Лауреат Нобелевской премии по экономике Кристофер Писсаридес выступил с критическим прогнозом относительно влияния искусственного интеллекта на глобальные экономические показатели. По мнению эксперта, вопреки ожиданиям технологических гигантов и правительств, внедрение нейросетей не станет тем катализатором, который сможет в краткосрочной перспективе вернуть западные страны к высоким темпам роста производительности труда.
Ограниченное влияние на рынок труда
Профессор Писсаридес подчеркивает, что значительный сегмент экономики остается невосприимчивым к автоматизации. Согласно его оценкам, до 40% рабочих мест в США и Великобритании практически не подвержены трансформации под воздействием ИИ. В первую очередь это касается сфер, где критически важен человеческий контакт и физическое присутствие.
- Сфера здравоохранения и уход за больными;
- Гостиничный бизнес и индустрия гостеприимства;
- Личные услуги, требующие эмпатии и сложной моторики.
Эти отрасли традиционно демонстрируют более низкую динамику производительности по сравнению с промышленным сектором, что сдерживает общие темпы экономического развития.
Скептицизм в отношении «технологического чуда»
В своих рассуждениях экономист выразил сомнение в аргументах лидеров индустрии, таких как Дженсен Хуанг (NVIDIA) и Сэм Альтман (OpenAI), которые заявляют о радикальном изменении структуры занятости. Писсаридес проводит исторические параллели, сравнивая потенциал современного искусственного интеллекта с компьютерным бумом 1980-х и 1990-х годов.
«Пока нет никаких признаков того, что ИИ обеспечивает значительный скачок производительности, сопоставимый с ожиданиями рынка», — отмечает Кристофер Писсаридес.
По его мнению, текущая ситуация повторяет «парадокс Солоу», когда повсеместное внедрение вычислительной техники долгое время не отражалось в официальной статистике экономического роста.
В заключение стоит отметить, что хотя ИИ продолжает оставаться ключевым направлением для инвестиций, его реальный вклад в ВВП развитых стран может оказаться гораздо скромнее прогнозируемого. Переход экономики к модели, основанной на алгоритмических решениях, требует времени на адаптацию инфраструктуры и переобучение кадров, что отодвигает ожидаемый период бурного роста на неопределенный срок.