ООН предупреждает: ИИ увеличит разрыв между богатыми и бедными странами и людьми
Технологии искусственного интеллекта могут усугубить разрыв между развитыми и развивающимися странами. Об этом говорится в докладе Программы развития Организации Объединенных Наций The Next Great Divergence: Why AI May Widen Inequality Between Countries. Авторы доклада призывают принять политические меры для ограничения негативных последствий внедрения ИИ.
Трущобы на фоне небоскребов в Мумбаи
Разрыв между богатыми и бедными уже очень велик
Хотя экономическое неравенство существует в глобальном масштабе и внутри практически любой страны, авторы доклада The Next Great Divergence: Why AI May Widen Inequality Between Countries в основном сосредоточились на Азиатско-Тихоокеанском регионе, где различия в уровне экономического развития между странами выражены сильнее всего.
Так, в 2024 году валовый национальный доход (совокупная стоимость всех товаров и услуг, произведенных в течение года на территории государства) из расчета на душу населения в Афганистане составлял менее $400, в то время как в Сингапуре он превышал $70 000. Разница — почти в 200 раз. С точки зрения покупательной способности Сингапур примерно в 70 раз богаче Афганистана.
Как технологический прогресс влиял на экономическое неравенство
Начавшаяся в конце XVIII века промышленная революция и связанные с ней технологические достижения стали причиной первого «Великого расхождения», в результате которого Западная Европа и Северная Америка значительно опередили большинство других стран — в уровне дохода, здравоохранения, образования.
Со времен промышленной революции технологический прогресс влиял в разной мере на разные регионы планеты. По горизонтали — календарные годы, по вертикали — средняя продолжительность жизни в годах. Линии обозначают: Европу, Океанию, Америки, Азию, Африку
Конец XX века принес элементы «Великого сближения», вызванного опять же технологическим развитием. Наряду с усилиями по государственному строительству, достижения в медицине и сельском хозяйстве (вакцины, антибиотики, высокоурожайные культуры) распространились на страны Глобального Юга, резко улучшив показатели выживаемости и питания. Средняя продолжительность жизни в мире сейчас превышает 72 года, что выше, чем в любой стране в 1950 году.
Аналогичная революция произошла и в сфере грамотности: если в 1820 году читать умел только каждый десятый взрослый, то сейчас почти 9 из 10 человек во всем мире умеют читать. Страны, которые когда-то считались бедными, такие как Китай, достигли почти всеобщего образования и значительно улучшили показатели здравоохранения всего за несколько поколений.
Хотя Великое сближение вывело сотни миллионов людей из нищеты, внутристрановое неравенство возросло, поскольку технологии, доходы и богатство сконцентрировались в руках немногих.
За последние два десятилетия разрыв в доходах между 10% самых богатых стран и 50% самых бедных сократился примерно с 50% до менее чем 40%. Разрыв в доходах между 10% самых богатых жителей и 50% самых бедных в 2000 году был в 8,5 раз, а к 2023 году вырос до 15 раз. Еще сильнее выражено неравенство в распределении национального богатства — большая его часть приходится на 1% самых богатых жителей.
Слева — число созданных в течение года новых компаний, занимающихся ИИ (в тысячах). Справа — общий размер инвестиций в ИИ ($ млрд)
Развитие технологий искусственного интеллекта знаменует собой следующий великий технологический поворотный момент. Возникает вопрос — приведет ли искусственный интеллект к еще одному Великому расхождению, в результате которого большая часть мира еще больше отстанет в развитии?
Как ИИ может повлиять на рынок труда
Эксперты, предсказывающие влияние ИИ на рынок труда, сходятся в одних оценках и расходятся в других.
Искусственный интеллект создаст новые профессии и совершенно новые отрасли промышленности. Подобно тому, как развитие компьютерных технологий породило такие профессии как аналитик по кибербезопасности, дизайнер пользовательского интерфейса или менеджер социальных сетей, ИИ может создать такие профессии как аудитор этики ИИ, специалист по алгоритмической ответственности или специалист по объяснению моделей.
Создание датасетов для ИИ потребует больше специалистов в данной сфере, а рост числа центров обработки данных приведет к росту потребности в специалистах по их обслуживанию.
