เศรษฐศาสตร์ของเอไอ
What do we know about the economics of AI?
Daron Acemoglu ผู้ได้รับรางวัลโนเบล ทำการศึกษาการเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีมาอย่างยาวนาน และต่อไปนี้เป็นมุมมองของเขาเกี่ยวกับผลกระทบของเอไอต่อระบบเศรษฐกิจของโลก
Peter Dizikes | MIT News
Publication Date
December 6, 2024
แม้จะมีการพูดคุยมากมายเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ที่กำลังเข้ามาพลิกโลก แต่ผลกระทบทางเศรษฐกิจของปัญญาประดิษฐ์ยังคงมีความไม่แน่นอน ทั้งๆ ที่มีการลงทุนมหาศาลในปัญญาประดิษฐ์ แต่กลับมีความชัดเจนน้อยมากเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่ปัญญาประดิษฐ์จะสร้างขึ้น
การตรวจสอบปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของงานของ Daron Acemoglu นักเศรษฐศาสตร์ที่ได้รับรางวัลโนเบลปีล่าสุด 2024 ซึ่งเขาเป็นศาสตราจารย์ประจำสถาบันที่เอ็มไอที ที่ได้ทำการศึกษาผลกระทบของเทคโนโลยีในสังคมมาอย่างยาวนาน ตั้งแต่การสร้างแบบจำลองการนำนวัตกรรมมาใช้ในวงกว้าง ไปจนถึงการดำเนินการศึกษาเชิงประจักษ์เกี่ยวกับผลกระทบของหุ่นยนต์ที่มีต่องาน
นอกนี้เมื่อเดือนตุลาคม 2024 Acemoglu ยังได้รับรางวัล Sveriges Riksbank Prize ประจำปีนั้นในสาขาเศรษฐศาสตร์เพื่อรำลึกถึง Alfred Nobel ร่วมกับผู้ร่วมงานสองคน คือ Simon Johnson ที่ได้รับปริญญาดุษฎีบัณฑิตจาก Sloan School of Management ของเอ็มไอที และ James Robinson จาก University of Chicago สำหรับการวิจัยเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างสถาบันทางการเมืองและการเติบโตทางเศรษฐกิจ งานของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าประชาธิปไตยที่มีสิทธิที่มั่นคงจะรักษาการเติบโตได้ดีกว่ารูปแบบการปกครองแบบอื่นเมื่อเวลาผ่านไป
เนื่องจากการเติบโตจำนวนมากมาจากนวัตกรรมทางเทคโนโลยี วิธีที่สังคมจะใช้เอไอจึงเป็นเรื่องที่น่าสนใจอย่างยิ่งสำหรับ Acemoglu ซึ่งได้ตีพิมพ์เอกสารต่างๆ เกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์ของเทคโนโลยีในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา
“งานใหม่ๆ ของมนุษย์ที่ใช้เอไอเชิงสร้างสรรค์จะมาจากไหน” Acemoglu ตั้งคำถาม “คิดว่าเรายังไม่ทราบเรื่องนั้น และนั่นคือปัญหา และแอปใดบ้าง ที่จะมาเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของเราจริงๆ”
ผลกระทบที่สามารถวัดได้ของเอไอ มีอะไรบ้าง?
