Рассекречена ложь о "разрыве производства" ИИ

Силиконовая долина продолжает задавать один и тот же тревожный вопрос: если ИИ так мощен, где же 10-кратные приросты в ВВП, зарплатах и уровне жизни? Триллионы долларов были вложены в модели, такие как GPT-3, и в специализированные AI-ускорители, но темпы роста производительности в США по-прежнему колеблются вокруг 1–1.5% в год, едва превышая уровень до появления ИИ.

Дваркеш Патель стал одним из самых остроумных рассказчиков этой головоломки. В своем подкасте он допрашивает основателей, экономистов и исследователей ИИ о том, почему более умные модели не приводят автоматически к более толстым национальным счетам или более низкой аренде.

Ответ Пателя сосредоточен на институциональных узких местах. Он указывает на жилищную политику, которая блокирует новое строительство, энергетические правила, замедляющие развитие ядерной энергетики, и регулирующие барьеры, тормозящие всё - от новых лекарств до новых фабрик полупроводников.

Если послушать достаточно много этих интервью, начинает проявляться связная история. Предполагается, что мы живем в мире, где технологии могут делать почти все, но человеческие системы — зонирование, разрешительные офисы, медицинские регуляторы — удерживают достижения под замком.

Эта история теперь имеет имя в Долине: выпускной разрыв. Не учебная макроэкономическая версия о рецессиях, а культурный мем, который говорит о том, что наш фактический ВВП находится далеко ниже того, что высококлассный ИИ, робототехника и программное обеспечение могут уже предложить.

В этом изложении лаборатории ИИ эффективно решили проблему "идей". Осталась работа по очистке: дерегулирование, большее строительство, оптимизация процессов одобрения, и дамба рухнет, высвобождая экспоненциальный рост, который сегодняшняя статистика не в состоянии отразить.

Нарратив льстит всем участникам. Инженеры могут поверить, что уже построили будущее, основатели получают злодея в виде "бюрократии", а.policy-makers — технократический список дел: сократить трение, преодолеть разрыв, собрать излишки.

А что если этот диагноз упускает из виду настоящую проблему? Что если ограничением не являются сонные бюрократы, а более глубокие вопросы о власти, собственности и о том, кто на самом деле получает выгоду, когда программное обеспечение начинает выполнять большую часть работы?

Рассматривать экономическую задачу ИИ как простичный разрыв в производительности может быть обнадеживающим. Это подразумевает, что нам просто нужен более широкий канал, а не другая система — и это предположение может быть опасно и исторически неверным.

Выходной разрыв звучит как финансовый жаргон, но макроэкономисты используют его в очень специфическом значении. МВФ определяет выходной разрыв как процентное различие между фактическим ВВП страны и её потенциальным ВВП — тем, что экономика могла бы произвести, если фабрики, работники и машины работали на устойчивом полном объёме. Федеральная резервная система использует почти идентичную формулировку и отслеживает его как ключевой индикатор экономической "свободной мощности".

Центральные банки опираются на разрыв в объеме производства для управления деловыми циклами. Когда фактический ВВП оказывается на 1–3% ниже потенциального, policymakers видят неиспользуемые мощности и высокий уровень безработицы; они снижают ставки или применяют стимулирующие меры, чтобы увеличить спрос. Когда ВВП превышает потенциальный, они волнуются о инфляционном перегреве и ужесточают политику, чтобы успокоить ситуацию.

Это инструмент для управления циклическими колебаниями, а не научно-фантастический мысленный эксперимент о бесконечных роботах. Концепция основана на экономике труда и капитала, где основным ограничением является степень использования людей и их оборудования. "Запас" значит бездействующие работники, недоиспользуемые заводы и тихие транспортные пути, а не отсутствие суперразума.

