Последствия AGI* мы почувствуем раньше, чем появится сам AGI

Нобелевскую премию по экономике в этом году получили Роберт Холл (Robert E. Hall) и Майкл Вудфорд (Michael Woodford) «за микроэкономические основы макроэкономической стабилизации». Их работы помогают выводить экономику из крупных потрясений, однако (не)удивительным образом в них есть и ценные идеи для управления развитием ИИ.

Сейчас объясню, почему.

#ИИ #AGI #нобелевскаяпремия

Всё началось аж в 1970-х. Кейнсианская модель, которая, как считается, вытащила США из Великой депрессии, оказалась не такой уж надёжной, как хотелось бы. Основная задача подобных моделей и теорий — выводить рынок из потрясений с помощью точечного вмешательства государства. Например, во время кризиса с низкой инфляцией и высокой безработицей центральный банк страны может снизить процентную ставку, чтобы людям было проще брать кредиты и купить больше товаров. Больше купили товаров → нужно больше работников производить новые → больше людей получают работу и зарплату → жизнь потихоньку налаживается.

Загвоздка в том, что настоящие живые люди ведут себя сложнее: они реагируют на перемены в экономике не только в моменте, но и ожидают их и выстраивают свои ожидания, глядя на то, что делает государство. Если вы центральный банк, скажем, и вы начинаете как-то дёргать процентную ставку, люди такие: «О чёрт, что-то надвигается», — и теперь вам нужно менять что-то ещё, чтобы отреагировать на реакцию людей на ваши действия.

В 1978 году Роберт Холл вышел из своего кабинета и сказал: «Видите ли, рынком управляют действия отдельных людей». И все такие: «Это гениально!»

Это прощение, ясно дело: на самом деле, Холл с коллегами придумали, как встроить индивидуальное потребление в прогнозные математические модели, которые работают с агрегированными величинами. Обычно экономисты смотрят на большие массивы данных, которые показывают, что в целом по стране спрос на что-то увеличился, а на что-то упал, но им не видно, какой конкретный Джон или какая Марья Ивановна по какой причине решили купить огурцы вместо лука, хотя эти индивидуальные решения в итоге и сложились в общую картину изменений спроса. А Роберт Холл взял и придумал, как Джона и Марью Ивановну учесть в расчётах. Более, того, он на реальных данных точность своих расчётов доказал.

И ещё сверх того ему с соавторами удалось учесть и поведение, ориентированное на будущее, и поведение «от зарплаты до зарплаты». Иначе говоря, и тех, у кого есть свободная денежка и кто может позволить себе её отложить в ожидании неприятностей, и тех, кто тратит всё заработанное сразу, потому что заработанного едва хватает на еду.

Холл и Вудфорд работали независимо друг от друга, но их независимая работа сложилась в единую новую экономическую теорию. Пока Холл занимался поведением потребителей, Вудфорд выстроил фундамент для политики, основанной на процентных ставках. И не только: он создал ещё и набор инструментов, который позволяет предсказывать, как разные меры повлияют на поведение потребителей и их благосостояние.

ИИ – экономический фактор. Даже если он ещё не вытеснил какую-то профессию, но люди ожидают, что вытеснит, они уже меняют своё поведение. А ещё они меняют поведение в зависимости от того, какие меры принимают регуляторы. И всегда будут люди, которые ничего не станут менять, пока новая реальность их не накроет, потому что у них нет пространства для манёвра. Поэтому, если вы вдруг регулятор, планировать будущее нужно с учётом и тех, и других.

Раз ИИ — экономический фактор, его влияние можно измерять экономическими моделями. Чоу, Гальперин и Мазлиш в статье «Transformative AI, existential risk, and real interest rates» («Трансформирующий ИИ, экзистенциальный риск и процентная ставка») предложили подход к прогнозу сроков появления невероятного нового ИИ по процентным ставкам. В основе их анализа лежит идея сглаживания потребления (consumption smoothing) — теория о том, как домохозяйства и отдельные люди меняют своё потребление в зависимости от того, каких перемен в экономике они ждут. Это как раз то, что Роберт Холл сумел доказать (хотя и не он придумал) в 1978.

Технологических прогнозов в анализе Чоу и соавторов нет — только рыночные индикаторы. Авторы (очень аккуратно) сообщают, что, судя по данным, рынок не ожидает серьёзной трансформации из-за ИИ в ближайшие десять лет.

У этого подхода есть вполне обоснованная критика: например, рыночная капитализация крупных ИИ-компаний говорит о том, что рынок как раз-таки к чему-то готовится. Может быть, большинство людей (потребителей) недооценивает грядущие перемены? Или технические эксперты переоценивают скорость прогресса и не замечают каких-то узких мест, которые затормозят его?

Допустим, технические эксперты правы в своих оценках, а все остальные не подозревают, какой удар их ждёт. Что тогда можно сделать, чтобы навести между ними мосты и выровнять ситуацию так, чтобы внезапно на рынке труда не оказалось очень много очень недовольных безработных людей (например)?

Наконец, Майкл Вудфорд подчёркивает, как важно доверие к институтам, которые занимаются регулированием чего угодно. Очевидная мысль, но всегда приятно, когда очевидные мысли удаётся доказать формально: люди по-разному реагируют на одни и те же меры в зависимости от того, насколько прозрачен был регулятор в прошлом и насколько последовательно выполнял свои обязательства. Успешная политика требует доверия, а доверие строится на прозрачности и верности обязательствам. Революционная идея. Побудем с ней.

Основной источник: «Scientific Background on the Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2026. MICROECONOMIC FOUNDATIONS OF MACROECONOMIC STABILIZATION» («Научная справка к премии Банка Швеции по экономическим наукам памяти Альфреда Нобеля 2026 года. Микроэкономические основы макроэкономической стабилизации»).

P.S.: у меня телеграм есть, если чо