क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वास्तव में अर्थव्यवस्था को फिर से शुरू कर सकता है? एक शर्त के सभी पक्ष और विपक्ष पहले से कहीं अधिक खुले हैं

एल 'कृत्रिम बुद्धि समकालीन तकनीकी और आर्थिक बहस पर हावी है। उम्मीदों वे बड़े हैं: इस तकनीक को चाहिए trasformare हमारे काम करने के तरीके में आमूलचूल परिवर्तन लाना, अपने खाली समय का आनंद लेना और सबसे बढ़कर, उस आर्थिक विकास को पुनः आरंभ करना जो एक दशक से अधिक समय से अतीत की लय पाने के लिए संघर्ष कर रहा है।

जब नवाचार स्वयं को प्रकट करने में धीमा हो

2007 के संकट के बाद सेवैश्विक अर्थव्यवस्था और विशेष रूप से औद्योगिक देशों ने कमजोर विकास के दौर और मंदी के दौर का अनुभव किया है, लेकिन पिछले दशकों की विस्तार दर पर कभी वापस नहीं लौटे हैं।

कुछ अर्थशास्त्री इस प्रवृत्ति को धर्मनिरपेक्ष ठहराव की ओर एक सामान्य आर्थिक प्रवृत्ति की पुष्टि के रूप में देखते हैं। इसलिए, स्वाभाविक रूप से, किसी नई “बड़ी चीज़” की उम्मीद करें अर्थव्यवस्था को पुनर्जीवित कर सकते हैं। बिजली या ऑटोमोबाइल जैसी कोई चीज, जिसने लगभग एक सदी से आर्थिक विकास को निर्णायक बढ़ावा दिया है, नए उद्योग, नई नौकरियाँ और नई जीवनशैली का निर्माण किया है। लेकिन क्या एआई वास्तव में “महान नवाचार” होगा?इसका उत्तर कतई स्पष्ट नहीं है।

Gli ठोस सुराग दुर्लभ हैंकंपनियों द्वारा इसका उपयोग सीमित है: इसके कई उपयोग मामले हैं, लेकिन व्यापक संरचनात्मक अपनाने की कमी है। नतीजतन, व्यापार प्रदर्शन और व्यापक आर्थिक परिदृश्य पर प्रभाव अभी भी मुश्किल से ही दिखाई देता है।

I अमेरिकी डेटा - निश्चित रूप से एआई को अपनाने में सबसे उन्नत अर्थव्यवस्था - वाक्पटु हैं। ब्लूमबर्गमहामारी के बाद से, संयुक्त राज्य अमेरिका में श्रम उत्पादकता 1,86% की वार्षिक दर से बढ़ी है, जो 2005-2019 (+1,48%) की अवधि से बेहतर है, लेकिन +3,3% से बहुत दूर है जो 90 के दशक के उत्तरार्ध और 2000 के पहले पाँच वर्षों के बीच के दशक की विशेषता थी, जब वेब की शुरूआत से उत्पन्न उत्पादकता में वृद्धि स्वयं प्रकट हुई थी।

क्या सोलो विरोधाभास स्वयं को दोहरा रहा है?

ऐसी संभावना है कुछ और समय तक प्रतीक्षा करना आवश्यक है इससे पहले कि एआई के प्रसार के प्रभाव व्यापक आर्थिक स्तर पर प्रतिध्वनित हों। प्रौद्योगिकियों के प्रसार की गति रैखिक रूप से आगे नहीं बढ़ती है और उत्पादकता के संदर्भ में लाभ (एक कारक जो मुख्य आर्थिक संकेतकों को निर्णायक रूप से प्रभावित करता है) खुद को प्रकट करने में समय लेता है।

अर्थशास्त्री इस विषय पर चर्चा करते हैं “उत्पादकता जे-वक्र”शुरुआत में, नई तकनीकें अपनाने से उत्पादकता में अस्थायी रूप से कमी आ सकती है, जबकि कंपनियाँ और कर्मचारी उनका उपयोग करना सीख जाते हैं। बाद में, प्रक्रियाओं और कौशल को फिर से डिज़ाइन करने से ही लाभ सामने आते हैं।

एक प्रतीकात्मक मिसाल चिंता का विषय है कंप्यूटर का परिचयइसे सार्वभौमिक रूप से अपनाने में दशकों लग गए और कार्य संगठन और उत्पादकता पर ठोस प्रभाव उत्पन्न करने में तो और भी अधिक समय लग गया: प्रसिद्ध "सोलो विरोधाभास".

