Искусственный интеллект (ИИ) сегодня переживает эпоху стремительного внедрения, превосходя по скорости распространения многие исторические технологические новшества. Согласно данным, 40% сотрудников в США уже используют ИИ в работе, что в два раза больше, чем было два года назад. Это свидетельствует не только о высокой полезности технологий ИИ, но и о том, насколько легко их внедрять благодаря интеграции в существующую цифровую инфраструктуру и простоте использования - пользователям достаточно лишь говорить или печатать запросы, не требуя глубокого технического обучения. Исторический опыт показывает, что технологии с прошлого века распространялись гораздо медленнее. Электрификация в сельской местности США заняла более 30 лет после того, как электричество появилось в городах, а персональные компьютеры добрались до массы пользователей в течение двух десятилетий.
Интернет, вопреки скорости своего внедрения, все равно за пять лет достиг показателей, которые ИИ преодолел за два. Новая реалия показывает, что диссеминация новых технологий - даже революционных - всегда требует времени. Для ИИ характерна концентрация в определенных регионах и сферах, как показывают последние исследования. Отчет Anthropic Economic Index выделяет несколько ключевых аспектов, касающихся географического распределения и корпоративного использования ИИ. Во-первых, существует выраженная неравномерность регионального внедрения.
Страны с высоким уровнем дохода и развитой инфраструктурой, такие как Сингапур, Израиль, Австралия и Канада, показывают гораздо больший уровень использования ИИ на душу населения. В то время как Индонезия, Индия и Нигерия остаются значительно позади. Такой масштабный разрыв коррелирует с экономическим развитием, качеством цифровых коммуникаций, образованием и инновационной средой. Особый интерес представляет картина в США, где география внедрения ИИ не всегда совпадает с интуитивными ожиданиями. Если в целом Калифорния занимает лидирующую позицию по общему объему использования, то с учетом населения лидером становится Вашингтон, округ Колумбия, а также штат Юта.
В каждом регионе проявляются уникальные экономические особенности: Калифорния характеризуется высоким уровнем запросов к ИИ в IT-секторе, во Флориде - в финансовом секторе, в Вашингтоне - в сфере административной поддержки и карьерных консультациях. Такие различия свидетельствуют о том, что локальная экономика направляет способы использования ИИ. Еще одна важная тенденция связана с изменением форм взаимодействия человека с ИИ по мере развития технологии и расширения пользовательской базы. В первые годы использования преобладал совместный режим работы с ИИ, когда пользователи и модели вместе уточняли и дополняли задачи. Сейчас наблюдается значительный рост полностью автоматизированных взаимодействий, где ИИ получает задачу и выполняет ее без длительных уточнений.
Такой сдвиг особенно заметен среди корпоративных пользователей, использующих API Claude - продукт Anthropic, позволяющий программно интегрировать ИИ в бизнес-процессы. 77% взаимодействий с API происходят в режиме автоматизации, тогда как для обычных пользователей Claude.ai этот показатель приближается к 50%. Внедрение ИИ в бизнес более специализировано и ориентировано на задачи, легко поддающиеся автоматизации. Наиболее распространены программистские задачи, офисная и административная работа.
В отличие от этого, образовательные и творческие задачи занимают меньшую долю. Любопытным является факт того, что при использовании API компании предпочитают более сложные и дорогие с точки зрения вычислительных ресурсов задачи, что подчеркивает приоритет возможностей и экономической выгоды, а не стоимости взаимодействия. Одновременно с этим для успешного применения ИИ в сложных сценариях необходима централизованная и структурированная информация. Отсутствие доступа к достаточному контексту становится барьером - многие компании вынуждены инвестировать в системы модернизации данных и организационные изменения, чтобы раскрыть потенциал ИИ. Глобальные различия в степени автоматизации и способов использования ИИ связаны не только с техническими факторами, но и с культурными и экономическими контекстами.
В странах с высоким уровнем проникновения ИИ преобладает сотрудничество и совместное развитие задачи с ИИ (аугментация), тогда как в странах с низким уровнем проникновения чаще делегируют задачи полностью ИИ (автоматизация). Данные отчета Anthropic Economic Index отражают аналогии с историей распространения таких технологий прошлого, как электричество, транспорт и связь. Сперва новые технологии концентрируются в богатых, технологически продвинутых регионах, создавая риски углубления экономического неравенства между странами и внутри них. Если рост производительности благодаря ИИ сконцентрируется в лидирующих экономиках и секторах, это может привести к увеличению разрыва в уровне доходов и возможностей между странами и социальными группами. Тем не менее в таких трансформациях возможна и положительная динамика, если инвестиции и политика будут стимулировать широкое и равномерное внедрение.
Особое внимание заслуживает влияние на рынок труда. Рост автоматизации несет угрозу для занятости в рутинных, стандартных профессиях - видно подтверждение в худших перспективах для начинающих сотрудников с 2022 года. В то же время повышение компетенций и взаимодействие с ИИ могут увеличить спрос и зарплаты у более опытных работников, способных эффективно использовать новые технологии в своей деятельности. Таким образом, эффекты ИИ для рабочих мест и заработков разнообразны и неоднородны по социальным группам. Отчет Anthropic открывает уникальные данные для дальнейших исследований, включая детальную аналитику по задачам, регионам и способам взаимодействия с ИИ.
Эта прозрачность помогает ученым, политикам и бизнесу лучше понять особенности динамики ИИ и выработать стратегии для сбалансированного и инклюзивного использования технологии. В заключение можно сказать, что ИИ, подобно прошлым революционным технологиям, пока что внедряется неравномерно в пространстве и отраслях. Высокий уровень использования связан не только с техническими возможностями, но и с экономическими условиями и инфраструктурой. Для достижения широкого и равномерного положительного эффекта потребуются осознанные усилия по устранению цифровых и образовательных разрывов, а также стимулированию внедрения ИИ в традиционных секторах и менее развитых регионах. Текущая ситуация представляет собой критический момент, когда решения и подходы определят траекторию развития ИИ и его влияние на экономическое неравенство и качество жизни людей по всему миру.
.
