The New Yorker: Tekoälyn kannattavuusdilemma ja historialliset opetukset Kirjailija: John Cassidy Vuonna 1987 taloustieteen Nobel-palkittu Robert Solow Massachusetts Institute of Technologysta (MIT) kommentoi The Times Review of Books -lehdessä julkaistussa artikkelissa: "Tietokoneaikakausi on kaikkialla, mutta sitä ei löydy tuottavuustilastoista. Huolimatta laskentatehon nopeasta kasvusta ja henkilökohtaisten tietokoneiden kasvavasta suosiosta, hallituksen tiedot osoittavat, että palkkojen ja elintason keskeinen mittari – työntekijöiden bruttotuotanto henkeä kohden – on polkenut paikallaan yli vuosikymmenen ajan. Tämä tuli tunnetuksi "tuottavuusparadoksina". Tämä paradoksi kesti viime vuosisadan 90-luvulle asti ja jopa pidempään, mikä laukaisi suuren määrän epäjohdonmukaisia akateemisia tutkimuksia. Jotkut taloustieteilijät syyttävät sitä uusien teknologioiden huonosta hallinnasta; Toiset väittävät, että tietokoneet jättävät taloudellisen merkityksensä kääpiöiksi verrattuna aikaisempiin keksintöihin, kuten höyrykoneeseen ja sähköön; Toiset syyttävät tilastoja virheistä ja uskovat, että paradoksi katoaa korjauksen jälkeen. Lähes 40 vuotta Solowin artikkelin julkaisemisen jälkeen ja lähes kolme vuotta sen jälkeen, kun OpenAI julkaisi ChatGPT-chatbotin, saatamme kohdata uuden taloudellisen paradoksin, ja tällä kertaa päähenkilö on generatiivinen tekoäly. Stanfordin yliopiston, Clemsonin yliopiston ja Maailmanpankin taloustieteilijöiden tämän vuoden kesä- ja heinäkuussa tekemän tuoreen tutkimuksen mukaan lähes puolet työntekijöistä (tarkalleen ottaen 45,6 prosenttia) käytti tekoälytyökaluja. Massachusetts Institute of Technologyn (MIT) Media Labin ryhmän uusi tutkimus raportoi kuitenkin yllättävästä tuloksesta: "Vaikka yritykset investoivat 300–40 miljardia dollaria generatiiviseen tekoälyyn, tässä raportissa todetaan, että 95 prosentilla organisaatioista ei ole tuottoa. ” Tutkimuksen tekijät kävivät läpi yli kolmesataa julkisesti saatavilla olevaa tekoälyprojektia ja -ilmoitusta ja haastattelivat yli viittäkymmentä yritysjohtajaa. He määrittelevät "onnistuneen tekoälyinvestoinnin" sellaiseksi, joka on siirtynyt pilottivaiheen ulkopuolelle ja joka on tosiasiallisesti otettu käyttöön ja joka on tuottanut mitattavissa olevaa taloudellista tuottoa tai merkittävää tuottavuuden kasvua kuuden kuukauden kuluttua. "Vain 5 % onnistuneesti integroiduista tekoälypilottihankkeista luo miljoonien dollarien arvoa, kun taas suurin osa projekteista pysyy paikallaan eikä niillä ole mitattavissa olevaa vaikutusta voittoon ja tappioon", he kirjoittivat. ” Tutkiva haastattelu herätti runsaasti vastauksia, joista osa oli täynnä skeptisyyttä. "LinkedInissä oli paljon hypeä ikään kuin kaikki olisi muuttunut, mutta varsinaisessa toiminnassamme perusasiat eivät olleet muuttuneet ollenkaan", keskisuuren valmistusyrityksen operatiivinen johtaja kertoi tutkijoille. "Käsittelemme sopimukset hieman nopeammin, mutta siinä kaikki." Toinen vastaaja kommentoi: "Katsoimme kymmeniä demoja tänä vuonna. Ehkä yksi tai kaksi on todella hyödyllisiä. Loput ovat joko "kääreitä" (viittaavat vain olemassa olevien teknologioiden pakkaamiseen ilman merkittäviä innovaatioita) tai "tieteellisiä hankkeita" (viittaavat teknologisiin tutkimuksiin, jotka ovat vielä kaukana käytännön kaupallisesta sovelluksesta). ” Ollakseni rehellinen, raportissa todetaan myös, että on todellakin yrityksiä, jotka ovat tehneet onnistuneita tekoälyinvestointeja. Raportissa korostetaan esimerkiksi back-office-toimintoihin räätälöityjen työkalujen luomaa tehokkuutta ja todetaan: "Nämä varhaiset tulokset osoittavat, että järjestelmät, joilla on kyky oppia, voivat todellakin tuottaa todellista arvoa ilman suuria organisaatiomuutoksia, jos ne kohdennetaan tiettyihin prosesseihin." Tutkimuksessa mainittiin myös, että jotkut yritykset raportoivat "parantuneesta asiakaspysyvyydestä ja myynnin konversioprosenteista automaattisen yhteydenpidon ja älykkäiden seurantajärjestelmien ansiosta", mikä viittaa siihen, että tekoälyjärjestelmät voivat olla hyödyllisiä markkinoinnissa. Mutta ajatus siitä, että "monet yritykset kamppailevat saadakseen huomattavia tuottoja", on yhteneväinen monikansallisen konsulttiyrityksen Akkodisin äskettäisen tutkimuksen kanssa. Yhtiö otti yhteyttä yli 2 000 johtajaan ja havaitsi, että niiden toimitusjohtajien prosenttiosuus, jotka ovat "erittäin luottavaisia" yrityksen tekoälyn käyttöönottostrategiaan, on romahtanut 82 prosentista vuonna 2024 49 prosenttiin tänä vuonna. Myös yritysten teknologiajohtajien luottamus on heikentynyt, vaikkakaan ei yhtä paljon. Akkodisin tutkimuksen mukaan muutokset "voivat heijastaa aiempia pettymyksiä digitaalisten tai tekoälyprojektien tuloksissa, viivästyksiä tai epäonnistumisia toteutuksessa sekä huolia skaalautuvuudesta". ” Viime viikolla MIT Media Labin tutkimuksen medianäkyvyys osui samaan aikaan arvostettujen tekoälyyn liittyvien osakkeiden, kuten Nvidian, Metan ja Palantirin, laskun kanssa. Korrelaatio ei tietenkään ole sama kuin syy-yhteys, ja OpenAI:n toimitusjohtajan Sam Altmanin viimeaikaisilla kommenteilla on saattanut olla tärkeämpi rooli tässä myynnissä (viimeaikaiset hinnankorotukset huomioon ottaen myynti on väistämätöntä). CNBC:n mukaan Altman sanoi illallisella toimittajien kanssa, että nykyinen arvostus on "naurettavan korkea" (hullu) ja käytti sanaa "kupla" kolme kertaa 15 sekunnissa. Silti tämä MIT:n tutkimus on herättänyt paljon huomiota. Ensimmäisen uutiskierroksen jälkeen paljastui, että Media Labs, jolla on yhteyksiä moniin teknologiayrityksiin, rajoitti kaikessa hiljaisuudessa pääsyä raporttiin. Tiedot, jotka jätin organisaation PR-toimistolle ja raportin kahdelle kirjoittajalle, olivat häkeltyneitä. Vaikka raportti on vivahteikkaampi kuin jotkut uutisraportit kuvaavat, se varmasti kyseenalaistaa suuren taloudellisen narratiivin, joka on tukenut teknologiabuumia sen jälkeen, kun OpenAI julkaisi ChatGPT:n marraskuussa 2022. Tämän narratiivin lyhyt versio on, että generatiivisen tekoälyn laajalle levinnyt leviäminen on haitallista työntekijöille, erityisesti tietotyöläisille, mutta erittäin hyväksi yrityksille ja niiden osakkeenomistajille, koska se tuo