Massachusetts Institute of Technology (M.I.T.), nositel Nobelovy ceny za ekonomii, v článku v The Times Review of Books poznamenal: "Počítačový věk je všude, ale nenajdeme ho ve statistice produktivity. Navzdory rychlému nárůstu výpočetního výkonu a rostoucí popularitě osobních počítačů vládní údaje ukazují, že klíčové měřítko mezd a životní úrovně – hrubý výkon pracujících na hlavu – už více než deset let stagnuje. To se stalo známým jako "paradox produktivity". Tento paradox trval až do 90. let minulého století a ještě déle, což vyvolalo velké množství nekonzistentních akademických výzkumů. Někteří ekonomové to připisují špatnému řízení nových technologií; Jiní tvrdí, že počítače zamítají svůj ekonomický význam ve srovnání s dřívějšími vynálezy, jako jsou parní stroj a elektřina; Jiní obviňují statistiky z chyb a věří, že paradox po nápravě zmizí. Téměř 40 let po zveřejnění Solowova článku a téměř tři roky poté, co OpenAI vydala chatbota ChatGPT, možná čelíme novému ekonomickému paradoxu, jehož hlavním hrdinou je tentokrát generativní umělá inteligence. Podle nedávného průzkumu provedeného ekonomy ze Stanfordovy univerzity, Clemsonovy univerzity a Světové banky v červnu a červenci letošního roku používala nástroje umělé inteligence téměř polovina pracovníků (přesně 45,6 %). Nová studie týmu z Media Lab na Massachusetts Institute of Technology (M.I.T.) však přináší překvapivý výsledek: "Přestože společnosti investují do generativní umělé inteligence 300 až 40 miliard dolarů, tato zpráva zjistila, že 95 % organizací má nulovou návratnost. ” Autoři studie přezkoumali více než tři stovky veřejně dostupných projektů a oznámení v oblasti umělé inteligence a vyzpovídali více než padesát vedoucích pracovníků společností. Definují "úspěšnou investici do umělé inteligence" jako takovou, která se posunula za pilotní fázi a je skutečně nasazena a po šesti měsících přinesla měřitelnou finanční návratnost nebo významné zvýšení produktivity. "Pouze 5 % úspěšně integrovaných pilotních projektů umělé inteligence vytváří hodnotu v milionech dolarů, zatímco naprostá většina projektů stagnuje a nemá žádný měřitelný dopad na zisk a ztrátu," napsali. ” Investigativní rozhovor vyvolal vlnu reakcí, z nichž některé byly plné skepticismu. "Na LinkedIn bylo hodně humbuku, jako by se všechno změnilo, ale v našich skutečných operacích se základní věci vůbec nezměnily," řekl výzkumníkům provozní ředitel středně velké výrobní společnosti. "Smlouvy zpracováváme o něco rychleji, ale to je vše." Další respondent uvedl: "Letos jsme sledovali desítky ukázek. Možná jeden nebo dva jsou opravdu užitečné. Zbytek jsou buď "obaly" (odkazující pouze na balení stávajících technologií bez podstatných inovací) nebo "vědecké projekty" (odkazující na technologické průzkumy, které jsou stále daleko od praktického komerčního využití). ” Abychom byli spravedliví, zpráva také uvádí, že skutečně existují společnosti, které úspěšně investovaly do umělé inteligence. Zpráva například zdůrazňuje efektivitu vytvořenou přizpůsobenými nástroji pro back-office operace a uvádí: "Tyto první výsledky ukazují, že systémy se schopností učit se, pokud jsou zaměřeny na konkrétní procesy, mohou skutečně přinést skutečnou hodnotu bez velkých organizačních změn." Průzkum také zmínil, že některé společnosti hlásily "lepší udržení zákazníků a míru konverze prodeje díky automatizovanému oslovení a inteligentním systémům následného sledování", což naznačuje, že systémy umělé inteligence mohou být užitečné pro marketing. Ale myšlenka, že "mnoho společností se snaží dosáhnout podstatných výnosů", se shoduje s jiným nedávným průzkumem nadnárodní poradenské společnosti Akkodis. Společnost kontaktovala více než 2 000 vedoucích pracovníků a zjistila, že procento generálních ředitelů, kteří jsou "velmi přesvědčeni" o strategii implementace umělé inteligence, kleslo z 82 % v roce 2024 na 49 % v letošním roce. Důvěra firemních CTO se také snížila, i když ne tolik. Akkodisovo vyšetřování uvedlo, že změny "mohou odrážet předchozí neuspokojivé výsledky v digitálních projektech nebo projektech umělé inteligence, zpoždění nebo selhání při implementaci a obavy o škálovatelnost". ” Minulý týden se mediální pokrytí výzkumu