В краткосрочной перспективе ИИ приведет к сокращению рабочих мест в некоторых областях, но увеличит спрос в других. В долгосрочной перспективе повышение производительности за счет ИИ может снизить затраты и стимулировать спрос, создавая «компенсационный эффект», когда более дешевые товары и услуги будут стимулировать рост их потребления и создание рабочих мест. Например, более дешевые медицинские услуги могут увеличить спрос на медсестер и техников, даже несмотря на то, что роль врачей изменится.
Большинство аналитиков согласно с тем, что ИИ повысит общую производительность труда, но никто точно не знает, насколько именно. Оранжевый цвет — оценка по верхней границе, синий — оценка по нижней границе. Под столбиками указан источник прогноза
На агрегированном уровне оценки прироста производительности труда от внедрения ИИ сильно различаются. Потенциальный диапазон составляет от 0,4 процентных пункта до почти трех процентных пунктов в год — разница в 7 раз. Такой широкий разброс отражает как новизну технологии, так и ограниченность доступных эмпирических данных, особенно для развивающихся стран Азиатско-Тихоокеанского региона, которые еще не в полной мере использовали преимущества предыдущих этапов цифровизации. Во многих странах цифровые дивиденды от инвестиций в широкополосный доступ, распространение мобильной связи и облачные сервисы еще не достигли своего максимума, а это означает, что ИИ внедряется неполноценно.
Неопределенность еще более выражена на отраслевом уровне. Так, по оценке McKinsey, применение генеративного ИИ может повысить производительность в банковском и финансовом секторах на 3-5 процентных пунктов в год, главным образом за счет автоматизации рутинной документации, выявления мошенничества и решения задач по обеспечению соблюдения нормативных требований. В фармацевтике и здравоохранении повышение производительности будет достигнуто за счет ускорения разработки лекарств и поддержки диагностики, при этом оценки варьируются от двух до четырех процентных пунктов в год. Напротив, в сельском хозяйстве и строительстве, где задачи носят более физический характер и менее поддаются кодификации, ожидаемый прирост остается ниже одного процентного пункта даже в оптимистических сценариях.
Эти секторальные различия имеют огромное значение для Азии и Тихоокеанского региона из-за экономического разнообразия региона.
Экономики с крупными секторами услуг в сфере финансов или ИТ могут получить непропорционально большую долю выгод от внедрения ИИ, в то время как страны, по-прежнему сильно зависящие от сельского хозяйства, текстильной промышленности или низкоквалифицированного производства, получат меньше выгоды, а технологии будут распространяться медленнее.
Внутри стран это может усилить существующее неравенство между городскими, наукоемкими отраслями и сельскими, трудоемкими секторами.
Кроме того, исторический опыт говорит о значительном разрыве во времени между внедрением технологии и заметным повышением производительности труда. Характерный пример — электричество.
С ИИ может произойти то же самое. Внедрение будет быстрым, а реорганизация рабочих процессов, повышение квалификации работников и привлечение дополнительных инвестиций, что необходимо для полной реализации роста производительности труда, может занять годы или даже десятилетия.
Ожидается, что ИИ наиболее изменит сферы, связанные со знаниями и коммуникациями, в то время как профессии, основанные на ручном труде и использовании оборудования, останутся в значительной степени неизменными. Слева — профессии с самым высоким применимости ИИ. Сверху вниз: переводчики, историки, бортпроводники, торговые представители, писатели, представители служб поддержки клиентов, программисты станков с ЧПУ, телефонные операторы, агенты по продаже билетов и туристических услуг, ведущие информационные программ и диджеи на радио. Справа — профессии с самым низким уровнем применимости ИИ. Сверху вниз: операторы лесозаготовительной техники, водители моторных лодок, санитары, операторы шлифовальных и отделочных машин для пола, сваебойщики, рабочие по укладке и техническому обслуживанию железнодорожных путей, формовщики и стерженщики, операторы водоочистных установок, операторы мостов и шлюзов, операторы земснарядов.
По мере расхождения разных секторов экономики в траекториях производительности эти различия будут проявляться как во внутристрановом, так и в межстрановом неравенстве, влияя на заработную плату и возможности трудоустройства. Все это может усилить уже существующее неравенство, если не принять политических мер.
Какие политические меры должны быть приняты, чтобы ИИ не привел к новому Великому расхождению
Авторы доклада назвали семь ключевых принципов, сгруппированных по трем основным направлениям, которые должны способствовать исправлению ситуации.
