De nemcsak médiafelhajtás követte a generatív MI-n alapuló alkalmazások megjelenését, hanem a világ legnagyobb cégeinek és kisbefektetők millióinak pénzügyi döntéseire is nagy hatással volt, és sok cégnél használni is kezdték. Az Economist cikke szerint a világ legnagyobb techcégei – az Alphabet, az Amazon, az Apple és a Microsoft – idén 400 milliárd dollárt fektetnek MI-hez kapcsolódó infrastruktúrába és kutatás-fejlesztési projektekbe. A Goldman Sachs becslése alapján csak az infrastruktúra kiépítésébe 1000 milliárd dollárt terveznek fektetni az ilyesmire költeni készülő vállalatok.
Az elmúlt időszakban a kezdeti euforikus hangulatot viszont elkezdte felváltani a kételkedés és egyre több a technológia gazdasági hasznával kapcsolatos pesszimista elemzés és vélemény.
Ezek közül a mostanában a legtöbbet idézett talán egy, a Goldman Sachs idézett kiadványában megjelent interjú. Ebben több szakértőt is megkérdeznek a témáról és közülük Jim Covello, a bank globális részvénypiaci kutatási vezetője a leginkább pesszimista. Ő még azt is kétségbe vonja, hogy megéri-e egyáltalán a sok befektetés a technológiába.
Mi az az ezer milliárdos probléma, amit az MI fog megoldani?
– teszi a fel a kérdést, hozzátéve, hogy 30 éve követi a technológiai szektort, de „a rosszul fizető munkahelyek rendkívül költséges technológiával való helyettesítése a szöges ellentéte a korábbi technológiai átmeneteknek, amiknek tanúja volt”.
Covello szerint egy másik általános célú technológia, az internet például már a megjelenése utáni időszakban sok dolgot tett egyszerűbbé és olcsóbbá – például az online könyvkereskedelmet -, viszont az MI-infrastruktúra kiépítése ehhez képest drága, és nem egyértelműek az előnyök.
Tizennyolc hónappal azután, hogy a generatív mesterséges intelligencia bemutatkozott a világnak, még egyetlen olyan felhasználását sem látjuk, ami igazán transzformatív vagy legalább költséghatékony lenne
– mondta. Arra a kérdésre, hogy mire számít abban az esetben, ha végül megalapozottnak bizonyul a pesszimizmusa, Covello azt mondta, nem számít olyan összeomlásra, mint amilyet a dotkomlufi kipukkanása okozott. De azt is megjegyezte, hogy nehéz elképzelnie, hogy egy ilyen forgatókönyv ne jelentsen hatalmas kihívást azoknak a cégeknek, amik most erre költenek. Bár az elmúlt három évtizedben azt is megtanulta, hogy egy buborék kipukkanása sokáig tarthat.
Egyes elemzések már rövidebb távon is problémákat látnak az MI-hez tartozó masszív infrastruktúra kiépítésének pénzügyeivel. A Sequoia Capital partnerének júniusban megjelent elemzése szerint az MI-infrastruktúrába fektető cégeknek még az optimista előrejelzések szerint sem lesz elég bevétele ahhoz, hogy fedezzék ezt, ami egy pénzügyi buborék kialakulásának a jele.
Kifejezetten a dotkomlufira emlékezteti az MI-t körülevevő őrület James Fergusont, a MacroStrategy Partnership brit székhelyű makrogazdasági kutatócég alapító partnerét. Ő a Bloomberg egyik podcastjában arról beszélt, hogy a generatív MI hallucinációi – tehát például amikor a ChatGPT teljes meggyőződéssel állít nyilvánvaló hülyeségeket, például nem létező tanulmányokat ad meg egy kért témában – az eredeti várakozásokhoz képest nehezebben megoldható problémának bizonyulhatnak. Emellett azt is megemlítette, hogy az MI túlságosan energiaigényes lehet ahhoz, hogy sok vállalkozás számára költséghatékony legyen a használata.
A befektetői és médiafigyelemhez képest szintén pesszimista a technológia jövőjével kapcsolatban Daron Acemoğlu, a Massachusettsi Műszaki Egyetem (MIT) közgazdász professzora, akivel szintén interjút közölt a Goldman Sachs kiadványa. A Goldman Sachs saját előrejelzése szerint a generatív MI a következő évtizedben körülbelül hat százalékkal fogja növelni a globális GDP-t, a McKinsey Global Institute szerint pedig évente 1,5-3,4 százalékponttal emelheti az éves növekedést a fejlett gazdaságokban. Acemoğlu a saját kutatása alapján ehhez képest a következő 10 évben az Egyesült Államokban egy százalékpontnyi plusznövekedést vár az MI terjedésének köszönhetően a termelékenység 0,5 százalékpontos növekedése mellett.
A visszafogott várakozások alapja, hogy Acemoğlu számításai szerint csak az MI-vel potenciálisan automatizáható feladatok negyedét éri majd meg automatizálni a következő évtizedben, így az összes gazdasági tevékenység legfeljebb öt százalékára lesz hatással az új technológia. (Magyarországon a Randstad idei felmérése szerint a cégek fele nem tudja, hogyan kellene használni a mesterséges intelligenciát). A kutató azt sem látja biztosnak, hogy az MI gyorsan válik majd olcsóvá, és hogy nagy számban hoz majd létre új munkahelyeket és termékeket.
Vannak azért optimistább álláspontok is
A Goldman Sachs kiadványában meginterjúvolt és idézett több elemző még mindig pozitívan látja a technológiában rejlő lehetőségeket. Joseph Briggs, a bank szenior közgazdásza például azért számol az MI-nek köszönhetően nagyjából hat százalékpontnyi többletnövekedéssel az Egyesült Államokban a következő évtizedben, mert az összes munkafázis negyedét automatizálhatónak veszi. Azt ugyan ő is elismeri, hogy sok MI-alapú automatizáció jelenleg még nem költséghatékony, de szerinte nagy potenciál van ebben, és a technológia költségének csökkenését, és emiatt a terjedésének gyorsaságát is egyszerűbb ügynek látja, mint például Daron Acemoğlu. Emellett pedig az MIT kutatójához képest azzal kapcsolatban is optimistább, hogy az MI új munkahelyeket hozzon létre, és ezzel növelje a gazdasági hatékonyságot.
Szintén nem mindenki gondolja azt, hogy az MI tőzsdei buborékot fúj. A bank amerikai szoftverekre specializálódott elemzője, Kash Rangan és internetre specializálódott elemzője, Eric Shenidan nem látja a megalapozatlan lelkesedés jeleit. Shenidan szerint a cégek MI-befektetéseinek nagysága hasonló a korábbi technológiai befektetési ciklusokban tapasztaltakhoz, és a befektetők csak azokat a cégeket jutalmazzák, amelyek képesek bevételt csinálni az MI-hez köthető befektetéseikből. Rangan szerint pedig más ciklusokhoz képest az érintett cégek sok szempontból még jobb helyzetben is vannak, ezért optimisták azzal kapcsolatban, hogy a befektetések meg fognak végül térülni.
Persze ahogy azt az Economist cikke is felveti – miután végigvette a technológia eddig meglehetősen visszafogott gazdasági hatásait -, elképzelhető, hogy egyszerűen csak több időt kell adni a mesterséges intelligenciának. Elvégre a traktortól az elektromos áramon keresztül a számítógépekig számos olyan találmány van, amelynek idő kellett, mire a gazdasági hatása érződni kezdett.
A cikk eredetileg a G7 oldalán jelent meg.