Потенциальный ВВП, служащий ориентиром для разрыва в производстве, основан на моделях, которые оценивают долгосрочные предложения. Такие учреждения, как Конгрессионное бюро бюджетного учета и МВФ, обычно комбинируют: - Предложение рабочей силы: население, участие в рабочей силе, отработанные часы - Производительность труда: выпуск на одного работника или за один час - Объем капитала и тренд общей производительности факторов

При этих методах потенциальный ВВП растет, когда больше людей вступает в работу, когда каждый работник производит больше за час, или когда лучшие машины и процессы повышают эффективность. Сокращение рабочей силы или стагнация производительности тянут потенциал вниз, уменьшая возможности для неинфляционного роста. Все вращается вокруг человеческого труда как основного ресурса и ограничения, именно поэтому повторное использование термина «потенциальный разрыв» для истории, основанной на ИИ и посттруде, тихо меняет то, что этот термин был призван описывать.

Новая волна оптимистов ИИ из Кремниевой долины взяла пыльный макроэкономический термин и превратила его в цивилизационный слоган. Дваркеш Патель и его окружение говорят об разрыве в выпуске не как о краткосрочную меру для центральных банкиров, а как о великой диагнозе того, почему ИИ еще не сделал всех богатыми.

В стандартной макроэкономике потенциальный ВВП определяется моделями труда, капитала и производительности, а фактический ВВП колеблется вокруг него, испытывая рецессии и бумы. В версии Патела это тихо меняется: потенциальный выпуск становится «тем, чего могла бы достичь экономика с ИИ и роботами», в то время как фактический выпуск — это то, что наши «склеротичные институты» неохотно позволяют.

В рамках этой переинтерпретации граница — это не тщательно рассчитанная оценка Бюджетного управления Конгресса или Федеральной резервной системы. Это воображаемый мир, в котором системы уровня GPT-3 развиваются в сверхчеловеческих инженеров, врачей и менеджеров, и где физический капитал и энергия расширяются практически без трения.

История, которую рассказывают Патель и другие, проста и соблазнительна: ИИ уже предоставляет нам почти неограниченные когнитивные ресурсы, поэтому единственная причина, почему ВВП не взрывается, заключается в том, что мы сами себе препятствуем. Каждая задержка, разрешение и заседание комиссии становятся доказательством искусственно огромного разрыва в производительности.

Распространенные злодеи появляются снова и снова. Сторонники ИИ указывают на: - Византийские законы о разрешениях, которые могут растянуть процесс одобрения линии электропередачи на 10–15 лет - Небывало выросшие расходы на здравоохранение, которые поглощают почти 18 процентов ВВП США - Медленный рост инфраструктуры, где крупные проекты железных дорог или метрополитенов обычно занимают десятилетие и превышают бюджеты

Сложенные вместе, они становятся своего рода макро-фанфикцией. Если бы регуляторы одобрили строительство атомных электростанций в течение нескольких месяцев, если бы зонирование позволяло плотную застройку, если бы больницы автоматизировали бумажную работу, группа Пателя утверждает, что ИИ мог бы привести к двузначному ежегодному росту производительности.

Ссылки на традиционные определения, такие как Что такое разрыв выпуска? - IMF Finance & Development (Основы), в этом дискурсе в основном исчезают. Вместо этого «разрыв выпуска» становится морально окрашенным мемом: мы все могли бы быть невообразимо богатыми, если бы просто перестали мешать себе и позволили технологиям развиваться.

Дэвид Шапиро подходит к этой дискуссии с другой позиции, чем Дваркеш Патель. Самопровозглашённый футурист и евангелист посттрудовой экономики, Шапиро ведёт канал на YouTube, который рассматривает ИИ не как средство повышения производительности, а как растворяющее само представление о работе. Его критика подхода Пателя к выводу о разрыве производства вытекает из этой более радикальной предпосылки.

