Дарон Аджемоглу о Власти и прогрессе: Наша тысячелетняя борьба За Технологии и процветание

• Дарон Адженоглу из MIT расскажет о книге "Сила и прогресс".  

• Книга посвящена технологическому прогрессу и его влиянию на экономику.  

• Прогресс рассматривается через призму производственной функции и ее компонентов.  

• Повышение производительности труда может привести к увеличению спроса на рабочую силу и общему процветанию.  

• Эластичность замещения между капиталом и рабочей силой определяет, кто выиграет от прогресса.  

• Если производительность труда растет, а капитал остается постоянным, рабочие могут получить больше, но капиталисты могут потерять.  

• Кривизна производственной функции влияет на распределение доходов.  

• Повышение производительности труда может привести к сокращению расходов, что может быть выгодно для общества.  

• Повышение производительности труда увеличивает предельную производительность труда, но может снизить долю инвесторов.  

• В некоторых случаях повышение производительности труда может быть невыгодным для работников.  

• Технологический прогресс может увеличивать производительность домашних хозяйств.  

• Решения о проведении фундаментальных исследований часто принимаются военными или крупными корпорациями.  

• Инновации проходят через различные стадии, и решения о внедрении принимаются на разных этапах.  

• Замедление темпов изменений может дать время на восстановление, но также может привести к негативным циклам обратной связи.  

• Вопрос: Существуют ли механизмы, гарантирующие выигрыш большинства от прогресса?  

• Ответ: Большинство зрителей считают, что это правда.  

• Вопрос: Генеративный ИИ ведет к шпионажу и скрытию важных достижений?  

• Ответ: 57% зрителей считают, что это возможно, 40% - что это правда, 3% - что это не так.  

• Вопрос: Плохое регулирование замедляет прогресс?  

• Ответ: Только 13% зрителей считают, что это правда, 36% - что это может быть правдой, 51% - что это ложь.  

• Дарон Адженоглу делится своими мыслями и планами на презентацию.  

• Он планирует оспорить некоторые из представленных мнений и поделиться аргументами из книги.  

• Обсуждение проблем технологий и прогресса в исторической перспективе.  

• Важность контекста и вопросов, заданных искусственным интеллектом.  

• Вопрос о контроле будущего и определении повестки дня.  

• Важность решений, принимаемых людьми, а не предопределенного пути развития ИИ.  

• Примеры лидеров, таких как Фердинанд де Лессепс, и их влияние на технологические достижения.  

• Оптимизм и лидерство Лессепса в строительстве Суэцкого канала.  

• Провал строительства Панамского канала из-за технологических ошибок и политических условий.  

• Влияние на людей, вовлеченных в проект, и их финансовые потери.  

• Важность взаимодействия многих людей для формирования видения.  

• Пример Силиконовой долины и её культуры, рассматривающей прогресс в особом свете.  

• Вопрос о том, всегда ли технологический прогресс приводит к общему процветанию.  

• Экономические основания для процветания через повышение производительности труда.  

• Примеры технологических достижений, которые не привели к улучшению условий жизни.  

• Примеры средневековых технологий и их влияние на общество.  

• Обсуждение причин, почему технологические достижения не всегда приводят к улучшению условий жизни.  

• Важность политических и экономических сил в определении выгод от технологий.  

• Технологии повышают производительность труда, но выгоды получают работодатели.  

• В прошлом это приводило к ухудшению условий труда рабочих.  

• Промышленная революция автоматизировала труд, что снизило производительность.  

• Фабричная система усилила контроль и увеличила продолжительность рабочего дня.  

• Условия труда рабочих ухудшились, продолжительность жизни снизилась.  

• Фабричная система стала революцией в дисциплине.  

• В постиндустриальном мире условия лучше, но есть и параллели с прошлым.  

• Важно извлекать уроки из истории, сохраняя дистанцию.  

• Вопрос о предотвращении нововведений некорректен, нужно перенаправлять технологии.  

• Прогресс не всегда приносит пользу, возможны значительные жертвы.  

• Важно изменять направление развития технологий и институтов.  

• Пример: послевоенный экономический рост в промышленно развитых странах.  

• Послевоенный экономический рост был всеобщим процветанием.  

• С 1980-х годов начался период не разделяемого процветания, особенно для низкообразованных работников.  

• Глобализация и офшоринг усилили неравенство.  

• Автоматизация и офшоринг усилили безработицу и неравенство.  

• В США это привело к стагнации реальных доходов низкообразованных работников.  

• Неравенство в доходах растет во всем промышленно развитом мире.  

• Необходимо понять, как распределялся экономический рост в XX веке.  

• Модель всеобщего процветания потерпела крах из-за изменения принципов роста производительности.  

• Пример: автомобильная промышленность начала века, где новые задачи и сила работников способствовали росту.  

• Завод Ford Motor Company внедрил новые технологии и задачи для работников.  

• Это привело к увеличению производства автомобилей и занятости в автомобильной промышленности.  

• Рабочие требовали улучшения условий труда и новых задач.  

• Современные линии сборки автомобилей и промышленные роботы значительно повысили производительность.  