ตั้งแต่ปี 1947 อัตราการเติบโตของผลิตภัณฑ์มวลรวมของสหรัฐฯ อยู่ที่เฉลี่ยประมาณร้อยละ 3 ต่อปี โดยอัตราการเติบโตของผลิตภาพอยู่ที่ประมาณร้อยละ 2 ต่อปี มีการคาดการณ์บางอย่างที่อ้างว่า เอไอจะช่วยเพิ่มการเติบโตขึ้นเป็นสองเท่าหรืออย่างน้อยก็สร้างเส้นทางการเติบโตที่สูงกว่าปกติ ในทางตรงกันข้าม ในเอกสารหนึ่งเรื่อง “The Simple Macroeconomics of AI” ซึ่งตีพิมพ์ใน Economic Policy ฉบับเดือนสิงหาคม Acemoglu ประมาณการว่า ในช่วงทศวรรษหน้าเอไอจะทำให้ผลิตภัณฑ์มวลรวม “เพิ่มขึ้นเล็กน้อย” ระหว่าง ร้อยละ 1.1-1.6 ในช่วง 10 ปีข้างหน้า โดยอัตราการเพิ่มขึ้นของผลผลิตอยู่ที่ประมาณร้อยละ 0.05 ต่อปี
การประเมินของ Acemoglu นั้นอิงตามการประมาณการล่าสุดเกี่ยวกับจำนวนงานที่ได้รับอิทธิพลจากเอไอ รวมถึงการศึกษาวิจัยในปี 2023 โดยนักวิจัยที่ OpenAI, OpenResearch และ University of Pennsylvania ซึ่งพบว่า งานประมาณร้อยละ 20 ของสหรัฐฯ อาจได้รับผลกระทบจากความสามารถของเอไอ ผลการศึกษาวิจัยในปี 2024 โดยนักวิจัยจาก MIT FutureTech รวมถึง Productivity Institute และ IBM พบว่า งานด้านคอมพิวเตอร์วิชันประมาณร้อยละ 23 ที่สามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ในที่สุดนั้นสามารถทำได้อย่างมีกำไรภายใน 10 ปีข้างหน้านี้ นอกจากนี้ ผลการศึกษาวิจัยเพิ่มเติมยังชี้ให้เห็นว่า การประหยัดต้นทุนโดยเฉลี่ยจากเอไออยู่ที่ประมาณร้อยละ 27
เมื่อพูดถึงผลผลิต “ผมไม่คิดว่าเราควรลด ร้อยละ 0.5 ใน 10 ปีข้างหน้า นั่นยังดีกว่าศูนย์” Acemoglu กล่าว “แต่ก็น่าผิดหวังเมื่อเทียบกับคำสัญญาที่ผู้คนในอุตสาหกรรมและนักข่าวสายเทคโนโลยีให้ไว้”
แน่นอนว่านี่เป็นเพียงการประมาณการณ์ และอาจมีการนำเอไอมาประยุกต์ใช้เพิ่มเติม โดยตามที่ Acemoglu เขียนไว้ในเอกสาร การคำนวณของเขา ไม่ได้รวมถึงการใช้เอไอเพื่อทำนายรูปร่างของโปรตีน ซึ่งนักวิชาการคนอื่นๆ ได้รับรางวัลโนเบลร่วมกันในเดือนตุลาคม 2024
นักสังเกตการณ์รายอื่นๆ เสนอแนะว่าการ “จัดสรรใหม่” ให้กับคนงานที่ถูกเอไอแทนที่ จะทำให้เกิดการเติบโตและผลผลิตเพิ่มเติม ซึ่งเกินกว่าการประมาณการของ Acemoglu แม้ว่าเขาจะไม่คิดว่าสิ่งนี้จะสำคัญมากนักก็ตาม “การจัดสรรใหม่ โดยเริ่มจากการจัดสรรจริงที่เรามี มักจะก่อให้เกิดประโยชน์เพียงเล็กน้อย” Acemoglu กล่าว “ประโยชน์โดยตรงถือเป็นเรื่องใหญ่”
เขาเสริมว่า “ผมพยายามเขียนบทความในลักษณะที่โปร่งใสที่สุด โดยระบุว่าอะไรรวมอยู่ในนั้น และอะไรที่ไม่นำมารวมอยู่ในนั้น ผู้คนอาจไม่เห็นด้วยโดยพูดว่าสิ่งที่ผมไม่รวมอยู่เป็นเรื่องใหญ่หรือจำนวนสิ่งที่รวมอยู่ก็น้อยเกินไป ซึ่งนั่นก็เป็นเรื่องปกติ”
Which jobs? งานอะไร
การประมาณการณ์ดังกล่าว สามารถทำให้เราเข้าใจถึงเอไอได้ดีขึ้น ทั้งนี้ การคาดการณ์เกี่ยวกับเอไอจำนวนมากระบุว่า เอไอเป็นสิ่งที่ปฏิวัติวงการ ส่วนการวิเคราะห์อื่นๆ นั้นมีความระมัดระวังมากกว่า งานของ Acemoglu ช่วยให้เราเข้าใจว่า เราอาจคาดหวังการเปลี่ยนแปลงในระดับใดได้บ้าง