Где Патель все еще говорит о том, как сделать работников более продуктивными, Шапиро утверждает, что продвинутая автоматизация делает человеческий труд экономически необязательным для огромной доли задач. Он указывает на большие языковые модели, роботизированную автоматизацию процессов и автономные транспортные средства как ранние предупреждения о том, что «доля труда» не является законом природы. По его мнению, ИИ не является лучшим инструментом для работников; он является заменой работников как центрального экономического ресурса.

Шапиро активно опирается на основные прогнозы, чтобы утверждать, что это не научная фантастика. McKinsey оценил, что автоматизация может изменить или заменить виды деятельности, эквивалентные 400–800 миллионам рабочих мест по всему миру к 2030 году. Goldman Sachs прогнозирует, что только генеративный ИИ может автоматизировать до 25% рабочих задач в развитых странах в течение следующего десятилетия.

Эти цифры подпитывают то, что Шапиро называет «Великим расслоением». Исторически ВВП, занятость и средние wages двигались вместе, по крайней мере, в общих чертах. Поскольку ИИ-системы берут на себя когнитивные и ручные задачи, он ожидает, что ВВП будет продолжать расти, в то время как общий доход от труда будет стагнировать или сокращаться как доля от общего объема производства.

В рамках этой концепции разговор Пателя о «разрыве в выводах ИИ» не попадает в суть дела. Основная проблема заключается не в нереализованном ВВП из-за правил зонирования или задержек в выдаче разрешений. Проблема в том, что даже полностью реализованный ВВП может больше не поступать в зарплаты для большинства людей.

Пост-трудовая перспектива Шапиро рассматривает ИИ как капитальный шок, а не как небольшой увеличитель производительности. Как только корпорации смогут масштабировать цифровых работников при практически нулевых предельных расходах, bargaining power решительно сместится в сторону владельцев капитала и кода. Истинная макроэкономическая история будет заключаться в распределении, а не в производстве.

Использовать график разрыва выпуска для анализа ИИ, утверждает Дэвид Шапиро, все равно что использовать отвертку на балке моста. Вы можете что-то повернуть, но не то, что действительно важно. Патель берет инструмент, созданный для бизнес-циклов длиной 2–8 лет, и пытается натянуть его на шок автоматизации, который длится 50–100 лет.

Макроэкономисты определяют разрыв в выпуске как краткосрочную разницу между фактическим и потенциальным ВВП, обычно при допущении о стабильной рабочей силе и умеренных технологических изменениях. Центральные банки используют его для принятия решений о повышении процентных ставок, а не для прогнозирования окончания трудовой деятельности. Точка зрения Шапиро: этот инструментарий предполагает, что мир в основном остается ориентированным на человеческий труд.

Как только системы ИИ справятся с большинством когнитивных задач, а роботы возьмут на себя большинство физических, Шапиро говорит, что “потенциальный выпуск” перестает означать что-либо последовательное. Если вы можете запустить еще миллион агентов ИИ или роботизированных рабочих в облаке, каковы же тогда “потенциальные” ограничения? Кремний, энергия и пропускная способность имеют значение; уровень безработицы среди людей — нет.

В этом мире старая производственная функция — выпуск как комбинация труда и капитала — collapses во что-то вроде «капитал плюс еще капитал». Маржинальный вклад труда стремится к нулю для многих секторов. Говорить о разрыве в выходе, когда один из ресурсов фактически имеет бесконечное предложение, похоже на категориальную ошибку.

Модели разрыва в выпуске тихо предполагают, что после шока экономика медленно возвращается к равновесию, где человеческие работники закрепляют производство, а зарплаты фиксируют спрос. Шапиро полностью оспаривает эту цель. Для него ИИ не является отклонением от тренда; это смена режима, которая стирает линию тренда.

Рамка, предложенная Пателом, подразумевает будущее, в котором мы просто «разблокируем» дополнительный ВВП, устранив узкие места в: - Разрешениях на строительство - Линиях передачи - Регулировании здравоохранения - Иммиграционной политике

Шапиро утверждает, что даже если вы устраните эти узкие места, основная проблема все еще заключается в отделении производства от человеческих зарплат. Совокупный ВВП может увеличиться в 10 раз, в то время как средние зарплаты останутся на том же уровне или упадут.

