Когда кровопускание превращается в антибиотики, а не в кровь

В экономических кругах ведутся дебаты о том, почему рост производительности, похоже, замедлился за последнее десятилетие или два. Это неправильное измерение или это структурно? Ответ используется не столько для объяснения прошлого, сколько для понимания будущего. Это может помочь решить вопрос: приведет ли искусственный интеллект к буму производства и производительности или это будет лишь незначительный скачок?

Дискуссия беспокоит меня, потому что я смотрю на недавние исследования с долей здравого смысла и взглядом на правду. И я расстроен тем, что вижу.

Роберт Гордон из Чикагского университета предполагает, что если бы ИИ был так важен, мы бы уже заметили его в статистике. Он продвинулся в этом вопросе в 2012 году — в год, когда фундаментальные достижения в области глубокого обучения только что были опубликованы. Он утверждает, что неправильная оценка ИТ не имеет решающего значения, потому что в прошлом мы неправильно оценивали многие технологии, особенно свечи и лампочки. И он дразнит технологов, объясняя, что во время его прогулок по центру Чикаго не видно ни одного робота.

Тем не менее, его критика оскорбляет его ученость. Неправильное измерение света лампы накаливания должно дать нам меньше уверенности в его показателях, а не больше. Что касается искусственного интеллекта и результатов, то это все равно, что в 1903 году, когда братья Райт прибыли в Китти-Хок, Северная Каролина.

Иногда кажется, что газеты измеряют имеющиеся данные, а не сам лежащий в основе вопрос — как пьяница, который потерял ключи на дороге, но ищет их под фонарным столбом, где светлее.

Возьмем статью Брукингса Есть ли в Соединенных Штатах снижение производительности или проблемы с измерениями?, написанную Дэвидом Бирном, Джоном Фернальдом и Маршаллом Райнсдорфом весной 2016 года (здесь). Авторы отвечают, что замедление производительности в США носит структурный характер, а не проблема измерения.

Однако придя к такому выводу, они использовали шаткие данные и методологические предположения. Анализ неправильных измерений основан в основном на отечественном ИТ-оборудовании и других капитальных товарах, а не на программном обеспечении, где неправильные измерения могут выглядеть еще более заметными, поскольку продукты, доставляемые через Интернет, труднее подсчитывать и отслеживать улучшения. Что касается выгод от бесплатных цифровых услуг, то авторы отвергают их как «нерыночное домашнее производство», используемое в «нерыночное время». Следовательно, не считая его, они обнаруживают, что «рост СФП рыночного сектора замедлился». (Выделение мое.)

Но подумайте о том, как люди на самом деле живут с этими гаджетами, и вы не сможете не прийти к другому выводу. Женщина использует свой iPhone, чтобы сфотографировать свою поврежденную машину, чтобы отправить электронное письмо в страховую компанию, чтобы подать иск: стоимость в основном невидима. Но всего десять лет назад это, вероятно, означало бы пойти в магазин (машина и топливо, скажем, 5 долларов), проявить изображения (фотографии, скажем, 10 долларов) и отправить их по почте (почтовые расходы, скажем, 5 долларов). Это 20 долларов, даже не считая потраченного времени. Эта «транзакционная стоимость» для незначительного требования по страхованию автомобиля сегодня обходится ей фактически в ноль. Но ее 20-долларовый вклад в ВВП исчезает, поэтому производительность падает. И опять же, это даже не учитывает альтернативные издержки.

Тем не менее, выгода не учитывается, потому что, согласно статье Brookings, она используется поверх гаджета «нерыночного домашнего производства», используемого в «нерыночное время». Действительно?

Вернемся к ИИ. У меня есть ощущение, что в экономическом анализе есть пробел, потому что проще считать постепенные улучшения, а не подрывные инновации: лучший расход топлива, а не самоуправляемые автомобили. Медицина перешла от кровопускания к антибиотикам как революция, а не как эволюция; как сдвиг парадигмы в реальном, куновском смысле. Здравоохранение не улучшилось, потому что мы могли лучше проводить кровопускание, но мы отказались от практики в пользу более эффективных методов, основанных на науке и доказательствах.

У Джеймса Бессена из Бостонского университета есть отличная статья (здесь), в которой показано, что из 270 профессий, указанных в переписи населения США 1950 года, только одна была упразднена в результате автоматизации: оператор лифта. Остальные? Они по-прежнему учитываются, хотя сама работа кардинально отличается.

Аккуратный ответ на дебаты об измерениях исходит от ветерана технического инвестора и эрудита Билла Джейнуэя, который обобщает лучшие и остальные данные (здесь): посредственные фирмы маскируют бум производительности выбросами в общей экономической статистике. (Послушайте, как мы с Биллом обсуждаем этот вопрос в техническом подкасте The Economist здесь.)

Соответствуют ли наши показатели влияния ИИ на экономику задаче? Национальная академия наук опубликовала отчет в апреле 2017 года (здесь), в котором рекомендовалось создать индекс ИИ для отслеживания прогресса технологии, подобно тому, как индекс потребительских цен отслеживает инфляцию. Это отличная идея, хотя она так же подвержена статистическим искажениям, как и CPI. И все же стоит попробовать.

Однако должно быть ясно, что ИИ готов внедрить науку и доказательства во все сферы жизни, не только улучшая текущую практику, но и изменяя ее. Не похоже, чтобы наши инструменты могли это измерить, и что экономическая дисциплина не настолько самоуверенна, чтобы это признать.

Не согласны? Согласен? Хотите большего? Свяжитесь со мной через Twitter: @kncukier