एआई: विभिन्न चरणों में विकास

La एआई का अपना एक लम्बा इतिहास है50 के दशक में जन्मे और प्रतिष्ठित क्षणों से चिह्नित। 1968 में, आर्थर सी. क्लार्क और स्टेनली कुब्रिक ने कल्पना की थी 2001: ए स्पेस ओडिसी एचएएल 9000 प्रणाली, शायद उस चीज का पहला विश्वसनीय प्रतिनिधित्व है जिसे हम अब एजीआई (कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता) कहते हैं: एक मशीन जो न केवल गणना करने में सक्षम है, बल्कि तर्क करने, बातचीत करने और जटिल स्वायत्त निर्णय लेने में भी सक्षम है।

1997 में, सुपरकंप्यूटर डीप ब्लू आईबीएम ने विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्पारोव को ऐतिहासिक छह गेम की चुनौती में हराया, जो मनुष्य और मशीन के बीच संबंधों में एक प्रतीकात्मक मोड़ था। एआई का मार्ग रेखीय नहीं रहा है: इसमें उत्साह के चरण बारी-बारी से आए हैं - तथाकथित एआई स्प्रिंग्स - तीव्र मोहभंग की अवधि तक (एआई विंटर्स50 और 60 के दशक के आशावादी आवेगों से, हम 70 के दशक में पहली प्रणालियों की सीमाओं पर निराशा की ओर बढ़े, और 90 के दशक में विशेषज्ञ प्रणालियों के दृष्टांत तक पहुंचे, जिसकी पहले तो प्रशंसा की गई और फिर तेजी से त्याग दिया गया।

निश्चित रूप से आज, जनरेटिव एआई द्वारा इतनी तेजी से प्राप्त परिणामों के अलावा, हम पहली बार लक्ष्य प्राप्ति के लिए कई सक्षम स्थितियों का अस्तित्व देख रहे हैं। विकास का एक नया चरणइनमें निश्चित रूप से वैश्विक क्लाउड कंप्यूटिंग, उपलब्ध कम्प्यूटेशनल स्केल और प्रशिक्षण डेटा की विशाल मात्रा के कारण बुनियादी ढांचे की बाधाओं पर काबू पाना शामिल है।

मंदी के चिंताजनक संकेत

हालांकि, सिलिकॉन वैली से मिले हालिया संकेत चिंता बढ़ाते हैं. यह धारणा बढ़ती जा रही है कि एआई का उदय धीमा हो रहा है.

सबसे बड़ा सबूत है बड़े भाषा मॉडल के सुधार की धीमी दर पर (LLM) जो ChatGPT और इसी तरह की प्रणालियों को शक्ति प्रदान करता है। शुरुआत में, डेटा और कम्प्यूटेशनल शक्ति को जोड़ने से प्रभावशाली प्रगति हुई। अब ऐसा नहीं है। ऐसा लगता है कि एक पठार पर पहुँच गया है।

टेक उद्योग ने "स्केलिंग कानून" पर दांव लगाया है: अधिक शक्ति, डेटा और बड़े मॉडल महत्वपूर्ण प्रगति सुनिश्चित करेंगे। लेकिन डर यह है कि मौजूदा मॉडल की संरचना ही अड़चन बन गई है।

एल 'ट्रांसफार्मर वास्तुकला दूसरे शब्दों में, GPT बेस, क्लाउड, जेमिनी, अपनी सीमा तक पहुँच गया होगा। तब “अधिक डेटा जोड़ना” या “अधिक गणना करना” बेकार हो सकता है – समस्या संरचनात्मक हैहमें सिर्फ़ इंजीनियरिंग की नहीं, बल्कि वैचारिक सफलताओं की भी ज़रूरत है। क्लासिकल न्यूरल नेटवर्क से ट्रांसफ़ॉर्मर तक की छलांग जैसा कुछ।

आर्थिक उम्मीदें कम हो गईं?