MIT Media Lab shodovalo s poklesem vysoce ceněných akcií souvisejících s umělou inteligencí, jako jsou Nvidia, Meta a Palantir. Korelace se samozřejmě nerovná příčinné souvislosti a nedávné komentáře generálního ředitele OpenAI Sama Altmana mohly v tomto výprodeji hrát důležitější roli (vzhledem k nedávnému nárůstu cen je výprodej nevyhnutelný). Podle CNBC Altman na večeři s novináři řekl, že současné ocenění je "směšně vysoké" (šílené) a použil slovo "bublina" třikrát během 15 sekund. Přesto tato studie MIT přitáhla velkou pozornost. Po počátečním kole zpravodajství vyšlo najevo, že společnost Media Labs, která má vazby na mnoho technologických společností, v tichosti omezovala přístup ke zprávě. Informace, které jsem zanechal pro oddělení pro styk s veřejností organizace a pro dva autory zprávy, byly zahlceny. Ačkoli je zpráva jemnější, než popisují některé novinové zprávy, rozhodně zpochybňuje velký ekonomický příběh, který je základem technologického boomu od vydání ChatGPT společností OpenAI v listopadu 2022. Zkrácená verze tohoto narativu říká, že rozšířené rozšíření generativní umělé inteligence je špatné pro pracovníky, zejména znalostní pracovníky, ale mimořádně dobré pro společnosti a jejich akcionáře, protože přinese obrovský skok v produktivitě a v důsledku toho i dobré zisky. Proč se zdá, že se tato scéna ještě stala? Jedním z možných důvodů je připomínka myšlenky z osmdesátých a devadesátých let minulého století, že chyby managementu omezují přínosy pro produktivitu, které počítače přinášejí. Výzkum společnosti Media Lab zjistil, že některé z nejúspěšnějších investic do umělé inteligence uskutečňují startupy, které používají vysoce přizpůsobené nástroje v úzkých oblastech pracovního postupu. Na druhé straně propasti GenAI jsou méně úspěšné startupy, které "buď vytvářejí univerzální nástroje, nebo se snaží rozvíjet schopnosti interně". Obecněji zpráva uvádí, že rozdíl mezi úspěchem a neúspěchem "se nezdá být poháněn kvalitou modelu nebo regulací, ale metodami [implementace]". ” Jak si dokážete představit, novost a složitost generativní umělé inteligence může některé společnosti odradit. Nedávná studie poradenské společnosti Gartner zjistila, že méně než polovina generálních ředitelů věří, že jejich CIO jsou "zběhlí v umělé inteligenci". Existuje však i další možné vysvětlení neuspokojivých výsledků, na které upozornila zpráva Media Lab: Pro mnoho zavedených společností není generativní umělá inteligence (alespoň ve své současné podobě) vůbec tak božská, jak se o ní tvrdí. "Je skvělý v brainstormingu a psaní prvních návrhů, ale nepamatuje si preference klientů a neučí se od předchozích redaktorů," řekl jeden respondent průzkumu Media Lab. "Opakuje stejnou chybu a při každé relaci musí vstoupit do velkého kontextu. Pro práci s vysokými sázkami potřebuji systém, který buduje znalosti a neustále se zlepšuje. ” Samozřejmě existuje mnoho lidí, kteří považují umělou inteligenci za užitečnou, a existují i akademické důkazy, které to potvrzují: V roce 2023 dva ekonomové z MIT zjistili, že v randomizované studii účastníci vystavení ChatGPT plnili "profesionální úkoly psaní" rychleji a zlepšili kvalitu psaní. Ve stejném roce další výzkumné týmy také zjistily, že programátoři používající Copilot od Githubu, programovacího asistenta AI, a agenti zákaznické podpory používající proprietární nástroje AI zaznamenali zvýšení produktivity. Výzkumníci z Media Lab zjistili, že mnoho zaměstnanců používá v práci své osobní nástroje, jako je GPT nebo Claude; Zpráva označuje tento jev jako "stínovou ekonomiku AI" a komentuje, že "návratnost investic (ROI), kterou přináší" bývá lepší než projekty iniciované zaměstnavatelem. Otázkou však zůstává, a rozhodně je to otázka, kterou si manažeři společností kladou stále častěji: Proč se tyto výhody neodrážejí ve spodním řádku více společností? Část problému může spočívat v tom, že generativní umělá inteligence, i když je přitažlivá, má v mnoha oblastech ekonomiky omezené využití. Volný čas a pohostinství, maloobchod, stavebnictví, nemovitosti a péče (péče o děti, starší nebo nemohoucí) – tato odvětví dohromady zaměstnávají asi 50 milionů Američanů, ale nevypadají jako přímí kandidáti na transformaci AI. ...