Джеффри Хинтон объяснил, почему ИИ не оставил рентгенологов без работы.

Нобелевский лауреат Джеффри Хинтон показывает, как учёный работает над ошибками. Он указывает, что, возможно, Илон Маск и Дарио Амодеи ошибаются в прогнозах тотальной безработицы от ИИ, как ошибся он сам в 2016 году, когда говорил, что через пять лет врачи-рентгенологи перестанут читать снимки, потому что это будет делать ИИ.

Спустя десять лет он приводит две причины своей ошибки. Здесь есть хорошие новости о том, как ИИ может создавать работу, вроде бы её уничтожая.

Парадокс Джевонса

Во-первых, Хинтон отметил, что не учёл экономический закон, который называют Парадоксом Джевонса. Уильям Стэнли Джевонс в книге «The Coal Question» («Угольный вопрос», 1865) указал, что улучшение технологии часто не приводит к снижению спроса на ресурс, а вызывает бум потребления этого ресурса, поскольку он подешевел. Улучшения в паровых двигателях, повышающие их энергоэффективность, привели не к экономии угля, а к экстремальному росту его потребления: более дешёвая энергия сделала выгодным расширение промышленного производства за счёт ещё более массового внедрения паровых машин. Аналогично произошло в рентгенологии: ИИ резко удешевил и ускорил распознавание снимков, но это не сократило работу рентгенологов, а вызвало бум заказов на подешевевшие снимки.

Новички и эксперты

Во-вторых, Хинтон отметил, что не учёл разницу влияния технологии ИИ на начинающих специалистов и экспертов, в том числе в рентгенологии. Своё понимание темы он почерпнул из общения со студентом, который занимался рентгенологией и которому было очевидно, что его заменит ИИ. Однако Хинтон не учёл разницу между новичком-исполнителем и профессионалом-экспертом. В работе профессионального рентгенолога чтение снимков является только частью обязанностей, помимо этого он готовит множество экспертных заключений. Если ИИ может полностью заменить человека, как новичка в рентгенологии, тот может потерять работу. Но если ИИ замещает только часть работы человека, пусть даже большую, человек не теряет работу, а растёт его производительность труда и снижается себестоимость продукции. Она становится доступнее и через Парадокс Джевонса вызывает усиление спроса и ещё больший найм людей на такую работу.

Основной вывод из этого кейса: ИИ особенно опасен для исполнителей и новичков. Для профессионалов, где ИИ заменяет лишь часть работы, он меняет сам ландшафт рынка, но вызывает на нём бум найма и заказов, а не массовую безработицу.

Мы отметим, что Парадокс Джевонса сработает только в том случае, если сегмент рынка имеет потенциал роста при падении цены, то есть обладает эластичностью, а не находится в таком насыщении, что потребителям больше не нужно столько продукции даже по низкой цене. На насыщенных рынках ИИ скорее будет уничтожать рабочие места.