Таким образом, спор становится менее о неправильном измерении резервов и больше о провале воображения. Экономисты продолжают рисовать новые деления на старой карте, предполагая, что береговая линия продолжается чуть за её пределами. Шапиро настаивает, что береговая линия заканчивается; за ней находится автоматизированная экономика, которая нуждается в новых координатах, а не в переименованном разрыве в производительности.

Дебаты по поводу экономики обычно сосредотачиваются на том, насколько большой становится ВВП; Шапиро интересует, кто его нарезает. Его подход к посттрудовым отношениям исходит из распределения, а не производства: если ИИ и роботы выполняют большую часть работы, тогда зарплаты перестают выполнять роль главного канала, соединяющего экономическое производство с повседневной жизнью обычных людей.

Согласно взглядам Шапиро, ключевой вопрос касается собственности: кто контролирует ИИ и роботизированный капитал, который будет генерировать богатство XXI века? Если несколько компаний владеют фундаментальными моделями, дата-центрами и флотами роботов, они могут захватить большую часть прироста, даже если ВВП удвоится или утроится.

Экономическая история уже дает предупреждение. С 1979 по 2020 год производительность труда в США возросла примерно на 70%, в то время как медианная почасовая компенсация увеличилась всего на 17%, что свидетельствует о том, что приросты могут отделяться от зарплат. Шапиро утверждает, что гиперавтоматизация и концентрация владения ИИ могут значительно усилить это расхождение.

Представьте мир, где "выходной разрыв" в классическом смысле близок к нулю: фабрики работают на полную мощность, логистические сети функционируют на высоком уровне, а системы ИИ проектируют и оптимизируют всё. Вы можете полностью использовать производственную мощность, но при этом оставить десятки или сотни миллионов людей в экономическом бессилии, если у них нет прав на капитал, который выполняет работу.

Критика Шапиро в адрес_dwarkesh патела заключается в следующем: сосредоточение на "закрытии разрыва в производстве" звучит как технократическая задача оптимизации, а не как борьба за политическую экономию. Он аргументирует, что то, что Патель называет "узкими местами", часто выступает в роли преднамеренных структур власти, защищающих нынешних игроков, а не нейтральных трений, которые можно устранить путем инженерных решений.

Жилищное строительство, здравоохранение и образование в США демонстрируют, как это функционирует. Зонирование, картели лицензирования медицинских специалистов и аккредитующие организации не только замедляют рост, но и сохраняют влияние на торги и стоимость активов для инсайдеров. В мире после труда подобные воротники могут сформироваться вокруг вычислительных мощностей ИИ, доступа к данным и прав на развертывание.

Шапиро предупреждает, что капитализм на основе ИИ может превратиться в закрытый клуб, владеющий весами моделей, фабриками и облачными платформами, в то время как все остальные будут арендовать доступ на их условиях. В таком режиме статистические данные о производительности могут выглядеть блестяще, но политическая власть и экономическая безопасность сосредоточатся в узком круге акционеров и руководителей.

Для читателей, которые хотят ознакомиться с ортодоксальной основой, на которую опирается Патель, Понимание потенциального ВВП и разрыва в выпуске – Федеральный резервный банк Сент-Луиса объясняет, как макроэкономисты обычно используют эту концепцию. Суть Шапиро заключается в том, что даже если вы точно определите этот показатель, вы все равно можете навредить обществу, если проигнорируете, кто владеет машинами.

Оптимизм в отношении устранения узких мест звучит конкретно: дерегулировать энергию, увеличивать плотность застройки жилищ, сносить правила “NIMBY” и наблюдать, как процветание эры ИИ изливается на всех. Эта история предполагает мир, где большинство людей всё ещё зарабатывают доход, продавая свою рабочую силу на рынках. Дэвид Шапиро утверждает, что это предположение рушится в тот момент, когда автоматизация поглощает основную часть оплачиваемой работы.

