Бурное развитие и колоссальные инвестиции в сфере искусственного интеллекта (ИИ) вызвали активные споры на рынке относительно методов оценки этого явления. Саймон Джонсон, лауреат Нобелевской премии по экономике 2024 года, и Пьеро Новелли, старший преподаватель Школы менеджмента MIT Sloan, в своей статье для Project Syndicate предлагают обратиться к истории прошлых инвестиционных бумов, чтобы понять, как действовать сегодня. Они выделяют ключевые вопросы, которые позволяют отличить бум, ведущий к созданию чего-то полезного (как железнодорожный бум XIX века), от спекулятивного пузыря, не приносящего пользы (как тюльпаномания).

Для оценки текущего инвестиционного бума в ИИ Джонсон и Новелли предлагают использовать три основных критерия, основанных на уроках истории, начиная с работы Чарльза Киндлбергера «Мании, паники и крахи» (1978 год):

1. Выходит ли бум за рамки роста цен на активы?

В отличие от кризиса 2008 года, когда наблюдался только рост цен на жилье, сегодня фиксируется масштабная волна инвестиций в физическую инфраструктуру — в частности, в центры обработки данных. Инвестиции в информационно-технологическую инфраструктуру могут значительно повысить производительность труда и способствовать экономическому росту. Однако это сопровождается серьезным негативным следствием: потенциально значительным воздействием на окружающую среду из-за резкого роста спроса на электроэнергию и воду.

2. Финансируется ли бум в основном за счет заемных средств?

Здесь однозначного ответа нет. Крупнейшие технологические компании имеют достаточный положительный денежный поток для покрытия текущих расходов, но при этом уже финансируют своих поставщиков, и сами активно выходят на долговые рынки. Примером служит сделка Meta с Blue Owl на $27 млрд для финансирования центра обработки данных Hyperion через забалансовую компанию специального назначения (SPV). По оценкам, в ближайшие пять лет в инфраструктуру ИИ будет вложено от $3 трлн до $7 трлн, что влечет за собой риски для кредитных рынков. Объем частного кредитования в этом секторе, как ожидается, достигнет $800 млрд в ближайшие 2–3 года.

3. Как именно будет использоваться эта технология?

На данный момент это самый важный вопрос. Беседы с топ-менеджерами традиционных отраслей показывают, что все они рассчитывают добиться значительной экономии и повышения эффективности (например, в банках это обработка документов и управление рисками; в промышленности — сокращение канцелярской работы), но почти никто не может с уверенностью назвать дополнительные источники дохода (новые направления бизнеса).

Если люди, которых вытеснит ИИ, смогут быстро найти новую, продуктивную и высокооплачиваемую работу, то наступит ускорение роста производительности труда. Такой эффект наблюдался после железнодорожного бума XIX века в странах с инклюзивными институтами. Однако в других случаях автоматизация приводила к серьезным проблемам на рынке труда и разочаровывающим результатам по росту производительности.

Эксперты предупреждают, что, несмотря на неизбежность ошибок и спекуляций, ни одна страна и ни одна компания не выиграют, если будут сидеть в стороне. Бездействие не позволит развить навыки для будущего и создать новые рабочие места. Более того, именно изобретатели и владельцы новых технологий влияют на установление стандартов — как технических, так и этических. В то время как политическая элита США активно поддерживает экспансию ИИ с минимальными ограничениями, все остальные должны активно формировать свою стратегию. Необходимо решить, как общество может более ответственно подойти к внедрению ИИ: для улучшения госуслуг, создания большего количества хороших рабочих мест, обеспечения защиты частной жизни и защиты уязвимых групп. Урок истории прост: если ждать, пока «осядет пыль», можно не получить от технологической революции того, что нужно.