Парадокс продуктивності штучного інтелекту

Продуктивність праці значно знизилася за останнє десятиліття, навіть попри те, що штучний інтелект допоміг замінити повторювані завдання у повсякденній роботі.

Чи справді ШІ підвищує продуктивність праці? Фото: LinkedIn .

На тлі зростання занепокоєння щодо втрати робочих місць через ШІ, оптимісти стверджують, що це просто інструмент для підвищення продуктивності, який приносить користь як працівникам, так і економіці . Генеральний директор Microsoft Сатья Наделла пропонує, щоб користувачам було лише озвучено свої цілі, тоді як автоматизовані агенти ШІ плануватимуть, виконуватимуть та навчатимуться самостійно в усіх системах.

Однак, штучний інтелект створює «пастку продуктивності», спонукаючи дедалі більше людей використовувати його та навіть ставати залежними від нього. Це призведе до зниження саморефлексії та здібностей до вирішення проблем, а що ще серйозніше, вплине на креативність та прориви в житті.

Пріоритет кількості над якістю.

За даними FT, інструменти штучного інтелекту були б ідеальними, коли самої продуктивності достатньо для вирішення проблеми продуктивності. Газета зазначає, що за останні півстоліття було розроблено багато комп'ютерів, які нібито швидші, ніж будь-коли раніше, але темпи зростання продуктивності праці в розвинених країнах сповільнилися з приблизно 2% на рік у 1990-х роках до лише близько 0,8% зараз.

З появою комп'ютерів, інтернету та глобального зв'язку талантів, прориви мали б статися стрімким. Однак продуктивність досліджень знизилася. Сьогодні вчений генерує менше новаторських ідей на кожен вкладений долар, ніж його попередник у 1960-х роках.

Економіст Гері Беккер якось зазначив, що батьки стикаються з вибором між «якістю та кількістю». Наприклад, чим більше у них дітей, тим менша ймовірність того, що вони інвестуватимуть у кожну дитину окремо. Те саме може відбуватися і з інноваціями.

Занадто багато проектів одночасно може негативно вплинути на креативність. Фото: Adobe Stock.

Масштабні дослідження патентної продукції підтверджують, що кількість реалізованих проектів обернено пропорційна ймовірності проривів. В останні десятиліття наукові статті та патенти все частіше стають поступовими доповненнями, а не великими проривами.

Тим часом, великі уми протягом усієї історії розуміли це. Ісаак Ньютон якось сказав, що він завжди «тримає проблему перед собою… доки не з’являться перші іскри світла, потроху, і нарешті не спалахнуть у чітке та повне світло». «Творчість — це сказати «ні» тисячі речей», — погодився Стів Джобс.

«Пастка середніх можливостей штучного інтелекту»

Пан Хо Куок Туан, директор магістерської програми з фінансів та бухгалтерського обліку в Брістольському університеті, згадав про концепцію «пастки пересічних здібностей штучного інтелекту». Робота, яка часто вимагає здібностей пересічної людини, часто передбачає багато повторюваних завдань, виконується за чіткими та кількісно вимірюваними процесами. Однак він стверджує, що саме в цьому полягає видатна сила штучного інтелекту.

Моделі широкомасштабної мови (LLM) зазвичай тримаються того, що статистика вважає загальним консенсусом. Якби чат-бот прочитав текст 19-го століття, він би «довів», що люди не могли літати, доки цього не зробили брати Райт.

Огляд, опублікований у журналі Nature у березні 2025 року, показав, що, хоча LLM може допомогти зменшити кількість повторюваних наукових завдань, справжні стрибки в мисленні все ще належать людям. Пан Туан також стверджував, що чіпляння за те, що вже відомо, небажання ризикувати та брак критичного мислення є фатальними слабкостями в епоху штучного інтелекту.

Деміс Хассабіс, керівник команди Google DeepMind, яка розробила AlphaFold, модель, здатну передбачати форми білків, вважається одним із найвидатніших наукових досягнень у галузі штучного інтелекту на сьогоднішній день. Але навіть він визнає, що досягнення справді загального штучного інтелекту все ще вимагатиме «набагато більше інновацій».

AlphaFold, наукова робота, що отримала Нобелівську премію, також потребує «більше інновацій». Фото: Google Deepmind.

У найближчому майбутньому штучний інтелект переважно сприятиме підвищенню ефективності, а не сприятиме інноваціям. Опитування, опубліковане на Arxiv серед понад 7000 працівників інтелектуальної діяльності, показало, що ті, хто використовує штучний інтелект з високим ступенем продуктивності, скоротили час обробки електронної пошти в середньому на 3,6 години на тиждень (що еквівалентно 31%), тоді як спільні завдання залишилися практично незмінними.

Однак, якщо всі делегуватимуть відповіді на електронні листи ChatGPT, кількість листів у поштових скриньках може зрости, що підірве початкову ефективність. За даними FT , досвід відновлення продуктивності праці в США в 1990-х роках показує, що переваги нового інструменту швидко зникнуть, якщо його не супроводжуватимуть справжні інноваційні прориви.

Джерело: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html