Проблема оценки влияния ИИ

Разблокируйте дайджест редактора бесплатно

Рула Халаф, редактор FT, выбирает свои любимые истории для этого еженедельного информационного бюллетеня.

Автор является соучредителем и сопредседателем Oaktree Capital Management и автором книги «Освоение рыночного цикла: шансы на вашей стороне».

Мое недавнее исследование больших языковых моделей научило меня не думать о модели ИИ как о поисковой системе, которая извлекает данные и извергает их. Скорее, это компьютерная система, способная синтезировать данные и делать на их основе выводы.

Скептики задаются вопросом, может ли ИИ «думать» сам по себе, учитывая, что в конечном итоге он полагается на реконфигурацию того, что люди уже выяснили, и применение этого к новым данным и другим областям. Но разве не таким же образом человеческий мозг расширяет свои возможности? Действительно ли способ роста, обучения и «мышления» ИИ отличается от нашего? С точки зрения экономического производства это философское различие может даже не иметь значения.

Темпы развития событий в ИИ происходящие события не похожи ни на что, что мы видели раньше, и это имеет последствия, которых никогда не существовало. В прошлом инфраструктура создавалась для новой технологии, и часто требовались годы, чтобы эта инфраструктура была полностью использована. Спрос на ИИ уже существует и быстро растет, но мне сказали, что его предложение ограничено. У ИИ также есть элемент автономии, которого никогда не было ни у одной другой технологии. Я верю, что ИИ возьмется за задачи, о которых мы не предполагали, и, возможно, даже за задачи, которых не существовало до того, как ИИ их придумал.

Бизнес моделей кодирования растет с невероятной скоростью уже год или два. Так почему же инвесторы не осознали и не оценили потенциал ИИ по влиянию на индустрию программного обеспечения до недавнего краха сектора на фондовом рынке? Этот вопрос подчеркивает повторяющуюся неспособность людей включить новую информацию в свое мышление, возможно, из-за таких вещей, как когнитивный диссонанс или другие предубеждения. И это намекает на влияние ИИ на инвестиционный процесс.

ИИ способен поглощать больше данных, чем любой инвестор, лучше запоминать их и превосходно распознавать прошлые закономерности, которые предшествовали успеху. С другой стороны, здесь не хватает нескольких вещей. Великие инвесторы — это нечто большее, чем просто быстрые и бесстрастные обработчики данных: они имеют дело с новыми разработками, принимают субъективные решения и применяют интуицию. Поскольку большая часть инвестиционного процесса сводится к спекуляциям, а также из-за далеко не полной надежности ИИ, я думаю, маловероятно, что ИИ будет безошибочным инвестором.

Теперь переходим к большому вопросу, на который каждый хочет получить ответ: является ли ИИ пузырем? Я могу с уверенностью сказать, что сама технология — вполне реальная вещь, способная радикально изменить деловой мир и многое в жизни, какой мы ее знаем. Кроме того, технология уже востребована и применяется в больших масштабах.

Остается вопрос, являются ли размеры расходов на инфраструктуру искусственного интеллекта чрезмерными, и это требует большего обсуждения, чем я могу вместить в эту колонку. Важно отметить, что больше денег уходит на так называемые капитальные затраты на развертывание моделей, а не на их обучение. В то время как капиталовложения в обучение были спекулятивными и предприняты для создания моделей ИИ, капитальные затраты происходят в ответ на реальный спрос на возможности ИИ. Этот спрос уже приводит к массовому росту доходов, подтверждая капитальные затраты.

Некоторые доходы от ИИ в настоящее время носят «циркулярный» характер и получаются от компаний, занимающихся ИИ, которые покупают друг у друга. Цепочка доходов в конечном итоге должна основываться на том, что конечные пользователи платят за реальную экономическую ценность, и хотя это все чаще происходит, вопрос о том, какой объем доходов является циклическим, остается открытым.

Остается только оценить адекватность цен на активы ИИ.

Здесь стоит провести небольшое различие. Так называемые гипермасштабировщики, для которых ИИ является важной частью большого бизнеса, могут быть переоценены или недооценены, но маловероятно, что сегодняшние цены для чрезвычайно прибыльных компаний, таких как Microsoft, Amazon и Google, окажутся разрушительно завышенными. С другой стороны, стартапы, которым присваивается многомиллиардная оценка (некоторые из которых еще не описали свою стратегию или не объявили о продуктах), можно рассматривать только как лотерейные билеты. Большинство людей, участвующих в лотереях, в конечном итоге получают бесполезные билеты, но немногие победители становятся очень богатыми.

Если бы мне пришлось угадывать, я бы сказал, что потенциал ИИ сегодня скорее недооценен, чем переоценен. Однако это не то же самое, что сказать, что инвестиции в ИИ продаются по выгодной цене или даже по справедливой цене. Итак, закончу советом, который может показаться мне типичным: умеренная позиция, применяемая избирательно и осмотрительно, кажется лучшим подходом.