#1. Поставить людей на первое место
Принцип первый: в фокусе — развитие человека. ИИ-технологии должны быть ориентированы на достижение цели, а не на инновации. Вместо подхода «технологии ради технологий» ИИ может использоваться как инструмент защиты и расширения прав и возможностей людей. На практике это означает вопрос о том, как системы ИИ влияют на свободу обычного человека от нужды и страха, а также на свободу участвовать в формировании систем ИИ, которые формируют его жизнь. Вопрос должен ставить так — расширяет ли система, управляемая ИИ, чей-то доступк здравоохранению, образованию или безопасности? Или она рискует нарушить чьи-то права или полностью лишить кого-то эти прав?
Принцип второй: равенство как принцип проектирования. Все системы и политики в области искусственного интеллекта должны изначально, а не постфактум, учитывать принцип равенства. На практике это означает разработку алгоритмов, процессов обработки данных и услуг с учетом интересов маргинализированных групп населения с самого начала. Так, например, в Восточной Азии из-за внедрения технологий ИИ под угрозой находятся 7,3 млн рабочих мест (1,5%), занятых мужчинами, и 16,4 млн (4,1%) рабочих мест, которые занимают женщины. Ориентированные на людей политики ИИ должны изначально быть разработаны так, чтобы не допускать подобных перекосов.
Принцип третий: участие и коллективный голос в управлении. Претворение принципов справедливости в разработке ИИ в практическую плоскость требует участия всех заинтересованных сторон в процессе управленияИИ не должен разрабатываться для людей без их активного участия. Те, кого это затрагивает больше всего, такие как учителя, медицинские работники, представители малого бизнеса, сельские общины, маргинализированные группы, должны иметь возможность участвовать в обсуждении и принятии решений при создании политики и систем в области ИИ, а также на протяжении всего жизненного цикла системы ИИ.
#2. Ответственный подход к управлению инновациями
Принцип четвертый: соразмерность и оценка рисков. Политика в области ИИ должна соизмерять меры безопасности с уровнем риска и потенциальной выгоды, в соответствии с международными нормами, такими как принципы соразмерности и непричинения вреда ЮНЕСКО. Принцип соразмерности предполагает оценку риска различных технологий. Например, простой чат-бот на правительственном веб-сайте не должен подвергаться такому же жесткому регулированию, как система ИИ, принимающая решения о допуске к хирургической операции. В других случаях, когда вероятность наступления событий неопределенна, но потенциальные последствия могут быть катастрофическими, например, в случае использования ИИ в сфере биобезопасности или автономного оружия, оправдан принцип предосторожности и строгий надзор.
Принцип пятый: прозрачность и подотчетность. Прозрачность означает не только публикацию технических деталей, но и понятные обычным пользователям и заинтересованным сторонам объяснения. Подотчетность означает, что существуют четкие линии ответственности в случае сбоев или причинения вреда системами искусственного интеллекта — наличие человека, который несет ответственность и имеет доступ к способа исправления ситуации. Например, система искусственного интеллекта, используемая для распределения социальных пособий, должна предоставлять доступные объяснения своих решений и процедуру, позволяющую людям оспаривать эти решения.
#3. Создание систем, подготовленных к будущим изменениям
Принцип шестой: устойчивость и жизнестойкость. Для того чтобы решения на основе искусственного интеллекта оставались актуальными и адаптировались к изменениям после первоначального внедрения, потребуются сильные институты, развитие местных кадров и экологически ответственная инфраструктура. В первую очередь необходимы такие меры как периодические проверки или постоянный мониторинг, а также выделение постоянных бюджетов на техническое обслуживание и модернизацию цифровой инфраструктуры.
Принцип седьмой: конкуренция и открытые экосистемы. Если доступ к критически важным ресурсам, таким как данные, вычислительные мощности, экспертные знания в области ИИ или модели ИИ, будет монополизирован несколькими компаниями, или, что еще хуже, только иностранными компаниями, возникает риск зависимости и усиления неравенства между странами. Возможно, что различные закрытые и открытые модели ИИ в конечном итоге сравняются по своим возможностям, что приведет к тому, что искусственный интеллект станет товаром без существенных различий между моделями. Но также возможно, что несколько крупных технологических фирм и стран-лидеров в области ИИ смогут контролировать самые передовые модели, облачные и информационные платформы, что приведет к эпохе «ИИ-колониализма», когда другие страны будут вынуждены платить за доступ к возможностям ИИ или предоставлять свои данные.
Новости
Неделя рекламы 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании