штате Керала, которая была революционизирована благодаря использованию мобильных телефонов. На некоторых местных пляжных рынках в Керале рыбаки приходили с хорошим уловом рыбы, но сталкивались с недостаточным спросом, в результате чего цена падала до нуля, а большая часть рыбы оставалась гнить. На другом пляжном рынке, расположенном в нескольких километрах, рыбы для продажи мало, а покупателей много, что приводит к высоким ценам, неудовлетворенному спросу и повсеместной неэффективности. Начиная с 1997 года, по всей Керале была введена мобильная телефонная связь. Рыбаки и оптовики начали использовать мобильные телефоны для получения информации о распределении спроса и предложения на пляжных рынках. Впоследствии разброс цен и потери рыбы резко снизились. Основная экономическая суть этой истории ясна: коммуникационные технологии позволили создать единый рыбный рынок, и тщательное изучение этого эпизода показывает, что и рыбаки, и потребители получили значительную выгоду.

Возможности для установления новых связей и создания рынка потенциально более широки благодаря цифровым технологиям, и некоторые платформы уже воспользовались ими. Вдохновляющим примером является система мобильных валют и денежных переводов M-Pesa, которая была введена в Кении в 2007 году и предоставляет дешевые и быстрые банковские услуги с помощью мобильных телефонов. Через два года после внедрения эта система охватила 65% населения Кении и с тех пор была принята на вооружение в ряде других развивающихся стран. По оценкам, она принесла широкую выгоду экономике этих стран. Другой пример - компания Airbnb создала новый рынок, на котором люди могут арендовать жилье, расширяя выбор для потребителей и создавая конкуренцию гостиничным сетям.

Даже в таких областях, как перевод, где автоматизация на основе ИИ оказалась весьма успешной, существуют дополнительные альтернативы, основанные на создании новых платформ. Например, вместо того, чтобы полагаться на полностью автоматизированный и зачастую некачественный перевод, можно создать платформы, объединяющие людей, нуждающихся в более качественных языковых услугах, и квалифицированных многоязычных специалистов по всему миру.

Новые платформы не обязательно должны ограничиваться теми, которые специализируются на денежных операциях. Децентрализованные цифровые структуры могут быть использованы для создания платформ для более широких форм сотрудничества, обмена опытом и коллективных действий.

Успехи МУ, о которых мы упомянули, относятся к наиболее продуктивному применению цифровых технологий и проложили путь к множеству других инноваций. Тем не менее, в целом они являются маргинальными по отношению к текущему направлению развития ИИ. По оценкам McKinsey Global Institute, в 2016 году из общего объема глобальных расходов на ИИ в размере 26–39 млрд долларов 20-30 млрд долларов приходится на горстку крупных технологических компаний в США и Китае. К сожалению, насколько мы можем судить, большая часть этих расходов направлена на массовый сбор данных для автоматизации и наблюдения.

Почему же технологические компании не разрабатывают инструменты, которые помогают людям и в то же время повышают производительность? На это есть несколько причин, каждая из которых говорит о более широких силах, с которыми мы сталкиваемся. Рассмотрим пример с преподаванием и вспомним, что новые задачи, как в данном примере, полезны отчасти потому, что они повышают производительность труда, создавая значимую и высокооплачиваемую работу для людей - в данном случае, для учителей. Тем не менее, новые задачи преподавания влекут за собой увеличение расходов для школ, и без того испытывающих нехватку средств. Большинство государственных школ, как и другие современные организации, вынуждены сосредоточиться на сдерживании расходов на рабочую силу и могут испытывать трудности с наймом дополнительных учителей. Следовательно, новые алгоритмы для автоматизированного оценивания или автоматизированного преподавания могут показаться им более привлекательными.

То же самое происходит и в сфере здравоохранения. Несмотря на 4 триллиона долларов, которые США тратят на здравоохранение, больницы также сталкиваются с бюджетным давлением, а нехватка медсестер стала болезненно очевидной во время пандемии COVID-19. Новые технологии, расширяющие возможности и обязанности медсестер, позволят нанимать больше медсестер для обеспечения более качественного медицинского обслуживания. Это наблюдение еще раз подтверждает ключевой момент: машины, дополняющие человека, не являются привлекательными для организаций, когда они стремятся к сокращению расходов.

Другая проблема заключается в том, что новые платформы и методы агрегирования и предоставления информации пользователям также открывают возможности для новых видов использования. Например, Всемирная паутина стала в равной степени платформой для цифровой рекламы и распространения дезинформации, а также источником полезной информации для людей. Рекомендательные системы часто используются для направления клиентов к определенным продуктам в зависимости от финансовых стимулов платформы. Цифровые инструменты могут предоставлять информацию руководителям не только для принятия более эффективных решений, но и для лучшего контроля за работниками. Некоторые рекомендательные системы на основе ИИ включают в себя и усиливают существующие предубеждения - например, в отношении расы при приеме на работу или в отношении расы в системе правосудия. Платформы для совместного использования транспорта и доставки навязывают эксплуататорские условия работникам, не имеющим защиты или гарантий занятости. Таким образом, то, как используются даже самые многообещающие приложения человеко-машинной взаимодополняемости, по-прежнему зависит от рыночных стимулов, видения и приоритетов технологических лидеров и противодействующих сил.

Кроме того, существует столь же непреодолимый барьер на пути к человеко-машинной комплементарности. Под сенью теста Тьюринга и иллюзии ИИ ведущие исследователи в этой области мотивированы на достижение человеческого паритета, и область склонна ценить и уважать такие достижения выше, чем ИИ. В результате инновации смещаются в сторону поиска способов отнять задачи у работников и переложить их на программы ИИ. Эта проблема, конечно, усиливается финансовыми стимулами, исходящими от крупных организаций, стремящихся сократить расходы за счет использования алгоритмов.

 

Мать всех неуместных технологий

Не только рабочие и граждане промышленно развитых стран будут расплачиваться за иллюзию ИИ.

Несмотря на экономический рост во многих бедных странах за последние пять десятилетий, более трех миллиардов человек в развивающихся странах по-прежнему живут менее чем на 6 долларов в день, что затрудняет их ежедневное получение трех квадратных порций пищи, а также денег на жилье, одежду и медицинское обслуживание. Многие возлагают надежды на технологию, которая поможет преодолеть эту нищету. Новые технологии, внедренные и усовершенствованные в Европе, США или Китае, могут быть переданы развивающимся странам и приняты ими, обеспечивая их экономический рост. Международная торговля и глобализация также считаются важнейшими составляющими этого процесса, поскольку страны с низким уровнем дохода могут экспортировать продукцию, произведенную с помощью передовых технологий.

Истории успеха очень быстрого экономического роста, включая Южную Корею, Тайвань, Маврикий и совсем недавно Китай, похоже, подтверждают это. Каждая страна достигла среднего темпа роста на душу населения более 5 процентов в год в течение более чем тридцати лет. Во всех этих случаях главную роль в росте играли промышленные технологии, а также экспорт на