Daleka droga do krociowych zysków z AI

Według publikacji Uniwersytetu Stanforda „Artificial Intelligence Index Report 2024” tylko w latach 2013–2023 ich wartość wzrosła z niecałych 15 mld do niemal 190 mld dol. rocznie. W całym badanym okresie inwestycje w rozwój AI przekroczyły 1 bln dol. Nie ulega wątpliwości, że to jeden z najbardziej intensywnie rozwijanych właśnie kierunków, w który technologiczni hegemoni są w stanie włożyć ogromne pieniądze – i to bez pewności, że się one w ogóle kiedyś zwrócą. Strach przed pozostaniem w tyle, za konkurencją jest większy niż strach przed utopieniem góry pieniędzy.

Te nakłady są jeszcze pompowane przez entuzjastyczne prognozy wielu ośrodków analitycznych i korporacji finansowych. Według szacunków banku inwestycyjnego Goldman Sachs wdrożenie sztucznej inteligencji doprowadzi do automatyzacji aż co czwartego zadania w amerykańskiej gospodarce, co przyniesie skumulowany wzrost PKB i produktywności rzędu 15 proc. Zgodnie z raportem McKinsey Global Institute „The economic potential of generative AI: The next productivity frontier” rozwój AI może doprowadzić do zwiększenia globalnego PKB łącznie o niemal 4,5 bln dol., czyli dołożyć do niego więcej niż cała gospodarka Wielkiej Brytanii. W skali roku dzięki AI globalne PKB ma wzrastać o 3–4 proc. „Połowa dzisiejszych czynności zawodowych mogłaby zostać zautomatyzowana między 2030 a 2060 rokiem, z punktem środkowym w 2045 roku, czyli mniej więcej dekadę wcześniej niż w naszych poprzednich szacunkach” – zapowiadają analitycy McKinsey.

Prognozy się nie sprawdziły

Na razie jednak efekty wdrażania AI we współczesnych przedsiębiorstwach są dalekie od najbardziej śmiałych prognoz. Według tegorocznego badania przeprowadzonego przez Workforce Lab (będący częścią spółki Slack, która zapewnia popularną aplikację ułatwiającą organizację pracy) faktycznie aż 81 proc. pracowników, którzy korzystają z AI, deklaruje wzrost produktywności. Problem w tym, że ze sztucznej inteligencji wciąż korzysta stosunkowo mało osób. W badaniu Workforce Lab wzięło udział aż 10 tys. zatrudnionych w pracy biurowej z sześciu krajów wysoko rozwiniętych (Australii, Japonii, Niemiec, Francji, USA i Wielkiej Brytanii), więc była to poważna próba. Dwie trzecie z nich w ogóle nie korzystało jeszcze z AI, a mowa przecież o najbardziej rozwiniętych państwach świata i o pracownikach, których zadania AI ma przejąć w pierwszej kolejności. Poza tym aż 93 proc. przebadanych nie ufa sztucznej inteligencji i jej wynikom.

Bardzo sceptyczny wobec AI oraz entuzjastycznych szacunków różnych ośrodków badawczych jest również Daron Acemoğlu, tegoroczny laureat ekonomicznego Nobla. „Perspektywy są o wiele bardziej niepewne, niż sugeruje większość prognoz. Zasadniczo nie da się przewidzieć z jakąkolwiek pewnością, co AI zrobi za 20 lub 30 lat. Można jedynie powiedzieć coś o następnej dekadzie, ponieważ większość tych (prognozowanych – red.) efektów ekonomicznych musi obejmować istniejące technologie i ich udoskonalenia” – przekonywał on w maju na łamach Project Syndicate w tekście „Don’t Believe the AI Hype”.