“คุณคิดว่าเศรษฐกิจของสหรัฐฯ อันเกิดเนื่องจากอิทธิพลของเอไอจะแตกต่างไปจากเดิมมากเพียงใด คุณอาจเป็นคนมองโลกในแง่ดีอย่างมากเกี่ยวกับเอไอและคิดว่าผู้คนหลายล้านคนจะต้องสูญเสียงานเนื่องจากแชทบอท หรือบางทีบางคนอาจกลายเป็นคนงานที่มีประสิทธิภาพสูงมากเนื่องจากเอไอสามารถทำสิ่งต่างๆ ได้เพิ่มมากขึ้นถึง 10 เท่า จากที่เคยทำมาก่อน ซึ่งไม่มีใครคิดอย่างนั้น แต่กลับยังคงคิดว่าบริษัทส่วนใหญ่จะทำสิ่งเดิมๆ เพียงแต่จะมากหรือน้อยเท่านั้น อาชีพบางส่วนจะได้รับผลกระทบ แต่เรายังคงมีนักข่าว นักวิเคราะห์ทางการเงิน และเจ้าหน้าที่ฝ่ายทรัพยากรบุคคล”
หากเป็นเช่นนั้น เอไอก็มีแนวโน้มที่จะนำไปใช้กับงานประเภทพนักงานออฟฟิศที่มีขอบเขตจำกัด ซึ่งพลังการประมวลผลจำนวนมากสามารถประมวลผลข้อมูลอินพุตจำนวนมากได้เร็วกว่ามนุษย์
Acemoglu กล่าวเสริมว่า “งานในออฟฟิศที่เกี่ยวข้องกับการสรุปข้อมูล การจับคู่ภาพ การจดจำรูปแบบ ฯลฯ จะได้รับผลกระทบ และงานเหล่านี้คิดเป็นประมาณร้อยละ 5 ของเศรษฐกิจโดยรวม”
แม้ว่าบางครั้ง Acemoglu กับ Johnson จะถูกมองว่าเป็นผู้ไม่เชื่อมั่นในเอไอ แต่พวกเขาก็มองว่าตัวเองเป็นพวกที่มองโลกตามความเป็นจริง
“ผมเองพยายามไม่มองโลกในแง่ร้าย” Acemoglu กล่าว “มีหลายสิ่งที่ generative AI สามารถทำได้ เป็นแบบนั้นจริงๆ” อย่างไรก็ตาม เขาเสริมว่า “ผมเชื่อว่ามีวิธีต่างๆ ที่เราสามารถใช้ generative AI ได้ดีขึ้นและได้ผลลัพธ์ที่มากขึ้น แต่ผมไม่เห็นวิธีเหล่านั้นเป็นพื้นที่โฟกัสของอุตสาหกรรมในขณะนี้”
ประโยชน์ของเครื่องจักร หรือ การทดแทนคนงาน?
เมื่อ Acemoglu พูดว่า เราสามารถใช้เอไอได้ดีกว่านี้ เขาก็มีความคิดที่เฉพาะเจาะจงบางอย่าง
ความกังวลสำคัญประการหนึ่งของเขาเกี่ยวกับเอไอ ก็คือ เอไอจะมีรูปแบบ “ความมีประโยชน์ของเครื่องจักร” ช่วยให้คนงานเพิ่มผลผลิตได้หรือไม่ หรือ เอไอจะมุ่งเป้าไปที่การเลียนแบบสติปัญญาโดยทั่วไปเพื่อพยายามแทนที่งานของมนุษย์ ซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างการให้ข้อมูลใหม่แก่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีชีวภาพกับการแทนที่พนักงานบริการลูกค้าด้วยเทคโนโลยีคอลเซ็นเตอร์อัตโนมัติ จนถึงตอนนี้ เขาเชื่อว่าบริษัทต่างๆ มุ่งเน้นไปที่กรณีประเภทหลัง
“สิ่งหนึ่งที่ผมขอยืนยันตรงนี้ ก็คือ ปัจจุบัน เราใช้ เอไอผิดทาง” Acemoglu กล่าว “เราใช้มันมากเกินไปสำหรับการทำงานอัตโนมัติ และไม่เพียงพอสำหรับการให้ความเชี่ยวชาญและข้อมูลแก่คนงาน”
Acemoglu และ Johnson ได้เจาะลึกประเด็นนี้ในเชิงลึกในหนังสือชื่อดังเรื่อง “Power and Progress” (PublicAffairs) ที่ตีพิมพ์ในปี 2023 ซึ่งมีคำถามนำที่ตรงไปตรงมาว่า เทคโนโลยีสร้างการเติบโตทางเศรษฐกิจ แต่ใครเป็นผู้ครอบครองการเติบโตทางเศรษฐกิจนั้น เป็นชนชั้นนำหรือคนงานได้รับส่วนแบ่งจากผลกำไรนั้น?
