Профессор Университета Джонса Хопкинса Стив Ханке обсудил влияние искусственного интеллекта на рынок труда. Экономист считает, что новые технологии не приведут к массовым увольнениям. Главной причиной он называет высокую стоимость внедрения нейросетей. Замена людей на алгоритмы обойдется компаниям дороже обычного найма. Стив Ханке отметил, что передовые системы не станут бесплатными. Искусственный интеллект требует огромных затрат на физический капитал. Работа нейросетей потребляет большое количество электрической энергии. Эти факторы делают эксплуатацию технологий весьма ресурсоемкой. Бизнес будет учитывать эти расходы при принятии кадровых решений. Полная автоматизация процессов остается экономически нецелесообразной для многих организаций.

Экономист также сравнил нейросети с традиционным программным обеспечением. Обычные программы не требуют постоянных расходов после завершения разработки. Искусственный интеллект нуждается в непрерывном финансировании для своей работы. Стив Ханке связал будущее индустрии со стоимостью дефицитных ресурсов. Развитие инфраструктуры требует значительных финансовых вливаний от технологических компаний. Отдельные корпорации уже фиксируют отрицательный денежный поток из-за инвестиций. Представители индустрии прогнозируют сохранение высоких затрат на десятилетия. Руководитель SoftBank Масаёси Сон оценил будущие расходы в триллионы долларов. Эти средства пойдут на создание и внедрение новых систем. Технологические гиганты продолжают наращивать вычислительные мощности для обучения моделей.

Взгляды Стива Ханке отличаются от позиций других участников рынка. Глава Nvidia Дженсен Хуанг ожидает постепенного снижения стоимости оборудования. Илон Маск допускает полное замещение людей алгоритмами в будущем. Однако текущая практика показывает иные результаты внедрения технологий. Некоторые компании возвращают уволенных сотрудников на прежние рабочие места. Замененные системы показали более низкие результаты в реальных задачах. Работодатели проводят повторную оценку прироста производительности труда. Экономия от использования нейросетей оказалась ниже первоначальных ожиданий бизнеса. Это подтверждает тезис о сложности полной автоматизации рабочих процессов. Человеческий труд сохраняет свою конкурентоспособность во многих отраслях экономики.