Убрав зонирование и экологическую экспертизу, управляемые ИИ термоядерные станции и модели оптимизации сети могут насытить систему дешевым электричеством. Ослабив строительные нормы и разрешения, рой строительных роботов сможет возводить жилые башни за долю сегодняшней стоимости. Однако ничего из этого не гарантирует, что не владельцы получат что-то большее, кроме слегка сниженных цен.

Точка зрения Шапиро ясна: без новых механизмов распределения приросты производительности аккумулируются там, где находится собственность. Если капитал владеет землёй, роботами, данными и моделями, капитал захватывает почти всю добавленную стоимость. Дерегуляция лишь ускоряет отток ценности в всё более узкий сектор балансовых отчетов.

Представьте себе город, где системы строительства на основе ИИ снижают затраты на строительство на 80%. Застройщики используют роботизированные бригады, создают параметрические проекты с помощью моделей уровня GPT-4 и завершайте строительство башен за недели, а не за годы. Арендные ставки по-прежнему зависят от того, сколько готов заплатить рынок, потому что у арендаторов нет силы для торга и альтернатив.

Углубим этот сценарий в посттрудовую экономику. Предположим, что 40-60% текущих рабочих мест исчезнут из-за автоматизации, а медианная зарплата застынет или упадет. Даже если затраты на жилье на душу населения снизятся, миллионы людей с малым или нулевым доходом не смогут оплачивать рыночные аренды по любой цене, которая удовлетворяет необходимую доходность инвесторов.

В этот момент проблема переходит от предложения к спросу и доступу. У вас могут быть избыточные жилые площади, энергия и товары, но при этом пустующие единицы, неиспользуемая мощность и постоянный низший класс, который оказывается в замкнутом круге из-за их банковских остатков. Рынки не преобразуют техническое изобилие в универсальное использование, когда purchasing power концентрируется.

Сосредоточение на «трении», таком как зонирование или разрешения, рассматривает кризис как проблему сантехники, а не как конституционную. Шапиро утверждает, что мир, управляемый ИИ и не требующий труда, требует нового социального контракта — долю общественной собственности, универсальные дивиденды или другие схемы, которые отделяют базовый доступ от заработной платы, а не просто более быстрые способы обогащения держателей активов.

Шапиро не просто отвергает рассказ Дваркеша Пателя о производственном разрыве; он предлагает другую операционную систему. Его последняя экономика труда предполагает, что к середине века автоматизация и ИИ-агенты будут выполнять большую часть экономически ценного труда, отделяя производство от человеческих профессий и заработной платы. Как только это произойдет, он утверждает, что традиционные рычаги, такие как политика labor-market или незначительные налоговые изменения, перестанут управлять ситуацией.

Вместо того чтобы преследовать рост ВВП, Шапиро сосредотачивается на том, могут ли люди надежно получать то, что он называет «материальными предпосылками для человеческого процветания». Он предполагает, что передовые ИИ, робототехника и изобилие энергии могут сделать продукты питания, жилье и услуги дешевыми на единицу. Сложность заключается в том, чтобы интегрировать эти возможности в систему, которая не оставляет людей за пределами автоматизированного производства.

Его ответ начинается с Пирамиды процветания, многослойной архитектуры для послепроизводственной системы социальной защиты. В основании находятся универсальные базовые услуги: гарантированный доступ к жилью, пище, медицинскому обслуживанию, образованию и связи, предоставляемые сильно автоматизированными государственными или кооперативными поставщиками. Над этим располагаются коллективно принадлежащие активы — суверенные фонды благосостояния, публичные трасты данных, национальные модели ИИ — которые извлекают доходы от автоматизации.

