Как теневая "производительность" в триллионы долларов в эпоху ИИ переосмысливает экономический рост

Автор: Финансовый Пёс; источник: X, @yuyy614893671

Сегодня я прочитал отличный отчёт, который расширил мой кругозор. При оценке экономического вклада AI действительно есть часть пазла, которую мы упустили, и традиционная экономика и статистика не нашли подходящих методов для его измерения — это Dark-output AI.

Сначала представлю вам логическую схему отчёта, чтобы лучше понять содержание:

Далее мы перейдём к разбору содержания статьи

1. Тёмный выпуск AI: способы измерения экономической деятельности и их слепые зоны

Эта схема точно отображает распределение ценности в экономике и слепые зоны существующих статистических инструментов

Три стандарта оценки человеческой экономической деятельности

(1) Produced (Произведено / Реальный труд): Эта деятельность действительно требует реального труда и создает реальную экономическую ценность?

(2) Priced (Оценено / Рыночная цена): Эта деятельность продается на рынке по ясной, видимой цене?

(3) Measured (Измерено / Включено в ВВП): Официальные национальные счета действительно фиксируют эту деятельность?

В реальной социальной деятельности встречаются разные ситуации

1. Пересечение трёх сфер: Формальный рынок (Formal Market)

Произведено + Оценено + Измерено

Это ядро, к которому традиционная экономика и официальная статистика проявляют особый интерес. Здесь находятся выплаты зарплат, продажи товаров и коммерческие контракты, составляющие большую часть традиционного ВВП.

Например, компания платит 10 000 долларов за услуги внешней организации по управлению персоналом или вы платите юристу за подготовку юридического документа — эти действия создают ценность, имеют ясную рыночную цену и полностью учитываются в национальных счетах.

2. Есть цена, но вне регулирования: Тёмный/нелегальный рынок (Gray / Illicit Market)

Произведено + Оценено (но не измерено)

Эти действия действительно предоставляют услуги или товары, есть реальные денежные транзакции и рыночные цены, но из-за их нелегального или подпольного характера они избегают официальной макроэкономической статистики.

3. Включено в статистику, но без рыночной оценки: Государственные услуги (Government measured at cost)

Произведено + Измерено (но без прямой рыночной цены)

Многие публичные услуги (например, базовое образование, городская безопасность) создают значительную социальную и экономическую ценность и включены в ВВП.

Но поскольку они обычно не взимают плату с граждан за каждую услугу (отсутствие рыночной цены), официальные данные обычно оценивают их косвенно, исходя из затрат (например, зарплат государственных служащих).

4. Игра чисел статистики: чистые оценки (Pure Imputations)

Измерено (но без реальной цены и без нового производства)

На границе синего и красного зон расположены оценки, например, “арендная плата за собственное жильё”.

Если вы живёте в своём доме, вы не платите аренду и не создаёте нового экономического продукта, но для сохранения целостности макроэкономических данных национальные счета “принудительно оценивают” арендную плату, которую вы платите себе, и включают её в ВВП.

5. Огромная тёмная сеть экономики: только произведено (PRODUCED-only)

Только произведено (без оценки цены и измерения)

Это огромная слепая зона экономики. В неё входят “домашнее производство” и “волонтёрская/цифровая общественная деятельность”. Традиционно, такие виды деятельности, как уход за детьми, пожилыми или домашние дела, совершаемые бесплатно, занимают до 164 миллиардов часов в день. По существующим учётным практикам, эти виды деятельности, создающие значительную выживаемую ценность, не имеют денежного оборота и оцениваются как нулевая экономическая ценность.

6. Разделение AI-выхода и Dark-output

Красный круг в центре схемы идеально показывает, как AI ломает существующую систему оценки:

Круг AI-выхода полностью внутри большого зелёного круга “Произведено (PRODUCED)”, что означает, что работы, выполненные с помощью AI или с его помощью, без сомнения создают реальную экономическую ценность.

Однако, только очень малая часть AI-выхода проникает в центр “формального рынка” — это лишь видимая часть, связанная с расходами на токены, API-звонки или подписки на AI-сервисы. Например, когда стоимость составления базового юридического завещания резко падает с 150 долларов до 0,50 доллара за API-запрос, то сделка на 149,5 долларов исчезает из “формального рынка”. Та же ценность сохраняется внутри “Произведено”, но из-за обрушения цен и внутренней трансакционной модели она выходит за рамки “Оценено” и “Измерено”.

Существующие статистические системы воспринимают исчезновение таких чеков как рост инфляции и сокращение экономического производства. Dark-output AI всё больше и больше вытесняет макроэкономическую активность в слепую зону, где она считается только как произведённое, но не оцениваемое по цене, — что полностью разрывает связь между реальной экономикой и её макроиндикаторами.