valtavan harppauksen tuottavuuteen ja sen seurauksena hyviä voittoja. Miksi tämä kohtaus näyttää jo tapahtuneen? Yksi mahdollinen syy muistuttaa viime vuosisadan 80- ja 90-lukujen ajatusta siitä, että johdon virheet rajoittavat tietokoneiden tuomia tuottavuushyötyjä. Media Labin tutkimuksessa havaittiin, että menestyneimpiä tekoälyinvestointeja tekevät startup-yritykset, jotka käyttävät pitkälle räätälöityjä työkaluja kapeilla työnkulun alueilla. GenAI-kuilun toisella puolella vähemmän menestyneet startup-yritykset "joko rakentavat yleiskäyttöisiä työkaluja tai yrittävät kehittää valmiuksia talon sisällä". Yleisemmin raportissa todetaan, että onnistumisen ja epäonnistumisen välinen ero "ei näytä johtuvan mallin laadusta tai sääntelystä, vaan [toteutus]menetelmistä". ” Kuten voit kuvitella, generatiivisen tekoälyn uutuus ja monimutkaisuus voivat lannistaa joitakin yrityksiä. Konsulttiyhtiö Gartnerin hiljattain tekemässä tutkimuksessa todettiin, että alle puolet toimitusjohtajista uskoo, että heidän tietohallintojohtajansa ovat "tekoälytaitoisia". Media Labin raportissa korostetun pettymyksen ennätykselle on kuitenkin toinenkin mahdollinen selitys: Monille vakiintuneille yrityksille generatiivinen tekoäly (ainakaan nykyisessä muodossaan) ei ole ollenkaan niin jumalallinen kuin sitä mainostetaan. "Se on loistava ideoimaan ja kirjoittamaan ensimmäisiä luonnoksia, mutta se ei muista asiakkaiden mieltymyksiä eikä opi aiemmilta toimittajilta", sanoi eräs Media Lab -kyselyyn vastannut. "Se toistaa saman virheen, ja sen on syötettävä paljon kontekstia istuntoa kohden. Korkean panoksen tehtäviin tarvitsen järjestelmän, joka rakentaa tietoa ja parantaa jatkuvasti. ” Tietenkin monet ihmiset pitävät tekoälyä hyödyllisenä, ja tämän tueksi on myös akateemista näyttöä: Vuonna 2023 kaksi MIT:n taloustieteilijää havaitsi, että satunnaistetussa tutkimuksessa ChatGPT:lle altistuneet osallistujat suorittivat "ammattimaisia kirjoitustehtäviä" nopeammin ja paransivat kirjoittamisen laatua. Samana vuonna myös muut tutkimusryhmät havaitsivat, että Githubin Copilotia, tekoälyohjelmointiassistenttia, käyttäviä ohjelmoijia ja omia tekoälytyökaluja käyttäviä asiakastukiagentteja näkivät tuottavuuden kasvua. Media Labin tutkijat havaitsivat, että monet työntekijät käyttävät työssään henkilökohtaisia työkalujaan, kuten GPT:tä tai Claudea; Raportissa tätä ilmiötä kutsutaan "harmaaksi tekoälytaloudeksi" ja todetaan, että "sen tuoma sijoitetun pääoman tuotto (ROI)" on yleensä parempi kuin työnantajien käynnistämät hankkeet. Mutta kysymys on edelleen olemassa, ja yritysjohtajat kysyvät sitä varmasti useammin: Miksi yhä useammat yritykset eivät näe näitä etuja tuloksessa? Osa ongelmaa voi olla se, että generatiivinen tekoäly, vaikka se on vakuuttavaa, sillä on rajalliset sovellukset monilla talouden aloilla. Vapaa-aika ja vieraanvaraisuus, vähittäiskauppa, rakentaminen, kiinteistöt ja hoito (lasten, vanhusten tai sairaiden hoito) – nämä alat työllistävät yhdessä noin 50 miljoonaa amerikkalaista, mutta ne eivät näytä suorilta ehdokkailta tekoälyn muutokseen. ...