एक का अस्तित्व संरचनात्मक सीमा यह आशावादी आर्थिक परिदृश्य को पूरी तरह बदल देगा और जनरेटिव एआई के आगमन से जुड़ी आशाएं भी समाप्त हो गईं, क्योंकि इस नवाचार का विकास समय अपेक्षा से कहीं अधिक लंबा हो जाएगा।

रूढ़िवादी पूर्वानुमान डारोन ऐसमोग्लू उदाहरण के लिए, अर्थशास्त्र में नोबेल पुरस्कार 2024 की पुष्टि की जाएगी। एमआईटी अर्थशास्त्री के अनुसार, एआई एक दशक में जीडीपी वृद्धि में 1% से अधिक योगदान नहीं देगा, एक अनुमान जिसे कई लोगों ने अत्यधिक रूढ़िवादी माना था।

यदि यह परिकल्पना विश्वसनीय साबित होती है, तो यह उस थीसिस को भी मजबूत करेगी जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में देखती है। परिवर्तनकारी के बजाय वृद्धिशील प्रौद्योगिकीलेकिन आज किसी निष्कर्ष पर पहुंचना जल्दबाजी और लापरवाही होगी।

उदाहरण के लिए, अभी भी बहुत कुछ खोजा जाना बाकी है। अनुसंधान और नवाचार पर एआई का क्या प्रभाव होगा?, शायद सूचना तक पहुँच और उपलब्ध समाधानों की सीमा दोनों में एक शक्तिशाली त्वरण से लाभ उठाने के लिए किस्मत में है। यह भूले बिना कि वृद्धिशील नवाचार भी महान प्रभाव पैदा करने में सक्षम हैं।

एक अलग क्रांति पहले से ही चल रही है

इस बारे में सोचते हुए एआई और आर्थिक विकास के बीच संबंधदूसरे शब्दों में, हम शायद गलत दिशा में देख रहे हैं। नज़र को इस ओर से हट जाना चाहिए तकनीकी मोड़ के क्षणजैसा कि आर्थिक इतिहास हमें करने के लिए प्रेरित करता है, हमें एआई के पथों और अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, जो अतीत से अलग पथ का अनुसरण करते प्रतीत होते हैं।

इसका प्रतीक वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता में सबसे आशाजनक और तेजी से विकसित हो रहे रुझानों में से एक है। गूगल, एंथ्रोपिक और ओपनएआई अपना ध्यान मॉडल आकार से हटाकर मौजूदा आर्किटेक्चर के आधार पर नए उपयोग के मामलों पर केंद्रित कर रहे हैं।

यह भी शामिल है एआई “एजेंटों” का उपयोग उपयोगकर्ता की ओर से उड़ानें बुक करने या ईमेल भेजने, कई स्रोतों से डेटा एकत्र करने, स्वायत्त रूप से समर्थन टिकटों का प्रबंधन करने या साइबर सुरक्षा गतिविधियाँ करने में सक्षम। AI “एजेंट” एक ऐसे संगठन का प्रतिनिधित्व करते हैं जो AI के लिए काम करता है। वास्तविक प्रतिमान बदलाव और वह है अधिक बुद्धिमान मॉडल से ऐसे मॉडल की ओर संक्रमण जो मौजूदा तकनीकों के आधार पर ठोस काम करते हैं। जैसे जब स्मार्टफोन ने कंप्यूटर के इस्तेमाल में क्रांति ला दी, भले ही वे पहले से मौजूद प्रोसेसर के समान ही प्रोसेसर का इस्तेमाल करते थे। एक ऐसा नवाचार जो अप्रासंगिक से बहुत दूर है। यह एआई की असली क्रांति हो सकती है: बुद्धिमत्ता में क्वांटम छलांग नहीं, बल्कि गुणात्मक परिवर्तन जिस तरह से हम प्रौद्योगिकी के साथ बातचीत करते हैं और काम और अनुसंधान को व्यवस्थित करते हैं।

इसलिए, एआई शायद वह “बड़ी चीज़” नहीं है जिसकी तलाश की गई थी और यह मौजूदा कमज़ोर विकास के अनसुलझे मुद्दों को हल नहीं करेगी। लेकिन यह संभव है कि अधिक व्यापक और स्थायी बनेंवृद्धिशील परिवर्तनों के लिए उत्प्रेरक, जो एक साथ मिलकर आर्थिक और सामाजिक परिदृश्य को उन मॉडलों के अनुसार पुनः परिभाषित करते हैं, जिन्हें समझना और व्याख्या करना हम पर निर्भर होगा।

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°°°°लेखक महान अर्थशास्त्री जियोर्जियो फूआ के छात्र थे और उन्होंने कई वर्षों तक बड़ी रणनीतिक परामर्श फर्मों में काम किया। वह वर्तमान में एक्सेलिया सीआरएफ एडवाइजरी के सीईओ और संस्थापक हैं, जो संरचित वित्त संचालन में मध्यम और बड़ी कंपनियों की सहायता करने में विशेषज्ञता वाली कंपनी है।