На верхнем уровне Шапиро размещает денежные потоки, подобные наличным: универсальный базовый доход и социальные дивиденды, финансируемые общими активами. Вместо условий для получения пособий, каждый получает долю доходов от ИИ, роботов, земли и инфраструктуры, которые больше не требуют значительного человеческого труда. Он указывает на норвежский нефтяной фонд и постоянный фонд дивидендов Аляски как примитивное, но реальное доказательство того, что владение активами на национальном уровне может приносить ежегодные выплаты.

Процветание само по себе не решает вопросы власти, поэтому он сочетает его с Пирамидой Власти, направленной на предотвращение захвата элитами. В основе: радикальная прозрачность для государственных институтов и крупных ИИ-систем, включая открытые журналы, проверяемые данные для обучения и объяснимые цепочки принятия решений. Он хочет автоматизированные надзорные системы — ИИ, которые непрерывно отслеживают коррупцию, сговор и захват регулирования.

Выше этого Шапиро описывает инструменты прямой демократии и жидкой демократии: криптографически защищенное голосование, собрания граждан и обязательные референдумы по важным решениям в области ИИ и инфраструктуры. На вершине находятся конституционные ограничения на сконцентрированное владение и закрытую критическую инфраструктуру, которые обеспечиваются как человеческими судами, так и автоматизированными агентами соблюдения.

Сложенные вместе, эти пирамиды совершенно не похожи на модель Пателя «освобождение производства», основанную на дерегулировании жилья, энергетики и биотехнологий, позволяющей быстро увеличивать ВВП. Шапиро утверждает, что в мире, где ИИ уже способен писать код, разрабатывать лекарства и управлять фабриками, большее производство без новых механизмов собственности и управления только усугубляет неравенство.

Два совершенно разных будущих стоят за этой яркой борьбой вокруг выпуска. Дваркеш Патель представляет экономику, которая выглядит в целом знакомо: люди все еще работают, компании по-прежнему нанимают, а ИИ выступает в качестве умножителя сил, повышая производительность во всех секторах — от программного обеспечения до логистики и биотехнологий.

В интерпретации Пателя проблема заключается в трении. Правила зонирования сдерживают строительство жилья, экологические проверки замедляют энергетические проекты, регулирование в области здравоохранения блокирует телемедицину, а устаревшие законы о лицензировании ограничивают мобильность рабочей силы. Устраните эти узкие места, и рабочая сила на основе GPT-3, а также будущие модели могут приблизить фактический ВВП к «потенциальному» ВВП в классическом понимании разрыва в выпуске – Википедия.

Дэвид Шапиро утверждает, что рассказ о влиянии автоматизации сильно недооценивает то, что она на самом деле делает. В его концепции посттрудовой экономики ИИ и робототехника не просто увеличивают производительность на работника; они постоянно сводят к минимуму необходимость в работниках вовсе в таких областях, как вождение, поддержка клиентов, написание кода и даже в творческих сферах.

Когда машины выполняют большинство экономически ценных задач, тесная связь между работой и выживанием разрывается. ВВП может вырасти на 50%, 100% или 500%, в то время как медианные зарплаты стагнируют или падают, потому что владельцы капитала захватывают практически все прибыли, а миллионы уволенных работников лишены переговорной силы на любом существующем рынке труда.

Это будущее требует создания новых институтов, а не просто дерегуляции. Шапиро указывает на такие механизмы, как: - Универсальный или условный базовый доход - Суверенные фонды благосостояния, владеющие акциями в области ИИ и робототехники - Общественная или кооперативная собственность на ключевую автоматизированную инфраструктуру

Какую рамку вы выберете, так молчаливо решается, что вы считаете "реальной" проблемой. Если вы поддерживаете видение Пателя, вы стремитесь к более быстрому получению разрешений, более дешевой энергии и более гибким правилам в housing, чтобы стимулировать рост. Если вы поддерживаете Шапиро, вы ставите в приоритет власть, собственность и распределение, поскольку без этих элементов закрытие любого производственного разрыва просто создает более богатую экономику, в которой большинство людей не может позволить себе жить.

