5 парадоксов ИИ: почему нейросети пока не сделали нас продуктивнее

«Компьютерную эпоху видно повсюду, кроме статистики производительности», — писал в 1987 году лауреат Нобелевской премии Роберт Солоу. Экономисты ожидали, что появление транзисторов, микропроцессоров и интегральных схем в 1960-е годы ускорит рост производительности труда. Но темп, наоборот, снизился. Сегодня парадокс Солоу во многом повторяется, но уже с искусственным интеллектом, пишет Fortune.

Экономист Торстен Слок в своем блоге перефразировал Солоу: «ИИ сейчас везде, кроме макроэкономических показателей». По его словам, сегодня влияние ИИ не отражается на глобальных данных ни по занятости, ни по производительности труда, ни по инфляции.

Это подтверждают опросы. В недавнем исследовании о перспективах бизнеса в США, Великобритании, Германии и Австралии из 6000 опрошенных гендиректоров и топ-менеджеров 90% отметили, что за последние три года ИИ не повлиял на занятость или производительность в их компаниях.

Около двух третей руководителей используют нейросети, но в среднем всего 1,5 часа в неделю, а 25% вообще не применяют ИИ для работы. При этом ожидания бизнеса остаются высокими: респонденты рассчитывают, что в ближайшие три года ИИ повысит производительность на 1,4% и увеличит объем производства на 0,8%.

Насколько оправданы эти ожидания и как ИИ влияет на продуктивность людей уже сейчас? Вот что отмечают исследователи.

1. С появлением ИИ работы только прибавилось

По данным компании ActivTrak, которая выпускает корпоративный софт для трекинга продуктивности, время, проведенное в рабочей почте и чатах, увеличилось вдвое после того, как сотрудники стали использовать ИИ. При этом средняя сессия сосредоточенной работы теперь на 9% короче, чем в 2023-м. Другие исследования подтверждают, что инструменты ИИ пока лишь увеличили объем работы. Люди стали работать быстрее, брать на себя более широкий круг задач и в итоге проводить за работой больше часов.

2. ИИ хорош не во всех типах задач

В 2023 году исследователи из бизнес-школы MIT выяснили, что с помощью ИИ высококвалифицированные специалисты справляются с задачами на 40% эффективнее тех, кто не использует нейросети. Но если поручить ИИ задачи вне зоны его компетенции, эффективность работы упадет в среднем на 19 процентных пунктов. Сами специалисты нередко не могут точно определить, какие задачи под силу машине, а какие требуют участия человека.

3. ИИ помогает в креативных задачах, но делает контент однообразным

В эксперименте британских исследователей участникам нужно было придумать короткие рассказы из восьми слов — по примеру Хемингуэя. ИИ помог авторам написать более увлекательные истории, чем те, что получались у них в одиночку. Особенно он вдохновил тех, кому трудно давались креативные задачи. Но рассказы, созданные в соавторстве с ИИ, оказались более похожими друг на друга, чем тексты, написанные людьми без помощи машины.

4. ИИ экономит время в быту, но не улучшает навыки для работы

Опрос среди 200 000 американских семей показал, что чаще всего люди обращаются к нейросетям, чтобы уточнить рецепт, сделать онлайн-покупку, спланировать путешествие, отсортировать вакансии. В этих вопросах ИИ действительно эффективен: продуктивность в бытовых задачах возрастала с 76% до 176%. Но освободившееся время опрошенные предпочитали проводить с друзьями или за просмотром телевизора, так что на их профессиональных навыках это никак не отразилось.

5. Чем больше ИИ-инструментов, тем больше усталости от них

Разработчик Cua AI Франческо Боначчи описал «паралич вайб-кодера», а исследователи Boston Consulting Group назвали похожее явление «перегрузкой мозга из-за ИИ» (AI brain fry). В их опросе приняли участие 1488 американцев. Выяснилось, что когда работники использовали максимум три ИИ-инструмента, их продуктивность росла, но как только они подключали больше четырех программ, самооценка продуктивности резко снижалась. Участники опроса говорили, что допускали больше ошибок и ощущали туман в голове. Когда человек проверяет и сопоставляет результаты нескольких ИИ-инструментов, уровень умственной усталости растет на 12%, а усталость от принятия решений — на 33%.

В недавнем исследовании MIT говорится, что в следующие десять лет можно ожидать увеличения производительности труда на 0,5%. «Не думаю, что стоит недооценивать 0,5% за десять лет. Это лучше, чем ноль», — отметил автор исследования и лауреат Нобелевской премии Дарон Аджемоглу. Возможно, стоит просто подождать — ведь бум информационных технологий в 1970–1980-х в конце концов все-таки привел к всплеску производительности в 1990-е и начале 2000-х после десятилетий спада.

Однако ученые отмечают, что пока ИИ развивается не так, как предыдущие технологии. В 1980-е годы, отмечает Торстен Слок, компании-первопроходцы могли долго держать высокие цены: конкуренты появлялись не сразу. Сегодня из-за жесткой конкуренции между разработчиками крупных языковых моделей ИИ-инструменты быстро дешевеют и становятся доступными почти всем. Поэтому, считает Слок, рост производительности зависит не столько от самих технологий, сколько от того, как активно компании начнут внедрять их в работу.