Według Acemoğlu AI oraz powiązane z nią technologie doprowadzą do istotnych zmian w zaledwie 5 proc. zadań wykonywanych w amerykańskiej gospodarce w ciągu nadchodzącej dekady. Dzięki temu wskaźnik łącznej produktywności czynników produkcji (TFP) w USA wzrośnie o zaledwie 0,66 proc. w ciągu 10 lat, co łącznie z boomem inwestycyjnym w AI doprowadzi do wzrostu PKB o 1–1,5 proc. „To liczby znacznie mniejsze niż te podawane przez Goldman Sachs i McKinsey. Żeby uzyskać te większe liczby, należy albo zwiększyć wzrost produktywności na poziomie mikro, albo założyć, że o wiele więcej zadań w gospodarce zostanie zmienionych. Żaden z tych scenariuszy nie wydaje się prawdopodobny” – wskazuje ekonomista z MIT. Według Acemoğlu wdrażane od lat roboty przemysłowe, które są bardziej obiecującym rodzajem technologii, wciąż nie doprowadziły do takiego spadku kosztów, który bywa prognozowany w odniesieniu do AI.

Z resztą także w banku Goldman Sachs nie wszyscy są takimi entuzjastami. Sceptyczny wobec możliwości spieniężenia tych już bilionów dolarów włożonych w badania nad AI jest Jim Covello, szef global equity research w GS. W publikacji GS „Gen AI: too much spend, too little benefit?” z 25 czerwca tego roku stwierdził on, że osiągnięcie zysków wymagałoby, żeby AI potrafiła rozwiązywać złożone problemy niskim kosztem. Według Covella w nadchodzącym czasie łączne koszty tej technologii nie spadną jednak do poziomu przystępnego dla większości przedsiębiorstw, a w związku z tym zwrot z inwestycji w AI stoi pod dużym znakiem zapytania.

Daron Acemoğlu zauważa jeszcze, że jego szacunki i tak mogą być zbyt optymistyczne, gdyż są oparte na dotychczasowych danych dotyczących ekspansji AI, a więc pochodzą z obszarów, w których upowszechnia się ona najbardziej naturalnie i bezproblemowo. „Wczesne wdrożenie generatywnej AI miało miejsce tam, gdzie działała ona w miarę dobrze, czyli obejmowała zadania, dla których istnieją obiektywne miary sukcesu, takie jak pisanie prostych programów lub weryfikacja informacji” – wskazuje ekonomista. Kolejne osiągnięcia mogą być już o wiele trudniejsze, gdyż AI będzie musiała wchodzić w zadania, w których sukces zależy w znacznie większej mierze od kontekstu (np. w opiece medycznej). Jeśli wziąć to pod uwagę, to dodatkowy wzrost łącznej produktywności czynników produkcji może wynieść nie 0,66 proc., lecz tylko 0,53 proc.

Upowszechnienie AI ma też inne problemy

Inne problemy z upowszechnianiem AI pokazało wspólne badanie naukowców z Harvard Business School oraz MIT, opisane na stronie tej drugiej uczelni w tekście „How generative AI can boost highly skilled workers’ productivity”. Okazało się, że wdrożenie sztucznej inteligencji faktycznie może poprawić – i to nawet o 40 proc. – produktywność pracowników, ale tylko tych wysoko wykwalifikowanych, którzy znają jej możliwości i ich nie przekraczają. W innym wypadku zainstalowanie programów wykorzystujących AI w firmie może doprowadzić wręcz do spadku produktywności o niemal jedną piątą.

Poza tym upowszechnianie sztucznej inteligencji mogą torpedować sami pracownicy. Jest to skutek tzw. paradoksu produktywności, który w tym przypadku polega na tym, że po wdrożeniu AI kierownictwo firmy oczekuje od zatrudnionych jeszcze lepszych efektów pracy, a czasem wręcz dokłada im obowiązków. Według tegorocznego badania przeprowadzonego przez firmę Upwork ponad trzy czwarte przebadanych stwierdziło, że po wdrożeniu AI w ich pracy muszą pracować jeszcze ciężej.