Разговоры об объеме вывода звучат технически и серьезно, но они уклоняются от единственного вопроса, который имеет значение в мире, насыщенном ИИ: кто владеет машинами, которые выполняют работу. Фрейминг объема вывода Дваркеша Пателя сосредоточен на нереализованном ВВП, как будто трагедия ИИ в том, что мы упускаем несколько процентных пунктов роста. Мнение Дэвида Шапиро проникает глубже: если ИИ может делать почти все, борьба ведется не за объемы, а за владение.

Начните с базовых вопросов, вокруг которых постоянно вращается Шапиро. Если кластер передовых моделей и дешёвая робототехника могут в принципе генерировать 5–10 раз больше текущего ВВП, то актуальная проблема заключается в том: кто захватит этот избыток. История подсказывает ответ: за последние 40 лет доля дохода труда в США снизилась с приблизительно 65% до около 57%, в то время как производительность и прибыль стремительно росли.

Фреймворк Шапиро задает три более сложных вопроса, которые делают графики разрыва в выходе устаревшими:

• 1Как мы будем распределять изобилие, когда зарплаты больше не будут основой для дохода большинства людей?
• 2Кто разрабатывает, владеет и управляет алгоритмами, которые распределяют кредиты, рабочие места, жилье и политическое внимание?
• 3Что становится основой человеческой ценности, когда "что ты делаешь?" перестает означать "за что ты получаешь зарплату?"

Распределение означает не просто раздачу универсального базового дохода. Системы ИИ, такие как GPT-4, Midjourney и Claude, уже сжимают целые творческие и аналитические рынки труда в API-вызовы, принадлежащие нескольким фирмам. Без новых механизмов — публичных трастов данных, социальных фондов благосостояния или обязательных долей собственного капитала — эти API становятся частными налоговыми сборщиками на все автоматизированное.

Управление не может оставаться второстепенным вопросом. Рекомендательные системы уже формируют выборы и психическое здоровье; модели, обученные на миллиардах собранных документов, тихо кодируют структуры власти с 1950 по 2020 годы. Передать этот стек нескольким советам и венчурным фондам, обсуждая гипотетический разрыв в 3% производства, граничащим с халатностью.

Критика Шапиро — это не скучная макроэкономическая корректировка; это сигнал тревоги. Если продолжать говорить о «закрытии разрыва в производительности», вы нормализуете будущее, в котором ИИ создаёт изобилие, которое большинство людей воспринимает только как нестабильность и контроль. Измените вопрос на тему собственности, иначе кто-то другой ответит на него за вас.

Каков "разрыв производства" в контексте обсуждения ИИ?

В обсуждениях об ИИ «разрыв в производительности» относится к разнице между огромным потенциальным ВВП, который может создать развитый ИИ, и фактическим, более низким ВВП, которого мы достигаем из-за таких препятствий, как регуляция, инфраструктура и институциональные барьеры.

Почему Дэвид Шапиро критикует эту формулировку?

Шапиро утверждает, что «разрыв в выпуске» является краткосрочным макроэкономическим инструментом, неподходящим для анализа долгосрочного структурного перехода к экономике после труда. Он считает, что это отвлекает от основных вопросов распределения богатства и концентрации власти в автоматизированном мире.

Что такое 'экономика пост-труда'?

Посттрудовая экономика — это концепция, направленная на понимание экономики, где человеческий труд больше не является основным средством производства или распределения доходов. Она акцентирует внимание на новых системах, таких как базовый доход, собственность на общественные активы и управление для общества автоматизированного изобилия.

Что предлагает Шапиро вместо того, чтобы сосредотачиваться на разрыве в выпуске?

Он предлагает сместить акцент с максимизации совокупного производства на переработку общественных структур. Это включает внедрение универсального базового дохода/дивидендов, создание коллективно принадлежащих активов и разработку новых форм демократического управления для управления автоматизированным капиталом.