Acemoglu และ Johnson ชี้แจงอย่างชัดเจนว่าพวกเขาสนับสนุนนวัตกรรมทางเทคโนโลยีที่เพิ่มผลผลิตของคนงานในขณะที่ยังคงจ้างคนงานไว้ ซึ่งควรจะรักษาการเติบโตได้ดีกว่า
แต่ในมุมมองของ Acemoglu แล้ว generative AI นั้น มุ่งเน้นไปที่การเลียนแบบคนทั้งคน ซึ่งทำให้เกิดสิ่งที่เขาเรียกว่า "เทคโนโลยีธรรมดาๆ" มานานหลายปี ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันที่ทำงานได้ดีกว่ามนุษย์เพียงเล็กน้อยเท่านั้น แต่ช่วยประหยัดเงินให้กับบริษัทได้ ระบบอัตโนมัติของศูนย์บริการสายด่วนไม่ได้มีประสิทธิภาพมากกว่าคนเสมอไป แต่เพียงแต่ทำให้บริษัทมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าคนงานเท่านั้น แอปพลิเคชันของเอไอที่เสริมคนงานดูเหมือนจะถูกละเลยโดยทั่วไปสำหรับผู้เล่นเทคโนโลยีรายใหญ่
"ไม่คิดว่าการใช้งานเอไอเสริมกัน จะเกิดขึ้นอย่างน่าอัศจรรย์ เว้นแต่ว่าอุตสาหกรรมจะทุ่มเทพลังงานและเวลาอย่างมากให้กับสิ่งเหล่านี้" Acemoglu กล่าว
ประวัติศาสตร์บอกอะไรเรา เกี่ยวกับเอไอ ?
ข้อเท็จจริงที่ว่าเทคโนโลยีมักถูกออกแบบมาเพื่อแทนที่คนงาน นั่นเป็นประเด็นสำคัญของบทความล่าสุดอีกบทความหนึ่งของ Acemoglu & Johnson เรื่อง “Learning from Richard and Thompson: Machinery and Labor in the Early Industrial Revolution - and in the Age of AI” ซึ่งตีพิมพ์ใน Annual Reviews in Economics เมื่อเดือนสิงหาคม 2024
บทความดังกล่าวนี้ กล่าวถึงการถกแถลงกันในปัจจุบันเกี่ยวกับเอไอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อกล่าวอ้างที่ว่า แม้ว่าเทคโนโลยีจะเข้ามาแทนที่คนงาน การเติบโตที่ตามมาจะส่งผลดีต่อสังคมอย่างกว้างขวางอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ในระยะยาว เห็นได้จากประเทศอังกฤษในช่วงการปฏิวัติอุตสาหกรรมที่มักถูกอ้างถึงเป็นกรณีตัวอย่าง แต่ Acemoglu & Johnson ยืนยันว่าการแพร่กระจายประโยชน์ของเทคโนโลยีไม่ใช่เรื่องง่าย พวกเขาอ้างว่าเหตุการณ์ในอังกฤษในศตวรรษที่ 19 เกิดขึ้นหลังจากการต่อสู้ทางสังคมและการกระทำของคนงานหลายทศวรรษ
“ค่าจ้างไม่น่าจะเพิ่มขึ้น หากคนงานไม่สามารถผลักดันให้ส่วนแบ่งของผลผลิตเติบโตขึ้นได้” Acemoglu & Johnson เขียนเอาไว้ในบทความแบบนั้น “ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์อาจเพิ่มผลผลิตโดยเฉลี่ยได้ แต่ก็อาจเข้ามาแทนที่คนงานจำนวนมากได้ ในขณะเดียวกันก็ลดคุณภาพงานของคนที่ยังคงทำงานอยู่ … ผลกระทบของระบบอัตโนมัติ (automatic linkage) ต่อคนงานในปัจจุบันมีความซับซ้อนมากกว่าการเชื่อมโยงอย่างอัตโนมัติระหว่างผลผลิตที่สูงขึ้นกับค่าจ้างที่ดีขึ้น”
ชื่อเรื่องของบทความอ้างอิงถึงนักประวัติศาสตร์สังคม Edward P. Thompson และนักเศรษฐศาสตร์ David Ricardo ซึ่งมักถูกมองว่าเป็นนักคิดที่มีอิทธิพลมากที่สุดเป็นอันดับสองของสาขาวิชานี้ รองจาก Adam Smith ซึ่ง Acemoglu & Johnson ยืนยันว่ามุมมองของ Ricardo ได้ผ่านวิวัฒนาการของตนเองในเรื่องนี้