Także Daron Acemoğlu nie widzi w AI zbawcy klasy pracującej, chociaż nie jest też zwolennikiem teorii o nadciągającej apokalipsie. „Dobra wiadomość jest taka, że w porównaniu z wcześniejszymi falami automatyzacji – takimi jak robotyzacja czy systemy informatyczne – efekty AI mogą być szerzej rozłożone na grupy demograficzne. W takiej sytuacji nie będzie to miało tak dużego wpływu na nierówności, jak wcześniejsze technologie automatyzacji. Nie widzę jednak żadnych dowodów na to, że AI zmniejszy nierówności lub zwiększy wzrost płac. Niektóre grupy – zwłaszcza białe Amerykanki – są znacznie bardziej narażone i odczują jej wpływ negatywnie, a ogółem kapitał zyska więcej niż klasa pracująca” – przekonywał na łamach Project Syndicate.

Dalekosiężne rezultaty są jednak trudne do oszacowania, gdyż sztuczna inteligencja jest technologią zupełnie nieporównywalną z wcześniejszymi przełomami technologicznymi. Wynika to z potencjalnej skali jej działania. „Obecnie, w kontekście AI, ambicją jest stworzenie maszyny, która może zrobić wszystko. Można usłyszeć od tytanów technologii, że AI może przejąć właściwie wszystkie zadania. Może zostać zintegrowana z robotami, a następnie zacząć przejmować kolejne zadania fizyczne. Autonomiczne samochody (mają przejąć – red.) nawet cały sektor transportu. Tak więc ambicją jest zrobienie czegoś, do czego poprzednie technologie automatyzacji nie mogły nawet aspirować” – mówił Acemoğlu w podcaście Social Science Bites we wrześniu tego roku.

To wciąż jest jednak pieśń przyszłości

Obecnie spółki zajmujące się AI głównie wydają pieniądze, gdyż rozwój tej technologii pochłania ich mnóstwo. Pod koniec września Erin Griffith i Mike Isaac z „New York Timesa” dotarli do dokumentów OpenAI, czyli producenta popularnego narzędzia ChatGPT. Omówili je w tekście „OpenAI is growing fastly and burning through piles of money”. Spółka planuje zanotować w tym roku stratę w wysokości 5 mld dol., czyli wyższą niż całe roczne przychody z tytułu sprzedaży, które szacuje się w tym roku na 3,7 mld dol. Oczywiście do OpenAI pieniądze płyną nie tylko od użytkowników (10 mln abonentów płacących 20 dol. miesięcznie), gdyż obecnie utrzymują ją głównie inwestorzy. Między innymi Microsoft, który wpompował w nią już 13 mld dol. Te pieniądze i tak wracają do giganta z Kalifornii, gdyż są przeznaczane przede wszystkim na utrzymywanie serwerów dla produktów OpenAI – a nimi zarządza właśnie Microsoft. Mimo to i tak OpenAI rozesłało dokumenty do potencjalnych zainteresowanych w ramach kolejnej rundy inwestycyjnej, z której spółka zamierza wyciągnąć dodatkowe 7 mld dol.

OpenAI planuje osiągnąć w przyszłym roku przychód ze sprzedaży rzędu 11,6 mld dol. W tym celu zamierza jednak bardzo mocno podnieść cenę swojego abonamentu. W tym roku jeszcze tylko o 2 dol., ale w przyszłym roku już dwukrotnie. Użytkownicy będą wtedy płacić 44 dol. miesięcznie. Pytanie tylko, czy po takiej agresywnej operacji nadal będzie ich 10 mln, czy znacznie mniej. Oczywiście może być ich więcej, jeśli ChatGPT okaże się jeszcze bardziej przydatny niż teraz.

To zaś wcale nie jest pewne, gdyż niejedna spółka już się na AI przejechała. Między innymi Intel, który planował wybudować pod Wrocławiem ogromną fabrykę chipów, jednak zrezygnował z powodu problemów finansowych. Jedną z przyczyn są fatalne wyniki finansowe Intel Foundry, czyli spółki córki zajmującej się rozwojem AI, która w zeszłym roku wygenerowała 7 mld dol. straty. Czy OpenAI zdąży zacząć zarabiać na swoich produktach, zanim inwestorzy zaczną się od firmy odwracać, to sprawa wciąż otwarta. ©Ⓟ