• Автоматизация не привела к появлению новых задач для рабочих, что вызвало их переход на другие работы.  

• Неравенство в заработной плате и снижение реальной заработной платы для многих демографических групп.  

• Технологии и институты, такие как видение Милтона Фридмана, повлияли на распределение доходов.  

• Увольнение авиадиспетчеров в 1981 году и ослабление рабочего движения.  

• Искусственный интеллект может дополнять интеллектуальную работу и способствовать развитию навыков.  

• Два подхода к развитию ИИ: видение Тьюринга и полезность машин.  

• Видение Тьюринга может привести к разрушительному пути автоматизации, в то время как полезность машин способствует повышению производительности людей.  

• Технологии, такие как ChatGPT, могут быть использованы как для пользы, так и для замены людей.  

• Важный период выбора, который повлияет на будущее ИИ и его использование.  

• JGBT может быть полезной машиной для расширения способностей, но для ассистента-исследователя может заменить его.  

• Генеративный ИИ может быть направлен на поддержку человека, а не на автоматизацию.  

• Автоматизация может быть полезной, но важно не заменять людей, которые выполняют важные задачи.  

• Автоматизация не всегда повышает производительность, если она не улучшает работу людей.  

• ИИ может обратить вспять неравенство, но это не волшебное решение.  

• Централизованный контроль данных может снижать производительность и автономию работников.  

• ИИ изменит международное разделение труда, сокращая рутинную работу в развивающихся странах.  

• Важно учитывать последствия для всего мира, а не только для развитых стран.  

• Путь развития ИИ не предопределен, и важен элемент выбора.  

• Необходимо изменить повествование и создать противовесные силы для гражданского общества.  

• ИИ должен быть направлен на повышение производительности и улучшение качества жизни работников.  

• Технологические изменения можно перенаправить на новые задачи для улучшения жизни людей.  

• Пример с энергетикой показывает, что это возможно и актуально для ИИ.  

• Решения о будущем ИИ принимаются в нескольких залах заседаний и офисах в Кремниевой долине.  

• Важно, чтобы общество само принимало решения, а не делегировало их неправильным лидерам.  

• Технический прогресс помог преодолеть пандемию, но разные континенты движутся в разных направлениях.  

• Важно регулировать ИИ и наблюдать за его влиянием на общество.  

• Европа имеет правильную идею, но плохую реализацию.  

• GDPR появился в нужное время, но не был успешным из-за отсутствия силы регулирования.  

• Необходимо экспериментировать с разными подходами и изменять правила при необходимости.  

• В Европе нет технологического сектора, что сдерживает развитие.  

• Нидерланды производят передовые чипы, что важнее, чем написание игровых программ.  

• Силиконовая долина - это пример успешной среды, но она не должна быть полностью нерегулируемой.  

• Общество должно стремиться к переменам и потрясениям для избавления от окопов прошлого.  

• Разрушительные изменения должны быть направлены на конкретные цели.  

• Важно различать созидательное разрушение и негативные социальные последствия.  

• Антимонопольное законодательство и регулирование рынка труда важны для перенаправления технологий.  

• Налоги на цифровую рекламу могут препятствовать негативным последствиям использования данных.  

• Важно поощрять гуманные способы использования ИИ и создавать стимулы для новых бизнес-моделей.  

• Прозрачность в работе больших языковых моделей, таких как GPT-4, невозможна.  

• Важно создавать программы, которые объясняют свои рекомендации и повышают понимание пользователей.  

• Необходимы качественные данные для оценки надежности и достоверности информации, поступающей в ИИ.  

• ИИ должен быть более удобным для человека, чтобы пользователи могли принимать обоснованные решения.  

• Важно учитывать, откуда поступают данные, и оценивать их надежность и достоверность.  

• Европейская инициатива по регулированию чат GPT понятна, но требует осторожности.  

• Важно не исключать то, что запрещено законом, и не спешить с внедрением новых технологий.  

• Эксперименты с чат GPT в школах и других ограниченных масштабах могут быть полезны для понимания его влияния.  

• Влияние чат GPT на систему образования и дезинформацию пока неизвестно.  

• Важно подготовиться к возможным последствиям и экспериментировать с новыми технологиями.  

• Внедрение больших языковых моделей требует огромных инвестиций, что вызывает вопросы о концентрации богатства в определенных компаниях.  

• Альтернативой является создание моделей меньшего масштаба, более специфичных для конкретных предметных областей.  

• Создание базовых моделей и их монополизация могут привести к дуополии и плохому развитию технологий.  

• Университеты и другие организации разрабатывают свои модели, что может способствовать конкуренции.  

• Необходимы изменения в нормативной среде и мышлении для успешного развития технологий.  

• Генеративный искусственный интеллект может быть гибким и полезным при правильном подходе.  

• Важно обсуждать текущие решения, влияющие на неравенство, контроль информации и демократию.  

• Подкаст и книга с Саймоном Джонсоном будут способствовать влиянию на общественное мнение и принятие решений.  

• Благодарность за участие и приглашение на подкаст.