“David Ricardo สร้างผลงานทางวิชาการและแนวทางทางการเมืองของเขา ด้วยการยืนยันว่าเครื่องจักรจะสร้างการปรับปรุงผลผลิตที่น่าทึ่ง และจะเป็นประโยชน์ต่อสังคม” Acemoglu กล่าว “แล้วในที่สุด เขาก็เปลี่ยนใจ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเขาเป็นคนใจกว้างมาก และเขาเริ่มเขียนเกี่ยวกับเรื่องที่ว่า หากเครื่องจักรเข้ามาแทนที่แรงงานและไม่ทำอะไรอย่างอื่นเลย คนงานก็จะได้รับผลกระทบ”
Acemoglu & Johnson โต้แย้งว่าวิวัฒนาการทางปัญญาครั้งนี้ กำลังบอกอะไรบางอย่างที่สำคัญกับเราในปัจจุบัน นั่นคือ ไม่มีแรงผลักดันใดๆ ที่จะรับประกันผลประโยชน์จากเทคโนโลยีในวงกว้างได้อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ และเราควรติดตามหลักฐานเกี่ยวกับผลกระทบของเอไอไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง
ความเร็วที่ดีที่สุดสำหรับความก้าวหน้าของนวัตกรรมคือเท่าใด
หากเทคโนโลยีช่วยกระตุ้นการเติบโตทางเศรษฐกิจ นวัตกรรมที่ก้าวไปอย่างรวดเร็วอาจดูเหมาะสมที่สุด โดยช่วยให้เติบโตได้เร็วขึ้น แต่ในบทความอื่นอย่างเรื่อง “Regulating Transformative Technologies” จากวารสาร American Economic Review: Insights ฉบับเดือนกันยายน 2024 Acemoglu & Todd Lensman ที่คนหลังเป็นนักศึกษาปริญญาเอกจากเอ็มไอที ได้เสนอมุมมองอื่นว่า หากเทคโนโลยีบางอย่างมีทั้งข้อดีและข้อเสีย การนำเทคโนโลยีเหล่านั้นมาใช้อย่างมีสติมากขึ้นในขณะที่ปัญหาเหล่านี้กำลังได้รับการบรรเทาลง
ผู้เขียนทั้งสองเขียนเอาไว้ในบทความว่า “หากความเสียหายทางสังคมมีมากและเป็นสัดส่วนกับผลผลิตของเทคโนโลยีใหม่ อัตราการเติบโตที่สูงขึ้นจะนำไปสู่การนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้อย่างช้าๆ อย่างเหมาะสม” โดยแบบจำลองของพวกเขาเสนอแนะว่า การนำเทคโนโลยีมาใช้ควรเกิดขึ้นอย่างช้าๆ ในตอนแรก จากนั้นจึงค่อยเร่งขึ้นในภายหลัง
Acemoglu กล่าวว่า “บนการยึดถืออยู่กับหลักการตลาดและการยึดถืออยู่กับหลักการของเทคโนโลยี อาจอ้างว่าได้ว่าเราควรใช้เทคโนโลยีให้เต็มศักยภาพอยู่เสมอ แต่ไม่คิดว่าจะมีกฎเกณฑ์แบบนั้นในเศรษฐศาสตร์ การคิดอย่างรอบคอบมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพื่อหลีกเลี่ยงอันตรายและอุปสรรคนั้นสามารถหาเหตุผลมาสนับสนุนได้”
อันตรายและอุปสรรคเหล่านั้น อาจรวมถึงความเสียหายต่อตลาดงาน หรือการแพร่กระจายข้อมูลที่ผิดพลาดอย่างแพร่หลาย หรือ เอไออาจเป็นอันตรายต่อผู้บริโภคในด้านต่างๆ ตั้งแต่การโฆษณาออนไลน์ไปจนถึงเกมออนไลน์ Acemoglu ตรวจสอบสถานการณ์เหล่านี้ในเอกสารอีกฉบับหนึ่งที่มีชื่อว่า “When Big Data Enables Behavioral Manipulation” ซึ่งตีพิมพ์ในวารสาร American Economic Review: Insights โดยมี Ali Makhdoumi จาก Duke University, Azarakhsh Malekian จาก University of Toronto และ Asu Ozdaglar จากเอ็มไอทีเป็นผู้เขียนร่วมกัน
