Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Однако именно Алан Тьюринг первым попытался дать количественную оценку или определение машине, способной моделировать рассуждения. Тьюринг был первым, кто предположил, что «если человек не сможет отличить ответы машины от человеческих ответов, то машину можно считать „разумной“».
Организации, которые сегодня тратят огромные средства на развитие искусственного интеллекта, будь то ИИ общего назначения или какие-то его конкретные функции, например ОЕЯ (обработка естественного языка), – это чаще всего технологические гиганты Запада и Китая: GAFAM/FAANG и BATX[53]. Самый известный пример коммерческого применения ИИ в одной лишь области ОЕЯ – возможности, реализованные в домашних умных колонках, таких как Amazon Echo или Alexa. Точно так же, как и магазины приложений, работающие на платформах Android или iOS, едва ли десятки умных помощников с голосовым управлением станут коммерчески успешными. Это в основном связано с тем, что многомиллиардная разработка функций искусственного интеллекта, а затем маркетинг и распространение необходимого для него оборудования требуют мощностей огромной корпоративной машины. В конце концов те смельчаки, кто первыми рискнут вложить деньги в техногигантов, в долгосрочной перспективе, скорее всего, либо крупно выиграют, либо станут создателями определенных компонентов и навыков ИИ, которые и собираются приобрести эти технологические гиганты.
Победа над нищетой и углубление пропасти имущественного неравенства
В 2018 году Oxfam опубликовал отчет, в котором указывалось, что 26 самых богатых людей мира обладали таким же состоянием, что и 3,8 млрд человек, или примерно 50 % населения земного шара. В 2013 году 86 богатейших людей мира владели такой же базой активов, что и половина остального населения. В 2020 году из-за пандемии мировое богатство сократилось на 7,2 трлн долларов США. С марта по декабрь 2020 года совокупное состояние миллиардеров всего мира увеличилось на 3,9 трлн долларов[54].
Рисунок 5. Всемирный рост благосостояния миллиардеров (источник: UBS Wealth Management and PwC)
В период с 2018 по 2020 год богатство класса миллиардеров прирастало примерно на 2,5 млрд долларов в день. Это привело к тому, что богатые стали богаче на 19 %, а бедные обеднели на 12,8 %.
В Соединенных Штатах и Великобритании, где неравенство явно бросается в глаза, среднестатистический миллиардер платит налоги по гораздо более низкой средней ставке, чем 10 % беднейших налогоплательщиков. В июне 2021 года Pro Publica сообщила, что Джефф Безос не заплатил ни цента подоходного налога в 2007, 2011 и 2018 годах[55]. В Индии неквалифицированному рабочему потребовалось бы 10 000 лет, чтобы заработать ту сумму, которую получил Мукеш Амбани всего за один час во время пандемии.
В последнее время самый сильный рост количества миллиардеров наблюдается в Китае, а не в Соединенных Штатах. Ожидается, что в ближайшие три года Китай обгонит США по общей численности миллиардеров.
Сторонники капитализма и теории эффективных рынков утверждают, будто корпорации более эффективно распределяют ресурсы, нежели отдельные люди, а миллиардеры используют финансы успешнее, чем беднейшие слои общества. В сентябре 2018 года Илон Маск заявил в подкасте Joe Rogan Experience, что миллиардеры, как правило, лучше распоряжаются ресурсами, чем обычный человек. Маск утверждал, что они более целеустремленны и способны двигать процесс эффективнее, чем те, у кого нет доступа к серьезным ресурсам, а также опыта и способностей ими управлять. Илон Маск заявил: хотя он и инженер, и самых значительных успехов его компании добились в области инноваций, но он также ясно понимает, что с наиболее сложными проблемами ему довелось столкнуться в сферах производства и переработки, где приходилось обеспечивать самое широкое и наиболее рентабельное внедрение новых технологий.
Несомненно, сегодня лучшее, что мы можем сделать в обществах со свободным рынком, – это передать богатства в руки тех, кто способен наиболее эффективно распорядиться капиталом с точки зрения как производства, так и выплаты дивидендов акционерам. Однако данный ход не означает, что подобная система будет оптимально эффективной.
Возможно, кто-то возразит, будто один-единственный популист с благими намерениями и исключительно централизованным планированием способен распределять ресурсы более эффективно, чем множество агентов, пытающихся делать то же самое. Похоже, чем сильнее мы децентрализируем распределение ресурсов, отходя от разумных механизмов контроля, тем выше вероятность того, что механизмы обмена ценностями будут менее эффективными. Совершенная конкуренция не обязательно приводит к идеальному распределению ресурсов, поскольку появлению более эффективной (по сравнению с ее конкурентами) монополии предшествует жуткий хаос.
Серьезная проблема, связанная с растущим количеством миллиардеров, контролирующих бóльшую часть национального или общемирового богатства, заключается в том, что побуждения и компетенция этих людей не обязательно соответствуют богатству и ресурсам, которыми они владеют. Например, в США братья Кох, десятилетиями считавшиеся «генераторами богатства», едва ли постарались сделать хоть что-то для борьбы с бедностью, бездомностью, нехваткой продовольствия или нанесением ущерба климату. На самом деле они, скорее всего, даже поспособствовали значительному ухудшению показателей, связанных с этими общественными проблемами.
Однако мы не придираемся исключительно к миллиардерам. То же самое можно сказать и о корпорациях стоимостью в триллионы долларов, которые владеют невероятными богатствами и монополизируют ярчайшие таланты и дефицитнейшие ресурсы на планете.
Возьмем, к примеру, Apple Inc. Сегодня Apple располагает около 200 млрд долларов США наличными – это больше, чем все валютные резервы Соединенного Королевства, и в несколько раз больше, чем у Австралии. Возможно, в Apple, как и в Google и в Facebook, работают одни из самых умных людей на планете. И всё же что приносит человечеству владение таким богатством, кроме «лучшего iPhone в истории», более тонкого Mac Book Air, экзотических пространственных наушников и сенсорных экранов, обновляющихся каждый год? В Google трудятся десятки тысяч человек с PhD в области машинного обучения, специалистов по данным и инженеров-программистов; но, за исключением функции голосового поиска или возможности идентифицировать кошку на вашей последней фотографии в Instagram, они фактически не приносят никакой пользы обществу.
В то время как перечисленные компании и отдельные люди создают на рынке невероятное богатство и стимулируют рост ВВП, уровень внедрения инноваций или улучшений в обществе (например, с точки зрения базового доступа к услугам или привлечения финансов) остается довольно низким. Мы медленнее внедряем новые технологии в области энергетики, образования, исследований и разработок, а также медицинских наук. Сколько электромобилей с низким энергопотреблением было уничтожено в прошлом из-за того, что топливные компании приобрели патенты на