2. Почему AI-выходы не могут быть полностью измерены и зафиксированы: существование статистических ошибок

Когда AI помогает или полностью берёт на себя выполнение задачи, его результат не исчезает автоматически. Он исчезает только тогда, когда цена на него падает или, что ещё хуже, когда задача переносится из внешнего рынка внутрь компании или домохозяйства; множество ошибок измерения могут привести к отсутствию данных о производстве, например:

1. Пересечение границ

Пересечение границ — это ситуация, когда работа, ранее покупаемая на рынке, переносится внутрь компании или семьи. Исследовательские отчёты, оплаченные внешне, превращаются в внутренние процессы AI. Аутсорсинг превращается в внутреннюю работу сотрудников. Ценность всё ещё существует, но исчезают транзакции, которые её фиксируют.

2. Резкое падение цен

Объем и качество услуг в сфере услуг не имеют стандартных независимых мер. Доходы, зарплаты и рабочие часы фиксируются, но количество — нет. Юридические услуги не имеют стандартных единиц измерения, обзоры литературы — в тоннах, консультационные услуги — в бочках; если учёт показывает снижение доходов (из-за падения цен), а средняя зарплата растёт (из-за сокращения начальных сотрудников), это интерпретируется как рост инфляции и снижение производительности и выпуска.

3. Несовпадение отраслей

Когда AI создаёт ценность в одной отрасли, а транзакции фиксируются в другой, возникает несоответствие отраслей. Например, больница использует AI для ускорения обработки документов, но если доходы AI-стартапа или поставщика программного обеспечения — единственный показатель, то статистика искажена. Внутри отраслевого ВВП AI-поставщики могут казаться источником ценности, а отрасли, использующие AI, выглядят застойными.

4. Скрытая новая работа

Реальная экономическая выгода всё же создаётся: AI за несколько токенов может подготовить документ, который поможет лучше подготовиться к встрече, — но эта ценность не отображается нигде. Любой разумный макроэкономический показатель должен учитывать это, иначе рост AI может быть интерпретирован как его спад.

3. Что именно создаёт Dark-output AI: прибыль + потребительский излишек

Итак, как влияет текущая методика оценки экономики? Из-за ошибок в официальной статистике в будущем мы, скорее всего, увидим ситуацию, когда CPI не растёт, а ВВП — нет

График с почти горизонтальной синей линией (фактический измеряемый ВВП на душу населения) и жёлтой линией (индекс цен CPI) показывает данные, которые видит традиционный статистический орган. На основе этих данных делается пессимистичный вывод: “AI не приносит ожидаемых результатов — цены остаются устойчивыми, рост экономики слабый, а расходы на AI растут больше, чем когда-либо” (как указано в жёлтой рамке в левом нижнем углу).

Однако, в реальности “происходит резкий рост реальной производительности” — это область между белой пунктирной и синей сплошной линиями (включая тёмно-фиолетовую “преобразование в прибыль” и тёмно-серую “преобразование в потребительский излишек”), — это скрытый Dark-output AI.

Когда AI значительно снижает издержки, сэкономленные деньги идут в два направления: во-первых, в сверхприбыль компаний; во-вторых, в увеличение полезности для потребителей (например, раньше заказывали поиск информации у людей, а теперь используют AI — и это бесплатно).

Поскольку эти огромные реальные ценности не формируют новых рыночных цен, их невозможно зафиксировать в статистике. Если AI-выходы не продаются по видимой цене, то кроме расходов на токены ВВП их не учитывает.

4. Исторический опыт и уроки: повторение парадокса Соло

Чтобы лучше понять этот феномен, стоит взглянуть в прошлое. Такое уже происходило.

В 1980-х и 1990-х годах, когда персональные компьютеры только начали распространяться, макроэкономика полностью не могла учесть вклад новой революции в вычислительную технику. Известный экономист Роберт Солоу (Robert Solow) в то время сказал знаменитую фразу: “Вы можете видеть следы эпохи компьютеров повсюду, кроме статистики производительности.”

Реакция официальных статистических систем была очень медленной. Только в 2013 году США внесли методологические изменения, включив инвестиции в R&D и интеллектуальную собственность в расчёт ВВП. Этого шага было достаточно, чтобы “выросли” показатели за 1990-е примерно на 3,6 триллиона долларов.

5. Как влияет Dark-output AI?

Ранее компьютеры были просто инструментами, а AI сейчас напрямую захватывает интеллектуальный труд в сфере услуг. Из-за постоянных трудностей измерения в сфере услуг, когда AI резко снижает издержки, ВВП зачастую фиксирует это как спад (из-за уменьшения транзакций), или даже как инфляцию.

Масштаб этой проблемы оценки AI Dark-output превосходит все предыдущие статистические слепые зоны. Поэтому, если смотреть только на традиционный ВВП, можно подумать, что экономика застыла, тогда как на самом деле — под поверхностью кипит революция производительности, которая не измеряется.