“หากเราใช้มันเป็นเครื่องมือในการหลอกลวง หรือใช้งานมันมากเกินไปสำหรับระบบอัตโนมัติและไม่เพียงพอสำหรับการให้ความเชี่ยวชาญและข้อมูลแก่คนงาน เราก็คงต้องการแก้ไข” Acemoglu กล่าว
แน่นอนว่าบางคนอาจอ้างว่านวัตกรรมมีข้อเสียน้อยกว่าหรือคาดเดาไม่ได้มากพอจนเราไม่ควรใช้มาตรการใดๆ กับมัน และในบทความเดือนกันยายน Acemoglu & Lensman ได้พัฒนารูปแบบการนำนวัตกรรมมาใช้
รูปแบบดังกล่าวเป็นการตอบสนองต่อกระแสในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ซึ่งเทคโนโลยีหลายอย่างได้รับการโฆษณาเกินจริงและหลีกเลี่ยงไม่ได้และได้รับการยกย่องเพราะการปฏิวัติเทคโนโลยี ในทางตรงกันข้าม Acemoglu & Lensman กำลังแนะนำว่าเราสามารถตัดสินการแลกเปลี่ยนระหว่างเทคโนโลยีเฉพาะต่างๆ ได้อย่างสมเหตุสมผล และมุ่งหวังที่จะกระตุ้นให้เกิดการอภิปรายเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนั้น
เราจะตามติดความเร็วที่เหมาะสมสำหรับการนำเอไอมาใช้ได้อย่างไร?
หากแนวคิดความคิดที่ว่านั้น คือ การยอมรับเทคโนโลยีอย่างค่อยเป็นค่อยไป จะเกิดขึ้นได้อย่างไร
ประการแรกเลย Acemoglu กล่าวว่า “กฎระเบียบของรัฐบาลที่มีบทบาทนั้น” แต่ก็ยังจะไม่เป็นที่ชัดเจนว่าแนวทางระยะยาวสำหรับเอไอประเภทใดที่อาจนำมาใช้ในสหรัฐอเมริกาหรือทั่วโลก
ประการที่สอง เขาเสริมว่า หากวงจรของกระแสฮือฮาเกี่ยวกับเอไอ ลดน้อยลง ความเร่งรีบที่จะใช้เอไอ ก็จะช้าลงโดยธรรมชาติ ซึ่งอาจเป็นไปได้มากกว่ากฎระเบียบ หากเอไอไม่สามารถสร้างกำไรให้กับบริษัทได้ในเร็วๆ นี้
“เหตุผลที่เราก้าวไปอย่างรวดเร็ว เป็นเพราะกระแสความนิยมจากนักลงทุนเสี่ยงภัยและนักลงทุนรายอื่นๆ เพราะพวกเขาคิดว่า พวกเราทุกคนจะเข้าใกล้ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปมากขึ้น” Acemoglu กล่าว “คิดว่ากระแสความนิยมนั้นทำให้เราลงทุนด้านเทคโนโลยีอย่างผิดพลาด และธุรกิจหลายแห่งก็ได้รับอิทธิพลเร็วเกินไปโดยไม่รู้ว่าต้องทำอย่างไร เราเขียนเอกสารฉบับนั้นขึ้นมาเพื่อบอกว่าเศรษฐศาสตร์มหภาคของเรื่องนี้จะมีประโยชน์กับเราหากเราพิจารณาอย่างรอบคอบและเข้าใจมากขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่เรากำลังทำกับเทคโนโลยีนี้”
ในแง่นี้ Acemoglu เน้นย้ำว่า กระแสความนิยมเป็นแง่มุมที่จับต้องได้ของเศรษฐศาสตร์ของเอไอ เนื่องจากมันขับเคลื่อนการลงทุนในวิสัยทัศน์เฉพาะของเอไอ ซึ่งมีอิทธิพลต่อเครื่องมือเอไอที่เราอาจพบเจอ
“ยิ่งไปเร็วและมีกระแสความนิยมมากเท่าไร โอกาสที่การแก้ไขเส้นทางจะน้อยลง” Acemoglu กล่าว “การเลี้ยว 180 องศานั้น ยากมาก โดยเฉพาะในช่วงเวลาที่เราขับรถด้วยความเร็ว 200 ไมล์ต่อชั่วโมง”
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น